• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.653-656
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• 2002

본 논문에서는 연속된 영상 정보를 이용하여 물체를 추적하는 시스템에 대하여 기술한다. 물체를 추적하는 시스템은 물체를 구별하는 단계에서 자동으로 물체를 추적하는 단계로 구성된다. 물체를 구별 하기 위해서는 영상에서 사용자가 원하는 물체를 추출해야 한다. 이를 위해서 여러 가지 전처리 과정을 거쳐서 물체를 추출하고, 물체에 대한 정보를 추출한다. 추출된 정보와 미리 입력된 물체에 대한 정보와 비교하여 사용자가 원하는 물체인지를 구별한다. 사용자가 원하는 물체라고 판단이 될 경우 추적 시스템은 추적 알고리즘을 이용하여 물체를 추적한다. 이 시스템을 평가하기 위해서 본 논문은 conveyor belt에서 물체를 추적, 추적된 물체를 잡는 실험을 하였고 성공적인 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.1102-1105
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• 2010

본 논문에서는 세종 말뭉치 데이터를 활용할 때 한글코드의 변환 및 말뭉치에서 필요한 정보 추출 등 한국어 말뭉치에서 통계 정보를 추출하는데 사용되는 여러 가지 기능들을 한데 묶어, 말뭉치 작업의 사용자 편의성을 개선시키기 위한 도구를 설계, 구현하였다. 이 말뭉치 활용 도구는 세종 말뭉치의 원시, 형태, 형태의미, 구문 말뭉치들을 다양한 옵션에 따라 사용자가 원하는 데이터를 추출할 있을 뿐만 아니라 일반적인 한글 텍스트 파일에 공통적으로 사용되는 코드 변환, 파일 합병, 빈도 계산 등을 제공하기 때문에 말뭉치 작업을 하는 사용자들이 편리하게 사용할 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.299-302
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• 2010

본 논문에서는 차량 전장용 소프트웨어의 일부인 Basic Software(BSW) 모듈 설정이 AUTOSAR 표준을 따르는 지를 평가하는 도구를 설명한다. 평가 도구는 크게 평가 속성 추출 부분과 속성 평가 부분으로 구분된다. 평가 속성 추출 부분에서는 AUTOSAR에서 제공하는 BSW 메타 모델로부터 평가 속성을 정의하는 데 사용되는 정보를 자동으로 추출하며 속성 평가 부분에서는 앞에서 추출한 정보를 이용하여 평가 속성을 정의한 후 사용자가 설정한 BSW 사용자 설정 모델에 대해서 평가를 자동으로 수행한다. 한편 평가 속성을 정의하는 데 BSW 메타 모델과 BSW 사용자 설정 모델이 이용된다. 이 두 모델은 XML 구조를 따르고 있으며 이 두 모델로부터 필요한 정보를 얻기 위해서는 XML 탐색이 요구된다. 이를 위해서 우리는 XML 질의어 중 하나인 XPath를 사용하였으며 BSW 메타 모델과 BSW 사용자 설정 모델로부터 평가에 필요한 정보를 얻을 수 있었다. 또한 평가 속성을 정의하는 데에도 XPath 를 사용하였으며 XPath로 정의한 평가 속성을 이용하여 우리는 BSW 사용자 설정 모델을 평가할 수 있었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.2 no.5
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• pp.9-19
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• 2001

In this paper. we develop associate knowledge extraction method for finding and expanding user preference knowledge automatically from web document database. To reflect user interest or preferences, agent explores and extracts relevant information to central term involving the intent of users from the example documents. To do so, we apply association rule exploration data-mining method to the extraction of the relevant objects in the web documents. Also, to give the weighted-value to the extracted and relevant information, we present associate tag block-based weighting method. We applied to bioinformatics above associate knowledge extraction method to find related keywords.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.88-90
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• 2001

정보여과 에이전트는 자체의 적응성(adaptability)과 자율성(autonomy)을 특징으로 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 사용자 프로파일을 지식베이스의 일부로 구축하는 기능을 수행한다. 이러한 사용자 프로파일은 사용자의 학습의도에 맞게 지식을 탐색하고 축적하는 적응성(adaptability)을 가져야 한다. 본 논문에서는 지능적 정보여과 에이전트가 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 적응적인 사용자 프로파일을 구축하기 위한 기법으로서, 사용자가 제시한 학습예제로써의 웹 문서들로부터 사용자의 학습의도를 내포한 질의어를 중심으로 연관 지식을 탐색하여 추출하는 웹 도큐먼트 기반 사용자 중심 연된 객체 추출과 만유인력 모델을 기반으로 한 연관 객체 관계성 가중치 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.534-537
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• 2013

