• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.148-153
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• 2012

본 논문에서는 그동안 영어 자동 평가에서 다루지 않은 문제와 답안의 적합성에 대한 평가를 시도한다. 답안이 주어진 문제에 적합한지를 평가하기 위해 문제에서 내용어를 중심으로 핵심어를 추출하며, 이렇게 추출한 핵심어와 각 답안의 적합성을 코사인 상관계수를 이용하여 구해본다. 한 문제에서 추출 가능한 핵심어가 매우 한정되어 있으므로 추가적으로 워드넷의 관련어나 예시 답안을 활용하여 확장한 핵심어 목록으로 실험을 하였으며, 실험 결과를 통해 핵심어를 이용한 답안과 문제의 적합성 평가가 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.247-250
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• 2003

This paper describes the extraction method for brain region using cellular automata from the brain MR image. In the first removing the background from the brain MR image, and then extracting the brain region by applying the cellular automata rule obtained from histogram analysis information. The results on some experimental results showed that the PSNR is 42.11(dB) on image quality and also the correlation factor is estimated 98.46%. The result of this study can be used as the auto-diagnostics system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.133-136
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• 2013

근래 트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)에서 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 검색어에 대한 연관 어휘 추출을 통해 검색어에 연관된 이슈나 화제를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 연관성이 높은 단어는 서로 가깝게 발생할 것으로 기대하고, 단어 간 거리가 가까울수록, 공기빈도가 높을수록 커지는 단어연관도 계산법을 제안한다. 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.109-116
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• 2006

자연 언어의 각 어휘는 서로 관계를 가지고 계층적 입체적 모델로 존재한다. 이러한 전제에서 출발한 연구 가운데 대표적인 것이 의미 계층이다. 본고에서는 한국어 형용사의 의미 계층을 추출하는 것을 목표로 하여, 형식적 객관적 방법론을 정립하고, 결과를 비교적 신속하고 정확하게 이끌어 낼 수 있는 전산적 처리 도입하였다. 우선 전체 구축에 필요한 절차를 세우고 각 단계에서 필요한 방법과 휴리스틱을 정리하였다. 이를 바탕으로 사전 뜻풀이말을 이용하여 반자동으로 작업하였으며, 일부 코퍼스를 활용하였다 최종 알고리즘으로는 Top-Down 방식을 택하였다. 이렇게 추출된 한국어 형용사 의미 계층은 226개의 최상위어에서 시작하여 총 3,792개의 표제어를 망라한다. 또한 수직적 계열 관계만을 명시했을 경우 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위해, 동의어 반의어와 같은 수평적 의미 관계와 공기 명사와 같은 결합 관계 등을 함께 기술하였다. 한편 표제항을 뜻풀이말의 공기 명사를 이용하여 의미별로 분류하고 각 분류마다 별도의 의미 계층을 수립하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.7
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• pp.1551-1555
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• 2003

This paper describes the extraction method for cerebro-region using cellular automata from the cerebrum MR images. The cerebro-region extracted from applying the cellular automata rules obtained from histogram distribution analysis after removing the background image from the cerebro-region by determining the critical value. The experiment results showed that PSNR is 42㏈ on the image quality and the correlation factor is estimated 98%. And the result can be used as the medical auto-diagnostics system of cerebrum.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.43-46
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• 2004

현재 병리 의사에 의해 주관적으로 이루어지고 있는 병리 영상의 진단에 도움을 주기 위해 병리영상에서 객관적으로 추출 가능한 정보를 이용하여 유방종양 검색 시스템을 개발하였다. 다중 특징을 이용한 내용 기반 검색 방법을 사용하였으며, 영상에서 자동으로 추출 가능한 다양한 특징을 검색의 파라미터로 이용하였다. 진단에 도움을 주기 위해 전체 영상 뿐만 아니라 관심 있는 영역의 부분영상도 추출하여 검색이 가능하게 설계하였으며 시스템의 평가를 위해 단일 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때와 다중 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때의 검색율을 비교하였다. 향후 이 시스템은 병리영상의 진단에 있어 객관적이고 높은 재현성을 가지게 하는 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1995.08a
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• pp.11-14
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• 1995

기존의 한글 자동 색인 방법들은 어절 단위 색인법과 형태소 단위 색인법으로 분류될 수 있다. 전자는 문서내의 어절에서 색인어의 부분으로서 가치가 없는 음절들을 제거함으로써 색인어를 추출하는 방법으로, 문서에 복합 명사들이 많이 포함되어 있을 경우 검색효과가 저하되는 문제점을 지니고 있다. 후자는 형태소 해석이나 구문 해석을 이용하여 중요한 의미를 갖는 명사나 명사구를 추출하는 방법으로, 단일 명사를 추출함으로써 복합 명사의 띄어 쓰기 문제를 극복할 수 있다. 그러나, 색인 과정에서 요구되는 많은 언어 정보를 개발하고 유지 보수해야 하는 부담을 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 색인 방법들의 문제점들을 완화할 수 있는 새로운 색인 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.488-491
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• 2003

본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.11a
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• pp.75-78
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• 2001

본 논문에서는 웹 문서의 자동 분류를 위한 특성 선택 및 추출기법을 기술한다. 최근 인터넷의 급속한 성장과 보급으로 전자우편과 웹을 통해 제공되어지는 정보의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 효율적인 문서 분류의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 디렉토리 내의 문서로부터 추출된 용어 집합을 기반으로 SVM을 사용하여 학습한 후 문서 분류를 수행한다. 본 실험의 문서는 정보통신 분야 디렉토리 서비스 시스템인 itfind로부터 수집된 문서를 대상으로 하였으며 3가지 시나리오에 따라 실험을 수행하여 각 시나리오 별로 재현율/정확율 및 오분류율을 성능 요소로 계산하였다. 본 실험은 학습 벡터 구성과정에서 잡음에 의해 다른 클래스의 문서 분류에 미치는 영향을 평가하여 SVM을 기반으로 한 문서 분류 기법이 강건함을 보였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.1
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• pp.73-83
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• 2011

The opening status of Saemangeum sluice gate is an important factor to the coastal water qualities near Saemangeum dikes. The sluice gate opening information is important in analysing current velocity and water quality data measured at the Saemanguem observation tower as well as in determining boundary conditions of numerical simulation for coastal environment outside Saemangeum dikes. This study establishes unmanned camera monitoring system on Saemangeum observation tower using mini notebook and digital camera, and extracts information on the opening status from images automatically. Images are analysed using variance difference of images together with edge detection techniques in order to get correct information.