• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.15-18
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• 2006

비디오를 내용 별로 분할하기 위한 최소 단위는 비디오의 샷이다. 따라서 비디오 내용 정보를 분석함에 있어서 비디오의 샷 경계 검출은 필수적인 과정이다. 이러한 샷 전환 과정은 급격한 샷 전환 과정과 점진적인 샷 전환 과정으로 구분할 수 있다. 점진적인 샷 전환 과정의 경우 전환 과정이 여러 프레임들에 걸쳐 발생되는 관계로 점진적인 샷 전환 과정을 검출하기 위하여, 기존 샷 경계 검출 알고리즘은 일정 간격을 슬라이딩한 윈도우 프레임들 간의 차이를 비교하는 방식을 이용하였다. 기존 슬라이딩 윈도우 방법은 점전적인 샷 전환 과정을 검출하기 위하여 고정된 크기의 윈도우 하나만을 이용하였다. 이 경우, 슬라이딩 윈도우의 길이가 점진적인 샷 전환 과정에 비해 짧으면, 샷 전환을 검출하지 못 한다. 슬라이딩 윈도우의 길이가 샷의 길이보다 길면 샷을 점진적인 샷 전환으로 검출하는 오류가 발생된다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 서로 다른 크기의 다수의 슬라이딩 윈도우들과 적응적 경계치를 적용한 샷 경계 검출 방법을 제안한다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.23 no.3
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• pp.276-285
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• 2003

In the earlier study, Park (2002) described the process of student' conceptual change as a successive refinement and articulation of their conceptual framework. In this study, the process of conceptual change for three university students were analyzed more in depth. As results, six types of conceptual change through successive refinement and articulation were observed: (1) original conception was elaborated in detail, (2) conception was differentiated according to the context, (3) some conceptions were re-explained theoretically after construction it based on experimental data, (4) non-coherent conceptions in the early stage get to have coherency in the later stage, (5) model of explanation gets to be complicated by excluding ideal conditions, (6) qualitative explanations were changed into quantitative ones.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.111-117
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• 1998

자연어 처리 응용 분야에서 다양하게 이용할 수 있는 용어들을 자동적으로 획득하고, 나아가 이 과정을 점진적으로 반복하여 수행함으로써 획득할 수 있는 용어의 수를 증가 시키고 그 용어들 간의 의미적 관계도 얻을 수 있다. 점진적인 용어 획득을 위하여 용어의 형태에 변이 규칙을 적용하여 새로운 용어를 획득하는 과정을 반복한다. 우리는 변이의 종류를 단어간의 변이 뿐만 아니라 단어 내의 변이 그리고 이 둘을 결합한 복합 변이로까지 확장하여 새로운 용어 획득 과정을 더욱 다양화하는 기법을 제시한다. 실험은 확장된 변이 규칙으로부터 얻은 용어들 중에서 기존의 단어간의 변이로부터 획득한 용어들의 비율이 전체의 38.6%라는 사실로부터 변이의 종류 및 규칙의 확장이 획득할 수 있는 용어들의 수를 증가 시킬 수 있다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.1031-1034
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• 2003

XML은 통합된 데이터 모델을 지원하기 위한 언어로, 특정 분야의 데이터에 대한 친환 및 통합의 필요성이 증대되어지고 있다. 일반적으로 데이터 교환은 다양한 공급자에 의해 독립적으로 운용 및 서비스됨으로서 개별적으로 데이터를 수집해야 하며 재배포 과정 또한 어렵다. 따라서 데이터 재배포 과정을 간소화하고 데이터 교환의 최적화를 위해 데이터 통합을 위한 재구성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 특정 분야의 유사한 구조로 구성된 여러 문서를 입력받아 하나의 통합된 문서로 재구성할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 색인기법을 기반으로 추출된 정보를 하나의 문서로 매핑하기 위해 데이터 사전을 선계하고, 하나의 통합된 문서를 점진적인 과정을 통하여 재구성한다 따라서 재구성된 문서는 재배포 과정을 간소화할 수 있으며, 데이터 교환의 최적화는 물론 전자문서교환(EDI)에 있어서 정보교환 능력을 증가시킬 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.4
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• pp.91-99
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• 2006

The incremental parsing technique plays an important role in language-based environment which allows the incremental construction of a program. It improves the performance of a system by reanalyzing only the changed part of a program. The conventional incremental parsing uses the stack data structure in order to store the parsing information. In this paper, we suggest a threaded tree construction algorithm which parse by adding the threaded node address instead of using a stack data structure. We also suggest an incremental threaded tree construction which has incremental parsing process of five steps using the constructed threaded tree.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.248-251
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• 2020

