• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.3 s.106
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• pp.323-328
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• 2006

Proteins in a cell appear as spots in a two dimensional gel image which is used in protein analysis. The spots from the same protein are in near position when comparing two gel images. Finding out the different proteins between a normal tissue and a cancer one is important information in drug development. Automatic matching of gel images is difficult because they are made from biological experimental processes. This matching problem is known to be NP-hard. Neural networks are usually used to solve such NP-hard problems. Hopfield neural network is selected since it is appropriate to solve the gel matching. An energy function with location and distance parameters is defined. The two spots which make the energy function minimum are matching spots and they came from the same protein. The energy function is designed to reflect the topology of spots by examining not only the given spot but also neighborhood spots.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.91-93
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• 2016

From the 2-D image extracting three-dimensional information as the latter is in the bilateral sibeop using two camera method and when using a monocular camera as a very important step generally as "stereo vision". There in today's CCTV and automatic object tracking system used in many medium much to know the site conditions or work developed more clearly by using a stereo camera that mimics the eyes of humans to maximize the efficiency of avoidance / control start and multiple jobs can do. Object tracking system of the existing 2D image will have but can not recognize the distance to the transition could not be recognized by the observer display using a parallax of a stereo image, and the object can be more effectively controlled.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.6
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• pp.1443-1452
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• 1996

In this paper, we propose a semantic similarity measure for reusable software components, which aims to provide the automatic classification process of reusable to be stored in the structure of a software library, and to provide an efficient retrieval method of the software components satisfying the user's requirements. We have identified the facets to represent component characteristics by extracting information from the component descriptions written in a natural language, composed the software component identifiers from the automatically extracted terms corresponding to each facets, and stored them which the components in the nearest locations according to the semantic similarity of the classified components. In order to retrieve components satisfying user's requirements, we measured a semantic similarity between the queries and the stored components in the software library. As a result of using the semantic similarity to retrieve reusable components, we could not only retrieve the set of components satisfying user's queries. but also reduce the retrieval time of components of user's request. And we further improve the overall retrieval efficiency by assigning relevance ranking to the retrieved components according to the degree of query satisfaction.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.195-200
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• 2016

본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴 본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.3
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• pp.211-218
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• 2008

In this paper, we proposed a new image summarization algorithm designed for automatically summarizing user's snapshot photos taken in a virtual environment based on user's context information and educational contents, and then presenting a summarized photos shortly after user's virtual reality experience. While other image summarization algorithms used date, location, and keyword to effectively summarize a large amount of photos, this algorithm is intended to improve users' memory retention by recalling their interests and important educational contents. This paper first describes some criteria of extracting the meaningful images to improve learning effects and the identification rate calculations, followed by the system architecture that integrates the virtual environment and the viewer interface. It will also discuss a user study to model the algorithm's optimal identification rate and then future research directions.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.549-554
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• 2016

ConceptNet is a common sense knowledge base which is formed in a semantic graph whose nodes represent concepts and edges show relationships between concepts. As it is difficult to make knowledge base integrity, a knowledge base often suffers from incompleteness problem. Therefore the quality of reasoning performed over such knowledge bases is sometimes unreliable. This work presents neural tensor networks which can alleviate the problem of knowledge bases incompleteness by reasoning new assertions and adding them into ConceptNet. The neural tensor networks are trained with a collection of assertions extracted from ConceptNet. The input of the networks is two concepts, and the output is the confidence score, telling how possible the connection between two concepts is under a specified relationship. The neural tensor networks can expand the usefulness of ConceptNet by increasing the degree of nodes. The accuracy of the neural tensor networks is 87.7% on testing data set. Also the neural tensor networks can predict a new assertion which does not exist in ConceptNet with an accuracy 85.01%.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.1
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• pp.153-165
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• 2010

In this paper, we proposed a Proactive Application Service Engine (PASE) supporting tailor-made distributed application services based on the Distributed Object Group Framework (DOGF) efficiently managing distributed objects, in the viewpoint of distributed application, composed application on network. The PASE consists of 3 layers which are the physical layer, the middleware layer, and the application layer. With the supporting services of the PASE, the grouping service manages the data gathered from H/W devices and the object's properties for application by user's request as a group. And the security service manages the access of gathered data and the object according to user's right. The data filtering service executes the filtering function to provide application with gathered data. The statistics service analysis past data. The diagnostic service diagnoses a present condition by using the gathered data. And the prediction service predicts a future's status based on the statistics service and the diagnostic service. For verifying the executability of the PASE's services, we applied to a greenhouse automatic control application in ubiquitous agriculture field.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.285-290
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• 2010

