• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.216-219
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• 2003

본 논문은 최소한의 형태소 정보를 이용한 자동 발음열 생성 시스템을 제안한다 일반적으로 발음열 생성 시스템은 입력된 문장에 대하여 형태소 단위로 분석한 다음, 각 형태소와 형태소의 결함 관계를 고려한 음운 규칙을 적용함으로써 상응하는 발음열을 생성한다. 지금까지의 연구는 이러한 발음열 생성시의 형태소 분석에 관하여 그 범위에 관한 연구 없이, 가능한 최대한의 분석을 상정하고 있다. 본 논문은 한국어 음운현상을 체계적인 텍스트 분석을 통하여 모든 형태론적 음운론적인 환경에서 가능한 모든 음운현상을 분류하여 발음열 생성시에 실제로 필요한 형태소 분석의 범위를 규명하는 것을 그 목적으로 한다. 음운 현상을 분석하기 위해 사용한 텍스트 자료로는 어휘가 중복되지 않으면서도 많은 종류의 어휘가 수록된 5만 여 어휘의 연세한국어사전과 2200 여 개의 어미와 조사를 수록한 어미조사사전을 이용하였다. 이와 같이 텍스트를 분석한 결과, 음운현상은 규칙적인 음운 현상과 불규칙적인 음운현상으로 나뉘는데, 이 가운데 형태소 정보가 필요한 형태음운규칙으로는 두 가지가 있으며, 이러한 형태음운규칙을 위한 형태소 분석의 범위로는 세세한 분류를 필요로 하지 않는 최소한의 정보로 가능함을 보인다. 이러한 체계적인 분석을 기반으로 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운규칙과 예외규칙, 그리고 일반음운 규칙으로 구성된다. 본 시스템에 대한 성능 실험은 PBS 1637 어절과 ETRI 텍스트 DB 19만 여 어절을 이용하여 99.9%의 성능결과를 얻었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.77-93
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• 2020

비정형 텍스트 문서를 다중 범주로 분류하는 문제에 있어서, 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 분류 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 기존 문헌과 다르게 본 연구에서는 사전에 범주들의 계층 구조가 정의된 상황에서 계층적 분류 방법과 비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 수자원 분야 기후변화 적응기술과 관련한 논문 분류 데이터와 20NewsGroup 오픈 데이터를 대상으로 계층적/비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 본 연구결과 기존 문헌과 다르게 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 언제나 성능이 우수한 것은 아님을 확인하였다. 계층 구조의 상위/하위 수준에서의 상대적 유사도에 따라서 계층적/비계층적 분류 방법의 성능에 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 상위 수준의 유사도가 하위 수준보다 상대적으로 낮은 경우 상위 수준에서의 오분류 감소로 계층적 분류 방법의 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.41-42
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• 2018

텍스트 문서 영상으로부터 단어를 검출하고, LLAH(locally likely arrangement hashing) 알고리즘을 이용하여 이웃 단어 사이의 기하 관계를 표현하는 특징 벡터를 계산한 후, 특징 벡터를 비교함으로써 텍스트 문서를 효과적으로 인식하거나 검색할 수 있다. 그러나, 이는 문서 내 각 단어가 정확하고 강건하게 검출된다는 전제를 필요로 한다. 본 논문에서는 텍스트 내 각 라인을 검출하고, 각 라인 내에서 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 깊은 신경망(deep neural network)을 이용하여 학습하고 분류함으로써, 보다 카메라와 텍스트 문서 사이의 거리나 방향이 동적으로 변하는 조건에서 각 단어를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 모바일 환경에서 제안된 방법을 구현하였으며, 실험을 통해 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 92.5%의 정확도로 구별할 수 있으며, 이를 통해 동적인 환경에서 단어 검출의 강건성을 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.558-561
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• 2010

컨텍스트폰은 사용자의 주변 상황을 실시간으로 수집하고 시각화하는 휴대전화이며 인간의 여섯 번째 감각 도구로써 신체의 일부가 되고 있다. 이에 따라 사용자에 특화된 상황 인지 기능을 지원하는 모바일 플랫폼 기술이 많이 연구되고 있다. 하지만 모바일 기기간의 상호작용이 아니라 사용자간의 소셜 인터랙션을 지원하는 모바일 플랫폼 연구는 미비하며 감정 등의 고수준 정보는 지원하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 감정을 포함한 다양한 정보들을 지원하는 컨텍스트폰 플랫폼을 이용하여 사용자간의 감정을 공유 할 수 있는 컨텍스트폰에 대해 기술한다. 또한 사용자의 감정을 인식하기 위해 컨텍스트폰 플랫폼은 휴대전화 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴이미지를 수집하고 감정인식기로 전달한다. 감정인식기는 사용자의 얼굴을 특징추출하여 패턴인식에 적용되는 분류분석 알고리즘을 통해 사용자의 감정을 알아내고 컨텍스트 서버를 매개체로 사용자간 감정을 전달하며 모바일 화면에 시각화한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제43권2호
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• pp.273-292
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• 2012

