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온도의 영향성을 고려한 리튬폴리머 전지의 절대용량 추정 방법
김한경,곽기호,Kim, Hankyong,Kwak, Kiho 한국군사과학기술학회 2016 한국군사과학기술학회지 Vol.19 No.1
Military devices and systems powered by batteries need to operate at extreme temperature and estimate the available capacity of the battery at different temperature conditions. However, accurate estimation of battery capacity is challenging due to the temperature-sensitive nature of electrochemical energy storage. In this paper, Peukert's equation with temperature factor is derived, and methods for estimating the absolute capacity of lithium-polymer battery and the state-of-charge(SOC) with respect to varying currents and temperatures are presented. The proposed estimation method is experimentally verified under three different discharge currents(0.5 A, 1 A, 3 A) and six different temperatures ranging from -30 to 45 deg. C. The results show the proposed method reduces the Peukert's estimation error by up to 30 % under or at extreme condition.
일영 통계기계번역에서 의존문법 문장 구조와 품사 정보를 사용한 클러스터링 기법 (pp.993-997)
김한경(Hankyong Kim),나휘동(Hwi-Dong Na),이금희(Jin-Ji Lee),이종혁(Jong-Hyeok Lee) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.12
클러스터링 기법은 다양한 분야에서 이용되어왔으며, 통계 기반 기계번역에서도 익히 사용된 기법이다. 그러나 기존의 연구에서는 깊이 있는 문법적인 분석 없이 기계학습 기법을 사용하거나, 문장구조의 정보를 사용하더라도 정규식을 이용하여 판별하는 선에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문에서는 각 문장의 의존관계 문법에 따른 구조와 조사 등의 품사 정보를 사용하여 문장구조를 파악하고 유형별로 분류하여 각각에 특화된 언어모델을 획득하는 방법과, 이를 구 기반 통계기계번역에 추가적인 정보로 사용하여 번역성능을 향상하는 데 이용하는 방법을 제안한다. Clustering is well known method and that can be used in statistical machine translation. In this paper we propose a corpus clustering method using syntactic structure and POS information of dependency grammar. And using this cluster language model as additional feature to phrased-based statistical machine translation system to improve translation quality.
문장구조 유사도와 단어 유사도를 이용한 클러스터링 기반의 통계기계번역
김한경(Hankyong Kim),나휘동(Hwidong Na),이금희(Jin-Ji Li),이종혁(Jong-Hyeok Lee) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.37 No.4
통계기계번역에서 번역성능의 향상을 위해서 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행하여 도메인에 특화된 번역을 시도하는 방법이 있다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 각 문장의 문법적 구조 유사도에 따른 유형별분류 기법과, 단어 유사도 정보를 사용한 장르 구분법을 적용하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 도메인 특화 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조 유사도와 단어 유사도의 계산 방법으로는 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정에서는 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다. Clustering method which based on sentence type or document genre is a technique used to improve translation quality of SMT(statistical machine translation) by domain-specific translation. But there is no previous research using sentence type and document genre information simultaneously. In this paper, we suggest an integrated clustering method that classifying sentence type by syntactic structure similarity and document genre by word similarity information. We interpolated domainspecific models from clusters with general models to improve translation quality of SMT system. Kernel function and cosine measures are applied to calculate structural similarity and word similarity. With these similarities, we used machine learning algorithms similar to K-means to clustering. In Japanese-English patent translation corpus, we got 2.5% point relative improvements of translation quality at optimal case.