• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.39-42
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• 2002

본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.128-130
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• 2000

인터넷의 발전으로 온라인 문서들의 양이 급증하여 문서의 자동 분류 기술의 중요성이 증대되고 있다. 문서를 미리 정의된 카테고리로 분류할 때 카테고리는 평면구조보다 계층구조를 갖도록 하는 것이 사용자의 측면에서 볼 때 훨씬 더 자연스럽다. 본 논문에서는 계층구조 카테고리를 가지는 문서를 분류하는 방법을 연구하고 실제 20개의 유스넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 여기서 사용한 알고리즘은 하이퍼링크 정보를 이용하여 웹 문서분류를 목적으로 개발된 IBM의 TAPER(taxonomy and path enhanced retrieval system) 알고리즘을 변형한 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.247-249
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• 2003

임베디드 시스템을 위한 가상기계 기술은 모바일 디바이스와 디지털 TV등의 다운로드 솔루션에 꼭 필요한 소프트웨어 기술이다. 현재 EVM(Embedded Virtual Machine)이라 명명되어진 임베디드 시스템을 위한 가상기계에 대한 연구가 진행 중이며, EVM의 중간 언어로 SIL(Standard Intermediate Language)이 설계되었다. 본 논문에서는 임베디드 시스템을 위한 가상기계의 표준 중간 언어로서 SIL의 완벽성을 증명한다. 기존에 이미 널리 사용되고 있는 가상기계 코드를 SIL 카테고리에 매핑시킴으로써 구조적으로 SIL의 완벽성을 증명한다. SIL은 표준 중간 언어로서의 요구 사항을 갖추고 있으며 6개의 메인 카테고리와 16개의 서브 카테고리로 나누어진다. Oolong과 .NET IL등 기존의 가상기계 코드들의 카테고리는 SIL카테고리에 매핑된다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.257-263
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• 2005

초기에 하나의 상품 카테고리만을 다루던 전자상거래 사이트들이 브랜드 확립 후에 다른 상품 카테고리까지 확대해 나가는 모습을 많이 보아왔다. 고객이 아직 방문하지 않은 신규 상품 카테고리의 상품에 대하여 기존 상품 카테고리에서 만들어진 사용자 프로파일을 활용하여 개인화된 추천을 할 수 있다면, 고객이 다양한 상품 카테고리를 방문하도록 유도할 수 있을 것이다. 하지만 일반적으로 전자상거래 사이트에서는 상품 카테고리별로 사용자의 선호도를 파악하여 개인화된 추천을 수행하기 때문에, 해당 카테고리 내 상품의 구매나 방문 기록이 없다면 개인화된 추천을 수행하기가 어렵다 . 본 논문에서는 협업 필터링을 통해 신규 상품카테고리 내의 상품을 추천하기 어려운 고객들을 대상으로 기존의 사용자 선호도 데이터를 활용하여 신규 상품 카테고리 내의 상품을 추천하는 방안의 타당성을 살펴보도록 한다. 즉, 기존 사용자의 특정상품 카테고리 선호도 데이터를 통해 사용자간 유산도를 계산하고, 이를 추천하려는 타 상품 카테고리 내의 상품들에 대한 예측 선호도 계산에 활용 타당성을 살펴본다. 이를 실증적으로 검토하기 위해서, Yes24 사이트의 서적, 음반, DVD 3개의카테고리 내의 상품을 방문한 웹 패널 데이터를 이용하여 타당성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 동일 상품 카테고리 내의 선호도 정보를 가지고 현업 필터링을 수행하는 것보다는 추천 성과가 낮았지만 활용할만한 추천 성과를 보였으며, 활용하는 상품 카테고리와 예측하는 상품 카테고리별로 추천성과가 상이했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.646-648
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• 2004