전 반도체 제조 및 검사 공정 과정을 자동화하는 스마트 팩토리의 실현에 있어 제품 검수를 위한 검사 장비는 필수적이다. 하지만 딥 러닝 모델 학습을 위한 데이터 처리 과정에서 엔지니어가 전체 웨이퍼 영상에 대하여 결함 항목 라벨을 매칭하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 소량의 라벨 (labeled) 데이터와 나머지 라벨이 없는 (unlabeled) 데이터를 적절히 활용해야 한다. 또한, 웨이퍼 영상에서 결함이 발생하는 빈도가 결함 종류별로 크게 차이가 나기 때문에 빈도가 적은 (minor) 결함은 잡음처럼 취급되어 올바른 분류가 되지 않는다. 본 논문에서는 소량의 라벨 데이터와 대량의 라벨이 없는 데이터를 동시에 활용하면서 결함 사이의 발생 빈도 불균등 문제를 해결하는 점진적 데이터 평준화 (progressive pseudo-labeling balancer)를 제안한다. 점진적 데이터 평준화를 이용해 분류 네트워크를 학습시키는 경우, 기존의 테스트 정확도인 71.19%에서 6.07%-p 상승한 77.26%로 약 40%의 라벨 데이터가 추가된 것과 같은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.581-584
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• 2009

본 논문에서는 시간의 축에 따라 점진적으로 확산되는 정보 네트워크를 효과적으로 표현할 수 있는 시각화 도구를 소개하고자 한다. 이것은 기존의 정적인 데이터에 대한 정적인 시각화 결과물을 제시하는 시각화 도구들과는 달리, 시간의 축에 따라 동적으로 성장하는 데이터를 효과적으로 표현할 수 있다는데 그 차이가 있다. 이를 위해 그래프 기반의 정보 확산 네트워크 모델을 정의 하고, 이 그래프에 시간의 축에 따른 데이터의 성장을 반영하여, 정보 확산 과정을 시각화 할 수 있는 도구를 제작하였다. 결론적으로, 본 논문에서 제시하는 도구는 시간의 축에 따라 점진적으로 성장하는 정보 네트워크의 성장 과정을 시각화함으로 해서, 복잡하게 엉켜 있는 정보들이 어떻게 확산되며, 어떤 모양으로 생겼는지, 또 어떻게 진화하는가에 대한 시각적 재현을 통해 정보 확산 네트워크의 속성을 이해하는데 도움을 줄 수 있는 새로운 시각화 도구를 제시했다는데 그 의미가 있다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.3_4
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• pp.168-185
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• 2003

This paper presents a progressive algorithm that not only can narrow down the search domain in the course of face identification but also can fast reconstruct various 3D objects from a sketch drawing. The sketch drawing, edge-vertex graph without hidden line removal, which serves as input for reconstruction process, is obtained from an inaccurate freehand sketch of a 3D wireframe object. The algorithm is executed in two stages. In the face identification stage, we generate and classify potential faces into implausible, basis, and minimal faces by using geometrical and topological constraints to reduce search space. The proposed algorithm searches the space of minimal faces only to identify actual faces of an object fast. In the object reconstruction stage, we progressively calculate a 3D structure by optimizing the coordinates of vertices of an object according to the sketch order of faces. The progressive method reconstructs the most plausible 3D object quickly by applying 3D constraints that are derived from the relationship between the object and the sketch drawing in the optimization process. Furthermore, it allows the designer to change viewpoint during sketching. The progressive reconstruction algorithm is discussed, and examples from a working implementation are given.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.957-960
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• 2000

프로그래밍 환경이 단순구조 편집환경에서 보다 복잡한 환경으로 진보되고, 언어 기반 편집 환경의 비중이 확대되면서 속성 문법의 점진적 평가의 이용이 효과적이다. 점진적 평가는 새로운 속성 트리가 기존의 속성 트리와 정확히 비교되어 기존 속성 트리를 사용하여 새로운 속성 트리를 구성한다. 본 논문에서는 Carle의 알고리즘을 분석하고 새로운 점진적 평가 알고리즘으로 재구성한다. 특히, 새로운 속성 트리 $d'_{copy}$의 생성 과정과, 최적화된 속성트리의 새로운 점진적 평가 알고리즘을 추가한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.401-403
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• 1998

점진적 파싱 알고리즘은 사용자 중심의 시스템 구현을 위한 핵심적인 기술의 하나이다. 오늘날 속성문법에서 사용되는 트리에는 노드에 파스서 상태와 심볼외에 평가된 속성 정보가 포함되므로 이 정보를 재사용하는 것이 바람직하다. 따라서 효율적인 점진적 파서는 파스트리상에서 생성된 노드를 효율적으로 재사용 할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이전의 파싱과정에서 생성된 노드를 효율적으로 재사용할 수 있는 쓰레드 트리를 기반으로 한 점진적 파싱 알고리즘을 제안하였다. 이전에 생성된 파스결과를 쓰레드 트리로 보관하고 이를 이용하여 효율적으로 노드를 재사용할 수 있도록 하였다. 제안된 알고리즘은 LR 기반의 파싱 방법에서 확장형 파싱표와 쓰레드 트리를 이용해 생성된 트리의 노드를 효율적으로 유지할 수 있다. 본 연구에서 제시된 알고리즘은 구문분석이 필요한 대화식 환경에서 효율적으로 사용될 수 있다.