• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.937-940
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• 2020

본 논문은 AI 기술을 기반으로 텍스트 스크립트를 자동으로 인식하고 영상 합성 기술을 응용하여 텍스트 정보를 시각화하는 AI 아나운서 소프트웨어 연구에 대하여 기술한다. 기존의 AI 기반 영상 정보 전달 서비스인 AI 앵커는 텍스트를 인식하여 영상을 합성하는데 오랜 시간이 필요하였으며, 특정 인물 이미지로만 영상 합성이 가능했기 때문에 그 용도가 제한적이었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 Tacotron 으로 새로운 음성을 학습 및 합성하여, LRW 데이터셋으로 학습된 모델을 사용하여 자연스러운 영상 합성 체계를 구축한다. 단순한 얼굴 이미지의 합성을 개선하고 다채로운 이미지 제작을 위한 과정을 간략화하여 다양한 비대면 영상 정보 제공 환경을 구성할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.694-695
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• 2023

최근 ChatGPT 를 각 분야에 활용하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. ChatGPT 는 최신 자연어 처리 모델로, 텍스트를 통해 입출력을 진행한다. 본 논문에서는 이러한 ChatGPT 를 활용하여 영상을 효과적으로 요약할 수 있는 새로운 접근 방식을 제시한다. STT 기술을 사용하여 영상의 자막에 대한 텍스트 파일을 추출하고 이를 ChatGPT 로 요약한다. 최종적으로 기존 텍스트와의 유사도 분석을 통해 유사도가 높은 부분을 선택하여 영상을 편집하고 요약한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.2
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• pp.139-149
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• 2020

New platform governments will play a role to pull intelligent information technology to drive new ecological government innovation and sustainable development in which the government and people work together. On this, in order to establish the platform of the platform government, we will look at recent research trends and lay the foundation for future policy directions and research bases. using Text Mining method, and went through Topic modeling for the collected text data and network analysis was conducted. According to the result, based on latent topic, the stronger the connection center, the weaker the relationship. Through this study, we hope that discussions will take place in a variety of ways to improve the understanding of the supply and demand approach of Korea's platform government and implement appropriate change management methods such as service public base and service provision in accordance with the value and potential topics of platform government.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.24 no.1
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• pp.121-137
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• 2019

De-identification is a method by which the remaining information can not be referred to a specific individual by removing the personal information from the data set. As a result, de-identification can lower the exposure risk of personal information that may occur in the process of collecting, processing, storing and distributing information. Although there have been many studies in de-identification algorithms, protection models, and etc., most of them are limited to structured data, and there are relatively few considerations on de-identification of unstructured data. Especially, in the medical field where the unstructured text is frequently used, many people simply remove all personally identifiable information in order to lower the exposure risk of personal information, while admitting the fact that the data utility is lowered accordingly. This study proposes a new method to perform de-identification by applying the k-anonymity protection model targeting unstructured text in the medical field in which de-identification is mandatory because privacy protection issues are more critical in comparison to other fields. Also, the goal of this study is to propose a new utility metric so that people can comprehend de-identified data set utility intuitively. Therefore, if the result of this research is applied to various industrial fields where unstructured text is used, we expect that we can increase the utility of the unstructured text which contains personal information.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.6 no.4
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• pp.181-193
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• 2003

The purpose of this study was to find effects of hypertext structure and self-direction on learning performance. To reach the goal, we got 69 H highschool students and tested self-direction we treat hypertext program to them. The results found were that hypertext style(non-structure, structure) didn't effect on academic achievement but did effect 1earner's self direction. Also, we found interactive effect of hypertext structure and self-direction on academic achievement. Following studies have limits verified learning effect, because this studies are carried out in short-term research. Further studies need the study of effect of hypertext structure and self-direction on academic achievement for a long-term research. Also, further studies should accomplish the study considering learner characteristics besides self-direction and will need succeeding studies including various learning contents besides computer general curriculum.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.409-410
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• 2019

