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박선,이연우,조광문,양후열,이성로,Park, Sun,Lee, Yeonwoo,Cho, Kwangmoon,Yang, Huyeol,Lee, Seong Ro 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.11
본 논문은 퍼지와 의미특징을 이용한 새로운 스니핏 추출의 성능향상 방법을 제안한다. 제안방법은 문장집합의 의미특징을 이용하여 대표문장을 생성하고, 대표문장과 문장집합의 퍼지관계를 이용함으로써 질의를 잘 나타내는 스니핏을 추출한다. 또한 의사연관 피드백을 이용하여 질의를 확장함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비해서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다. This paper proposes a new enhancing snippet extraction method using fuzzy and semantic features. The proposed method creates a delegate of sentence by using semantic features. It extracts snippet using fuzzy association between a delegate sentence and sentence set which well represents query. In addition, the method uses pseudo relevance feedback to expand query which extracts snippet to be well reflected semantic user's intention. The experimental results demonstrate the proposed method can achieve better snippet extraction performance than the previous methods.
정준영 ( Jun Young Jung ),양기표 ( Gi Pyo Yang ),조광문 ( Kwang Moon Jo ),양후열 ( Huyeol Yang ),이연우 ( Yeonwoo Lee ),정민아,이성로 ( Seong Ro Lee ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
선박에서 값비싼 장비를 이용하지 않아도 현재 자신의 위치를 알고 싶을 때 스마트폰을 활용하여 자신의 위치를 확인할수 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서 입력받은 GPS센서(GPS:Global Positioning System,위성항법장치)의 신호를 적용하여서 구글맵에 표시하여서 자신의 위치 및 경로를 알 수 있다.
의사연관 피드백과 퍼지 연관을 이용한 개인화 문서 스니핏 추출 방법
박선(Sun Park),조광문(Kwangmoon Cho),양후열(Huyeol Yang),이성로(Seong Ro Lee) 大韓電子工學會 2012 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.49 No.2
스니핏(snippet)이란 검색엔진이 사용자에게 제공하는 웹 페이지를 대표할 수 있는 요약된 정보이다. 스니핏은 검색엔진의 페이지 순위와 함께 사용자의 페이지 방문에 큰 영향을 준다. 스니핏을 이용시 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문할 수 있다. 이것은 스니핏을 추출하는 방법이 사용자의 의도를 정확히 이해하는 것이 어렵기 때문이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 의사연관 피드백과 퍼지 연관을 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 연관을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다. Snippet is a summaries information of representing web pages which search engine provides user. Snippet and page rank in search engine abundantly influence user for visiting web pages. User sometime visits the wrong page with respect to user intention when uses snippet. The snippet extraction method is difficult to accurate comprehending user intention. In order to solve above problem, this paper proposes a new snippet extraction method using fuzzy association and pseudo relevance feedback. The proposed method uses pseudo relevance feedback to expand the use's query. It uses the fuzzy association between the expanded query and the web pages to extract snippet to be well reflected semantic user's intention. The experimental results demonstrate that the proposed method can achieve better snippet extraction performance than the other methods.
김원주 ( Wonju Kim ),박선 ( Sun Park Jiu Cho ),조지우 ( Yeonghwa Na ),나영화 ( Huyeol Yang ),양후열 ( Seong Ro Lee ),이성로 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다를 적색으로 변화시키며 연안 환경 및 바다 생태계에 악영향뿐만 아니라 양식장의 어패류를 집단 폐사 시키는 현상이다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있으며 매년 적조방제에 많은 비용을 소비하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해 및 방재 비용을 최소화 시킬 수 있다. 본 논문은 앙상블 학습은 이용한 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 앙상블 학습의 bagging과 boosting 방법을 이용하여서 적조를 예측의 성능을 향상시킨다. 실험결과 제안방법은 단일 분류기에 비하여서 더 좋은 적조 발생 예측 성능을 보였다.