• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.11 no.1 s.24
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• pp.29-37
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• 2003

The High-resolution satellite images are able to get the latest information of wide range area and to shorten updating cycle of digital map better than the aerial images. Especially, as high-resolution satellite images are opened to public recently and able to be used commercially, the studies that make ortho-images using them and apply to the digital mapping and the database of geo-spatial information system are having been progressed actively. Therefore, the purposes of this study are to establish the auto-extraction methods and to develop algorithms for automatically extracting buildings which are distributed very much in urban areas and which updating cycle needs to shorten, out of man-made structures in the IKONOS ortho-image with 1m spatial resolution. The result of this study, we can extract automatically extract 72% out of the whole buildings. And we could know that the methods and algorithms proposed in this study are good relatively analyzing the error trend by means of the comparison with ortho-image, digital map and hawing result.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.466-468
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• 2005

신문기사를 대상으로 사건 단위로 문서를 클러스터링 하기 위해서, 기존의 연구에서는 기사의 발행일 또는 기사의 내용만 사용하여 하나의 사건을 다른 사건과 구분하는 방법을 사용해 오고 있다. 하지만 사건의 전개가 시간 차이를 두고 진행되는 경우 또는 비슷한 시간대에 같은 범주에 속하는 사건이 발생하는 경우 기사의 발행일만 사용하여 사건 관련 기사를 구분하는 것은 한계가 있다. 본 연구에서는 한국어 신문기사를 대상으로 신문기사에 나타난 시간정보를 자동 추출하고, 이를 기사의 발행일을 기준으로 정규화 한 후 사용하여 사건단위로 기사를 클러스터링 하는 방법을 개발하였다. 즉 한국어 신문 기사를 대상으로 기사에 나타난 시간 표현을 자동으로 추출한 후, 사건과의 유사도 비교에 사용함으로써 사건 단위 클러스터링의 정확도를 높이기 위한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2002.11a
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• pp.336-339
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• 2002

WWW의 확산과 함께 온라인 쇼핑몰 사용자들에게 상품 정보를 수집하고 제공하는 비교 쇼핑 에이전트들의 필요성도 증가하고 있다. 그러나, 웹사이트들은 대부분 그들 자신의 데이터 표현 포맷을 가지므로, 각 웹사이트별로 다른 wrapper가 작성되어야 한다. Wrapper는 특정한 포맷으로 쓰여진 웹페이지들로부터 정보를 추출하는 특수 목적의 프로그램이다. 본 논문에서는 효율적인 wrapper 작성을 위해서 주어진 URL로부터 자동적으로 wrapper를 생성하는데 사용되는 핵심 정보를 추출하는 에이전트를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.11a
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• pp.336-339
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• 2002

WWW의 확산과 함께 온라인 쇼핑몰 사용자들에게 상품 정보를 수집하고 제공하는 비교 쇼핑 에이전트들의 필요성도 증가하고 있다. 그러나, 웹사이트들은 대부분 그들 자신의 데이터 표현 포맷을 가지므로, 각 웹사이트별로 다른 wrapper가 작성되어야 한다. Wrapper는 특정한 포맷으로 쓰여진 웹페이지들로부터 정보를 추출하는 특수 목적의 프로그램이다. 본 논문에서는 효율적인 wrapper 작성을 위해서 주어진 URL로부터 자동적으로 wrapper를 생성하는데 사용되는 핵심 정보를 추출하는 에이전트를 제안한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.56 no.3
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• pp.241-264
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• 2022

Bibliographic metadata can help researchers effectively utilize essential publications that they need and grasp academic trends of their own fields. With the manual creation of the metadata costly and time-consuming. it is nontrivial to effectively automatize the metadata construction using rule-based methods due to the immoderate variety of the article forms and styles according to publishers and academic societies. Therefore, this study proposes a two-step extraction process based on rules and deep neural networks for generating bibliographic metadata of scientific articlles to overcome the difficulties above. The extraction target areas in articles were identified by using a deep neural network-based model, and then the details in the areas were analyzed and sub-divided into relevant metadata elements. IThe proposed model also includes a model for generating reference summary information, which is able to separate the end of the text and the starting point of a reference, and to extract individual references by essential rule set, and to identify all the bibliographic items in each reference by a deep neural network. In addition, in order to confirm the possibility of a model that generates the bibliographic information of academic papers without pre- and post-processing, we conducted an in-depth comparative experiment with various settings and configurations. As a result of the experiment, the method proposed in this paper showed higher performance.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.465-468
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• 2005

