• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.4
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• pp.45-54
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• 2009

The virtual world is simulated in terms of agents and the environment as the real world. Agents are able to perceive and recognize objects as well as components of the environmental elements in the virtual world. As a result, they are able to autonomously act in terms of their decision. They generate diverse situation that make the user to feel familiarity as they would be have like human beings. Such situations are constructed in terms of the concepts of the entities, relations and activities, and agents accordingly recognize the situations in terms of these concepts. In this paper, we propose the method to recognize and represent the shapes which are the most important feature among objects. Various shapes are represented in terms of primitive shapes and their spatial relations in depth. We use distance, direction, and orientation in order to represent basic spatial relation. In order to simplify basic signal processing, objects dynamically send messages of self information to agents, and refer to ontology as the knowledge base of the virtual world. Agents perceive the information from objects by comparing with schematic knowledge and instance knowledge in ontology.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.1D
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• pp.1-6
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• 2011

The Context-Awareness technology which can provide the appropriate information to the human after estimating a lot of information exceeds the time and space in the ubiquitous environment is being developed now. GIS (Geographic Information System) and LBS (Location Based Services) based context awareness is one of these kinds of technology. The context awareness based transfer guide service which can provide useful information, according to the different information which was got from different sensors which were set in different places, to the pedestrian who is using the transfer center will be introduced in this paper. About the result of the service prototype which was tested in test-bed, the context awareness information such as the inside location and density calculation's accuracy is 90%, and the response time of the service is in 10 seconds, and also, the reliability will be higher if more advanced based infra will be used, so it is consider that it can be used to provide service enough.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.11
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• pp.1465-1473
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• 2006

In this paper, we present an approach for facial expression recognition using Active Shape Models(ASM) and a state-based model in image sequences. Given an image frame, we use ASM to obtain the shape parameter vector of the model while we locate facial feature points. Then, we can obtain the shape parameter vector set for all the frames of an image sequence. This vector set is converted into a state vector which is one of the three states by the state-based model. In the classification step, we use the k-NN with the proposed similarity measure that is motivated on the observation that the variation-regions of an expression sequence are different from those of other expression sequences. In the experiment with the public database KCFD, we demonstrate that the proposed measure slightly outperforms the binary measure in which the recognition performance of the k-NN with the proposed measure and the existing binary measure show 89.1% and 86.2% respectively when k is 1.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.6
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• pp.875-885
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• 2018

This study analyzed the major issues of the Candlelight Rally and Taegukgi Rally registered in news comments of the politics section of the portal site from October 24, 2016 to March 19, 2017. We examined the political recognition of the two rallies with the Named Entity Recognition. The main analytical items are the responsibility for impeachment, the subject and method of settlement, and other major issues. As a result of the analysis, the comments of the Candlelight Rally focused on the impeachment support and the legal penalties of the regime ministers, and insisted on resolving the political situation through the next election after impeachment. The comments of the Taegukgi Rally focused on the rejection of the impeachment to maintain the regime and insisted on rejecting the impeachment of the Constitutional Court. The conflicts between the group that supported Candlelight Rallis and the group that supported Taegukgi rallies are predicted to last at least for the time being (Park Geun-hye's trial period) after the presidential election. After the impeachment of the President and replacement of the regime this conflict will develop into the confrontation between the pursuit of liquidation and new politics and the attempt to influence the trial of Park Geun-hye. Therefore, the efforts to integrate society in the aftermath are necessary.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.301-304
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• 2017

시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.301-304
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• 2017

시간정보추출 연구는 자연어 문장으로부터 대화의 문맥과 상황을 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하지만, 한국어의 고유한 언어적 특성으로 인해 한국어 텍스트에서는 개체간의 시간관계를 정확하게 인식하기 어려운 경향이 있다. 특히, 시간표현이나 사건에 대한 상대적인 시간관계는 시간 문맥을 체계적으로 파악하기 위해 중요한 개념이다. 본 논문에서는 한국어 자연어 문장에서 상대적인 시간표현과 사건 간의 관계를 추출하기 위한 LSTM(long short-term memory) 기반의 상대시간관계 추출 모델을 제안한다. 시간정보추출 연구에는 TIMEX3, EVENT, TLINK 추출의 세 가지 과정이 포함되지만, 본 논문에서는 특정 문장에 대해서 이미 추출된 TIMEX3 및 EVENT 개체를 제공하고 상대시간관계 TLINK를 추출하는 것만을 목표로 한다. 또한, 사람이 직접 태깅한 한국어 시간정보 주석 말뭉치를 대상으로 LSTM 기반 제안모델들의 상대적 시간관계 추출 성능을 비교한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.12a
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• pp.125-131
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• 2004

