• Title/Summary/Keyword: 텍스트 처리

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Development of an Automatic Hypertext Indexer for Dynamic Information Storage (동적 정보 저장을 위한 자동 하이퍼텍스트 색인 기법의 개발)

  • Yi, Dong-Ae;Jang, Duk-Sung
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.9
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    • pp.2333-2341
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    • 1997
  • The hyperlinks to related nodes should be changed when we insert, or modify an information in a hypertext database. We can find more informations by means of hyperlinks that are based upon hypertext indexes. Therefore, the management of the hypertext indexes is an important component for dynamic information storage. In this paper, we suggest a method to manage the hypertext indexes and to determine hyperlinks automatically by using a dynamic indexer. We also construct index, stopword, and postposition dictionaries, an inverted index file, and a thesaurus to help the dynamic indexer.

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The Effects of multimedia information diaplay on information processing (멀티미디어 정보 제시유형이 정보처리에 미치는 영향)

  • 조경자;한광희
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.31-36
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    • 2000
  • 본 연구에서는 멀티미디어 환경에서 정보 제시 유형이 정보 처리에 어떤 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 초등학교 아동을 대사으로 하여 텍스트와 나래이션을 제시한 조건, 텍스트와 애니매이션을 제시한 조건, 애니매이션과 나래이션을 제시한 조건에 따라 학습정도가 어떻게 달라지는지를 알아보았다. 학습 수행 평가는 학습자료를 보여주고 즉시 검사하였고, 학습한 후 일주일이 지난 후에 지연검사를 하였다. 그 결과 두 검사 모두에서 애니매이션과 나래이션을 제시한 조건이 다른 두 조건에 비해 효율적인 학습 수행 결과를 보였다. 이러한 결과는 아동에게 있어서 단일 매체(텍스트)로 정보를 제시하는 것보다는 다중매체(텍스트, 애니매이션)로 정보를 처리할 수 있도록 제시하는 것이 학습에 효과적임을 보요준다. 또한 이러한 결과는 기존의 이중보호이론과 작용기억이론을 지지해 준다.

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Emotion Classification from Text based on Natural Language Processing (자연어 처리 기반 텍스트 감정 분류 모델)

  • Minju Kim;Hyojeong Jin;Junghoon Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.690-691
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    • 2024
  • 본 논문에서는 특정 서비스군의 소비자 니즈를 신속히 파악하기 위하여 일기와 같은 자연언어 텍스트를 활용한 분류 모델을 개발한다. 목적에 맞는 감정상태군을 정의하여 필수적인 감정들로 통합한 후 주어진 데이터셋에서 해당 감정 컬럼을 추출하여 텍스트 형식을 통일한다. 파이썬의 Keras 라이브러리를 사용하여 임베딩 레이어, LSTM 레이어, 밀집 레이어 등으로 학습 네트워크를 구성한 후 추출된 텍스트로 학습한 결과는 15회의 이포크 수행으로 98%의 정확도에 도달한다.

Image Generation from Korean Dialogue Text via Prompt-based Few-shot Learning (프롬프트 기반 퓨샷 러닝을 통한 한국어 대화형 텍스트 기반 이미지 생성)

  • Eunchan Lee;Sangtae Ahn
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.447-451
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    • 2022
  • 본 논문에서는 사용자가 대화 텍스트 방식의 입력을 주었을 때 이를 키워드 중심으로 변환하여 이미지를 생성해내는 방식을 제안한다. 대화 텍스트란 채팅 등에서 주로 사용하는 형식의 구어체를 말하며 이러한 텍스트 형식은 텍스트 기반 이미지 생성 모델이 적절한 아웃풋 이미지를 생성하기 어렵게 만든다. 이를 해결하기 위해 대화 텍스트를 키워드 중심 텍스트로 바꾸어 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 입력으로 변환하는 과정이 이미지 생성의 질을 높이는 좋은 방안이 될 수 있는데 이러한 태스크에 적합한 학습 데이터는 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 다루기 위한 하나의 방안으로 사전학습된 초대형 언어모델인 KoGPT 모델을 활용하며, 퓨샷 러닝을 통해 적은 양의 직접 제작한 데이터만을 학습시켜 대화 텍스트 기반의 이미지 생성을 구현하는 방법을 제안한다.

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Image Generation based on Text and Sketch with Generative Adversarial Networks (생성적 적대 네트워크를 활용한 텍스트와 스케치 기반 이미지 생성 기법)

  • Lee, Je-Hoon;Lee, Dong-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.293-296
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    • 2018
  • 생성적 적대 네트워크를 활용하여 텍스트, 스케치 등 다양한 자원으로부터 이미지를 생성하기 위한 연구는 활발하게 진행되고 있으며 많은 실용적인 연구가 존재한다. 하지만 기존 연구들은 텍스트나 스케치 등 각 하나의 자원을 통해 이미지를 생성하기 때문에 설명이 부족한 텍스트, 실제 이미지와 상이한 스케치와 같이 자원의 정보가 불완전한 경우에는 제대로 된 이미지를 생성하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점올 극복하기 위해 텍스트와 스케치 두 개의 자원을 동시에 활용하여 이미지를 생성하는 새로운 생성 기법 TS-GAN 을 제안한다. TS-GAN 은 두 단계로 이루어져 있으며 각 단계를 통해 더욱 사실적인 이미지를 생성한다. 본 논문에서 제안한 기법은 컴퓨터 비전 분야에서 많이 활용되는 CUB 데이터세트를 사용하여 이미지 생성 결과의 우수성을 보인다.

