• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.41 no.7
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• pp.523-532
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• 2014

In this paper, we propose a lattice-based discriminative approach for Korean morphological analysis and POS tagging. In our approach, for an input sentence, a morpheme lattice is first created from a lexicon where each node corresponds to a morpheme in the lexicon and each edge is formed between two consecutive morphemes. A candidate result of morphological analysis is then represented as a path in the morpheme lattice which is defined as the sequence of edges, starting in the initial state and ending with the final state. In this setting, the morphological analysis is simply considered as the process of finding the best path among all possible paths. Experiment results show that the proposed lattice-based method outperforms the first-order linear-chain CRF.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.2
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• pp.108-115
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• 2001

In this paper we are attempted to quantitative classification of the three object color regions on a RGB image using of an improved ML(Maximum Likelihood) classification method. A RGB color image consists of three bands i.e., red, green and blue. Therefore it has a 3 dimensional structure in view of the spectral and spatial elements. The 3D structural yokels were projected in RGB cube wherefrom the ML method applied. Between the conventionally and easily usable Box classification and the statistical ML classification based on Bayesian decision theory, we compared and reviewed. Using the ML method we obtained a good segmentation result to classify positive cell nucleus, negative cell Nucleus and background un a immuno-histological breast carcinoma image. Hopefully it is available to diagnosis and prognosis for cancer patients.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.302-305
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• 2019

국민 청원 사이트가 뛰어난 접근성과 신속성으로 인하여 국민들로부터 많은 관심을 받고 있다. 현재 국민청원 사이트의 카테고리 분류는 '미래', '성장동력' 등을 포함한 16개의 카테고리 및 기타로 구성되어 있으나 그 기준이 모호하여 많은 청원글들이 기타 카테고리로 분류되고 있는 상황이다. 이는 청원글의 내용을 명확히 반영하지 않고 미리 정의된 카테고리 구조를 사용하고 있는데서 기인한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 보다 구체적으로 정의된 카테고리를 정의하고자 추천 순으로 1,500개의 청원글을 수집하였고, 수집된 청원글의 내용을 바탕으로 카테고리 구조를 추출하였다. 먼저, k-평균 알고리즘을 적용하여 청원글을 군집하여 대분류를 정의하였고, 보다 구체적인 세부 분류를 정의하기 위하여 토픽모델링을 실시하였다. 본 논문에서 제시하는 계층적 카테고리 구조는 청원글의 내용을 바탕으로 대분류와 세부분류로 구성된 것이므로 새로운 청원글을 등록하거나 분류하는 데 적절한 것으로 보인다.

• The Microorganisms and Industry
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• v.15 no.2
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• pp.20-23
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• 1989

목재부후 민주름버섯류의 분류는 아직도 해결해야 할 문제점들이 많이 남아 있다. 그 이유는 민주름버섯류가 그만큼 특징들이 다양하고 형태는 유사하나 기원이 다른 이질적인 종류들로 구성되어 있기 때문이다. 민주름버섯류의 분류 대가인 Donk도 자신이 추구한 분류체계에 스스로 만족하지 못하고 후대의 학자들이 도전해야 할 문제점들을 자주 제시한 적이 있다. 이와 같은 현상은 민주름버섯류의 분류가 자연분류와 계통분류를 지향하여 보다 종합적인 방법으로 종의 개념에 접근할 필요가 있음을 시사한다. 이제 위에 언급한 영양생활, 형태, 배양, 또는 유전적인 특징외에 진화와 계통, 환경과 생태, 지리적 분포와 식생, 핵산구조와 분자계통분류 등과 같은 과제들을 아울러 다룰 수 있는 포괄적인 분류체제의 대두가 요청되고 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.2 no.1
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• pp.68-76
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• 2002

Clustering is representative method of components classification. But, previous clustering method that use cohesion and coupling can not be effective, because design pattern has consisted by relation between classes. In this paper, we classified design patterns with special quality of pattern structure. Classification by clustering had expressed higher correctness degree than classification by facet. Therefore, can do that it is effective that classify design patterns using clustering algorithms that is automatic classification method. When we are searching design patterns, classification of design patterns can compare and analyze similar patterns because similar patterns is saved to same category. Also we can manage repository efficiently because of using and storing link information of patterns.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.4
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• pp.48-54
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• 2000

