• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.155-160
• /
• 2019

본 연구에서는 사진 검색을 위한 Attentive Aggregation(주의적 종합) 기반의 언어-시각 크로스모달 임베딩 모델을 제안한다. 본 연구에서는 크로스모달 임베딩을 활용한 검색 과제에서 검색 대상의 임베딩을 계산하는 새로운 방법으로 '질의 기반 종합 검색 대상 임베딩'을 제안하며, Attentive Aggregation 레이어를 활용하여 이를 적용한 크로스모달 임베딩 모델을 제안한다. 제안 모델은 정보량이 많은 사진 데이터로부터 여러 특징을 추출한 뒤 주어진 질의에 따라 이들을 선택적으로 반영한 임베딩을 계산할 수 있으며, 이에 따라 Recall@10 약 0.23, MAP@10 약 0.11, MRR 약 0.13으로 Baseline과 비교하였을 때 크게 향상된 사진 검색 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.427-432
• /
• 2020

딥러닝(Deep-learning) 기반의 자연어 이해(Natural Language Understanding) 기술들은 최근에 상당한 성과를 성취했다. 하지만 딥러닝 기반의 자연어 이해 기술들은 내적인 동작들과 결정에 대한 근거를 설명하기 어렵다. 본 논문에서는 벡터를 그래프로 변환함으로써 신경망의 내적인 의미 표현들을 설명할 수 있도록 한다. 먼저 인간과 기계 모두가 이해 가능한 표현방법의 하나로 그래프를 주요 표현방법으로 선택하였다. 또한 그래프의 구성요소인 노드(Node) 및 엣지(Edge)의 결정을 위한 Element-Importance Inverse-Semantic-Importance(EI-ISI) 점수와 Element-Element-Correlation(EEC) 점수를 심층신경망의 훈련방법 중 하나인 드랍아웃(Dropout)을 통해 계산하는 방법을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 연구에서 제안한 벡터-그래프(Vector2graph) 변환 프레임워크가 성공적으로 벡터의 의미정보를 유지하면서도, 설명 가능한 그래프를 생성함을 보인다. 더불어, 그래프 기반의 새로운 시각화 방법을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.300-303
• /
• 2007

사용자의 행동을 모니터링 하는 것에 대한 이전의 기술적인 연구는 네트워크 트래픽과 데이터 베이스 접근 패턴에 집중되어 있으나 이러한 접근은 사용자간의 데이터를 교환하고 공유하는 등의 상호 작용을 관찰하기에는 부족하다. 따라서 'BHave' 라는 가상 환경에서 사용자의 행동을 추적할 수 있는 시스템을 개발하여 문서에 접근하는 사용자의 행동을 모니터링한다. 서버쪽의 데이터베이스에서 데이터를 가져와서 클라이언트의 API 를 통하여 사용자가 선택한 데이터를 분석한 뒤 사용자에게 그래프를 통해서 시각적으로 분석 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2024.01a
• /
• pp.175-177
• /
• 2024

OTT(Over-The-Top) 플랫폼의 부상은 미디어 콘텐츠 소비 방식을 혁명적으로 변화시키고 있다. 본 논문은 Netflix, Amazon Prime Video, Disney+, Hulu 등 주요 OTT 플랫폼에 등록된 영화들을 IMDb 평점과 러닝타임, Rotten Tomatoes 지수를 중심으로 분석한다. 이를 통해 현재의 영화 시장 트렌드와 소비자 선택, 시장 전략에 중요한 정보를 제공하려 한다. 분석 결과, 플랫폼별로 제공하는 영화의 품질과 러닝타임이 다양하며, 소비자들이 선호하는 영화 테마를 시각적으로 파악할 수 있는 워드 클라우드를 포함한다. 이러한 결과는 OTT 플랫폼의 전략적 콘텐츠 제공과 소비자 행동 이해에 기여할 수 있는 중요한 통찰력을 제공한다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.26-35
• /
• 2009

Work breakdown structure (WBS) can be used as an information center in earned value management system (EVMS) for the construction project. Because EVMS results, such as schedule variance and cost variance, are analyzed for the selected WBS code, the role of WBS code is important in EVMS. This study suggests a methodology for organizing WBS map with a quadrant. It can represent the project organization collectively by work level in a coordinate system. And the study developed an EVMS tool based on the WBS map and this tool can visualize various attribute indexes of EVMS by color symbols. Those methodologies can be used for improving practical application of EVMS.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1989.10a
• /
• pp.278-281
• /
• 1989

