• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.163-165
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• 2005

본 논문에서는 GSM/DCS/USPCS 대역에서 사용할 수 있는 PIFA 형태의 내장형 안테나를 설계하고 이를 제작하였다. 이 안테나는 제한된 공간에서 기본 PIFA에 적절한 슬릿을 구성하여 트리플 밴드를 형성 시켰으며, GSM 대역에서 Maximum Gain -3.25dB$\~$6.37dB, DCS 대역에서 Maximum Gain -0.46dB$\~$2.95dB의 결과를 얻었다. 방사패턴 또한 전 방향성에 가까운 특성을 가지고 있으며 현재 GPRS용 휴대폰에 적용시키고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.169-170
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• 2007

인터넷과 통신기술의 급격한 발전으로 인한 디지털 컨텐츠의 저자 동의 없는 복사 배포의 증가는 저작권 침해 및 불법 복제 및 배포, 위조 등의 문제를 발생시켰다. 이러한 저작권 문제를 해결하기 위한 사후적 방법으로 디지털 워터마크 기술이 개발되었다. 본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 트리플린 특징을 이용한 바코드 이미지 워터마크 알고리즘을 제안하였다. 바코드 이미지 워터마크에 일정한 패턴을 이용하여 여러 공격에 강인성을 갖게 하였다. 또한 워터마크 추출시 상관도를 구하지 않아도 시각적으로 워터마크의 삽입 여부를 확인 할 수 있으며, 낮은 상관도에서도 워터마크를 시각적으로 확인 할 수 있는 장점을 갖는다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.313-316
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• 2016

온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.306-315
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• 2005

기존 전자상거래 플랫폼과 컨텐츠는 데이터의 확장 및 통합이 고려되지 않은 HTML을 중심으로 한 표현 기반 기술로 되어 있고, 각 사이트별로 상품 정보에 대한 분류체계가 상이하여 구매자들이 상품별 비교와 검색에 있어서 많은 시간을 낭비하는 등 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 전자상거래 사이트들 간의 효율적인 정보 공유의 필요성이 제기 되고 있다. 또한 정보의 공유가 어려운 기술로 인하여 판매자와 구매자들의 다양한 요구를 만족시키지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최근 차세대 웹기술로 각광받고 있는 시맨틱 웹 기반 기술인 RDF/RDFS를 이용하여 기존의 상점에 제시된 상품정보를 Wrapper 기술을 이용하여 필요한 정보만을 추출한 뒤, 이것을 기반으로 RDF 트리플과 문서로 생성한다. 상품 정보에 대한 온톨로지를 설계한 뒤 이를 Web Ontology Language (OWL)를 사용하여 상품 지식 기반 온톨로지를 구축하고, 이를 RDF 트리플과 문서와의 분석과 매칭을 통하여 이종의 상점에 표현된 상품들을 실시간으로 비교 검색하고 동적으로 상품에 대한 지식 기반 온톨로지를 생성하는 웹 온톨로지 시스템을 설계 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.858-860
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• 2014

최근 영상처리 기법과 하드웨어의 발달로 의학 분야에서는 질병의 진단에 다양한 영상 시스템을 활용하고 있다. 특히 OCT 기술은 인체조직의 고해상도 이미지 획득과 혈류속도 측정을 동시에 할 수 있어 의료분야에 다양하게 적용이 가능하여 많은 관심을 받고 있다. 이에 더욱더 선명한 OCT 영상을 획득하기 위해 다양한 알고리즘과 필터를 사용함에 따라 빠른 프로세스 처리가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 듀얼 코어 이상급의 CPU 를 탑재한 시스템에서 데이터 처리 모듈과 렌더링 모듈을 트리플 버퍼를 통해 비동기식으로 멀티스레드화 하였고, GPU 기반의 병렬처리를 통한 데이터 처리를 하여 속도를 향상시켰다. 이에 광학 카메라 촬영 시 선명한 실시간 OCT 영상을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.741-744
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• 2014

