본 논문은 단순한 키워드 검색에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 이미지의 코너정보와 그레이스케일 히스토그램 정제를 이용한 영상 검색 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 원하는 이미지의 특정을 추출하는 단계와 추출된 특징을 분석하는 단계, 확보된 정보를 데이터베이스로부터 검색하는 단계, 그 결과 안에서의 그레이스케일 히스토그램 정제 방법으로 다시 재검색하는 단계, 마지막으로 정확한 정보 추출단계를 거치게 된다. 구현 알고리즘은 검색 단계에 있어서 크게 2단계로 나눠진다. 먼저 이미지를 에지로 변환 코너정보를 추출하는 단계, 코너 점의 픽셀을 3*3으로 나누어 RGB중의 픽셀의 합을 하는 단계, 그 코너 값을 데이터베이스와 비교하는 단계, 최대 500개까지의 추출된 이미지를 데이터베이스에 저장되는 단계로 이루어지며 다음 단계는 원 이미지를 그레이스케일로 변환 등질화하는 단계, 히스토그램 정보 획득하는 단계, 8*8 개의 빈으로 나누어 최대 색상정보 값을 추출하는 단계, 그리고 최대 색상정보 영역을 1단계 결과 값과 비교하여 정확한 검색을 얻는 단계로 구성되며 시뮬레이션 결과는 우수한 정확도를 보여 주고 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.472-474
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2004
본 연구는 레거시 시스템의 인터페이스 정보로부터 의미 있는 정보를 파악하여 새로운 시스템에 통합될 수 있도록 하기 위한 기존 레거시 시스템의 인터페이스에 기반한 객체추출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 객체추출 기법은 인터레이스 사용사례 분석 단계, 인터페이스 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등 4단계로 구성되어 있다. 인터페이스 사용사례 분석 단계는 인터페이스 구조, 레거시 시스템과 사용자간의 상호작용 정보를 획득하는 단계이다. 인터페이스 객체분할 단계는 인터페이스 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계이며, 객체구조 모델링 단계는 인터페이스 객체들간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링 하는 단계이다. 마지막으로 객체 모델 통합 단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모델을 유도하는 단계다. 객체추출 기법에 의해 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 레거시 시스템 이해와 레거시 시스템의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 효율성을 극대화할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.245-248
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2004
본 연구는 레거시 시스템의 인터페이스 정보로부터 의미 있는 정보를 파악하여 새로운 시스템에 통합될 수 있도록 하기 위한 기존 레거시 시스템의 인터페이스에 기반한 객체 추출 기법(이하 TEILOR ; Techniques to extract Object based on Interface of Legacy System for Object Reusability)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 TEILOR는 인터페이스 사용사례 분석 단계, 인터페이스 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등 4단계로 구성되어 있다. 인터페이스 사용사례 분석 단계는 인터페이스 구조, 레거시 시스템과 사용자간의 상호작용 정보를 획득하는 단계이다. 인터페이스 객체분할 단계는 인터페이스 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계이며, 객체구조 모델링 단계는 인터페이스 객체들간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링하는 단계이다. 마지막으로 객체 모델 통합 단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모델을 유도하는 단계다. TEILOR에 의해 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 레거시 시스템 이해와 레거시 시스템의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 효율성을 극대화할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.22-24
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2003
레거시 애플리케이션 시스템(이하 LAS: Legacy Application System)은 차세대 비즈니스 시스템들로 통합되어야 하는 가치 있는 자산이다. 이러한 LAS의 이점을 얻기 위해, 레거시 비즈니스 시스템을 역공학적으로 분석할 수 있다. 본 논문은 LAS의 폼으로부터 의미 있는 정보를 파악하여 다음 세대의 시스템에 통합될 수 있도록 객체단위로 분할하여 분석한 다음, 이러한 정보를 이용하여 재사용 및 재공학을 할 수 있도록 하기 위한 역공학적 객체 분석 프로세스(이하 FOAP)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 FOAP는 4단계 즉, 폼 사용사례 분석 단계, 폼 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등으로 구성되어있다. 폼 사용사례 분석 단계는 폼 구조 그리고 LAS와 사용자간의 상호작용 둥의 정보를 획득하는 단계다. 폼 객체분할 단계는 폼 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계다. 객체구조 모델링 단계는 폼 객체들간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링하는 단계다. 마지막으로 객체 모델 통합단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모텔을 유도하는 단계다. FOAP에 의해 결과적으로 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 LAS 이해와 LAS의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 좀 더 용이한 효율성을 제공한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.513-515