본 연구는 지식 분류의 기호학적 특성을 파악하고 지식 분류의 기호학적 구조가 고전이나 정전에 미치는 영향을 논의한다. 이러한 영향의 흐름이 기호학적 체계의 구조적 측면에서 연유한다는 것을 통하여 인터넷 등 전자매체와 금서의 동일성을 사회 문화적 구조주의 시각에서 논의한다. 또한 기호적 해석이 가능한 구조주의 이론 틀을 빌어 대중매체를 포함한 영상 매체 등의 텍스트를 이해하고 해석할 수 있는 방향으로 기호 체계의 이용을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.62-64
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• 2010

문맥 광고의 의미론적 매칭에서 웹 페이지와 광고의 매칭 정확도는 웹 페이지와 광고의 분류 성능에 종속적이다. 그러나 광고의 짧은 텍스트는 광고 분류 성능을 하락시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는, 광고 분류 성능을 높이기 위하여, 광고 랜딩 페이지를 활용하여 광고 텍스트를 확장시키는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 그 효과를 입증한다. 추가로, 구문론적 매칭과 의미론적 매칭 방법을 적용하여 개발된 문맥 광고 엔진의 프로토타입을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1331-1336
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• 2023

머신러닝을 이용한 텍스트 기반 어류 질병 분류에서 머신러닝 모델의 입력 파라미터가 너무 많은 문제가 존재하지만, 성능의 문제로 임의로 입력 파라미터를 줄일 수 없다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하고자 SHAP 분석 기법을 활용해 넙치 질병 분류에 특화된 입력 파라미터 최적화 방안을 제시한다. 제안한 방법은 SHAP 분석 기법을 적용하여 넙치 질병 문진표에서 추출한 질병 정보의 데이터 전처리와 AutoML을 활용한 머신러닝 모델 평가 과정을 포함한다. 이를 통해 AutoML의 입력 파라미터의 성능을 평가하고, 최적의 입력 파라미터 조합을 도출한다. 본 연구에서 제안 방법은 필요한 입력 파라미터 수를 감소시키면서도 기존의 성능을 유지할 수 있을 것으로 기대되며, 이는 텍스트 기반 넙치 질병 분류의 효율성 및 실용성을 높이는 데 기여할 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.667-674
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• 2004

이미지에서 문자 추출은 영상을 이해하기 위한 가장 기초적이고 중요한 문제이다. 본 논문에서는 문자의 획 특징을 이용하는 통계적인 방법으로 문자 영역을 검증하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 $16\times16$ 크기의 텍스트와 비텍스트 이미지를 웨이블릿(wavelet) 변환하여 문자의 획과 방향성을 표현하는 35차원의 특징을 추출한다. 추출된 특징 중 변별력이 높은 특징만을 선택하여 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 구성한다. 분류기론 이용하여 $16\times16$크기의 윈도우로 검증 영역을 스캔하면서, 각각의 윈도우를 텍스트와 비텍스트로 분류하고 최종적으로 검증 영역의 텍스트 여부를 결정한다. 제안한 방법을 적용함으로써 텍스트와 유사하여 구별하기 어려운 비텍스트 영역을 검증할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-10
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• 2019

빅 데이터에서 텍스트 마이닝은 많은 수의 데이터로부터 많은 특징 추출하기 때문에, 클러스터링 및 분류 과정의 계산 복잡도가 높고 분석결과의 신뢰성이 낮아질 수 있다. 특히 텍스트마이닝 과정을 통해 얻는 Term document matrix는 term과 문서간의 특징들을 표현하고 있지만, 희소행렬 형태를 보이게 된다. 본 논문에서는 탐지모델을 위해 텍스트마이닝에서 개선된 GA(Genetic Algorithm)을 이용한 특징 추출 방법을 설계하였다. TF-IDF는 특징 추출에서 문서와 용어간의 관계를 반영하는데 사용된다. 반복과정을 통해 사전에 미리 결정된 만큼의 특징을 선택한다. 또한 탐지모델의 성능 향상을 위해 sparsity score(희소성 점수)를 사용하였다. 스팸메일 세트의 희소성이 높으면 탐지모델의 성능이 낮아져 최적화된 탐지 모델을 찾기가 어렵다. 우리는 fitness function에서 s(F)를 사용하여 희소성이 낮고 TF-IDF 점수가 높은 탐지모델을 찾았다. 또한 제안된 알고리즘을 텍스트 분류 실험에 적용하여 성능을 검증하였다. 결과적으로, 제안한 알고리즘은 공격 메일 분류에서 좋은 성능(속도와 정확도)을 보여주었다.