• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.16B no.1
• /
• pp.47-54
• /
• 2009

Automatic object recognition in 3D measuring data is of great interest in many application fields e.g. computer vision, reverse engineering and digital factory. In this paper we present a software tool for a fully automatic object detection and parameter estimation in unordered and noisy point clouds with a large number of data points. The software consists of three interactive modules each for model selection, point segmentation and model fitting, in which the orthogonal distance fitting (ODF) plays an important role. The ODF algorithms estimate model parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between model feature and measurement points. The local quadric surface fitted through ODF to a randomly touched small initial patch of the point cloud provides the necessary initial information for the overall procedures of model selection, point segmentation and model fitting. The performance of the presented software tool will be demonstrated by applying to point clouds.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1998.10c
• /
• pp.287-292
• /
• 1998

실용적인 격틀(Case frame) 정보를 말뭉치로부터 자동구축하기 위해서는 대량의 홀문장이 필요하다. 그리고 국어 문장 형식은 영어와 많은 차이점이 있다. 또한 기존의 격틀 구축 연구에서 전제했던 광범위한 학습 데이터와 언어학적 지식은 국어에 대해 현재 존재하지 않는다. 그러므로 본 연구는 그러한 문제점들을 밝히고 현실적인 접근 방법을 제시한다. 그리고 겹문장을 홑문장 형태의 문장들로 바꾸기 위한 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.124-126
• /
• 2001

시차를 두고 발생한 사건속에서 잠재해있는 패턴을 발견하는 연속패턴(sequential pattern) 생성기술은 데이터 마이닝 분야에서 최근 관심을 모으고 있는 분야이다. 본 연구는 정보이론을 이용하여 데이터베이스로부터 연속패턴을 자동으로 발견하는 방법에 관한 내용이다. 본 연구에서 제시하는 방법은 기존의 방법과는 달리 테이블내의 모든 속성간의 연속패턴 관계를 탐지할 수 있으며 헬링거(Hellinger) 변량을 이용하여 발견된 연속패턴들의 중요도를 측정할 수 있다. 또한 헬링거 변량의 함수적인 특성을 분석하여 연속패턴 추출의 복잡도를 줄이기 위한 두 가지의 법칙이 제안되었다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
• /
• 2003.02a
• /
• pp.124-125
• /
• 2003

바이오인포매틱스 기술이란 정보통신 인프라와 IT기술을 기반으로 분산되어 있는 대용량의 바이오 데이터 및 문헌 정보를 통합적으로 관리, 분석 및 처리하여 각종 바이오 정보 활용 분야(신약개발, 의료진단, 농산물 개량 등)에 효율적으로 응용 서비스하기 위한 IT-BT융합 핵심 기반 요소 기술을 의미한다. 2000. 6. 인간 유전체 초안 완성 후 대량 획득되는 바이오 데이터의 최대 부가가치 창출을 위해 대용량 바이오 데이터로부터 유용한 지식정보를 자동적으로 추출해내기 위한 효율적인 통합분석 기술이 필요하고 이는 바이오인포매틱스 기본 개념이 된다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.313-315
• /
• 2003

본 논문에서는 동적 전압변경(DVS)을 적용하기 위해 운영체제의 커널상에서의 프로세스 모니터링기법을 제안한다. 이상적인 DVS 알고리즘은 응용프로그램의 수정 없이 자동으로 수행되어야 하며 프로세스의 QoS를 고려해야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 커널상에서 프로세스의 프로세서 수행상태와 QoS와 밀접한 관련이 있는 주기정보를 확인할 수 있는 프로세스 모니터링기법을 제안한다. 또한 리눅스 운영체제상에서 실제 구현하고 실험을 통해 제안하는 모니터링기법이 정확하게 프로세스의 상태와 주기정보를 추출할 수 있음을 밝힌다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.769-771
• /
• 2004

