Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.335-336
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2010
장애인도 비장애인과 정보접근 기회를 동일하게 가질 권리가 있다. 하지만 청각장애인은 의사소통 수단이나 정보획득의 수단으로부터 소외됨으로써 다양한 사회적 참여에서 배제되기 일쑤였다. 따라서 이 논문에서는 청각장애인을 위한 음성인식을 이용한 자동 자막 시스템을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 시스템은 음성 특징 파라미터 추출과 DTW에 의한 음성인식을 통해 음성을 추출하여 화면에 자막으로 나타나게 하는 시스템이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2013.10a
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pp.160-162
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2013
편리한 블로그 사용과 블로그에서의 정보 탐색을 위해서는 내용에 기반한 분류가 필요하다. 대부분의 블로그 사이트에서는 내용 기반 분류를 제공하고 있으나, 블로거들은 자신이 작성한 블로그에 대한 수동 분류를 입력하지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 분류가 제공되는 블로그 사이트에서 각 분류별 문서를 수집하고, 어휘빈도와 문서빈도, 분류별 빈도를 활용하여 문서 내 어휘의 자질 가중치를 부여하고, 다양한 학습기를 이용하여 분류 모델을 생성한 뒤 블로그의 특성에 적합한 자질 추출 알고리즘과 분류 알고리즘을 찾아낸다. 실험에서는 본 논문에서 고안한 CTF-IECDF와 나이브 베이즈 멀티노미얼로 조합한 분류 모델이 75.40%의 분류 정확률을 보였다.
In this paper, a semi-automated mapping system, which can produ¬ce digital maps by using information acquired from pre-processing procedure, was introduced. To get a binary edge image, which is very important in vectori¬zation process, we applied adaptive smoothing and connection preserving thresho¬Iding algorithm. In mapper program, binary images are converted to vectors and for in-core data structure, extended PR quad tree was used. These procedures are dispatched to personal computers and workstations and through network resource sharing, the whole process was unified and simplified.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.07a
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pp.301-302
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2012
본 논문에서는 웹 서버에 사진을 등록(upload)하면 서버에서 자동으로 사진의 메타데이터(EXIF)의 GPS정보를 추출하여 미리 정이된 정보와 비교하여 사진이 촬영된 장소를 표시하고, 좌표 값을 활용하여 구글 지도(google map)과 연계되는 방법을 제안한다. 사진등록으로 사용되는 서버 웹페이지로는 php를 사용하여 그림을 등록하고, exif_read_data함수를 사용하여 메타데이터에 접근하고 메타데이터 안의 GPS의 값을 추출하여 정의된 분류표에 의해 사진을 분류하고, 구글지도와 연계하여 촬영된 위치를 지도상에서도 확인할 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.574-576
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2003
현재 홍채 인식은 주로 수동형 영상 획득 시스템을 통한 홍채 획득이 주를 이루고 있다. 이는 장비가 고가인 점과 정확한 홍채 위치추적의 어려움 등의 문제로 인한 것이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상에서 피부색 정보와 윤곽선 검출 정보를 이용한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법에서는 HSI 칼라 좌표계상에서의 얼굴 피부색 인식 외에 조명으로 인한 잡음을 제거 하였고, 배경과 사용자의 보다 정확한 영역 분리를 위하여 영상을 이진화한 후 윤곽선 영역을 다시 한 번 제거 한 후 레이블링을 실행 하였다. 또한, 보다 정확한 눈 영역 추출을 위하여 일정 크기까지의 줌을 한 후 윤곽선 검출을 사용하였다. 이러한 방법들을 통하여, 주위 환경에 영향을 덜 받으면서 보다 정확한 눈 영역을 추출 할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.458-462
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2010
본 논문은 X-선 혈관조영영상에서 기울기 정보 및 최대 빈도수를 이용한 카테터 자동 분할 방법을 제안한다. 제안방법은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 분할하고자 하는 카테터 관심영역을 설정하고, 영상의 대조대비를 높이기 위한 밝기값 스트레칭을 수행한다. 둘째, 카테터 후보 경계점을 추출하기 위하여 카테터 방향을 고려한 경계 강조 마스크를 영상에 적용한다. 셋째, 카테터 후보 경계점에서 기울기가 크고 최대 빈도수 직경을 갖는 카테터 경계점을 추출하고 이들을 선형 보간하여 최종 카테터 경계를 분할한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안 평가 및 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 중복 영역 비율과 평균 거리 차이를 측정한 정확성 평가를 수행하였고, 수행시간을 측정하였다. 실험결과 중복 영역 비율은 93.9%${\pm}$2.7%, 평균 거리 차이는 0.116-픽셀, 수행시간은 평균 0.011초로 측정되었다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.18
