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김용기(Yongkee Kim),양재영(Jaeyoung Yang),최중민(Joongmin Choi) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅱ
본 논문의 목적은 기계 학습 방법을 이용하여 정보 추출 규칙의 패턴을 학습할 수 있는 인터페이스 에이전트의 개발에 있다. 인터페이스 에이전트는 사용자와 상호작용이 가능한 지능형 에이전트이다. 사용자는 인터페이스 에이전트와 상호작용을 하게 되며 에이전트는 이 상호 작용에서 사용자가 원하는 정보 추출 규칙을 학습하게 된다. 사용자는 웹 문서에서 원하는 정보의 위치를 지정하여 데이터를 인터페이스 에이전트에게 학습시킨다. 인터페이스 에이전트는 학습된 추출 규칙으로부터 사용자가 원하는 정보를 추출한다.
사용자 인터페이스 에이전트를 통한 정보추출 규칙의 자동 생성
김용기(Yongkee Kim),양재영(Jaeyoung Yang),최중민(Joongmin Choi) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.4
정보추출은 한 문서에서 그 문서의 중심적 의미를 나타내는 특정 구성요소를 인식하여 추출하는 작업으로서, 이질적인 여러 정보소스로부터 균일화된 정보추출을 수행하기 위해서는 각 정보소스에 맞는 정보추출 규칙을 생성해야 한다. 기존 정보추출 규칙의 생성 방법에는 전문가에 의한 수동 생성 방법과 에이전트 프로그램에 의한 자동 생성 방법이 있는데, 수동 생성은 규칙의 정확성은 보장되나 확장성과 효율성에 문제가 있고, 자동 생성은 확장성은 있으나 규칙 생성 자체의 어려움과 생성된 규칙의 신뢰성이 문제점으로 대두된다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 방법의 문제점을 보완하여 추출 규칙의 정확성과 확장성을 동시에 제공하기 위해 지도 학습(supervised learning)을 적용한 정보추출 규칙 생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 사용자 인터페이스 에이전트를 사용하여 정보추출 규칙 생성을 위한 단서 정보를 사용자로부터 받고 이 정보를 바탕으로 에이전트가 XML로 표현된 규칙을 생성하는 것이다. 결과적으로 정보추출 규칙의 수동 생성과 자동 생성을 혼합한 형태가 된다. 사용자 인터페이스 에이전트는 규칙의 생성 뿐 아니라 기존의 규칙을 수정하거나 확장하는데도 이용된다. 구인 광고와 논문모집 공고와 관련된 정보소스에 대해 이 방법을 테스트한 결과 다른 기법에서 추출하지 못했던 정보를 추출할 수 있었고, 성능 면에서도 80% 이상의 정확도와 재현율을 보였다. 본 시스템은 추후 정보 중재자 에이전트와 같은 응용 분야에 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다. Information extraction is a process of recognizing and fetching particular information fragments from a document. In order to extract information uniformly from many heterogeneous information sources, it is necessary to produce information extraction rules called a wrapper for each source. Previous methods of information extraction can be categorized into manual wrapper generation and automatic wrapper generation. In the manual method, since the wrapper is manually generated by a human expert who analyzes documents and writes rules, the precision of the wrapper is very high whereas it reveals problems in scalability and efficiency. In the automatic method, the agent program analyzes a set of example documents and produces a wrapper through learning. Although it is very scalable, this method has difficulty in generating correct rules per se, and also the generated rules are sometimes unreliable. This paper tries to combine both manual and automatic methods by proposing a new method of learning information extraction rules. We adopt the scheme of supervised learning in which a user-interface agent is designed to get information from the user regarding what to extract from a document, and eventually XML-based information extraction rules are generated through learning according to these inputs. The interface agent is used not only to generate new extraction rules but also to modify and extend existing ones to enhance the precision and the recall measures of the extraction system. We have done a series of experiments to test the system, and the results are very promising. We hope that our system can be applied to practical systems such as information-mediator agents.
구동 및 핸들링 성능향상을 위한 지능형 토오크 배분 제어를 이용한 AWD 차량 시뮬레이션
봉우종(Woojong Bong),김용기(Yongkee Kim),이형철(Hyeongcheol Lee) 한국자동차공학회 2007 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.- No.-
This paper presents an active on-demand control strategy which is aimed for improving traction and handling performance of AWD/4WD vehicle by optimum driving force distribution to the front/rear wheels and the suggested control strategy is verified by using computer simulation. This virtual simulation is based on the Matlab/Simulink and the vehicle dynamics software CarSim co-simulation environments. Several virtual tests are performed in order to verifying performance of control algorithm for FF based 4WD with coupling and compared to the full time 4WD with fixed torque distribution ratio and the FWD vehicle.
백승철(Seungcheol Baek),이형철(Hyeongcheol Lee),정민철(Mincheol Jung),김용기(Yongkee Kim),봉우종(Woojong Bong) 한국자동차공학회 2005 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.2005 No.11_2
본 논문에서는 차량 구동부 토크배분장치의 하나인 coupling을 동역학적 해석을 통해 모델링 하고 Simulink를 이용하여 프로그래밍 하였다. coupling의 모델은 크게 전기 시스템인 solenoid 부분과 기계 시스템인 clutch 부분으로 나누어지는데 solenoid 모델링에서는 flux를 발생시키는 magnetomotive force와 구동토크를 발생 시키는 solenoid force를 구하는데 중점을 두고 있고, clutch 모델링에서는 구동토크를 증폭시키는 ball&ramp mechanism을 해석하는데 중점을 두었다. 개발된 coupling의 모델은 시뮬레이션을 통해 그 작동을 검증하였다.