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지능형 IoT서비스를 위한 기계학습 기반 동작 인식 기술
최대웅,조현중 한국전자파학회 2016 전자파기술 Vol.27 No.4
최근 RFID와 같은 무선 센싱 네트워크 기술과 객체 추적을 위한 센싱 디바이스 및 다양한 컴퓨팅 자원들이 빠르게 발전함에 따라, 기존 웹의 형태는 소셜 웹에서 유비쿼터스 컴퓨팅 웹으로 자연스럽게 진화되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 웹에서 사물인터넷(IoT)은 기존의 컴퓨터를 대체할 수 있는데, 이것은 곧 한 사람과 주변 사물들 간에 연결되는 네트워크가 확장되는 것과 동시에 네트워크 안에서 생성되는 데이터의 수가 기하급수적으로 증가되는 것을 의미한다. 따라서 보다 지능적인 IoT 서비스를 위해서는, 수많은 미가공 데이터들 사이에서 사람의 의도와 상황을 실시간으로 정확히 파악할 수 있어야 한다. 이때 사물과의 상호작용을 위한 동작 인식 기술(Gesture recognition)은 집적적인 접촉을 필요로 하지 않기 때문에, 미래의 사람-사물 간 상호작용에 응용될 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 한편, 기계학습 분야의 최신 알고리즘들은 다양한 문제에서 사람의 인지능력을 종종 뛰어넘는 성능을 보이고 있는데, 그 중에서도 의사결정나무(Decision Tree)를 기반으로 한 Decision Forest는 분류(Classification)와 회귀(Regression)를 포함한 전 영역에 걸쳐 우월한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 IoT 서비스를 위한 다양한 동작 인식 기술들을 알아보고, 동작 인식을 위한 Decision Forest의 기본 개념과 구현을 위한 학습, 테스팅에 대해 구체적으로 소개한다. 특히 대표적으로 사용되는 3가지 학습방법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 그리고 Random Forest에 대해 소개하고, 이것들이 동작 인식을 위해 어떠한 특징을 갖는지 기존의 연구결과를 토대로 알아보았다.
문성두,김영미,최대웅 東義大學校産業技術開發硏究所 1990 産業技術硏究誌 Vol.4 No.-
A study have been made of the exchange of alkaline earth metal ions by synthetic zeolite-x at room temperature. The extent of ion exchange was measured by the determining of the amount of divalent ion remained in solution by atomic absorption spectrophotometer. From the ion exchange isotherm and standard Gibbs free energy of ion exchange, the ion exchange selectivity was in the order ?? for alkaline earth metal ion. The maximum extent of ion exchange of zeolite-x increases with decrease in the cation size. When zealite-x was heated from 30℃ to 90℃ the ion exchange properties were increased.
최대웅 東義大學校産業技術開發硏究所 1994 産業技術硏究誌 Vol.8 No.-
Thermal gravimetric desorption of n-hexane, n-octane, and n-decane on zeolite A, X, and L in a nitrogen stream at single heating rate was studied. The activiaton energy of desorption (??) and entropy (??) were evaluted from the method proposed by L.V.C.Rees. ?? increased with decreasing the coverage of hydrocarbon, and was dependent on the aperture of main channel, cage volume of zeolite, and the size of adsorbate molecule. Εd was considerably larger than isosteric heat obtained from adsorption isotherms, which suggests that in case of large molcecule ?? obtained by temperature programmed desorption contained contributions from the activation energy of diffusion of the desorbed molecules.
공간 질의응답 시스템에서의 개체링킹과 딥러닝 모델을 활용한 멘션 탐지
최대웅,이석용,양종현,유기윤 대한공간정보학회 2023 대한공간정보학회지 Vol.31 No.4
With the rapid advancements in artificial intelligence and natural language processing technologies, the significance of question-answering (QA) systems between humans and machines has been on the rise. In this context, Knowledge Base Question Answering (KBQA) systems play a pivotal role in addressing diverse information needs of users. A KBQA system provides answers to user queries based on information stored in a Knowledge Base (KB). The typical pipeline of a standard KBQA system involves processing the natural language input, performing Entity linking to identify and link entities to their corresponding entries in the Knowledge Base, and subsequently generating a Logical Form. However, an extended domain of KBQA, known as Geographic Information-Based Question Answering (GeoKBQA), transforms spatially related queries into Logical Forms without the process of Entity linking. This research proposes a novel methodology to incorporate Entity linking in GeoKBQA to overcome such limitations. For this endeavor, deep learning models namely BERT, RoBERTa, and ChatGPT were utilized to carry out the initial process of Entity linking, which is Mention Detection (MD). Specifically, the BERT and RoBERTa models were fine-tuned with the NLMAPS dataset, comprised of geographic queries, for the specialized MD task concerning geographic inquiries. Conversely, ChatGPT employed a Few-shot prompting approach to perform MD. Experimental results indicated that the fine-tuned BERT and RoBERTa models achieved an F1 score of 0.96 and 0.97, while the ChatGPT model recorded an F1 score of 0.99.