• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.65-68
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• 2011

이 논문에서는 모래의 주성분을 분석하여 콘크리트 배합설계용의 적합성을 판별하는 시험방법을 제안한다. 주성분을 분석하는 방법은 자연모래와 부순 모래, 그리고 혼합모래에 포함된 유해물(점토, 마사토, 염화물)의 패턴을 분석하여 정지영상에서 유해물 비율을 나타내고자 한다. 영상으로 판독된 유해물 비율은 도로공사 품질시험기준에 의해 시험된 데이터와 비교하여 근접한 값을 도출해 내어 건설 자재인 모래에 섞여있는 유해물질을 검출해 내는 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.358-360
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• 2001

본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1294-1296
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• 2017

현대 사회의 많은 사람은 수없이 많은 다이어트를 시도하고 그중 많은 사람은 다이어트에 흥미를 느끼지 못해 다이어트에 실패한다. 본 논문에서는 성공적인 다이어트를 위해 경쟁 심리를 이용한 자동 측정 체중 관리 시스템의 개발 내용에 관해 기술한다. 이 시스템은 사용자 구분이 가능한 체중계와 사용자 체중 데이터를 실시간 자동으로 받을 수 있는 애플리케이션, 그리고 모든 사용자의 체중 정보를 활용하여 경쟁 심리를 유발하기 위해 매칭이 가능한 서버로 구성된다. 본 시스템은 사용자들에게 적합한 매칭을 해주고, 서로 다이어트 방법과 식단을 공유할 수 있도록 함으로써 효과적인 다이어트를 할 수 있게 한다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.17 no.4
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• pp.17-24
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• 2017

This paper describes the general process of making augmented reality game for real objects without markers. In this paper, point cloud data created by using slam technology is edited using a separate editing tool to optimize performance in mobile environment. Also, in the game execution stage, a lot of load is generated due to the extraction of feature points and the matching of descriptors. In order to reduce this, optical flow is used to track the matched feature points in the previous input image.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.99-101
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• 2016

문자 기반 LSTM CRF는 개체명 인식에서 높은 인식을 보여주고 있는 LSTM-CRF 방식에서 미등록어 문제를 해결하기 위해 단어 단위의 임베딩 뿐만 아니라 단어를 구성하는 문자로부터 단어 임베딩을 합성해 내는 방식으로 기존의 LSTM CRF에서의 성능 향상을 가져왔다. 한편, 개체명 인식에서 어휘 사전은 성능 향상을 위한 외부 리소스원으로 활용하고 있는데 다양한 사전 매칭 방법이 파생될 수 있음에도 이들 자질들에 대한 비교 연구가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 개체명 인식을 위해 다양한 사전 매칭 자질들을 정의하고 이들을 LSTM-CRF의 입력 자질로 활용했을 때의 성능 비교 결과를 제시한다. 실험 결과 사전 자질이 추가된 LSTM-CRF는 ETRI 개체명 말뭉치의 학습데이터에서 F1 measure 기준 최대 89.34%의 성능까지 달성할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.33-35
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• 2016

본 논문에서는 모바일 디바이스를 이용하여 촬영한 이미지 또는 이미 모바일 디바이스에 저장된 이미지를 사용자가 검색을 위한 질의어로 사용할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 기존의 모바일 검색엔진을 그대로 활용하기 위해 이미지 어노테이션에 기반한 태깅 키워드를 검색 이미지와 매칭하여 질의하는 방식으로 구현하며, 이 과정에서 이미지의 분석과 분류를 위한 SVM(Support Vector Machine)과 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 사용하였으며, 이미지 어노테이션 태깅에 대한 키워드 매칭을 위해 빅데이터에서의 MapReduce를 응용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.334-336
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• 1999

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 임의 계수의 이동평균 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 응용분야와 분석하려고 하는 시계열 데이터의 특성에 따라 잡음의 영향을 줄이는 정도와 경향을 파악하는 주기가 달라지므로 이동평균 계수의 선택도 달라진다. 본 논문에서는 하나의 이동평균 계수에 대해서 생성한 인덱스만을 이용하여 인덱스가 생성되어 있지 않은 계수에 대해서도 탐색을 수행하는 방법을 제안한다. 이때, 제안된 탐색 기법이 질의 결과로 반환되어야 할 서브시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 실험 결과, 모든 이동평균 계수에 대해 인덱스가 생성되어 있는 경우와 비교하여 탐색 성능의 저하는 42%이내였으며, 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 초대 2.7배 우수하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.276-277
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• 2014

일상생활 중 장시간 계측하는 심전도 모니터링의 경우 250Hz~500Hz 또는 그 이상의 높은 샘플링 속도가 요구된다. 그러나 일상생활 중 장시간 계측을 위해 소형화된 제한적인 기기로는 기하급수적으로 늘어나는 데이터를 감당하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 한정된 자원을 효율적으로 이용하기 위한 템플릿 매칭 기반의 심전도 압축 알고리즘을 제안하였으며 모바일 어플리케이션에 구현하고자 하였다. 그 결과 CR평균은 5.56 PDR평균은 5.33으로 나타났으며, 모바일 어플리케이션에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1560-1562
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• 2013

정확하고 강인한 영상 등록(Registration)은 영상 검색과 컴퓨터 비전과 같은 여러 응용 분야에서 성능을 좌우하는 매우 중요한 역할을 담당하며, 특징 추출 및 매칭 단계를 통해 수행된다. 영상의 특징을 관심 점으로 지정하여 추출하는 대표적인 알고리즘으로, SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 SURF (Speeded Up Robust Feature)가 있다. 본 논문에서는 2 개의 특징점 추출 알고리즘을 구현하고 예제 데이터를 기반으로 실험을 통해 성능적 비교 분석을 수행한다. 실험 결과, SURF 알고리즘이 특징 추출 및 매칭, 처리시간 측면에서 SIFT 보다 효율적인 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1182-1185
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• 2013

도로명주소가 법적 주소체계로 지정되고 2014년도부터 전면 시행을 앞두고 있는 상황에서 기존의 지번주소를 도로명주소로 변경하려는 수요가 늘고 있으며 그에 따라 주소 전환 서비스를 제공하는 솔루션들이 증가하고 있다. 행정구역 체계에 따라 단계별로 입력된 지번주소의 도로명주소로의 변환은 크게 어렵지 않고 변환 성공율도 상당히 높지만 자유롭게 입력하여 정제되지 않은 형태의 주소는 전환에 실패하는 경우가 많다. 본 논문에서는 전산입력된 지번주소를 도로명주소로 변환시 주소형태가 정제되지 않은 상황에서도 변환 성공률을 높이기 위해 행정구역 줄임, 일부 주소정보 누락, 오타 등 여러 가지 변형 케이스에 대해서도 유연하게 변환을 수행하는 방안을 연구하였다. 이를 통해 기존 지번 주소의 표준 형태로의 정제는 최대 두 배까지 변환효율을 높일 수 있었다. 그러나 변환시 사용하는 도로명주소 매칭 테이블에 자료의 누락, 건물명의 불일치, 지번과 건물의 1:1 매칭이 되지 않는 경우가 존재하여 원활한 주소 전환을 위해서는 데이터의 정비가 필요하다.