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2000
시스템 개발 단계 중 분석 단계는 이후의 설계, 구현 및 유지 보수 단계를 지원하기 위한 가장 중요한 단계로, 이후 단계에 미치는 영향이 크다. 그러므로, 분석단계의 산출물이 정확한지, 산출물간의 일관성을 검증하는 작업이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 비즈니스 업무 개발에 초점을 두어, 사용자의 참여가 이루어지는 단순한 표기법을 사용하는 정보구조 모델링의 분석 단계의 여러 구조도 들간의 일관성 검증 방법을 제시한다. 이로써 분석 단계 중에 범하기 쉬운 오류들을 최소화하여, 정확한 분석 모델을 통한 사용자 만족도가 높은 시스템을 만들 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.677-680
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2004
통상적인 언어 처리의 분석 과정은 전처리, 형태소분석, 품사 태깅, 복합 단위 인식, 구문 분석, 그리고 의미 분석 등의 여러 단계로 이루어진다. 분석의 매 단계에서 중의성(Ambiguity)가 발생하며, 이를 해결하기 위한 노력으로 구문 분석 이전의 분석 단계에서도 정확률(Precision)을 높이기 위해, 어휘(Lexical) 정보, 품사정보 그리고 구문 정보 등을 이용한다. 각 단계에서 고급 정보로서의 구문 정보 이용은 구문분석의 중복성과 분석 지식의 중복성을 야기한다. 또한, 기존의 처리 흐름에서는 각 분석 단계에서의 결과는 최종적인 것으로, 이로 인해 다음 분석 단계에 분석 오류를 전파한다. 본 논문에서는 구문 분석기를 분석 결과의 최종 판단자로 이용할 것을 제안한다. 즉, 구문 분석 전단계의 모든 분석 정보는 구문 분석기에 제공되고, 구문분석기는 상향식 구문분석을 수행하면서 이들 정보들로부터 최종의 그리고 최적의 분석 후보를 결정한다. 이를 위해 구문분석기는 한 문장 단위를 입력 받는 기존의 제한을 따르지 않는다. 제안된 방법은 구문분석 앞 단계에서의 잘못된 정보 제공(예: 문장 분리 오류, 품사 오류, 복합단위 인식 오류 등)으로부터 자유로우며, 이를 통해 분석 실패의 가능성을 최대로 줄인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.580-582
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2015
본 프레임워크의 기본 방향은 [공공서비스를 제공하기 위한 재난안전 정보를 구현하기 위한 5단계로 피해지역에 설치된 정보수집 장치로부터 관측된 데이터와 현장에 대한 신고 정보를 취득함으로써 1단계 현장의 상황을 감시/관측하여 피해 현황을 인지할 수 있는 정보수집체계를 구축하고 수집된 데이터 중에서 오류 데이터를 정제하고 정보 모델링의 분류와 그룹핑을 통한 2단계 상황정보를 유형화한다. 그리고 유형화된 상황정보와 관련된 사건을 대상으로 일련의 규칙이나 상호관계를 파악하는 3단계 패턴 분석 과정을 통하여 4단계 공공서비스 매체별 특성을 고려하여 변환함으로써 대국민과 유관기관에게 재난안전 정보를 전달하는 5단계 공공서비스로 구현한다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.06a
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pp.179-183
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2000
정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자여어질의를 입력 받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주 정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분서단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용하는 것이 성능의 향상을 보였다.
This paper suggests a technique, TELOR(Technique of Object Extraction Based on Legacy System Interface for Improvement of Object Reusability) for reuse and reengineering by analyzing the Legacy System interface to distill the meaningful information from them and disassemble them into object units which are to be integrated into the next generation systems. The TELOR method consists of a 4 steps procedure: 1) the interface use case analysis step, 2) the interface object dividing step, 3) the object structure modeling step, and 4) the object model integration step. In step 1, the interface structure and information about the interaction between the user and the Legacy System are obtained. In step 2, the interface information is divided into semantic fields. In step 3, studies and models the structural and collaborative relationship among interface objects. Finally, in step 4, object model integration step, integrates the models and improves the integrated model at a higher level. The objects integration model created through TELOR provides a more efficient understanding of the Legacy System and how to apply it to next generation systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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