• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.62-64
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• 2010

문맥 광고의 의미론적 매칭에서 웹 페이지와 광고의 매칭 정확도는 웹 페이지와 광고의 분류 성능에 종속적이다. 그러나 광고의 짧은 텍스트는 광고 분류 성능을 하락시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는, 광고 분류 성능을 높이기 위하여, 광고 랜딩 페이지를 활용하여 광고 텍스트를 확장시키는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 그 효과를 입증한다. 추가로, 구문론적 매칭과 의미론적 매칭 방법을 적용하여 개발된 문맥 광고 엔진의 프로토타입을 제시한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.4 no.3
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• pp.134-138
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• 2003

The purpose of this study is to analyse the argument alternations in terms of semantic perspective. Argument alternation has long been an interesting topic for the linguists regardless of their linguistic schools. Semantic analysis of argument alternation is attempted by Dowty(2001) based on the Levin(1993)'s classification. The study is focused on the phenomenon where meaning changes with argument alternations even though those sentences look the same syntactically and lineally. 1 tried not only to classify verbs according to the meaning changes but to explain the alternations in semantic point of view. The verbs are divided into 4 types- Touch type, Hit type, Cut type, and Break type. Each type of verbs are tested if they show special characteristics with three alternations-Middle alternation, Body-part possessor Ascension, and Conative Alternation. And semantic analysis is tried based on that classification.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.254-261
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• 2006

형용사 분류에 격틀이 중요한 역할을 한다는 주장은 여러 연구에서 제기된 바 있다. 본 연구에서는 격틀이 의미 분류에 기여하는 바를 보다 체계적으로 검토하기 위하여 '격틀집합'을 활용한다. 격틀집합은 한 개의 어휘가 취할 수 있는 격틀의 집합을 말한다. 격틀집합에 근거하여 형용사를 분류할 경우, 의미적으로 연관성이 높은 그룹으로 나뉠 수 있다는 가설을 바탕으로 이러한 가설의 타당성을 검증하고 이를 입증하는 것이 본 연구의 목적이다. 아울러 본 연구에서는 그러한 가설을 검증하기 위한 구체적인 방법론을 제시한다. 격틀집합정보는 세종전자사전에 들어있는 어휘별 격틀정보를 추출하여 활용한다. 본 연구 결과 도출된 총 101개의 격틀집합 중에서 한 개의 격틀만을 갖는 유형과 어휘목록이 5개미만인 유형을 제외한 12개의 격틀집합이 주요 분석 대상으로, 본 연구에서는 그 중에서 6개를 자세히 분석한다. 격틀집합별 어휘들을 살펴보면 의미적 연관성이 파악되지 않는 어휘들도 일부 포함되어 있기는 하나, 대부분은 의미적으로 상관관계가 있음을 확인할 수 있었다 이와 같은 방법론을 통해 국어 형용사 전체의 유형, 더 나아가 국어 용언을 분류하는데 본 연구의 가설과 방법론이 활용될 수 있다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.3 no.1
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• pp.1-24
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• 1991

This paper presents the Lexical Ambiguity Resolution System of Korean Language. This system uses Dependency grammar and Collative Semantics. Dependency grammar is used to analyze Korean syntactic dependency. A robust way to analyze a sentence is to establish links between individual words. Collative Semantics investigates the interplay between lexical ambiguity and semantics relations. Collative Semantics consists of sense-frame, semantic vector, collation, and screening. Our system was implemented by C programming language. This system analyzes sentences, discriminates the kinds of semantic relation between pairs of words senses in those sentences, and resolves lexical ambiguity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.11-13
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• 2023

의미론적 분할(Semantic Segmentation)은 이미지 내의 객체 및 배경을 픽셀 단위로 분류하는 작업으로 정밀한 탐지가 요구되는 분야에서 활발히 연구되고 있다. 기존 어텐션 기법은 의미론적 분할의 다운샘플링(Downsampling) 과정에서 발생하는 정보손실을 완화하기 위해 널리 사용됐지만 고정된 Convolution 필터의 형태 때문에 객체의 형태에 따라 유동적으로 대응하지 못했다. 본 논문에서는 이를 보완하고자 Deformable Convolution과 셀프어텐션(Self-attention) 구조기반 어텐션 모듈을 사용한 의미론적 분할 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1496-1499
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• 2008

DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 공격 탐지와 공격유형별 분류는 안정적인 서비스 제공 및 시스템 운영에 필수요건이다. 본 논문에서는 1) 데이터마이닝의 대표적인 분류 모델인 C4.5 알고리즘을 기반으로 SNMP MIB 정보를 사용하여 트래픽 폭주공격을 탐지하고 각 공격유형별 분류를 수행하는 시스템을 설계 및 구현하였다; 2) C4.5에서 추가적으로 제공하는 동작원리에 관한 규칙들을 상세히 분석함으로써 공격탐지 및 공격유형별 분류에 관한 시스템의 의미론적 해석을 시도하였다; 3) C4.5는 주어진 SNMP MIB의 속성들의 정보이익 값을 이용하여 예측모형을 구축하는 알고리즘으로, 특징선택 및 축소의 효과를 추가적으로 얻었다. 따라서 시스템의 운용 시, 제안된 모델은 전체 13개의 MIB 정보 중 5개의 MIB 정보만을 사용하여 보다 신속하고, 정확하며, 또한 가벼운 공격탐지 및 공격유형별 분류를 수행함으로써 네트워크 시스템의 자원관리와 효율적인 시스템 운영에 기여하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.6_3
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• pp.1771-1777
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• 2023

With the advancements of deep learning, many semantic segmentation-based methods for land cover classification have been proposed. However, existing deep learning-based models only use image information and cannot guarantee spatiotemporal consistency. In this study, we propose a land cover classification model using geographical coordinates. First, the coordinate features are extracted through the Coordinate Hash Encoder, which is an extension of the Multi-resolution Hash Encoder, an implicit neural representation technique, to the longitude-latitude coordinate system. Next, we propose an architecture that combines the extracted coordinate features with different levels of U-net decoder. Experimental results show that the proposed method improves the mean intersection over union by about 32% and improves the spatiotemporal consistency.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.25 no.3
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• pp.58-67
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• 2024

In the era of the fourth industrial revolution, data plays a vital role in enhancing the productivity of industries. To advance digitalization in the construction industry, which suffers from a lack of available data, this study proposes a model that classifies construction site photos by work types. Unlike traditional image classification models that solely rely on visual data, the model in this study includes semantic analysis of construction work types. This is achieved by extracting the significance of relationships between objects and work types from the standard construction specification. These relationships are then used to enhance the classification process by correlating them with objects detected in photos. This model improves the interpretability and reliability of classification results, offering convenience to field operators in photo categorization tasks. Additionally, the model's practical utility has been validated through integration into a classification program. As a result, this study is expected to contribute to the digitalization of the construction industry.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.177-179
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• 1998

본 논문은 의미론적 어휘개념에 기반한 한국어 동사 Isa 계층구조 시스템을 이용한 Semantic Network을 구축하며, 이를 활용하여 부사와 동사 간의 공기제약관계 설정에 유효한 개념 분류를 수행한다. 일반적으로 많이 쓰이는 한국어 동사 658개를 대상으로 semantic network을 구축한 결과, SENKOV는 44개의 top node를 가지고 있으며 depth 는 약 2.35이었다. 한국어 동사의 semantic network은 영어에서와 마찬가지로 명사보다 top node의 개수가 많고 depth가 훨씬 더 얕았다. 그리고 성상부사의 selectional restriction에 유효한 개념분류를 하는데 SENKOV를 활용하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.18 no.4
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• pp.457-483
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• 2007

Database Semantics (DBS) attempts to provide a comprehensive and integrated approach to human communication which seeks theory-implementation transparency. Two key components of DBS are Word bank as a data structure and left-Associative Grammar (LAG) as an algorithm. This study aims to provide a pilot implementation of Korean in DBS. First, it is shown how the three separate modules of grammar in DBS, namely, Hear, Think, and Speak, combine to form an integrated system that simulates a cognitive agent by making use of a simple Korean sentence as an example. Second, we provide a detailed analysis of the structure in Korean that is a characteristic of Korean involving numerals, classifiers, and nouns, thereby illustrating how DBS can be applied to Korean. We also discuss an issue raised in the literature concerning a problem that arises when we try to apply the LAG algorithm to the analysis of head-final language like Korean, and then discuss some possible solution to the problem.