인터넷상에서 다양한 사용자 및 구성요소로 이루어진 분산시스템은 Sybil Attack 에 취약하다. 최근 온라인 소셜 네트워크(Online Social Network)의 그래프 정보를 사용해, Sybil Attack 에 대응하기 위한 Sybil-resistant value 추출 기법들이 제안되었다. 이 논문에서는 이러한 OSN 기반의 Sybil-resistant value 추출 기법들에 대한 성능을 평가한다. 특히 OSN 그래프의 각 노드들의 이웃 노드 개수 정보에 따른 성능과 Sybil 노드들의 Attack Edge 에 따른 성능을 평가한다. Facebook 에서 추출한 샘플 OSN 그래프를 사용한 성능 평가 분석을 통해, 실제 사용자를 위한 Sybil-resistant value 를 정상적으로 추출하기 위해서는 OSN 그래프 상에서 이웃 노드의 개수가 10 개 이상이어야 한다는 점과, Random Route Tail Intersection 기법이 Sybil 사용자 그룹의 Attack Edge 의 영향을 가장 적게 받는 다는점을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.887-890
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• 2001

본 논문은 사용자로부터 입력된 얼굴 사진을 얼굴 기울기 교정을 거친 후 얼굴 구성요소의 특징정보를 추출하고, 추출된 특징정보와 가장 유사한 캐리커처를 생성하는데 목적이 있다. 우리는 입력된 인물 사진에서 눈 영역 추출을 이용, 얼굴의 기울기를 교정시킨 다음 세그멘테이션을 통하여 인물의 얼굴을 추출하고, 추출된 얼굴의 수직과 수평 히스토그램을 이용하여 얼굴 구성요소를 추출한다. 또한 모양과 크기 등이 다양한 특징정보를 가진 얼굴 구성요소에 관한 데이터베이스를 구축함으로써 캐리커처의 질을 향상시키고자 한다. 우리는 사용자로부터 입력된 사진에서 추출된 얼굴 구성요소의 특징정보와 데이터베이스에 저장되어 있는 캐리커처 이미지의 특징정보와 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사도가 가장 높은 캐리커처 이미지를 선택하여 눈, 눈썹, 코, 입, 얼굴형 등을 각각 위치에 매핑시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.676-678
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• 2005

웹 정보 통합은 사용자 질의에 적합한 정보를 분산된 웹에서 추출하여 제공하는 방법으로 질의응답 속도의 향상을 위해 질의처리 방식을 주로 사용한다. 질의 처리는 Wrapper를 이용해 웹으로부터 제약조건을 만족하는 정보를 추출하고 사용자가 원하는 형태로 결합하는 방식인데, 통합과정에서 제거될 정보까지 미리 추출하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 튜플 단위 웹 정보 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 F-Logic으로 표현된 도메인 모델과 CHR(Constraint Handling Rule)로 정의한 규칙을 이 용해 질의를 확장하고 적절한 Wrapper들을 선택한 뒤 추출에 필요한 Wrapper를 동적으로 조합한다. 쇼핑몰 사이트에 분산된 웹 정보 획득에 제안하는 방법을 적용하여 유용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.664-666
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• 2005

이 논문에서는 기존의 지식관리시스템과 P2P방식을 접목한 P2P 지식관리시스템을 제안하고 제안된 시스템의 구조와 효율적으로 지식을 검색하기 위한 지능형 에이전트 대하여 기술하였다. 에이전트의 종류는 지식추출과 추천 에이전트가 있으며, 지식추출 에이전트는 대량의 데이터에서 지식을 추출하고, 개인 맞춤형 지식 추천 에이전트는 추출된 지식에서 사용자가 관심 있는 분야의 지식을 추천해 주는 것이다. 제안된 시스템의 구조와 에이전트 기법은 회사나 단체에 속한 사용자들이 방대한 데이터, 정보 또는 사용자들의 전문성과 경험으로 축적된 지식을 빠르고 쉽게 검색하게 해주어 양질의 지식을 사용자들이 추천 받아 사용하도록 함으로써 전체 구성원의 지식도를 높이며, 이러한 지식들을 재활용하여 더욱 많은 지식과 부가 가치를 창출하도록 지원하여 준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.295-297
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• 2002

본 연구에서는 정보 검색의 효과를 향상시키기 위한 방안으로 개념망을 제안한다. 개념망은 주어진 문서의 집합에서 제시된 주요 개념을 추출하고, 추출된 개념들 사이의 관련성을 분석하여, 관련성이 높은 개념 사이에는 링크를 설정함으로써 개념을 노드로 하는 네트워크를 구성한 것이다. 개념 추출과 링크 설정은 문서에 출현하는 명사의 출현 빈도를 근거로 하였다. 사용자가 정보검색을 위하여 키워드를 입력하면 본 시스템은 입력된 키워드를 중심으로 구축된 개념망을 제시한다. 사용자는 제시된 개념망을 조사함으로써, 자신이 입력한 단어가 검색하고자 하는 목표개념을 적절히 반영한 단어인지 확인할 수 있고, 새로운 검색어를 추가하거나 기존의 것을 수정함으로써 검색의 효과를 향상시킬 수 있다.