• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.4
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• pp.621-625
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• 2018

This paper proposes a method for bridge damage factor recognition from inspection reports using deep learning. Bridge inspection reports contains inspection results including identified damages and causal analysis results. However, collecting such information from inspection reports manually is limited due to their considerable amount. Therefore, this paper proposes a model for recognizing bridge damage factor from inspection reports applying Named Entity Recognition (NER) using deep learning. Named Entity Recognition, Word Embedding, Recurrent Neural Network, one of deep learning methods, were applied to construct the proposed model. Experimental results showed that the proposed model has abilities to 1) recognize damage and damage factor included in a training data, 2) distinguish a specific word as a damage or a damage factor, depending on its context, and 3) recognize new damage words not included in a training data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.464-465
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• 2018

Bass and Bluegill, which are representative ecosystem disturbance species, are reported to be the most important factor in the reduction of domestic native fish populations in Korea. Therefore, it is necessary to develop system and field application technology for the extermination of these foreign species. Recently, the CNN(Convolutional Neural Network), one of the deep learning systems for the recognition, classification, and learning, has shown excellent performance. However, CNN data used for object recognition and classification were mainly applied to recognition and classification of other objects with distinct characteristics. This study proposes a system that applies CNN to the classification of fish species with similar characteristics.

• Korean Journal of Plant Taxonomy
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• v.43 no.1
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• pp.34-45
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• 2013

The Polygonum amphibium complex (Poygonaceae) is a highly polymorphic taxon that can grow in aquatic environments as well as in moist terrestrial habitats. Aquatic and terrestrial plants of the P. amphibium complex vary significantly in morphology and exhibit very complicated patterns of morphological variation, resulting in the description of numerous infra-specific taxa. Principal components analysis of 107 individuals of the P. amphibium complex from Asia and North America using 11 morphological characters showed that the aquatic plants can be discerned from the terrestrial plants by leaf size, shape, and petiole length. In contrast, both aquatic and terrestrial plants collected from the same population or locality shared identical sequences in the matK, psbA-trnH IGS, rbcL-accD IGS and trnL-trnF regions of the chloroplast DNA (cpDNA), suggesting that aquatic and terrestrial forms of the P. amphibium complex are not genetically diverged; morphological differences between the two forms are probably due to the differences in environmental conditions of the habitats. In addition, results from the morphological analysis and the maximum parsimony analysis of the cpDNA data set revealed that the plants from Asia including Korea, Japan, China, Mongolia and Russia Far East are diverged from those in North America and Europe, suggesting that the Asian populations should be recognized as a distinct variety, P. amphibium var. amurense Korsh.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.142-147
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• 2007

본 연구에서는 스캔라인을 이용한 LIDAR 포인트 cloud의 분리과정 중 분리된 포인트 군집간 인접 관계를 인식할 수 있는 기능을 추가하였다. 군집간 인접관계는，포인트 cloud 분리 과정 중에 분리된 건물 요소를 재결합하거나 지면 포인트를 인식하기 위하여 사용될 수 있다. 실험 결과 포인트 cloud 분리 과정에 군집간 인접 관계 인식 기능을 추가하더라도 처리 성능이 저하되지 않았으며 후처리를 통하여 건물 요소를 결합하여 온전한 형태의 건물 포인트 군집을 형성함과 더불어 지면 포인트 군집도 인식할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.4
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• pp.1477-1480
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• 2019

Animal authentication, where an animal is identified as the preregistered specific one or not, is exploited various fields such as animal hospital, animal shop, animal shelter, and animal insurance. Nose-print is widely exploited to identify animal as fingerprint is exploited to identify human. This paper introduces an animal administration system, where it performs animal registration and authentication through nose-print recognition and it connects various clients through blockchain network.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.233-238
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• 2001

