• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.511-513
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• 2000

PaP Smear 테스트는 자궁 경부암 진단에 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 높은 위 음성률(false negative error, 15~50%)을 나타내고 있다. 이런 큰 오류율은 주로 다량의 세포 검사에 기인하여, 자동화 시스템의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문은 자궁 경부암의 특징인 군집을 이루는 암세포를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 시스템은 두 부분으로 나누어진다. 첫 단계에서는 저 배율(100배)에서 간단한 영상처리와 최소 근접 트리(Minimum Spanning Tree)를 통해 군집을 이루는 세포를 찾는다. 두 번째 단계서는 고 배율(400배)로 확대하여 군집 세포들로부터 여러 가지 특징을 추출한 후 KNN(k-Neighbor) 방법을 통해 인식하는 단계이다. 50개의 영상 (640X 480, RGB True Color 25 개의 100배 영상 , 25개의 400배 영상)이 실험에 사용되었다. 한 영상을 처리하는데 약 3초 (2.984초) 소요되었으며, 이는 region growing(20초)나 split and merge(58초) 방법 보다 덜 소요되었다. 100배 영상에서 정상과 비정상의 두 그룹으로 나누었을 경우에는 96%의 높은 인식율을 나타내었으나 비정상을 다시 5개의 그룹으로 나누었을 때는 45%로 나타내었다. 이는 영역 추출(segmentation) 단계에서 오류와 트레이닝 데이터의 비정확성에 기인한다. 400배 영상에서는 각각 92%와 30%로 나타내었다. 이는 영역추출 단계에서 사용한 Watershed 방법의 오류로 기인한 것으로 본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.61-66
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• 2009

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반 하여 개선된 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 음절을 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였고, 문장경계인식 성능을 최대화 하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 다양한 기계학습 기반 분류 모델을 비교하여 최적의 분류모델을 선택하였으며, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 형태의 문서별 성능 측정을 위해서 문어체와 구어체가 복합적으로 사용된 신문기사와 블로그 문서(평가셋1), 문어체 위주로 구성된 세종말뭉치와 백과사전 본문(평가셋2), 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 사이트의 게시판 글(평가셋3)을 대상으로 성능 측정을 하였다. 성능척도로는 F-measure를 사용하였으며, 구두점만을 대상으로 문장경계 인식 성능을 평가한 결과, 평가셋1에서는 96.5%, 평가셋2에서는 99.4%를 보였는데, 구어체의 문장경계인식이 더 어려움을 알 수 있었다. 평가셋1의 경우에도 규칙으로 후처리한 경우 정확률이 92.1%에서 99.4%로 올라갔으며, 이를 통해 후처리 규칙의 필요성을 알 수 있었다. 최종 성능평가로는 구두점만을 대상으로 학습된 기본 엔진과 모든 문장경계후보를 인식하도록 개선된 엔진을 평가셋3을 사용하여 비교 평가하였고, 기본 엔진(61.1%)에 비해서 개선된 엔진이 32.0% 성능 향상이 있음을 확인함으로써 제안한 방법이 웹 문서에 효과적임을 입증하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.4
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• pp.701-708
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• 2024

The advent of transformer architectures in deep learning has been a major breakthrough in natural language processing research. Object name recognition is a branch of natural language processing and is an important research area for tasks such as information retrieval. It is also important in the biomedical field, but the lack of Korean biomedical corpora for training has limited the development of Korean clinical research using AI. In this study, we built a new biomedical corpus for Korean biomedical entity name recognition and selected language models pre-trained on a large Korean corpus for transfer learning. We compared the name recognition performance of the selected language models by F1-score and the recognition rate by tag, and analyzed the errors. In terms of recognition performance, KlueRoBERTa showed relatively good performance. The error analysis of the tagging process shows that the recognition performance of Disease is excellent, but Body and Treatment are relatively low. This is due to over-segmentation and under-segmentation that fails to properly categorize entity names based on context, and it will be necessary to build a more precise morphological analyzer and a rich lexicon to compensate for the incorrect tagging.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.13 no.5
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• pp.338-342
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• 2007

In this paper we propose a user adaptive post-processing method to improve the accuracy of speaker dependent, isolated word speech recognition, particularly for mobile devices. Our method considers the recognition result of the basic recognizer simply as a high-level speech feature and processes it further for correct recognition result. Our method learns correlation between the output of the basic recognizer and the correct final results and uses it to correct the erroneous output of the basic recognizer. A multi-layer perceptron model is built for each incorrectly recognized word with high frequency. As the result of experiments, we achieved a significant improvement of 41% in recognition accuracy (41% error correction rate).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.244-247
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• 2010

본 연구에서는 운송 안전 서비스를 위한 IP-USN 게이트웨이 소프트웨어 스택 기반의 멀티미디어 협력 작업 환경에서 웹 접근이 가능하게 화이트 보드, 응용 공유, 웹 노트 등의 기능을 하나로 통합한 디지털 캐로절 시스템 환경에서의 오류 동기화 시스템을 기술한다. 오류 공유 시스템을 이용하여 공동 작업을 하는 다른 사용자들에게 신속히 전달하여서 오류 발생 인식을 공동으로 대처할 수 있도록 한다. 디지털 캐로절의 오류 제어구조로 사용자 입력부, 브라우저 컴포넌트, 드로잉제어기, 드로잉 윈도우, 브라우저 제어기, URL 정보 추출기, URL 동기기, 오류 정보 추출기, 오류 동기기, 문서 출력부등으로 구성된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.658-660
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• 2001