한글 자모 인식과정의 특성을 알아보기 위하여 Stroop 및 반구 비대칭성 효과를 검증하였다. 피보험자들에게 두가지 색으로된 10개의 한글자모를 좌시야와 우시야에 제시하고, 그중 어떤 것이 가운데에 제시된 검사지극의 색 또는 자모형태와 같은 목표자극인가를 신속하게 판단하도록 하였다. 반구 비대칭성 및 Stroop 효과를 선택 반응시간을 측정하여 비교하였다. 자모 처리와 색깔 처리에서는 반구간 차이가 나타나지 않았다. 자모 처리에서 반구간 차이가 나타나지 않은 것은 한글 자모의 시각적 특성과 실험 절차의 특수성애 결부되어 해석되었다. Stroop 효과는 좌반구 보다는 우반구에서 의미있게 큰 것으로 나타났다. 따라서 대뇌 반구간의 비대칭성이 확인되었고 대뇌의 좌반구는 분석적 처리에, 우반구는 전체적인 처리에 전문화 되어 있다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.598-600
• /
• 2002

메시지전달 병렬프로그램에서는 메시지들의 경합으로 인해서 의도하지 않은 다결정적인 수행결과가 초래되므로, 메시지들의 경합을 탐지하는 것은 중요하다. 이전 연구에서 경합을 탐지하는 다양한 기법들을 제안하였으나, 각 탐지기법의 기능을 검증할 수 있는 방법은 없다. 이는 기존 경합 탐지기법과 새롭게 개발되는 경합 탐지기법의 기능을 검증하기 어렵게 한다. 본 연구는 기존의 경합 탐지기법들을 구현하여 각 기법들의 탐지결과를 비교함으로써 그 기능을 검증할 수 있게 하는 시험도구를 제안한다. 본 시험도구의 사용자는 기존의 경합 탐지기법과 새로운 탐지기법을 선택하여 적용할 수 있고, 탐지된 결과에 대한 시각화 정보의 비교를 통해서 탐지기법들의 기능을 검증할 수 있다. 그러므로 본 도구는 새로운 경합 탐지기법의 개발을 위한 효과적인 기능시험을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.193-196
• /
• 2003

최근 증가하고 있는 해상충돌사고는 대부분 선박을 조종하는 인간의 습관이나 실수에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로 선박의 자율화 및 지능화의 연구가 활발히 진행되고 있는데 대표적인 연구로 지능형 자율운항제어시스템이 있다 지능형 자유운항제어시스템은 항로계획, 항로감시 및 충돌회피와 같은 전문가의 지식을 전산화한 것으로써 실제 선박에 장착되거나 시뮬레이션이 이루어질 때 시스템정보의 효과적인 전달을 위한 시각적 표현이 필요하다. 본 연구에서는 지능형 자율운항제어시스템의 2D기반 그래픽환경 구축을 위한 디스플레이를 개발한다. 디스플레이는 가상세계로부터 입력되는 데이터를 가상이미지로 변환한 후 사용자가 원하는 정보를 표현한다. 지능형 자율운항제어시스템에 근거한 디스플레이는 선박의 항해장비와 직접 연동되지 않기 때문에 구현, 수정 및 확장이 용이하다는 장점이 있다. 또한 본 연구에서 개발된 디스플레이는 가상이미지라는 개념을 도입하여 편리한 출력 수정과 선택이 가능하다. 제안된 연구는 가상세계의 데이터와 디스플레이에 표현된 정보를 비교ㆍ평가하여 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.808-810
• /
• 2004

본 논문에서는 Contrast map과 Salient point를 이용하여 영상에서 중요한 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선 인간의 시각 체계와 유사한 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(orientation) 3가지의 특징정보를 이용하여 각각의 특징정보로부터 feature map을 생성하고 이 3가지의 feature map을 선형 결합하여 contrast map을 생성한다. 이렇게 생성된 하나의 contrast map을 이용하여 대략적인 Attention Window (AW)의 위치를 결정한다. 다음으로, 영상으로부터 웨이블릿 변환을 적용하여 salient point를 찾고, salient point의 분포와 contrast map의 중요도에 따라 AW의 크기를 실제 중요 객체의 크기와 가장 유사하도록 축소시킨다. 이렇게 선택되고 축소된 AW안에서 실제 중요 객체를 추출하기 위해 AW 내부에 존재하는 영상에 대해서만 영상 분할을 하고 불필요한 영역을 제거하여 자동으로 중요객체를 추출하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1581-1584
• /
• 2015

최근 소셜 네트워크 서비스상의 데이터를 실시간으로 분석하여 의미있는 정보를 찾아내기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트폰과 같은 스마트 디바이스를 이용하는 많은 사용자들이 실시간으로 발생하는 이벤트를 소셜 네트워크상에 게재하고 서로 공유하면서, 대중들이 관심을 가지는 토픽의 경우 굉장히 빠르게 확산되는 경향을 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS의 특성을 토대로 트위터상의 트윗을 분석하여 여러 분야의 토픽들을 카테고리별로 분류하고, 카테고리별 트렌드를 추출하여 실시간으로 시각화하는 기법을 제안한다. 이를 위해, 트위터를 기반으로 SVM 분류 알고리즘과 Twitter-LDA를 통하여 트윗을 분야별로 분류하고, 각각의 트렌드를 이루는 대표적인 키워드를 선출하여 이를 기반으로 실시간 트렌드를 추출한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 분류 특징 선택의 신뢰도를 측정한다.