기계학습의 군집화(clustering) 기법은 예제들 간의 유사성에 근거하여 주어진 예제들을 무리 짓는 방법이다. 준감독(semi-supervised) 군집화는 카테고리가 부여된(labeled) 소수의 예제들을 적극적으로 활용하여 군집형태가 보다 자연스럽게 형성되도록 유도하는 군집화 방법이다. 준감독 군집화 문제에서 예제에 카테고리를 부여하는 작업은 현실적으로 극히 제한적이거나 카테고리를 부여하는데 소요되는 비용이 상당하므로, 제한된 자원 내에서 군집화에 효용성이 높을 예제들을 선정하여 카테고리를 부여하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기존 연구에서 능동적 학습의 초기 훈련예제 선정을 위해 제안된 군집기반 훈련예제 선정 방법을 준감독 군집화에 적용하여 군집 결과의 질을 향상시키고자 한다. 군집화를 이용한 예제 선정 방법은 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 가정하에 전체 예제를 활용하여 선정하고자 하는 예제 수만큼 군집을 생성 한 후. 각 군집의 중심점에 가장 가까운 예제들을 대표 예제로 선정하여 훈련 집합을 구성하는 방법이다 본 논문에서는 문서를 대상으로 하는 준감독 군집화 실험을 통해, 카테고리를 부여할 예제를 임의로 선정한 경우에 비해 군집화를 이용한 훈련 예제들로 준감독 군집화를 수행한 경우가 보다 좋은 군집을 형성함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.130-131
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• 2014

시맨틱 웹은 1998년 웹의 창시자인 Tim Berners Lee가 제안을 한 웹 기술로써 인간의 언어를 이해하고 인간과 쉽게 의사소통이 가능한 네트워크를 말한다. 즉 컴퓨터 스스로 웹에 연결된 정보의 의미를 인식하고 사용자가 필요로 하는 정보를 검색하며 검색된 정보에서 지식을 유추할 수 있는 기능을 제공하는 지능형 웹 환경이다. 이런 시맨틱 웹 개념을 적용한 사례로는 네이버 시맨틱 웹 영화검색 이있다. 본 논문에서는 네이버 시맨틱 웹 영화검색 시스템을 벤치마킹한 도서검색 서비스 설계를 제안하고자 한다. 본 도서검색 서비스는 온톨로지 개념을 적용하여 도서와 관련된 검색 카테고리를 설정하며, 간단한 시나리오는 다음과 같다. 한 권의 책을 검색하면 해당 책과 연관된 첫 번째 카테고리로 출판사, 제작한 년도, 저자, 장르, 관련 검색 도서 등의 데이터들이 상단에 제시된다. 제시된 카테고리에서 임의의 항목을 선택하면 그 하단 공백에 선택된 항목과 연관된 카테고리에 해당하는 항목들이 제시된다. 예를 들어, 출판사를 선택한다면 해당 출판사에서 출간된 도서들이 하단 공백에 열거가 되고 상단 두 번째 카테고리에 원작국가, 저자 관련 책, 수상정보, 공동 집필자, 책을 원작으로 확장된 컨텐츠 등 또 다른 카테고리가 우측으로 생성이 되며 선택을 할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 웹 기반 도서검색 서비스는 사용자가 검색하고자 하는 정보를 보다 효율적이고 사용자 중심에서 제공할 수 있다고 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.17-27
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• 2012

여러 오픈마켓에서 판매자가 동일한 상품을 등록할 시에 각 오픈마켓마다 다른 기준으로 제공되는 카테고리로 인하여 카테고리 선정에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 판매자가 오픈마켓에서 상품 등록 시 다른 오픈마켓에서 기 판매하고 있는 상품의 카테고리와 의미적으로 가장 연관성이 높은 카테고리를 추천하는 방법을 제안한다. 이때 입력받은 카테고리를 의미 분석하는 방법으로 형태소 분석, Wiki 낱말사전, WordNet, Google 번역 서비스를 사용하여 추출된 색인어로 카테고리를 검색한 후, 의미적 연관성 측정을 통하여 가장 의미가 비슷한 카테고리를 추천하는 방법이다. 실험 결과로 색인어 기반의 검색방법 보다 제안하는 의미분석 검색방법이 정확한 검색결과를 보여주어 시스템의 신뢰도를 향상시켰으며, 카테고리를 선택하는데 드는 시간비용을 절감해주는 것을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.77-92
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• 2014

