• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.108-113
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• 2000

자동사의 두 하위부류, 비대격(unaccusative) 동사와 비능격 (unergative)동사는 Perlmutter(1978)의 비대격 가설 (Unaccusative Hypothesis) 이후 여러 관점에서 활발히 노의 되어왔다. 한국어에서는 사건구조적 측면에서 두 부류가 차이를 보이며, 이런 사실은 인간의 인지작용과 밀접한 관련을 맺는다. 사건구조를 과정(process)사건과 상태(state)로 가정할 때 비능격 동사는 과정사건이, 비대격 동사는 상태사건이 부각된다. 비대격 동사도 두 가지 부류로 나뉠 수 있는데, '도착하다'처럼 과정사건이 언어표현에서 중시되지 않고 결과적인 상태부분만 중요시 되는 유형(unacc_type_1)과 '녹다'처럼 과정사건도 중시되는 사건 구조를 지닌 유형(unacc_type_2)이다. 결국 비대격 동사는 결과상태를 중시하는 사건구조를 중요시 하지만 과정사건의 지각 정도에 따라 다른 양상을 보인다. 한편 비대격 동사는 사동사와도 밀접한 연관 관계를 지닌다. 많은 논의에서 비대격/사동의 교체를 논리적 다의어로 보고 분석을 시도해 왔다. 따라서 사동사를 중심으로 분석한 경우와 비대격 동사를 중심으로 분석한 경우가 있다. 본고에서는 사동분석(causative analysis)은 한국어 기술에는 적절치 않다고 판단한다. 사동분석에서 도입하는 행동주의 사건유발부분이 반드시 비대격 동사의 표현에 필수적인 것은 아니기 때문이다. 끝으로 Pustejovsky(1995)의 생성어휘부(Generative Lexicon) 이론을 한국어에 맞게 확장·수정한 이정민·강범모·남승호(1997)의 모형에 따라 두 가지 유형의 비대격 동사의 어휘 의미구조를 표상한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.346-348
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• 2006

기존의 웹 이미지 검색 시스템들은 웹 페이지에 포함된 텍스트들의 출현빈도, 태그유형 등을 고려해 각 키워드들의 중요도를 평가하고 이를 이용해 이미지의 캡션을 결정한다. 하지만 텍스트 정보만으로 캡션을 결정할 경우, 키워드와 이미지 사이의 관련성을 평가할 수 없어 부적절한 캡션의 배제가 어렵고, 사람의 인지와 맞지 않는 캡션이 추출되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 웹 이미지 마이닝 방법을 통해 웹 페이지로부터 캡션 후보 키워드를 추출하고, 자동 이미지 주석 방법을 통해 이미지의 개념 부류 키워드를 결정한 후, 두 종류의 키워드를 결할하여 캡션을 선택한다. 가능한 결합 방법으로는 키워드 병합 방법, 공통 키워드 추출 방법, 개념 부류 필터링 방범 캡션 후보 필터링 방법 등이 있다. 실험에 의하면 키워드 병합 방법은 높은 재현율을 가져 이미지에 대한 다양한 주석이 가능하고 공통 키워드 추출 방법과 개넘 부류 키워드 필터링 방법은 정확률이 높아 이미지에 대한 정확한 기술이 가능하다. 특히, 캡션 후보 키워드 필터링 방법은 기존의 방법에 비해 우수한 재현율과 정확률을 가지므로 기존의 방법에 비해 적은 개수의 캡션으로도 이미지를 정확하게 기술할 수 있으며 일반적인 웹 이미지 검색 시스템에 적용할 경우 효과적인 방법이다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.187-195
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• 2013

차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.

• 한국연초학회:학술대회논문집
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• 한국연초학회 1999년도 42회 학술발표회
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• pp.13-13
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• 1999

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.427-430
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• 2007

기존의 LVQ(Learning Vector Quantization) 방법을 이용하여 물체를 분류하면 데이터의 학습이 빠르고 연산량이 적어 실시간으로 물체를 분류할 수 있는 장점이 있다. 하지만 데이터의 훈련시 output neuron의 개수를 정확히 예측할 수 없고 output neuron의 개수에 따라 물체를 분류하는 정확도가 매우 달라질 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 output neuron의 개수를 데이터의 특성에 맞게 결정해주는 알고리즘을 제시한다. DLVQ(Dynamic Learning Vector Quantization) 알고리즘은 승자로 결정된 가중치 벡터의 부류가 샘플 데이터의 부류와 같으면 업데이트하고 다르면 새로운 가중치 벡터로 생성한다. 제한한 알고리즘의 가장 다른 부분은 미리 output neuron의 개수를 정하는 것이 아니라 훈련 과정에서 동적으로 output neuron의 개수를 생성하는 것이다. 그리고 클러터의 구분 방법을 제시하여 사람, 차, 클러터를 구분할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.494-496
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• 1999