개념은 그 개념을 나타내기 위한 특성들이 결합된 지식의 단위이며 각 특성은 개념에 속한 개체들의 성질을 축약한 것으로 정의될 수 있다[4]. 이 논문은 백과사전 설명문 텍스트를 분석하여 개념을 구성하는데 필요한 정보를 몇 개의 대표적인 특성으로 분류하고, 이를 개념의 특성정보로 구축하였으며, 이를 관련 개념 문서에 적용하여 특성 정보를 인식하는 것을 보여준다. 본 연구는 백과사전이 세계 지식(world knowledge) 전반을 함축적으로 표현하고 있다는 가정에서 출발하였으며 적은 양의 데이터에 대한 수동 분석 결과를 통해 많은 양의 코퍼스를 분석한 것과 같은 의미있는 결과를 얻었다. 백과사전에 표현된 많은 개념 중 "질병"에 관하여 실험한 결과 평균 81%의 정확율로 질병의 특성 정보인 원인, 증상, 치료를 자동 인식함을 보여주었다. 개념의 요소 정보 인식은 정보의 이나 질의 응답과 같은 분야에 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.837-840
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• 2001

텍스트 특성을 인식하는 방법적 접근은 텍스트의 기본적 특성을 이용하는 것에서부터 다변량 기법까지 다양한 방법이 제안되고 이용되고 있다. 이 논문에서는 이런 여러 기법들 중 클러스터링 기법을 이용하여 텍스트의 특성을 인식하고 그 인식능력의 효과성을 확인하고자 하였다. p 개의 변수로 구성된 N 개의 개체들은 p-차원 공간에 흩어진 N 개의 점으로 생각될 수 있으며 이들이 어떤 의미의 조밀성을 가지고 cluster를 이루고 있는지에 대한 정보는 자료의 구조를 이해하는데 매우 중요한 의미를 가지게 된다. 이런 결과들은 현재 우리학계의 도작사건논쟁, 인문학계 특히 고대사학과 민족 정체성에 대한 거대 담론들에 대한 여러 형태의 유용한 실증적 전거를 마련해주게 될 것이다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.2
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• pp.15-22
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• 2002

In this paper, we proposed the face recognition algorithm which can be used for a security system. The distance and angle of the face features are used in the conventional method, but the proposed method used the genetic algorithm which selects image to best fit the input image in the database images. The performance of proposed algorithm is verified through the simulation. The results of proposed method show good performance.

• The Korean Journal of Zoology
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• v.37 no.4
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• pp.573-579
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• 1994

본 연구는 1992년 3월에서 1993년 5월까지 충북 청원군 강내면 다락리 야산에 서식하는 노랑턱멧새(Emberizo elegans) 집단을 대상으로 이루어졌다. 종 인식을 위한 의미있는 song 특징을 알아보기 위해 같은 과(요)에 속하는 붉은뺨멧새(Emberizo fucata)와 쑥새(Emberiza rustsca)의 'stereotyped song'을 분석하였다 또한 세력권을 형성한 5개체를 대상으로 song에 기초한 playback 실험을 통하여 종 인식 능력을 알아보았다. 스피커에 가장 가까이 날라온 거리와 이 거리에서 머문 시간을 측정한 결과 붉은뺨멧새의 song에는 반응이 없었으나 쑥새의 song에는 의미있는 반응을 보였다. 따라서 노랑턱멧새와 두 종에 대한 song 특징의 분석을 토대로 종간 인식의 가능성에 대하여 논의하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.3
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• pp.191-195
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• 2013

This paper proposes an automatic method for discovering cross-lingual links from English Wikipedia documents to Korean ones in order to increase connectivity among vast web resources. Compared to the existing methods roughly estimating link probability of phrases, candidate anchors are selected from English documents by using various information such as title lists and linking probability extracted from Wikipedia dumps and the results of named-entity recognition, and the anchors are translated into Korean words, and then the most suitable Korean documents with the words are selected as cross-lingual links. The experimental results showed 0.375 of MAP.