• Smart Media Journal
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• v.6 no.1
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• pp.22-29
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• 2017

Due to the rapid advancement and distribution of smart devices of late, document data on the Internet is on the sharp increase. The increment of information on the Web including a massive amount of documents makes it increasingly difficult for users to understand corresponding data. In order to efficiently summarize documents in the field of automated summary programs, various researches are under way. This study uses TextRank algorithm to efficiently summarize documents. TextRank algorithm expresses sentences or keywords in the form of a graph and understands the importance of sentences by using its vertices and edges to understand semantic relations between vocabulary and sentence. It extracts high-ranking keywords and based on keywords, it extracts important sentences. To extract important sentences, the algorithm first groups vocabulary. Grouping vocabulary is done using a scale of specific weight. The program sorts out sentences with higher scores on the weight scale, and based on selected sentences, it extracts important sentences to summarize the document. This study proved that this process confirmed an improved performance than summary methods shown in previous researches and that the algorithm can more efficiently summarize documents.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.4
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• pp.211-218
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• 2019

The Ministry of Land, Infrastructure and Transport is planning to launch CAS-500 (Compact Advanced Satellite 500) 1 and 2 in 2019 and 2020. Satellite image information collected through CAS-500 can be used in various fields such as global environmental monitoring, topographic map production, analysis for disaster prevention. In order to utilize in various fields like this, it is important to get the location accuracy of the satellite image. In order to establish the precise geometry of the satellite image, it is necessary to establish a precise sensor model using the GCP (Ground Control Point). In order to utilize various fields, step - by - step automation for orthoimage construction is required. To do this, a database of satellite image GCP chip should be structured systematically. Therefore, in this study, we will analyze various techniques for automatic GCP extraction for precise geometry of satellite images.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.20 no.4
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• pp.261-274
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• 2004

The feature extraction using remotely sensed imagery has been recognized one of the important tasks in remote sensing applications. As the high-resolution imagery are widely used to the engineering purposes, need of more accurate feature information also is increasing. Especially, in case of the automatic extraction of linear feature such as road using mid or low-resolution imagery, several techniques was developed and applied in the mean time. But quantitatively comparative analysis of techniques and case studies for high-resolution imagery is rare. In this study, we implemented a computer program to perform and compare GDPA (Gradient Direction Profile Analysis) algorithm and Hough transformation. Also the results of applying two techniques to some images were compared with road centerline layers and boundary layers of digital map and presented. For quantitative comparison, the ranking method using commission error and omission error was used. As results, Hough transform had high accuracy over 20% on the average. As for execution speed, GDPA shows main advantage over Hough transform. But the accuracy was not remarkable difference between GDPA and Hough transform, when the noise removal was app]ied to the result of GDPA. In conclusion, it is expected that GDPA have more advantage than Hough transform in the application side.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.61-63
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• 2001

최근들어, 인터넷상의 E-business나 쇼핑몰사이트와 같은 웹 사이트에서 멀티미디어 정보를 많이 사용하고 있다. 멀티미디어 정보 중에서도 이미지 정보가 가장 많이 사용되고 있으며, 이는 사용자들이 가장 많이 접하는 정보이다. 기존의 이미지 검색 기법은 내용 기반 검색이나 키워드를 이용한 검색 방법을 지원하지만, 사용자의 의도를 적용하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 웹에서 사용자가 이미지를 검색하고 접근하는 패턴을 이미지의 칼라와 질감을 특징으로 한 벡터를 기반으로 시스템에 학습 시키고 사용자의 검색 성향을 분석하여 시스템에 적용한다. 이미지 검색의 효율을 높이기 위하여 질감을 기반으로 비트 벡터 인덱스(bit vector index) 기법을 적용하며, 인덱스에 의한 이미지 자동 분류 기법을 제안한다. 또한 이미지 칼라의 정보를 영역별로 추출하여 칼라 부분매칭 검색을 가능하게 한다. 이러한 이미지 검색 시스템을 사용하는 사용자의 정보를 시스템에 학습시키고 학습된 결과를 이용해서 사용자가 검색 하고자 하는 이미지 정보에 편리성을 제공하고 검색의 효율성을 증대시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.805-807
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• 2005

정보통신 기술의 발달로 일반기업체 뿐만 아니라 공공기관 등 행정업무가 필요한 곳에서는 대부분 웹사이트를 통해 사용자에게 원하는 정보를 제공해 주고 있다. 그러므로 대부분의 상업용 사이트들은 사용자에게 보다 편리하게 정보를 제공해 주기 위하여 다양한 정보검색의 접근 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 교육행정의 업무처리 분야에서 정보제공은 웹사이트의 단순 키워드검색을 통하여 사용자가 직접 정보를 찾는 방식으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 자연어처리를 사용한 교육행정의 질의응답시스템을 제안한다. 사용자 질의의 의도를 분석하여 기본사전과 매칭한 후에 추출된 사용자 질의정보를 통해 자동으로 정답 데이터뷰를 생성하여 사용자 의도에 알맞는 정확한 정답을 제공하도록 하였다. 또한 동적인 FAQ 관리기능인 히스토리를 통해서 한번 질의한 정답을 신속히 제공하도록 하였다. 제안한 시스템의 효용성을 검증하기 위해 교육행정정보를 제공하는 간단한 질의응답시스템을 구현하여 적용해본 결과 일반 키워드 검색에서보다 정확하게 정답을 제공해 주는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.4
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• pp.82-92
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• 2006

