• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.253-255
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• 2003

기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.2 s.98
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• pp.115-122
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• 2005

The sub-mage matching problem in which one image contains some part of the other image, has been mostly investigated on natural images. In this paper, we propose two sub-image matching techniques: mesh-based method and correlation-based method, that are efficiently used to match text images. Mesh-based method consists of two stages, box alignment and similarity measurement by extracting the mesh feature from the two images. Correlation-based method determines the similarity using the correlation of the two images based on FFT function. We have applied the two methods to the text verification in a postal automation system and observed that the accuracy of correlation-based method is $92.7\%$ while that of mesh-based method is $90.1\%$.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.57-60
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• 2020

순위다중패턴매칭문제는 길이가 n인 텍스트 T와 패턴들의 집합 P' = {P₁,P₂…,P_k}가 주어졌을 때, P'에 속하는 패턴들과 상대적인 순위가 일치하는 T의 모든 부분문자열들의 위치를 찾는 문제이다. P'에서 가장 짧은 패턴의 길이가 m, 가장 긴 패턴의 길이를 $\bar{m}$, 모든 패턴들의 길이의 합을 M, q개의 연속된 문자들을 q-그램이라 할 때, 기존에 텍스트의 핑거프린트를 이용하여 순위다중패턴매칭문제를 $O(q!+nqlogq+Mlog\bar{m}+nM)$ 시간에 해결하는 알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 텍스트의 핑거프린트를 활용하여 O(max(q!,M,n))개의 스레드를 이용하여 순위다중패턴매칭문제를 평균적으로 $O(\bar{m}+qlogq+n/q!)$ 시간에 해결하는 병렬 구현 방법을 제시한다. 실험 결과, n = 1,000,000, k = 1,000, m = 5, q = 3일 때, 본 논문에서 제시하는 병렬 구현 방법은 기존의 순차 알고리즘보다 약 19.8배 빠르게 수행되었다.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.2
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• pp.33-38
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• 2020

Order preserving matching refers to the problem of reporting substrings of a given text where there exists order isomorphism with the pattern. In this paper, we propose a new algorithm based on filtering and evaluation. The proposed algorithm is simple and easy to implement, and runs in linear time on average. Experimental results show that it works efficiently with real world data.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.519-521
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• 2019

최근 소셜 메신저를 통해 많은 사람들이 의사소통을 주고받음에 따라, 텍스트에서 감정을 파악하는 것이 중요하다. 따라서, 감정이 태깅된 데이터가 필요하다. 하지만, 기존 연구는 감정이 태깅된 데이터의 양이 많지가 않다. 이는 텍스트에서 감정을 파악하는데 성능 저하를 야기할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 단어 매칭 방법과 형태소 매칭 방법을 이용하여 많은 양의 한국어 감정 태깅 데이터셋인 EmoNSMC 를 구축하였다. 구축한 데이터셋은 네이버 영화 감상 리뷰 데이터 (NSMC)에 디스턴트 수퍼비전 방법 (distant supervision) 방법을 적용하여 weak labeling을 진행하였고, 이 과정에서 한국어 감정 어휘 사전 (KTEA) 을 이용하였다. 구축된 데이터셋의 감정 분포 결과, 형태소 매칭 방법을 통해 구축한 데이터셋이 좀 더 감정 분포가 균등한 것을 확인할 수 있었다. 해당 데이터셋은 공개되어 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.10
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• pp.134-142
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• 2006

In this paper, we investigate a Hausdorff distance, which is used for the measurement of image similarity, to see whether it is also effective for document retrieval. The proposed method uses a local crowdedness and a Hausdorff distance to locate text images by determining whether a pair of images scanned at different time comes from the same text or not. To reduce the processing time, which is one of the disadvantages of a Hausdorff distance algorithm, we adopt a local crowdedness for feature point extraction. We apply the proposed method to 190 pairs of the same class and 190 pairs of the different class collected from postal envelop images. The results show that the modified Hausdorff distance proposed in this paper performed well in locating the tort region and calculating the degree of similarity between two images. An improvement of accuracy by 2.7% and 9.0% has been obtained, compared to a binary correlation method and the original Hausdorff distance method, respectively.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.5
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• pp.509-515
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• 2016

Given a text T and a pattern P, the order-preserving pattern matching problem is to find all substrings in T which have the same relative orders as P. The order-preserving pattern matching problem has been studied in terms of finding some patterns affected by relative orders, not by their absolute values. Given a text T and a pattern set $\mathbb{P}$, the order-preserving multiple pattern matching problem is to find all substrings in T which have the same relative orders as any pattern in $\mathbb{P}$. In this paper, we present a hashing-based algorithm for the order-preserving multiple pattern matching problem.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.487-489
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• 2002

기존의 키워드 기반 이미지 검색에서는 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 인간이 주석 형태로 달아주었다. 그러나 이런 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석을 달아놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개념 기반 이미지 검색 시스템을 위한 WordNet의 적용 방안에 대해 연구했다. WordNet은 단언형이 아닌 단어의 의미 즉 synset이 구성 요소라는 특징을 이용해 각각의 이미지에 텍스트 정보 대신 적합한 개념의 Synset번호를 저장한다. 그리고 검색시 개념간의 유사성 측정을 이용해 검색어와 개념적으로 유사한 모든 이미지를 검색하도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.189-196
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• 2006

본 논문은 시맨틱 웹 응용 서비스를 구현함에 있어 필수적으로 요구되는 온톨로지 인스턴스 구축을 효율적으로 처리하는 데 있어 텍스트 처리 기술이 어떤 역할을 수행할 수 있는 가를 $OntoFrame-K^{(R)}$라는 시맨틱 웹 기반 정보 유통 체계에의 적용 사례를 통해 살펴본다. 본 논문에서 소개하는 텍스트 처리 기술은 개체 확인물 통한 개념 사례화, 주제 분야 할당을 통한 메타데이터 확장에, 그리고 인용 정보 추출 및 인용 관계 구축을 통한 객체 관계속성 구축에 적용된다. 개체 확인에서는 메타데이터 비교 잊 병합을 사용하였으며 이를 기반으로 한 수작업 구축을 통해 8,543명의 인력 URI를 확보하였다. 주제 및 분야 할당에서는 색인어와 분야분류명이 매핑된 시소러스 개념어의 매칭을 통해 색인어 별 TF (Term Frequency), 색인어와 매칭된 개념어 별 TF, 색인어와 매칭된 개념어 별 시소러스에서의 깊이, 색인어와 매칭된 개념어 별 개념 패싯, 색인어와 매칭된 각 개념어에 부착된 분야분류명 목록 등 할당을 위한 다양한 자질을 확보 적용하였다. 인용 정보 추출과 인용 관계 구축에서는 객체 URI와 인력 URI를 기반으로 하여 자동 추출된 인용 정보를 반영하는 방식으로 7,237개 문헌으로부터 총 135개의 인용 네트워크 그룹을 자동으로 확보하였다. 본 연구를 통해 제시된 텍스트 처리 기술의 활용 방안이 향후 시맨틱 웹 응용 서비스 및 인프라 구현에서 다각적으로 활용될 수 있기를 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.837-840
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• 2017

각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.