사람은 문서를 읽을때 문서 전체를 읽지 않더라도 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치, 경제, 교육, 스포츠 등의 분야를 정확히 인지한다. 이러한 단어를 분야연상어로 정의하고, 빈도수 조사를 통해 전자사전에 자동으로 구축한다. 이러한 분야연상 어는 문서의 초기인식 시 어느 분야인지 분명하지 않거나 애매한 경우에도 문서를 읽어가면서 분야를 인지할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서는 이러한 특성을 가지고 있는 분야연상어를 이용하여 시스템에 새로운 문서가 주어질 때 해당 문서의 분야정보를 추출하고 분야연상어의 분포정보를 인간에게 그래픽컬 하게 보여줄 수 있도록 분야인식기를 설계하고 구현한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.4-10
• /
• 2000

The work presented in this paper is about a postprocessor, which improves the performance of automatic speech segmentation system by correcting the phoneme boundary errors. We propose a postprocessor that reduces the range of errors in the auto labeled results that are ready to be used directly as synthesis unit. Starting from a baseline automatic segmentation system, our proposed postprocessor trains the features of hand labeled results using multi-layer perceptron(MLP) algorithm. Then, the auto labeled result combined with MLP postprocessor determines the new phoneme boundary. The details are as following. First, we select the feature sets of speech, based on the acoustic phonetic knowledge. And then we have adopted the MLP as pattern classifier because of its excellent nonlinear discrimination capability. Moreover, it is easy for MLP to reflect fully the various types of acoustic features appearing at the phoneme boundaries within a short time. At the last procedure, an appropriate feature set analyzed about each phonetic event is applied to our proposed postprocessor to compensate the phoneme boundary error. For phonetically rich sentences data, we have achieved 19.9 % improvement for the frame accuracy, comparing with the performance of plain automatic labeling system. Also, we could reduce the absolute error rate about 28.6%.

• Spatial Information Research
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.13-22
• /
• 2010

For implementing TMDL(Total Maximum Daily Loading) to adopt more effective management of water pollution, water quality modeling is pre-requisite and such modeling requires the extraction of stream centerline. The institutes responsible for the water quality modeling, however, generates the stream centerline with their own criteria and this lead to low accuracy of the extracted centerline as well as different modeling results for the same watershed. Therefore, this study mainly focused on the development of extraction method of the stream centerline. For that, an automated method has been developed through the integration of the centerline extraction method using a maximum inscribed circle with GIS. The result has shown that the newly developed method could enable to represent more details of the stream topography along with enhanced accuracy compared with conventional extraction method. Furthermore, the new method can afford centerline extraction for the island areas which has been the limitation of the conventional method thereby supporting water quality modeling in a detailed level.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2009.01a
• /
• pp.13-18
• /
• 2009

Topic Map을 구축하는데 있어서 봉착하는 문제는 특정분야 전문가들이 Topic Map의 구성과 체계에 익숙하지 않다는 점이다. 이를 해결하기 위해서 Topic Map의 모든 요소들을 새로이 작성하는 것 보다는 작성하려는 분야에 대해 기 구축된 정보자원이 존재할 경우 이를 최대한 재활용하여, 모은 요소들을 추출한 다음 Topic Map 온톨로지로 변환하고 이용하는 것이 시간과 비용을 절약할 수 있는 효율적인 방법일 것이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB보부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.469-471
• /
• 2003

트랜스코딩이란 기존 유선 환경에서 제공되는 웹 컨텐츠를 특정 환경에 적합한 형태로 변환 하는 것을 의미한다. 그러나 이와 관련된 기존 연구에서는 사용자가 요구하는 사항만을 변환 하거나 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 제공 할 수 있는 변환 기법을 제안 하고, 특히 멀티미디어 뉴스 제작을 위한 표준인 NewsML을 대상으로 적용하였다. 사용자 프로파일에 의한 요구 사항은 XML 문서의 구조정보를 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 증대 되었다