본 논문에서는 SV(Support Vector Machine)과 3단의 칼라 원형 조명장치를 이용한 효율적인 납땜 검사 시스템을 제안한다. 원형 조명장치를 이용하여 납땜부의 표면의 경사도에 의해서 생기는 명암의 분포로부터 납땜 검사를 위한 특징값을 추출한다. SVM은 추출된 특징값을 이용하여 납땜 영상을 정의된 타입중의 하나로 분류한다. SVM은 두 부류의 경계를 최대로 하는 최적경계를 학습하므로 납땜 영상과 같이 각 부류의 경계가 모호한 문제에 대해서 적은 수의 학습 데이터를 사용해도 우수한 성능을 나타낸다. 제안된 시스템은 현산업에서 사용되고 있는 다양한 표면실장형 부품에 대해서 적용해 본 결과 적은 학습 데이터에도 효율적으로 적용될 수 있음을 보였다.

• 논리연구
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• 제7권2호
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• pp.71-104
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• 2004

비트겐슈타인이 왜 "논고"를 포기했느냐 하는 주제는 비트겐슈타인의 철학을 조명하는 데 매우 중요한 문제이다. 그러나 이 글의 일차적인 관심은 비트겐슈타인이라는 한 개인의 실제 철학적 사유 과정보다는, 오히려 "논고"가 포기될 수 있는 모든 가능성들과 경로를 생각하고 추적하는 데 있다. 이를 위하여 우리는 "논고"의 여러 근본 전제들을 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 한 부류는 직접적 논박 가능성이 희박한 것으로서, 여기에는 "논고"에서 정의에 해당되는 것, 모호한 개념인 "완전한 분석"과 관련된 것, 그리고 유아론과 관련된 것 등이 있다. 다른한 부류는 전자에 비해 어떤 직접적인 논박 가능성의 여지가 있는 근본 전제로서, 가장 중요한 것으로 요소 명제들의 상호 독립성을 들 수 있다. "논고"는 소위 "색깔배제 문제"부터 후자에 속하는 근본전제가 직접적인 타격을 입으면서 와해되기 시작했으며, "논고"와는 완전히 다른 패러다임에 서게 됨으로써 비로소 포기되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.742-751
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• 2005

본 논문은 단어 분류에 기반한 새로운 텍스트 영상 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 간단한 특징을 이용하여 단어를 K개로 분류한다. 이웃한 몇 개의 단어들을 조합하여 세그먼트를 구성하고, 세그먼트에 속한 단어들의 부류에 의해 세그먼트 또한 분류된다. 각 세그먼트에 동일한 양의 신호가 삽입된다. 신호 삽입은 세그먼트 부류가 갖는 단어 간 공백의 통계값을 조작함으로써 이루어진다. 몇 가지 기준에 따라 기존 단어 이동 알고리즘과의 주관적인 비교가 제시된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권1_2호
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• pp.73-79
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• 2001

단순 다각형 P에 대한 새로운 화량문제인 경비가능충분집합(Guard Sufficiency Set:GSS)에 대하여 소개하고 정의하였다. 집합 S P가 P의 경비가능집합이라는 의미는 P의 각 점들이 최소한 S에 있는 한 점으로부터 보인다는 것을 의미한다. 집합 G P가 P의 경비가능충분집합이라는 의미는 G를 경비 가능한 임의의 집합 S P가 P 역시 경비 가능하다는 것을 의미한다. 본 논문에서는 꼭지점에 대한 GSS가 다각형 전체에 대한 GSS가 되는 다각형 부류를 제시하고, 또한 에지에 대한 GSS가 다각형 전체에 대한 GSS가 되는 다각형 부류를 제시한다. 그리고, P의 꼭지점에 대한 GSS의 크기에 대한 하한과 상한을 제시하고, 기하학적 요소에 특정 제약조건을 주어 대체 GSS을 정의할 수 있음을 보인다. 이 외에도 다양한 GSS 문제들을 소개하고, 기하학적 요소에 제약을 가한 대체 GSS를 정의하고 그와 관련된 가설을 하나 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.943-948
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• 2007

진료 기록 문서(CDA)가 의사들에 의해 작성되기 때문에 많은 전문용어, 약어, 숫자, 기호 등을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 문서 내에서 여러 의미로 해석될 수 있는 약어, 중의어 등의 단어 모호성을 해소하고자 의미적 등가 부류를 이용하여 모호성을 해소하였다. 특히 의료문서가 많은 비율의 숫자, 기호를 사용하고 있고 문서 내에서 많은 의미적 유의성을 포함하고 있기 때문에 이들을 불용어로 처리하지 않고 의미적 등가 부류에 포함시킴으로써 진료문서 특성을 반영하였다.