Detecting Disaster Information Sentences from Unstructured Data Using Recurrent Neural Network - Case Study on Fire Accident -

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 건설환경공학부, 2018. 8. 김용일.빅데이터는 비정형 데이터인 텍스트로 이루어져 있어 텍스트 마이닝을 통해 정책 수립, 의사 결정에 대한 유의미한 정보를 도출할 수 있는 분석이 가능하다. 텍스트 마이닝 기법 중 순환 신경망을 사용한 최근의 연구들은 기존의 딥러닝 알고리즘인 CNN 및 다른 기계학습 알고리즘보다 성능이 향상된 것을 확인할 수 있다. 딥러닝 알고리즘은 양질의 학습 데이터의 양에 따라 학습의 효율 및 결과가 달라진다. 따라서 본 연구에서는 Word2Vec 모델을 이용한 학습 데이터를 증강하는 기법을 적용하여 재난 문장탐지 모델의 정확도가 개선되는지를 확인해보았다. 또한, 순환 신경망의 종류인 LSTM과 GRU를 이용한 텍스트 분석 결과를 비교하여 소셜미디어에서의 화재 발생의 정보를 담고 있는 문장을 탐지하는 방법의 정확도를 향상하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 재난 문장탐지 모델은 데이터를 증강하는 과정과 모델이 학습하는 단계에서 선행연구보다 사용자의 개입을 최소화하고, 정확도를 향상했다. 또한, 탐지된 재난 문장은 추후 개체명 인식을 이용하여 정형화할 수 있어 비정형 데이터에서의 재난 위치를 비롯한 정보를 추출할 수 있다는 점에서 의의가 있다.1. 서론 1 1.1 연구 배경 및 목적 1 1.2 연구 동향 4 1.3 연구 범위 및 방법 8 2. 이론적 배경 10 2.1 텍스트 전처리 10 2.1.1 워드 임베딩 기법 10 2.1.2 데이터 증강 기법 12 2.2 순환 신경망 14 2.2.1 RNN(Recurrent Neural Network) 14 2.2.2 LSTM(Long Short-Term Memory Unit) 17 2.2.3 GRU(Gated Recurrent Unit) 21 3. 실험 방법 24 3.1 데이터 24 3.2 설계 26 3.2.1 전체 구조 26 3.2.2 딥러닝 모델 구조 27 4. 실험 및 결과 30 4.1 데이터 처리 30 4.2 화재 재난 문장탐지 모델 평가 35 4.2.1 모델 평가 35 4.2.2 정확도 평가 39 4.3 트위터 데이터 적용 결과 43 4.4 재난 문장탐지 활용 방안 47 5. 결론 51 참고문헌 53 Abstract 58Maste

A Study on the effect of GND via on High-speed signal transmission

학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2010. 8현재 Digital제품군은 디지털 컨버전스로 인해 여러 장치들이 유기적으로 결합되어 고객의 Needs에 발맞추어야만 생존할 수 있다.따라서 기존한 가지 기능에 충실한 제품군이 아닌 다양한 application이 결합된 상품개발의 임무가 설계자에게 부여되고 있다. 다양한 기능들이 쉽게 융합할 수 있는 원인은 과거 병렬 통신 방식에서간단한 직렬 통신 방식으로 DATA 전송 방식이 변화하여 좀 더 쉽게 제품에 동화되게 설계가 가능하게 되었다.하지만 직렬 전송 방식은 data bus가 단순하기에 융합되기는 쉽지만 대용량의 data를 전송해야 하기에 고속 신호 전송이 필수가 되며 이에 설계자는 각 고속 신호가 왜곡 없이 전송 될 수 있도록 Design에 신경써야 한다. 특히나 사용자 편의 중심의 기능들,USB,HDMi,SATA 등등의 신호들 은 의무적으로 제품에 융합되어야 하고 각각의 규격은 점차 발전하고 있다. 하지만 Cost고려 및 제품 외곽 Design으로 인한 patterndesign제약 상황들이 발생하게 된다.따라서 본 논문에서는 High-speedsignal에대하여 GND via를 추가하여 신호 전송 품질이 어떻게 개선되는지를 시뮬레이션 및 실측을 통하여 보이고자 한다.제1장 서론 1 제2장 DATA전송방식 2 제1절 병렬전송방식 2 제2절 직렬전송방식 2 제3절 LVDS 3 제1항 LVDS의전기적특성 4 제2항 LVDS의혜택과장점 8 제3항 LVDS의어플리케이션 10 제3장 ImpedenceMatching 12 제1절 ImpedenceMatching 12 제1항 Impedence의정의 12 제2항 특성Impedence 13 제3항 50ohm을사용하는이유 13 제4항실제impedence차이에따른파형변화실험 16 제4장 DecouplingMethod 21 제5장 ViaCapacitance 23 제1절 ViaModeling 23 제2절 S-parametersimulation 24 제6장 실제파형관측 26 제1절 HDMi 26 제2절 TMDS 30 제3절 Eye-Patterntest 31 제4절 실제Eye-Patterntest파형 34 제7장결론및고찰 40 참고문헌 41Maste