본 논문에서는 OWL-S 서비스 온톨로지를 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구결과를 제공한다. 자동생성을 위하여 UML 클래스 다이어그램 및 상태차트 다이어그램을 XMI 파일들로 변환한 후 원자 서비스 및 속성들에 대한 정보와 복합 서비스 조합에 대한 정보를 각각 추출한다. 추출된 정보는 UML 상태차트 다이어그램 구성 요소들과 OWL-S 복합 서비스를 위한 구조물들 사이의 매핑 규칙들을 통하여 XSLT 응용에서 OWL-S 서비스 모델 온톨로지를 자동으로 생성시키는데 사용된다. 생성된 온톨로지의 타당성 검증을 위해서 이용 가능한 여럿의 유효성 검사를 수행하였다. 우리의 방법론은 자동적, 효과적 및 일반적일 뿐만 아니라 서비스 온톨로지 생성자인 개발자들에게 매우 친숙한 환경에서 수행된다는 장점들을 가진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.340-342
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• 2012

사람관련 사건을 실시간으로 인지하거나 빠르게 사건 관련 증거를 확보하기 위해서는 대량의 비디오 감시 데이터로부터 사람 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있어야 하는데 기존의 시스템에서는 모든 프레임으로부터 주석 편집자가 수작업으로 관련 정보를 추출하여 색인해야 하기 때문에 많은 주석 시간을 필요로 하는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 대량의 방범용 비디오 감시 데이터로부터 사람 관련 사건 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 지원하기 위해 전체 비디오 데이터 중에서 사람의 출현과 퇴장을 기준으로 키 프레임 구간을 추출하고, 키 프레임에서만 사람 관련 정보를 추출하여 사람 관련 주요 정보를 자동으로 추출하여 XML 스키마 형식으로 색인하는 비디오 주석 시스템을 개발하였다. 또한, 색인된 XML 데이터에 대해 구조 및 내용 기반 질의를 이용하여 쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 하기 위해 XPATH 질의 인터페이스를 구현 하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.1 s.63
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• pp.321-342
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• 2007

This study presents an effective word sense disambiguation model that does not require manual sense tagging Process by automatically tagging the right sense using a machine-readable and the collocation co-occurrence-based methods. The dictionary information-based method that applied multiple feature selection showed the tagging accuracy of 70.06%, and the collocation co-occurrence-based method 56.33%. The sense classifier using the dictionary information-based tagging method showed the classification accuracy of 68.11%, and that using the collocation co-occurrence-based tagging method 62.09% The combined 1a99ing method applying data fusion technique achieved a greater performance of 76.09% resulting in the classification accuracy of 76.16%.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.131-136
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• 2000

기존의 통계에 기반한 용어 자동 추출 기법(Automatic Term Recognition)은 비교적 좋은 성능의 결과를 보여왔다. 하지만 전문용어 사전 등의 정보를 이용하여 성능의 향상을 이룰 수 있는 여지는 여전히 남아있다. 본 논문에서는 이러한 근거에 기반하여 전문용어간의 계층 정보를 전문용어 사전을 통하여 구축하고 이를 이용하여 전문용어를 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문이 제안하는 기법은 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.486-492
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• 2003

개별공시지가는 현재 자동화 산정 프로그램인 ALPA(Automatic Land Price Appraisal System)에 의해 지가를 산정하고 있다. 그러나 자동화 시스템은 지가를 자동적으로 산출한다는 장점이 있지만 지가의 계산만이 가능하고, 토지특성의 자동 추출에 관한 기능의 부재와 비교 표준지에 대한 취사 선택기능이 없는 등 정확도나 효율성 면에서 많은 문제점을 드러내고 있다. 이러한 문제점에 기인하여, 현재 개별공시지가를 조사ㆍ산정하는데 1년에 약 400억 소요되어 엄청난 국가예산이 소요되고 있다. 또한, 실무자들의 현장 조사와 수작업에 의한 토지특성 조사ㆍ기재로 인하여 개별공시지가 검증과정에서 발견되는 오류 필지의 상당 부분이 토지특성조사 착오로 나타나고 있어 토지특성 조사의 객관성과 정확성이 결여되고 있다. 따라서, 객관적이고 정확한 토지 특성조사와 효율적으로 공시지가를 자동 산정하기 위해서는 토지특성을 정확하게 자동으로 추출할 수 있는 방법론이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 토지특성 조사 중 객관성과 정확도 측면에서 가장 문제가 되고 있는 필지의 형상특성과 항(방위)특성에 대해 GIS 소프트웨어인 ArcGIS와 Window기반의 Visual Basic을 이용하여 토지특성을 자동 추출할 수 있는 시스템 프로토타입을 구현하였다. 그리고, 자동 추출된 토지특성을 현행 토지특성과 비교ㆍ분석을 통하여 정확도와 효율성을 제시하고자 한다.