디비피디아 온톨로지는 위키피디아에서 구조화된 데이터를 추출한 지식 베이스이다. 이러한 지식 베이스의 자동 증강은 웹을 구조화하는 속도를 증가시키는데 큰기여를 할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 디비피디아를 기반으로 새로운 트리플을 입력받아 기존의 지식 베이스를 자동 증강시키는 시스템을 소개한다. 스키마를 자동 증강하는 두 가지 알고리즘은 최하위 레벨인 인스턴스가 지닌 프로퍼티, 즉 rdf-triple 단위에서 진행되었다. 알고리즘을 사용한 결과 첫째, 확률적 격상 방법을 통해 단계별로 입력받는 인스턴스와 하위 클래스의 프로퍼티를 이용하여 상위 클래스의 스키마가 정교해졌다. 둘째, 이를 바탕으로 타입 분류가 되어 있지 않았던 인스턴스들이 가장 가까운 타입에 자동 분류되었다. 지식 베이스가 정교해지면서 재분류된 인스턴스와 새로운 트리플셋을 바탕으로 두 가지 알고리즘은 반복적으로 작동하며, 한국어 디비피디아 지식 베이스의 자동 증강을 이루었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1406-1409
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• 2012

시맨틱 웹 환경을 통해 수 많은 온톨로지가 생성되고 이를 효율적으로 관리하고 저장하기 위한 온톨로지 저장소에 대한 연구가 진행되고 있다. 더불어 저장된 온톨로지로부터 원하는 정보를 얻기 위해 SPARQL 에 대한 연구 또한 활발히 진행되었다. 현재까지 많은 데이터들이 관계형 데이터베이스에 저장되어 있기 때문에 SPARQL 을 사용하기 위해서는 해당 저장소의 모델에 맞게 SPARQL 을 변환 해야 한다. 하지만 지금까지 연구된 SPARQL-to-SQL 변환 모델은 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 트리플 형태로 변환하여 온톨로지 저장소에 저장해야 하는 추가 비용이 발생한다. 이 논문에서는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 트리플 형태로 변환하여 온톨로지 저장소에 저장하지 않고 SPARQL 질의문의 변환만으로 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터에 질의 할 수 있는 SPARQL-to-Original SQL 변환 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.359-361
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• 2010

최근 정보의 의미적 검색을 위해 국내외 포털을 중심으로 시멘틱 웹 검색과 관련된 연구가 진행되고 일정부분 사용되고 있다. 이러한 시멘틱 웹 검색은 기존 작성된 정보를 인간이 가장 쉽게 이해할 수 있는 subject, predicate, object로 구성된 RDF Triple형태로 바꾸어 이를 쉽게 접근하고자 하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 정보의 재가공 후 문서 내 트리플 관계를 추출하는 과정을 실험을 통해 제시한다. 이를 통해 웹 도메인과 컨텐츠 정확한 검색을 가능하게 하고 검색 시간을 단축시켜 효율을 높여주는 계기가 될 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.175-180
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• 2019

관계 추출은 문서에서 존재하는 트리플(주어, 관계어, 목적어)형식에 해당하는 단어를 추출하는 작업을 뜻한다. 본 논문에서는 멀티헤드 셀프 어텐션을 이용하여 트리플 중 주어나 목적어를 찾는 구조를 제안한다. 한국어 위키피디아와 DBpedia의 관계어를 단어 임베딩을 통해 벡터를 생성하고 입력한다. 초록과 관계어의 어텐션 이후 멀티 헤드 셀프 어텐선 구조를 통해 초록 중 관계어와 관련 있는 단어들의 가중치가 높아 진다. 멀티헤드 셀프 어텐션 과정을 반복하여 주요 단어들의 가중치가 계속해서 높아진다. 이를 입력으로 하여 정답이 될 단어의 시작과 끝을 선택한다. 제안 방법으로 직접 구축한 한국어 관계 추출 데이터셋을 대상으로 F1 0.7981의 성능을 보였다. 제안 방법은 관계어와 같이 단순한 정보만을 이용하고도 초록에서 적절한 정답 단어를 추출할 수 있음을 확인하였다. 관계어의 범위를 확장함으로서 나아가 육하원칙(5W1H)과 같은 이벤트의 추출에도 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• v.7 no.2
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• pp.49-55
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• 2008