LiDAR 데이터의 필터링은 원 데이터로부터 건물, 수목 등과 같은 비지면점을 제거하는 과정이며, 이러한 필터링을 통해 DEM을 생성할 수 있다. 대표적인 필터링 방법들로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, local maxima 필터 등이 있으며 이러한 기존의 기법들의 단점을 보완하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 필터링 기법들은 필터의 크기(윈도우의 크기)와 같은 인자를 대상 지역에 적합하게 사용자가 직접 설정해주어야 한다. 더욱이 복잡한 지형, 지물이 존재하는 지역에 적용하기 위해서는 인자를 변형시켜줘야 하며 특히, 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 적용하기 위해서는 가변적인 크기의 필터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 필터의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행할 수 있는 연산기법을 제안하였다. 본 연구에서는 수목이나 자동차 등과 같은 작은 개체의 제거를 위해 고정된 작은 크기의 윈도우를 가지는 모폴로지 필터를 우선 적용한다. 그 후 건물과 같은 큰 개체의 포인트는 이웃 포인트와의 고도차이를 이용하여 인식하고 이웃에 위치하는 지면 포인트로 대체하며, 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영 되도록 한다. 또한 상, 하, 좌, 우 네 방향에 대하여 라인별로 독립된 연산을 수행한 후에 이들을 비교함으로써 오차를 보정한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.297-300
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• 2015

이 논문에서는 가축관리의 효율성을 높일 수 있는 IoT 기술 기반의 지능형 축산정보 통합관리 시스템 및 구축 방안을 제안한다. 제안한 시스템은 체온, 활동량, 군집도와 같은 개체특성 정보와 온도, 습도, CO2 농도 등의 축사환경 정보를 무선센서 네트워크를 통해 실시간으로 수집한다. 수집된 정보는 가축개체별 생애주기 사양관리 스케쥴과 연동되어 신속한 관리가 필요한 이상상황을 자동으로 인식한다. 또한, 축적된 양질의 축산지식 정보는 허가된 범위 내에서 접종사, 수정사, 수의사, 축산공무원 등 축산종사자에게 공유된다. 제안한 시스템은 대규모 축사에서 수정, 분만, 질병관리 등 사양관리 시기를 자동으로 감지하여 축주에게 알려줄 수 있기 때문에 최소한의 시간과 비용으로 가축관리 효율성과 생산성을 높일 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.311-315
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• 2021

근래의 자연어처리 분야에서는 잘 만들어진 도구(Library)를 이용하여 생산성 높은 개발과 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 이 중에 대다수는 깊은 학습(Deep-Learning, 딥러닝) 기반인데, 이런 모델들은 학습 속도가 느리고, 비용이 비싸고, 사용(Run-Time) 속도도 느리다. 이뿐만 아니라 라벨(Label)의 가짓수가 굉장히 많거나, 라벨의 구성이 단어마다 달라질 수 있는 의미분별(동형이의어, 다의어 번호 태깅) 분야에서 딥러닝은 굉장히 비효율적인 문제가 있다. 이런 문제들은 오히려 기존의 얕은 학습(Shallow-Learning)기반 모델에서는 없던 것들이지만, 최근의 연구경향에서 딥러닝 비중이 급격히 증가하면서, 멀티스레딩 같은 고급 기능들을 지원하는 얕은 학습 기반 언어모델이 새로이 개발되지 않고 있었다. 본 논문에서는 학습과 태깅 모두에서 멀티스레딩을 지원하고, 딥러닝에서 연구된 드롭아웃 기법이 구현된 자연어처리 도구인 혼합 자질 가변 표지기 ManiFL(Manifold Feature Labelling : ManiFL)을 소개한다. 본 논문은 실험을 통해서 ManiFL로 다의어태깅이 가능함을 보여주고, 딥러닝과 CRFsuite에서 높은 성능을 보여주는 개체명 인식에서도 비교할만한 성능이 나옴을 보였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.4
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• pp.181-188
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• 2024

Traditional profanity detection methods have limitations in identifying intentionally altered profanities. This paper introduces a new method based on Named Entity Recognition, a subfield of Natural Language Processing. We developed a profanity detection technique using sequence labeling, for which we constructed a dataset by labeling some profanities in Korean malicious comments and conducted experiments. Additionally, to enhance the model's performance, we augmented the dataset by labeling parts of a Korean hate speech dataset using one of the large language models, ChatGPT, and conducted training. During this process, we confirmed that filtering the dataset created by the large language model by humans alone could improve performance. This suggests that human oversight is still necessary in the dataset augmentation process.