This Paper classified korean Parts-of-speech for korean-english machine translation and investigated morphological characters of each parts-of-speech. Korean standard grammar classified parts-of-speech by semantic, functional and formal character. Many rules make a difficulties the understanding of grammar structure and parts-of-speech classification and it is necessary to preprocess at machine translation. This paper classified korean parts-of-speech by one rule. The parts-of-speech suggested in this paper have a same syntactic role and same parts-of-speech with english dictionary, and express the structure of korean sentence. And also it can make target language by pattern matching in korean-english translation.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.141-146
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• 2016

대화 시스템에서 사용자가 나타내는 발화에 내재된 감정을 분류하는 것은, 시스템이 적절한 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 대화 내 감정 분류를 하는데 있어 직접적, 간접적으로 드러나는 감정 자질을 자동으로 학습하고 감정이 지속되는 대화 문맥을 효과적으로 반영하기 위해 CNN-LSTM 방식의 딥 뉴럴 네트워크 구조를 제안한다. 그리고 대량의 구어체 코퍼스를 이용한 사전 학습으로 데이터 부족 문제를 완화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 SVM이나, 단순한 RNN, CNN 네트워크 구조에 비해 전반전인 성능 향상을 보였고, 특히 감정이 있는 경우 더 잘 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.333-337
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• 2002

본 연구에서는 구조설계에 관한 관점에서 사무용 의자에 기능을 부여할 수 있는 메커니즘에 대한 분류 및 특성분석에 대해 기술하였으며 분류된 메커니즘 유형의 구성요소에 대해 분석하였다. 분류 기준으로는 메커니즘의 소재, 형태, 기능 등으로 분류하였고 이에 따른 사용자와의 interface측면에서 메커니즘과 직접적인 상관관계가 깊은 레버 및 손잡이의 위치 등에 대한 적합성을 검토하였다. 본 연구를 통하여 사무용 의자 설계 시 물리적인 적합도를 높일 수 있는 요소를 고려하는데 활용될 수 있기를 기대하며 메커니즘의 적용성과 기능의 적합성을 확보할 수 있는 정보로서 활용되기를 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.141-146
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• 2016

대화 시스템에서 사용자가 나타내는 발화에 내재된 감정을 분류하는 것은, 시스템이 적절한 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 대화 내 감정 분류를 하는데 있어 직접적, 간접적으로 드러나는 감정 자질을 자동으로 학습하고 감정이 지속되는 대화 문맥을 효과적으로 반영하기 위해 CNN-LSTM 방식의 딥 뉴럴 네트워크 구조를 제안한다. 그리고 대량의 구어체 코퍼스를 이용한 사전 학습으로 데이터 부족 문제를 완화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 SVM이나, 단순한 RNN, CNN 네트워크 구조에 비해 전반전인 성능 향상을 보였고, 특히 감정이 있는 경우 더 잘 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.112-114
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• 2004

지능형 로봇 에이전트 기술이 발전하면서 서비스 질을 높이기 위한 방법으로 컨텍스트의 활용성이 부각되고 있다. 하지만 컨텍스트 분류 기술들은 아직까지 초기 개발 단계이며 다양한 방법들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 전문가의 지식과 학습된 지식을 함께 적용할 수 있고 사람이 그 내용을 이해하기 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 컨텍스트 분류 방법을 제안한다. 일반적인 BN 구조 학습에 사전 지식 및 방향성, 연결 관계 범위를 부여할 수 있는 제한(Constraint)을 적용한 효율적인 컨텍스트 분류 방법을 소개하고, 몇 가지 비교 실험을 통해 기존 방법에 비해 전문가의 개입이 줄어들고 좀 더 신뢰성 있는 컨텍스트 분류기를 얻을 수 있음을 보인다.