• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.7
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• pp.712-722
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• 2000

In this paper, we suggest and test a classification technique of offence pattern from group formation to automatically index highlights of soccer games. A BP (Back-propagation) neural nets technique was applied to the information of the position of both the player and the ball on a ground, and the distance between the player and the ball to identify the group formation in space and time. The real soccer game scenes including '98 France World Cup were used to extract 297 video clips of various types of offence patterns; Left Running 60, Right Running 74, Center Running 72, Corner-kick 39 and Free-kick 52. The results are as follows: Left Running comes to 91.7%, Right Running 100%. Center Running 87.5%, Corner-kick 97.4% and Free-kick 75%, and these showed quite a satisfactory rate of recognition.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.426-429
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• 2011

영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.137-142
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• 1998

자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 무시된 한글 문서의 자동색인이나 문자인식에서 줄바꿈 문자에 대한 공백 삽입 문제 등을 해결하는데 필요하다. 이러한 문서에서 공백이 삽입될 위치를 찾아 주는 띄어쓰기 알고리즘으로 어절 블록에 대한 문장 분할 기법과 양방향 최장일치법을 이용한 어절 인식 방법을 제안한다. 문장 분할은 한글의 음절 특성을 이용하여 어절 경계가 비교적 명확한 어절 블록을 추출하는 것이며, 어절 블록에 나타난 각 어절들을 인식하는 방법으로는 형태소 분석기를 이용한다. 4,500여 어절로 구성된 두 가지 유형의 문장 집합에 대하여 제안한 방법의 띄어쓰기 정확도를 평가한 결과 '공백 재현율'이 97.3%, '어절 재현율'이 93.2%로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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• pp.15-18
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• 2017

학술 데이터베이스를 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 접근이 가능해지면서, 많은 데이터로부터 중요한 정보를 자동으로 추출하는 것에 대한 필요성 또한 증가하였다. 특히, 텍스트 데이터로부터 중요한 단어나 단어구를 선별하여 자동으로 추출하는 기법은 자료의 효과적인 관리와 정보검색 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 핵심적인 기술임에도, 한글 텍스트를 대상으로 한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 기존의 한글 텍스트를 대상으로 한 핵심어 또는 핵심어구 추출 연구들은 단어의 빈도나 동시출현 빈도, 이를 변형한 단어 가중치 등에 근거하여 핵심어(구)를 식별하는 수준에 그쳐있다. 이에 본 연구는 한글 학술논문의 초록으로부터 추출한 다양한 자질 요소들을 학습하여 핵심어(구)를 추출하는 모델을 제안하였고 그 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1998.08a
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• pp.9-13
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• 1998

디지털도서관에서의 음악정보의 효율적인 검색과 이용을 목적으로 NIFF를 이용해 음악정보를 디지털화하고 이를 기반으로 전율, 가사, 코드, 주석등의 세부 요소를 자동으로 색인하여 검색에 활용하는 방법을 제안하였다. 이 방법을 이용하면 첫째, 전통적인 목록에서는 불가능한 다양한 접근점의 제시가 가능하여 음악정보 이용자의 정보요구를 보다 잘 충족시킬 것이며, 둘째, 향후 정보검색 분야에 있어서 음악정보를 대상으로 하는 다양한 검색기법을 연구하는 중요한 토대가 될 것으로 기대한다.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.8 no.1
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• pp.117-128
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• 2001

Recently there are many researches of text mining to find interesting patterns or association rules from mass textual documents. However, the words extracted from informal documents are tend to be irregular and there are too many general words, so if we use pre-exist method, we would have difficulty in retrieving knowledge information effectively. In this paper, we propose a new feature extraction method to classify mass documents using association rule based on unsupervised learning technique. In experiment, we show the efficiency of suggested method by extracting features and classifying of documents.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.4
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• pp.441-447
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• 2000

Automatic word spacing is needed to solve the automatic indexing problem of the non-spaced documents and the space-insertion problem of the character recognition system at the end of a line. We propose a word spacing algorithm that automatically finds out word spacing positions. It is based on the recognition of Eojeol components by using the sentence partition and bidirectional longest-match algorithm. The sentence partition utilizes an extraction of Eojeol-block where the Eojeol boundary is relatively clear, and a Korean morphological analyzer is applied bidirectionally to the recognition of Eojeol components. We tested the algorithm on two sentence groups of about 4,500 Eojeols. The space-level recall ratio was 97.3% and the Eojeol-level recall ratio was 93.2%.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.30 no.3
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• pp.23-48
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• 2013

This study compared and analyzed 15 CBMR (Content-based Music Retrieval) systems accessible on the web in terms of DB size and type, query type, access point, input and output type, and search functions, with reviewing features of music information and techniques used for transforming or transcribing of music sources, extracting and segmenting melodies, extracting and indexing features of music, and matching algorithms for CBMR systems. Application of text information retrieval techniques such as inverted indexing, N-gram indexing, Boolean search, truncation, keyword and phrase search, normalization, filtering, browsing, exact matching, similarity measure using edit distance, sorting, etc. to enhancing the CBMR; effort for increasing DB size and usability; and problems in extracting melodies, deleting stop notes in queries, and using solfege as pitch information were found as the results of analysis.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.73-75
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• 2009

본 논문은 영상 처리에 의해 광학렌즈의 먼지 및 이물질의 유무를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 현재 사용되고 있는 비접촉 검사용 비젼 시스템은 마스크 기법을 활용하여 기준 영상에 비해 어느 정도의 잡음이 있는지를 검사한다. 그러나 조명의 정도, 반사 및 이물질의 유형에 따라 검출하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 파란색 LED 광원을 수평축에 설치하여 양각 부분의 에지들을 더욱 강조하는 시스템을 구현하였다. 이물질 검출은 간단한 소벨 에지 마스크를 사용하고 이물질의 크기에 따라 먼지 및 이물질에 대한 판단을 결정하였다. 크기 및 색상이 틀린 렌즈를 사용하여 실험한 결과 일반 영상에서 검출한 것보다 파란색 LED 광원과 영상처리에 의해 잡음 및 이물질을 강건하게 검출하여 렌즈의 자동 검사용 로봇 비젼 시스템에 적용이 가능하다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.8 no.2
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• pp.3-31
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• 1991

A prototype model of intelligent information retrieval system is presented with the definition of intelligent information retrieval. An intelligent information retrieval system for Korean documents was designed, and the system was implemented with Turbo Prolog 2.0 and Turbo Pascal 5.5. The characteristics of the system include natural language interface, user modeling, automatic indexing by case relationship, and multiple retrieval techniques.