In the field of image recognition, research on face recognition has recently attracted a lot of attention. The most important step in face recognition is automatic eye detection researched as a prerequisite stage. Existing eye detection methods for focusing on the frontal face can be mainly classified into two categories: active infrared(IR)-based approaches and image-based approaches. This paper proposes an eye region detection method in non-frontal faces. The proposed method is based on the edge--based method that shows the fastest computation time. To extract eye region in non-frontal faces, the method uses edge orientationhistogram of the global region of faces. The problem caused by some noise and unfavorable ambient light is solved by using proportion of width and height for local information and relationship between components for global information in approximately extracted region. In experimental results, the proposed method improved precision rates, as solving 3 problems caused by edge information and achieves a detection accuracy of 83.5% and a computational time of 0.5sec per face image using 300 face images provided by The Weizmann Institute of Science.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.613-616
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• 2003

개인용 단말기의 급속한 확산으로 인해 언제, 어디서나 시간과 공간의 제약없이 웹 컨텐츠를 이용하고자 하는 욕구가 증대하고 있다. 그러나 현재 유선에서 지원되는 웹 컨텐츠를 개인용 단말기에서 지원하기에는 단말기의 성능상 한계(screen size, memory size, bandwidth 등) 때문에 여러 가지 문제가 있다. 트랜스코딩이란 이러한 기존 유선 환경에서 제공되는 웹 컨텐츠를 특정 환경에 적합한 형태로 변환하는 것을 의미한다. 그러나 이와 관련된 기존 연구에서는 사용자가 요구하는 사항만을 변환하거나 서비스 제공자가 일방적으로 변환하여 웹 컨텐츠를 제공하고 있다. 따라서 이슈변화에 따른 사용자의 대처능력이 떨어지기 때문에 사용자의 사용성이 저하되며, 사용자에게 무의미한 정보 제공의 가능성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 프로파일에 의한 요구사항과 서비스 제공자의 의견을 함께 제공할 수 있는 변환 기법을 제안하고, 특히 멀티미디어 뉴스 제작을 위한 표준인 NewsML을 대상으로 적용하였다. 사용자 프로파일에 의한 요구 사항은 XML 문서의 구조 정보를 이용하여 자동으로 추출하고, 서비스 제공자의 의견은 문서의 레이아웃(Layout) 정보를 가지고, 어노테이션(Annotation) 기법을 활용하여 수동으로 추출한다. 그 결과, 사용자 관점에 부합하는 변환이 이루어지고, 다양한 이슈변화에 대한 대처능력이 향상되어 사용자의 사용성이 증대되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.189-190
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• 2018

최근에는 여행에 대한 각종 정보가 많이 공유되는 추세이다. 최근 사람들은 소셜 네트워크 서비스를 이용 중이거나 웹 서핑을 하는 도중에 기억하고 싶어 하는 여행지를 단순히 캡처 해놓거나 메모장에 기록해둔다. 이러한 방법은 시간이 지나 많은 데이터가 쌓이면 관리하기 어렵다는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 사용자의 편리를 고려하여 사진의 텍스트를 광학식 문자 판독을 활용하여 출력하고 게시 글 형태로 저장할 수 있게 개발하였다. 명소의 위치 또한 자동완성 위치 검색 라이브러리를 통하여 편리 저장이 가능하다. 위치 데이터를 통해 향후 사용자가 근접하고 있는 여행지 또한 제공해줄 수 있도록 구현하였다. 이를 위하여 웹을 통해서 이용할 수도 있으며 실시간 검색과 알림 이벤트를 위해 웹 주소 입력 없이도 앱을 실행할 수 있는 프로그래시브웹 앱을 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.129-136
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• 2002

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 유형의 난이도에 관계없이 의도를 파악할 수 있는 질의유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 문서 범주화 기법을 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 이 과정에서 질의의 구문 특성을 반영하기 위해서 슬라이딩 윈도 기법을 이용한다. 또한, 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에지지 벡터 기계를 이용한 자동문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.535-539
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• 2020

다양한 발화를 모델링하는 요구는 자연어 처리 분야에서 꾸준히 있었으며 단어, 구 또는 문장과 동등한 의미 콘텐츠를 자동으로 식별하고 생성하는 것은 자연어 처리의 중요한 부분이다. 본 논문에서는 포인터 생성 네트워크(Pointer Generate Nework)를 이용하여 패러프레이즈 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 사람이 직접 구축한 유사 문장 코퍼스를 이용하였으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.250, ROUGE_L 0.455, CIDEr 2.190의 성능을 보였다. 하지만 입력 문장과 동일한 문장을 출력하는 문제점이 존재하여 빔서치(beam search)를 적용하여 입력 문장과 비교하여 생성 문장을 선택하는 방식을 적용하였다. 입력 문장과 동일한 문장을 제외한 문장으로 평가를 진행했으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.234, ROUGE_L 0.459, CIDEr 2.041의 성능을 보였으나, 패러프레이즈 생성 데이터 양이 크게 증가하였다. 본 연구는 문장 간의 의미적으로 동일한 정보를 정확하게 추출할 수 있게 됨으로써 정보 추출, 온톨로지 생성에 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기법이 챗봇에서 사용자의 의도 탐지 및 MRC와 같은 자연어 처리의 여러 분야에 유용한 자원으로 사용될 것이다.