Short Text Emotion Recognition based on Complex Keywords (복합색인어 기반 단문텍스트 감정 인식 기법)

  • Han, Ki-Hyun;Lee, Sungyoung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.520-522
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    • 2013
  • 스마트 폰의 확산으로 대화의 개념이 음성에서 텍스트로 확대 되고 있다. 방대하게 누적되고 있는 메신저의 텍스트 데이터로부터 유용한 정보들을 찾아 사용자에게 추천서비스를 제공할 수 있다. 이를 뒷받침 해주기 위해서는 텍스트 감정 인식이 중요하다. 기존에는 PMI기법과 감정키워드를 이용하여 감정을 분류 하였다. 그러나 특정단어로 감정을 분류하기 때문에 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 복합색인어 기반 텍스트 감정 인식 기법을 제안한다. 문장에서 동사와 복합색인어를 추출하여 음운으로 분해한다. 그리고 스트링커널에서 벡터 값을 추출하여 기계학습 알고리즘(SVM)으로 4가지 감정(행복, 슬픔. 화남, 평범)으로 분류하는 방법이다. 동사와 감정에 영향을 주는 색인어를 추출하여 감정을 인식하는 기법으로 실험결과 정확도는 기존에 동사만 사용했을 때 보다 15%향상됨을 보였다.

Development of a Korean-English Text-to-Speech Application for Android Supporting Language Study and Book Reading (어학 공부와 전자책 읽기 기능을 제공하는 안드로이드용 한영 텍스트-음성 변환 애플리케이션 개발)

  • Yu, Miyeon;Kim, Suji;Kim, Somin;Lee, Ki Yong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.1490-1492
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    • 2013
  • 최근 들어 스마트폰과 같은 휴대용 장치에 안드로이드 운영체제가 널리 탑재되면서, 안드로이드용 애플리케이션이 활발히 개발되고 있다. 본 논문에서는 텍스트를 음성으로 변환하는 안드로이드용 TTS(Text-to-Speech) 애플리케이션을 개발한다. 기존의 유사 TTS 애플리케이션들과 달리, 본 논문에서 개발한 애플리케이션은 사용자가 직접 입력한 임의의 텍스트를 음성으로 읽어주는 기능과 미리 저장되어 있는 전자책을 불러와 음성으로 읽어주는 기능을 모두 제공한다. 또한 한글과 영어를 모두 지원하기 때문에, 한글 텍스트와 영어 텍스트를 모두 사용할 수 있다. 따라서 본 애플리케이션은 여러 사용자에 의해 다양한 용도로 사용될 수 있다.

An Android based Contextphone to aware Human Emotion (인간의 감정을 인지하는 안드로이드 기반 컨텍스트폰)

  • Ryu, Yunji;Kim, Sangwook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.04a
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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.

A Study on Preprocessing Image Text Using Yolov4 in OCR System (OCR 시스템에서 YOLOv4를 활용한 텍스트 이미지 전처리 연구)

  • Kim, Ha-Yoon;Yu, Sang-Yin;Ju, Hye-gyeong;Choi, Yeo-jin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.964-966
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    • 2022
  • 본 연구는 유료 OCR 서비스를 이용하여 야외 촬영 이미지의 텍스트를 검출하는 프로젝트에서 야외 촬영 텍스트를 학습시킨 Yolov4 모델을 통한 전처리 작업을 제안한다. 텍스트 감지를 통한 이미지 텍스트 전처리 진행은 불필요한 OCR 실행을 줄여 리소스를 절약하고 유료 서비스의 경우 비용 절감 효과까지 도모할 수 있다는 장점이 있다.

A Study on the Reproduction of Korean Painting through Text Prompt Estimation for Generative AI Models (생성 AI 모델을 위한 텍스트 프롬프트 추정 기반 한국화 재생성에 대한 연구)

  • Sung-Won Moon;Jiwon Lee;Dowon Nam
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.432-433
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    • 2023
  • 스테이블 디퓨전(Stable diffusion)과 같은 텍스트 프롬프트 입력 기반 이미지 생성 AI 기술의 발전으로 원하는 형태의 고품질 이미지를 누구나 손쉽게 생성가능할 것으로 기대하였으나 대부분의 경우 원하는 이미지를 얻기 위해서는 텍스트 프롬프트를 정교하게 조정해가며 많은 실패를 겪어야만 한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 클립 인터로게이터(CLIP Interrogator)와 같은 유사 이미지를 재생성하기 위한 텍스트 프롬프트 추정 기술이 개발되었으며 몇몇 이미지에 대해 뛰어난 결과를 보였다. 본 논문에서는 이러한 텍스트 프롬프트 추정 기술의 활용이 한국화를 재생성할 수 있는지 실험을 통해 가능성을 확인하고 향후 한국화 재생성을 위한 연구 방향을 제안하고자 한다.