no.1
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pp.67-73
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2000
The water quality of inland stream is polluting with industrialization and urbanization, and with that water quality of lake also deteriorated, to manage water quality pollution problem of lake, new water quality management method is needed. As a pilot study of the method that manage water quality of lake using GSIS(Geo-Spatial Information System), we study the method which automatically extract the hydraulic characteristic informations of lake in GSIS environment. Also, as an example of practical use of the extracted hydraulic characteristic information of lake, we carry out the characteristic analysis of waterbody flow using finite different method. With the automation the extraction procedure of hydraulics characteristic information needed in characteristic analysis of waterbody flow, we carried out the analysis efficiently. Particularly, with the extraction of section information on lake not in layout form, in analyzable form, we make the analysis that section information of lake was indispenably required(e.g. stratification analysis) possible in GSIS environment.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.454-456
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2003
UMLS(2003AA edition 기준)의 메타시소러스는 다국어를 지원하며 875.233개의 개 (concept)과 2,146,897개의 개념명(concept name)을 포함한다. 현재 UMLS 메타시소러스 검색을 제공하는 PubMed나 NLM에서는 UMLS에서는 개념명에 존재하지 않는 잘못된 질의나, 잘못된 구문 또는 개념명의 일부를 이용한 검색이 불가능하다. 이는 사용자가 UMLS에서 정보를 얻기 위해서는 정확한 의학용어를 숙지해야 되며. UMLS 메타시소러스의 데이터가 잘못 되었을 경우 정보를 얻을 수 없다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해서 자연어처리에서 연구되고 있는 문자열 간의 유사도 측정방식을 적용하여 잘못된 질의어에 대한 자동수정 기능을 이용한 메타시소러스 검색방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 질의어를 자동수정하기 위하여 철자사전을 자동으로 추출하고 문자열 비교알고리즘을 도입하여 질의어와 철자사전간의 용어의 유사도를 측정한다. 유사도에 의하여 얻어진 용어를 메타시소러스의 형식에 맞게 변환하여 질의에 대한 최적의 결과를 얻을 수 있도록 한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 최근(2003년 8월) bi-gram 방식을 도입한 NLM에서의 시스템과 비교 평가한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.658-660
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2005
텍스트 형태의 문서에는 않은 종류의 유용한 관계가 존재한다. 이러한 관계들을 문서에서 자동으로 찾아내는 것은 정보검색 분야에서 매우 중요한 작업 중 하나이다. 그러나 각각의 관계마다 다양한 형태의 패턴이 존재하기 때문에 많은 양의 문서에서 이러한 관계들을 찾아내는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 일반화된 패턴을 이용하여 자동으로 관계를 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기에 사용자로부터 얻은 정보를 이용하여 관계를 자동으로 찾는다. 약 1,000,000개의 문장을 이용해 실험한 결과 자동으로 일반화된 패턴을 이용하는 방법을 이용할 경우 그렇지 않은 경우보다 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.528-531
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2021
띄어쓰기에 대한 오류는 한국어 처리 전반에 영향을 주므로 자동 띄어쓰기는 필수적인 요소이다. 글쓴이의 대부분은 띄어쓰기 오류를 범하지 않으므로 글쓴이의 의도가 띄어쓰기 시스템에 반영되어야 한다. 그러나 대부분의 자동 띄어쓰기 시스템은 모든 띄어쓰기 정보를 제거하고 새로이 공백문자를 추가하는 방법으로 띄어쓰기를 수행한다. 이런 문제를 완화하기 위해서 본 논문에서는 기계학습에서 글쓴이의 의도가 반영된 자질을 추가하는 방법을 제안한다. 실험을 위해서 CRFs(Conditional Random Fields)를 사용하여 기존 시스템과 사용자의 의도를 반영한 띄어쓰기 시스템과의 성능을 비교하고 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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