인터넷이 대중화됨에 따라 누구나 쉽게 자신의 의견을 온라인상에 표현할 수 있게 되었다. 그 결과 생각이나 느낌을 나타내는 의견 데이터들의 양이 급속도로 방대해졌으며, 이러한 데이터들을 이용한 여러 응용 사례들의 등장으로, 효율적인 검색 및 자동 분류 기술이 요구되고 있다. 이런 기술적 흐름에 맞추어 의견 데이터 분류에 관한 여러 연구들이 이루어져 왔다. 이러한 의견 분류에 대한 연구들을 살펴보면, 분류를 위해 자질(Feature)로서 사용한 단일어(Single word)가 아닌 2개 이상의 N-gram 단어, 어휘 구문 패턴 및 통사 구문 패턴 등을 사용한다. 특히, 패턴은 단일어나 N-gram 단어에 비해 유연하고, 언어학적으로 풍부한 정보를 표현할 수 있기 때문에 이를 주요 연구 주제로 사용되었다. 그럼에도 불구하고, 이러한 연구들은 주로 영어에 대한 연구들이었으며, 한국어에 패턴을 적용하여 주관성을 갖는 문장을 분류하거나, 극성을 분류하는 연구들은 아직 미비하다. 한국어의 특색으로 한국어는 용언의 활용이 발달되어 있어, 어미의 변화가 다양하며, 그 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화한다. 그러나 기존 한국어에 대한 의견 분류 연구들은 단어의 핵심 의미만을 파악하기 위해 어미 부분을 제거하고 어간만을 취해서 처리하여 어미에 대한 의미변화를 고려하지 못하므로 분류 정확도가 영어권에 연구 결과에 비해 떨어진다. 그래서 본 연구는 영어에 적용된 패턴을 이용한 기존 방법들을 정리하고, 그 방법들 중에서 극성을 지닌 문장성분 패턴을 한국어에 적용하였다. 그리고 어미의 변화에 대한 패턴을 추출하여 이 변화가 의견 분류의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.24 no.10
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• pp.65-70
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• 2019

In recently, ship trajectory data consisting of ship position, speed, course, and so on can be obtained from the Automatic Identification System device with which all ships should be equipped. These data are gathered more than 2GB every day at a crowed sea port and used for analysis of ship traffic statistic and patterns. In this study, we propose a method to process ship trajectory data efficiently with distributed computing resources using MapReduce algorithm. In data preprocessing phase, ship dynamic and static data are integrated into target dataset and filtered out ship trajectory that is not of interest. In mapping phase, we convert ship's position to Geohash code, and assign Geohash and ship MMSI to key and value. In reducing phase, key-value pairs are sorted according to the same key value and counted the ship traffic number in a grid cell. To evaluate the proposed method, we implemented it and compared it with IALA waterway risk assessment program(IWRAP) in their performance. The data processing performance improve 1 to 4 times that of the existing ship trajectory analysis program.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.844-847
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• 2012

인공위성의 개발은 오랜 기간에 걸쳐 다양한 분야의 전문가들에 의해 개발된 결과물들이 통합되어 완성될 수 있다. 위성개발과 같이 많은 개발자가 공동으로 작업하여 하나의 결과물을 생산하는 경우 개발과정에서 방대한 양의 문서작업이 수반된다. 특히 비행소프트웨어와 같이 서로 다른 개발자에 의해 작성된 코드들이 하나의 이미지로 통합되어 빌드될 경우 발생하는 문제점들을 해결하고 요구되는 기능들을 디버깅하기 위해서는 개발과정 및 소스코드에 대한 문서들이 필수적이다. 이러한 소프트웨어 설계에 대한 문서는 그 양이 방대하고 소스코드와의 연계성이 필요하기 때문에 소스코드를 작성한 각 개발자들이 직접 수작업으로 문서를 작성하였다. 예를 들면, 기존의 위성비행소프트웨어 개발과정에서는 이러한 문서들 중 전체 위성비행소프트웨어의 단위 코드별 입출력, 수행기능 등의 상세 설계 내용을 기록하는 SDD(Software Design Description)는 개발자가 작성한 코드를 기반으로 수작업을 통하여 작성되었다. 이러한 작성방식은 작성자의 입력오류가 발생할 수도 있으며 소프트웨어 개발과 별도로 수작업이 요구되어 문서작성에 소요되는 시간적 손해가 발생하게 된다. 유럽에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 C, C++, C#, JAVA, VHDL 등 다양한 언어를 사용하는 소프트웨어 개발에 적용 가능한 자동적 문서작성 도구인 Doxygen을 설계 및 개발문서 작성에 활용하고 있다. Doxygen은 PDF, HTML, Latex, RTF 등 다양한 출력 포맷도 지원한다. 본 논문에서는 Doxygen을 활용하여 위성비행소프트웨어 개발문서의 작성 시 소요시간을 단축하고 소스코드로부터 해당 설계 내용을 추출하여 자동적으로 문서를 작성할 수 있는 방안에 대하여 소개한다.