• Review of KIISC
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• v.17 no.5
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• pp.25-31
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• 2007

IT기술과 지능을 로봇에 융합시킴으로써, 로봇이 스스로 사용자를 인식하여 사용자가 원하는 일을 하고 원하는 정보를 검색해 주는 인간 중심적 서비스를 제공하는 것이 지능형 로봇의 궁극적인 목표이다. 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 의사소통 채널을 통해 인간과 로봇, 두 개체간의 상호작용 및 의사소통 연결 고리를 형성하는 인간-로봇 상호작용(HRI: Human-Robot Interaction)기술 개발이 반드시 필요하다. HRI 기술에는 얼굴 인식, 음성 인식, 제스처 인식 및 감정 인식 등 로봇이 인간의 의사표시를 인식하기 위한 기술들이 있다. 본고에서는 지능형 로봇과 로봇의 시각 지능화의 가장 핵심적인 기능인 얼굴 인식의 융합 기술 동향에 대해서 응용 서비스 및 표준화 이슈를 중심으로 살펴보고자 한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.194-196
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• 2017

기존의 단어 기반 접근법을 이용한 개체 연결은 단어의 변형, 신조어 등이 빈번하게 나타나는 비정형 문장에 대해서는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용하여 단어 기반 접근법의 단점을 해소하는 개체 연결을 제안한다. 문서 임베딩은 하나의 문서 전체를 벡터 공간에 표현하여 문서 간 의미적 유사도를 계산할 수 있다. 본 논문에서는 또한 비교적 정형 문장인 위키백과 문장과 비정형 문장인 소셜 미디어 문장 사이에 선형 변환을 수행하여 두 문형 사이의 표현 격차를 해소하였다. 제안하는 개체 연결 방법은 대표적인 소셜 미디어인 트위터 환경 문장에서 단어 기반 접근법과 비교하여 높은 성능 향상을 보였다.

• Feed Journal
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• v.4 no.3 s.31
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• pp.68-72
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• 2006

금월부터는 각론으로 가축별 사료급이기(양계, 양돈, 낙농-육우용 급이기, 개체인식 급이기)의 이용현황과 전망, 사료 저장빈의 새 기술, 사료생산 장비의 기술개발(사료작물수확시, 모어, 베일러, 래퍼, 베일커터)현황, 사료가공장비(사료배합기, 사료가공기계)의 순으로 내용을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.241-242
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• 2021

대화시스템에서 게임설명요청과 같은 주제대화의 경우, 입력문장의 의도를 정확하게 분류하는 것이 대화시스템 성능과 직결되므로 매우 중요하다. 본 논문에서는 개체명 인식 방법과 머신러닝 방법을 결합한 하이브리드 방법을 제안하여, 머신러닝 방법을 단독으로 사용하는 방법보다 주제대화의 의도 분류 성능을 향상시켰다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.8
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• pp.13-19
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• 2012

This paper introduces a test-bed toolkit for evaluating and enhancing text analysis engines which extract technological knowledge from articles, patents, reports and so forth. The toolkit consists of two test-beds for technical entity recognition and relation extraction engines, which are capable of identifying technical entities and predicting semantic relation types between the entities. With using the introduced toolkits, users and developers can efficiently perform the execution monitoring and error analysis of the technical text analysis engines.

• Korean journal of applied entomology
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• v.42 no.1
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• pp.57-63
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• 2003

Accurate forecasting of occurrence time and abundance of insect pests is essential for developing technology of integrated pest management system. Digital image processing algorithms were utilized to automatically recognize rice planthoppers which are major insect pests in the rice cultivation field and were subsequently used to estimate densities in the field for efficient forecasting of insect pests. To the images taken in the rice field, image decomposition, top-hat transformation, threshold, and minimum and maximum filter were implemented for patterning individually the brown planthopper specimens attached at the bottom area of rice stems. In average 95.8cio of images were correctly recognized for estimating densities by the developed system, and the recognition rate was higher than that obtained from direct observations by experienced observers. Furthermore, the size of the recognized specimens was measured and was used for estimating the age structure in the observed brown planthopper populations.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.174-178
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• 2006

유비쿼터스 환경을 실현하기 위한 핵심 기술로 RFID가 주목받고 있고 많은 연구가 이루어지고 있다. RFID는 점점 소형화되고 주변의 모든 환경 및 사물에 부착 될 것이다. 이러한 환경에서 RFID Tag가 부착된 개체들의 관리와 Middleware의 중요성이 부각되고 많은 기관에서 연구가 진행되고 있다. USN/RFID 환경 하에서 사용하기 위한 Middleware는 다음과 같은 기능이 필요하다. 첫째, RFID가 부착 된 개체가 주위 환경에 민감한 개체일 경우 Middleware에서 자체적으로 상황을 인지하여 대처해야 한다. 둘째, 방대한 양의 raw 데이터 처리를 부하 없이 처리해야 한다. 셋째, 실제 RFID를 적용했을 경우 한 종류의 RFID 장비만을 사용하는 것이 아니므로 다양한 종류의 RFID 장비를 인식할 수 있는 Middleware가 필요하다. 본 논문에서는 RFID에 센서와 무선통신 기술을 결합하여 상황인식(context-aware)이 가능하고, 분산처리 환경을 도입하여 방대한 양의 데이터를 처리 가능하며, 다양한 프로토콜이나 주파수의 장비를 통합적으로 적용 가능한 Middleware의 설계를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.425-427
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• 2010

Large-scaled information extraction consists of named-entity recognition, terminology extraction and relation extraction. Since all the elementary technologies have been studied independently so far, test collections for related machine learning models also have been constructed independently. As a result, it is difficult to handle scientific documents to extract both named-entities and technical terms at once. In this study, we integrate named-entities and terminologies with PLOT(Person, Location, Organization, Terminology) in a biomedical domain and construct a test collection of PLOT and relations between PLOTs.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.5
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• pp.29-36
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• 2010

Past clustering researches are focused on extraction of keyword for word similarity grouping. However, too many candidates to compare and compute bring high complexity, low speed and low accuracy. To overcome these weaknesses, this paper proposed a topical web document clustering model using not only keyword but also named entities such as person name, organization, location, and so on. By several experiments, we prove effects of our model compared with traditional model based on only keyword and analyze how different effects show according to characteristics of document collection.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.883-885
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• 2005

비디오 데이터에서 의미적 인식을 위해 활용되는 요소 중 하나가 객체에 대한 움직임 정보로 이는 비디오 데이터에 대한 색인과 내용 기반 검색을 수행하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적인 객체기반 비디오 검색과 비디오의 움직임 해석을 위한 시공간 관계 표현 방법을 제시한다. 비디오의 객체표현 방법은 Polygon-based Bounding Volume의 3차원 Mesh 모델을 생성한 후 이를 이용하여 비디오 내 개체의 구조적 내용을 저차원적 속성과 움직임에 대한 기본 구조로 활용하였다. 또한, 움직임 객체에 대해 시공간적 특성과 시각적 특성을 동시에 고려하여 표현되도록 하였다. 각 Vertex는 시각적 특징 중 일부분이고, 비디오 내 개체의 공간적 특성과 개체의 움직임은 Volume Trajectory로 모델링되고, 개체와 개체간의 시공간적 관계를 표현하기 위한 Operation을 정의한다.