텍스트에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위해, 이들 문서는 정해진 기준에 따라 카테고리로 분류되어 제공되고 있다. 과거에는 카테고리 분류 작업이 수작업으로 수행되었지만, 문서 작성자에게 분류를 맡기는 경우 분류 정확성을 보장할 수 없고 관리자가 모든 분류를 담당하는 경우 많은 시간과 비용이 소요된다는 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 카테고리를 자동으로 식별할 수 있는 문서 분류 기법에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 하지만 대부분의 문서 분류 기법은 각 문서가 하나의 카테고리에만 속하는 경우를 가정하고 있기 때문에, 하나의 문서가 다양한 주제를 갖는 실제 상황과 부합하지 않는다는 한계를 갖는다. 이를 보완하기 위해 최근 문서의 다중 카테고리 식별을 위한 연구가 일부 수행되었으나, 이들 연구는 대부분 이미 다중 카테고리가 부여되어 있는 문서에 대한 학습을 통해 분류 규칙을 생성하므로 단일 카테고리만 부여되어 있는 기존 문서의 다중 카테고리 식별에는 적용할 수 없다는 제약을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 이러한 제약을 극복하기 위해, 카테고리, 토픽, 문서간 관계 분석을 통해 단일 카테고리를 갖는 문서로부터 추가 주제를 발굴하여 이를 다중 카테고리로 자동 확장시킬 수 있는 방법론을 제안하였다. 실험 결과 원 카테고리가 식별된 총 24,000건의 문서 중 23,089건에 대해 카테고리를 확장시킬 수 있었다. 또한 정확도 분석에서 카테고리의 특성에 따라 카테고리 분류 정확도가 상이하게 나타나는 현상을 발견하였다. 본 연구는 단일 카테고리로 분류된 문서에 대해 다중 카테고리를 추가로 식별하여 부여함으로써, 규칙 학습 과정에서 다중 카테고리가 부여된 문서를 필요로 하는 기존 다중 카테고리 문서 분류 알고리즘의 활용성을 매우 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제26권4호
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• pp.21-26
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• 2003

새로 개발된 다기능 위.십이지장관 코일 카테타의 유용성을 체외실험을 통하여 평가하고자 한다. 위.십이지장 코일 카테타는 전체길이가 150 cm되게 하여 두께 0.3 mm의 스테인레스 세선을 내경 1.3 mm 코일스프링으로 만들고 폴리에틸렌계의 열수축 튜브를 피복하였다. 카테타의 원위부 끝에서 2 0cm 지점까지 금 표식자 7개를 부착하여 방사선 투시상 길이 측정이 가능하게 하였으며, 원위부 7cm, 13 cm, 19 cm 지점에 조영제 분사가 가능하도록 측부 분사구를 제작하였다. 기존의 5 Fr. 혈관용 카테타와 새롭게 제작된 코일 카테타를 대상으로 방사선 불투과도와 조영제 분사능력을 평가하였다. 방사선 불투과도는 필름농도를 비교하였고, 조영제 분사능력은 아크릴을 이용하여 4개의 함을 제작하고 그 내부에 카테타를 위치시킨 후 자동주입기를 이용하여 생리식염수를 주입하여 카테타 내부에 안내철사를 삽입했을 경우와 하지 않았을 경우에서의 조영제 분사율을 측정하였다. 방사선 불투과도는 5 Fr. 혈관용 카테타에서 0.51, 새롭게 제작된 코일 카테타는 0.31이 측정되었고, 조영제 분사량은 5 Fr. 혈관용 카테타는 안내철사를 삽입한 경우와 삽입하지 않은 경우 동일하게 원위부에서만 99.5%분사하였다. 코일 카테타는 안내철사를 삽입한 경우 원위부로부터 각각 1.17%, 18.8%, 41.8%, 38.2%가 분사되었고 안내철사를 삽입하지 않았을 경우 원위부로부터 각각 19.5%, 32.6%, 27.7%, 20.3%가 분사되었다. 새로 개발된 위.십이지장 카테타는 기존의 카테타와 비교하여 방사선 투시상 확인이 용이하여 길이측정이 쉽고, 조영제 분사능력이 우수하여 위.십이지장의 중재시술시 유용하게 사용될 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.91-93
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• 2020

일상의 데이터를 감성 분석에 사용할 때, 데이터 개수가 부족하거나 불균형한 문제가 발생한다. 이에 대해, 본 논문은 데이터 수집 카테고리를 확장하는 방법으로 기존의 문제들을 해결한다. 나아가 확장된 카테고리로 수집한 데이터를 이용해 감성 분석 모델을 만들고, 해당 카테고리에 속하는 타겟 제품에 대한 감성 분석을 시도한다.