디지털 캐로절이란 인터넷 상에서 존재하는 다양한 형태의 멀티미디어 파일을 동시에 한 응용에서 통합적으로 수용할 수 있도록 고려한 시스템이다. 련 연구에서의 멀티미디어 협력 작업 환경은 사용자가 웹에서 공동 작업 수행이 가능하고 브라우징 기능이 제공된다 즉 멀티미디어 협력 작업 환경에서의 웹 접근이 가능하게 화이트 보드, 응용 공유, 웹 노트 등의 기능을 하나로 통합한 시스템 환경이다. 본 논문에서는 디지털 캐로절 시스템에서의 오류 동기화 시스템을 기술한다. 오류 공유 시스템을 이용하여 공동 작업을 하는 다른 사용자들에게 신속히 전달하여서 오류 발생 인식을 공동으로 대처할 수 있도록 한다. 디지털 캐로절의 오류 제어조로 사용자 입력부. 브라우저 컴포넌트, 드로잉제어기, 드로잉 윈도우, 브라우저 제어기, URL 정보 추출기, URL 동기기, 오류 정보 추출기, 오류 동기기, 문서 출력부로 구성된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.33-36
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• 2010

소프트웨어가 대형화되고 복잡해짐에 따라 발생하는 오류가 증가되고 있다. 안전성이 특히 중요시되는 안전필수(safety-critical) 내장형 시스템에서 오류가 발생하면 인명상의 피해 또는 재산상의 피해를 야기한다. 개발 후, 테스팅을 통해 이런 오류를 찾는 비용은 매우 크고, 모든 오류를 찾는 것은 불가능하다고 인식되고 있다. 따라서 소프트웨어 개발단계에서 이런 오류를 탐지하고 제거하려는 노력이 증대되고 있다. 본 논문에서는 SPARK Ada를 사용하여 안전필수 내장형 시스템을 개발할 때, 오류를 제거할 수 있는 흐름분석(flow analysis) 기법을 사용하여 특정한 타입의 오류를 제거할 수 있음을 보인다. 또한 이를 적용하여 안전필수 시스템을 개발한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8
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• pp.2400-2410
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• 2000

Many researches on recognition of Korean characters have been undertaken. But while the majority are done on Korean character recognition, tasks for developing document recognition system have seldom been challenged. In this paper, I designed a recognizer of Korean courtesy amounts to improve error correction in recognized character string. From the very first step of Korean character recognition, we face the enormous scale of data. We have 2350 characters in Korean. Almost the previous researches tried to recognize about 1000 frequently-used characters, but the recognition rates show under 80%. Therefore using these kinds of recognizers is not efficient, so we designed a statistical multiple recognizer which recognize 16 Korean characters used in courtesy amounts. By using multiple recognizer, we can prevent an increase of errors. For the Postprocessor of Korean courtesy amounts, we use the properties of Korean character strings. There are syntactic rules in character strings of Korean courtesy amounts. By using this property, we can correct errors in Korean courtesy amounts. This kind of error correction is restricted only to the Korean characters representing the unit of the amounts. The first candidate of Korean character recognizer show !!i.49% of recognition rate and up to the fourth candidate show 99.72%. For Korean character string which is postprocessed, recognizer of Korean courtesy amounts show 96.42% of reliability. In this paper, we suggest a method to improve the reliability of Korean courtesy amounts recognition by using the Korean character recognizer which recognize limited numbers of characters and the postprocessor which correct the errors in Korean character strings.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.6
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• pp.31-40
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• 2003

Most face recognition systems are based on 2D images and applied in many applications. However, it is difficult to recognize a face when the pose varies severely. Therefore, head pose estimation is an inevitable procedure to improve recognition rate when a face is not frontal. In this paper, we propose a novel head pose estimation algorithm for 3D face recognition. Given the 3D range image of an unknown face as an input, we automatically extract facial feature points based on the face curvature. We propose an Error Compensated Singular Value Decomposition (EC-SVD) method based on the extracted facial feature points. We obtain the initial rotation angle based on the SVD method, and perform a refinement procedure to compensate for remained errors. The proposed algorithm is performed by exploiting the extracted facial features in the normaized 3D face space. In addition, we propose a 3D nearest neighbor classifier in order to select face candidates for 3D face recognition. From simulation results, we proved the efficiency and validity of the proposed algorithm.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.70-73
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• 1998

본 논문에서는 한국어 방송 뉴스 인식 시스템에 관하여 기술한다. 인식 실험 과정에서는 실제로 방송된 음성을 인식하였으나, 인식을 위한 음향 모델은 본 연구소에서 갭라한 고립단어 인식용 가변 어휘 인식모델을 이용하였다. 가변 어휘 인식기는 방송 음성의 연속 문장을 이용하지 않고, 음향학적으로 고르게 분포된 고립 단어를 이용하여 학습되었다. 본 연구에서는 한국어의 특성상 문장이 영어권과 같이 단어 단위가 아닌 어절로 나누어 지는 점을 고려하여, 다양한 형태의 사전 표제어를 대상으로 실험하였다. 또한 탐색과정의 초기단계에 장거리 언어모델을 사용함으로써 인식 오류를 줄일 수 있었다.