본 논문에서는 국내 갑상선암의 연구 동향을 파악하기 위해 텍스트 중심의 접근법을 제안한다. 국내 갑상선암은 2000년대에 들어서며 발생이 급증하여 과잉진단의 논란을 불러일으켰으나, 다양한 분야의 자정 노력으로 수술 환자수가 크게 줄었다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기술을 사용하여 디비피아에 등록되어 있는 갑상선암 관련 논문의 키워드와 초록을 수집하여 분석하였다. 1980년대는 대부분의 사례보고가 있었고 1990년대에 들어서면서 검진을 통한 조기 진단의 내용이 자주 나타났다. 2000년대에는 여러 장비들을 활용한 검사방법과 미세한 암의 발견에 대한 논의가 증가하였음을 확인 할 수 있었다. 2010년대에 들어서는 환자의 삶의 질에 대한 연구가 많이 이루어졌다. 지난 수십 년 동안 갑상선 암 연구 주제에 대해 뚜렷한 변화가 나타났으며, 향후 연구의 기초자료로 활용될 수 있으리라 기대된다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.28 no.4
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• pp.549-566
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• 2022

Recently, artificial intelligence (AI) technology has progressed rapidly, and industries using this technology are significantly increasing. Further, analysis research using text mining, which is an application of artificial intelligence, is being actively developed in the field of social science research. About 125 laws, including joint laws, have been enacted under the Ministry of Oceans and Fisheries in various sectors including marine environment, fisheries, ships, fishing villages, ports, etc. Research on the laws under the Ministry of Oceans and Fisheries has been progressively conducted, and is steadily increasing quantitatively. In this study, the domestic research trends were analyzed through text mining, targeting the research papers related to laws of the Ministry of Oceans and Fisheries. As part of this research method, first, topic modeling which is a type of text mining was performed to identify potential topics. Second, co-occurrence network analysis was performed, focusing on the keywords in the research papers dealing with specific laws to derive the key themes covered. Finally, author network analysis was performed to explore social networks among authors. The results showed that key topics have been changed by period, and subjects were explored by targeting Ship Safety Law, Marine Environment Management Law, Fisheries Law, etc. Furthermore, in this study, core researchers were selected based on author network analysis, and the tendency for joint research performed by authors was identified. Through this study, changes in the topics for research related to the laws of the Ministry of Oceans and Fisheries were identified up to date, and it is expected that future research topics will be further diversified, and there will be growth of quantitative and qualitative research in the field of oceans and fisheries.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1998.08a
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• pp.243-246
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• 1998

텍스트 자동분석을 통해 얻어진 통계적인 용어연관성은 정보검색 및 언어 처리와 관련된 여러 분야에서 폭넓게 이용되고 있다. 용어연관성을 구하기 위한 연관계수는 여러 가지가 있지만 적용분야에 관계없이 유사계수 공식이나 상호정보량 공식이 주류를 차지하고 있다. 이런 공식들은 그 통계적 특성이 서로 다르기 때문에 알맞은 적용분야를 파악할 필요가 있다. 이 연구에서는 필요 연관계수 공식의 특성을 이론적으로 파악하였고, 실험으로 검증하기 위하여 240만 어절 분량의 실험용 한국어 신문기사 데이터베이스를 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.328-332
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• 1998

인간의 정보전달 방식이 텍스트와 같은 단일 미디어 중심에서 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등의 멀티미디어 중심으로 바뀌어 감에 따라 멀티미디어 응용에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나, 멀티미디어 응용의 대표적 갈래인 VOD(Video On Demand) 시스템은 그 특성 및 구조에 대해 축적된 연구가 많은 반면, NOD(News On Demand) 시스템은 그 연구가 거의 없는 실정이다. 이 점에 착안하여 본 논문에서는 NOD 데이터 및 시스템의 특성을 우선적으로 살펴보고, 아울러 NOD 시스템 전체에 대한 구조를 제시함으로써 NOD 시스템에 대한 이해를 돕고자 한다. 뿐만 아니라, 차등적인 QoS를 제공함으로써 여러 가지 비정상적인 상황에 대처하는 서버의 능력을 높이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.234-237
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• 2000

멀티미디어 데이터를 다루는 기술이 급격하게 발전함에 따라 멀티미디어 데이터베이스를 운용함에 있어서 사용자의 효율적인 검색을 지원하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로로 압축된 뉴스 영상에서 내용기반 검색을 위한 효율적인 텍스트 프레임 추출방법을 제시한다. 제시하는 방법은 문자가 있는 프레임을 탐색하는 데 있어서 압축된 데이터에 최소한의 복호화만을 함으로써 탐색시간을 줄이고, 뉴스 영상에서의 문자의 특성을 고려하여 중복 추출을 줄이고 시간을 단축한다.