• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.21-28
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• 2009

This paper proposes RCBT(Reduced Compact Binary trie) to correct faults of CBT (Compact Binary trie). First, in the case of CBT, a compact structure was tried for the first time, but as the amount of data was increasing, that of inputted data gained and much difficulty was experienced in insertion due to the dummy nodes used in balancing trees. On the other hand, if the HCBT realized hierarchically, given certain depth to prevent the map from increasing onthe right, reached the depth, the method for making new trees and connecting to them was used. Eventually, fast progress could be made in the inputting and searching speed, but this had a disadvantage of the storage space becoming bigger because of the use of dummy nods like CBT and of many tree links. In the case of RCBT in this thesis, a capacity is increased by about 60% by completely cutting down dummy nods.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.210-215
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• 2000

HANTEC1.0은 12만 건의 문서집합과 30개의 질의집합, 그리고 각 질의에 대한 적합문서로 구성된 정보검색용 한글 테스트 컬렉션이다. 본 연구에서는 HANTEC1.0의 확장 및 보완하기 위해 과학기술분야 20개의 질의를 추가하였는데, 질의 추가를 위해서 일본 NACSIS 테스트 컬렉션의 질의를 번역하여 사용함으로써 한일 교차언어 검색환경을 조성하고자 하였다. 추가된 각 질의에 대해서는 여러 검색기에서 총 41가지 검색방법으로 검색한 후, 각 검색조합의 상위 50개 문서로 구성된 중간 결과집합을 만들었으며, 이를 대상으로 적합성판정에 대한 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 각 질의에 대한 적합성평가를 실시하였다. 이렇게 구축된 HANTEC 테스트 컬렉션의 적합문서 집합의 객관적 품질 평가와 시스템 성능평가를 위하여 통계적인 방법을 적용하므로써 공신력있고 일반화된 테스트 컬렉션을 구축하고자 하였다. 현재 HANTEC2.0은 검색분야 연구자 및 개발자에게 자유롭게 배포 중이며 정복머색 시스템의 신뢰도 측정을 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용되어질 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.210-215
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• 2000

HANTEC1.0은 12만 건의 문서집합과 30개의 질의집합, 그리고 각 질의에 대한 적합문서로 구성된 정보검색용 한글 테스트 컬렉션이다. 본 연구에서는 HANTEC1.0의 확장 및 보완하기 위해 과학기술분야 20개의 질의를 추가하였는데, 질의 추가를 위해서 일본 NACSIS 테스트 컬렉션의 질의를 번역하여 사용함으로써 한일 교차언어 검색환경을 조성하고자 하였다. 추가된 각 질의에 대해서는 여러 검색기에서 총 41가지 검색방법으로 검색한 후, 각 검색조합의 상위 50개 문서로 구성된 중간 결과집합을 만들었으며, 이를 대상으로 적합성판정에 대한 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 각 질의에 대한 적합성평가를 실시하였다 이렇게 구축된 HANTEC 테스트 컬렉션의 적합문서 집합의 객관적 품질 평가와 시스템 성능평가를 위하여 통계적인 방법을 적용하므로써 공신력있고 일반화된 테스트 컬렉션을 구축하고자 하였다. 현재 HANTEC2.0은 검색분야 연구자 및 개발자에게 자유롭게 배포 중이며 정보검색 시스템의 신뢰도 측정을 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용되어질 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.382-384
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• 2006

본 논문에서는 저해상도 한글 영상을 자소 단위로 분리하는 방법을 제안한다. 비디오 자막이나 저해상도 스캔 영상의 경우 자소간 획이 접촉되거나 잡영이 많이 포함되어 기존의 자소 분할 방법으로는 한계가 있다. 한자 문자열을 문자 단위로 분할하는데 사용된 비선형 분할 경로 알고리즘을 한글 낱자 영상에 적용하여 자소 단위로 분할한다. 기존의 분할 경로 알고리즘을 한글 자소 분할에 효과적으로 적용하기 위해서 우세점 탐지 알고리즘을 이용하여 자소간 접촉점을 찾고 이를 바탕으로 생성된 분할 경로에 따라 여러 개의 자소 후보 영상이 생성된다. 자소 영상을 자소 인식기로 인식한 결과 높은 인식률을 보이는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국의류산업학회지
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• 제21권1호
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• pp.104-111
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• 2019

This study was developed using the DTP (digital textile printing) jacquard fabrics with a three-dimensional pattern for bag and evaluated the preference and emotional structure. The following conclusions were obtained. Three-dimensional patterns of 12 species using the illustrator program, including six kinds of designs based on the text and six kinds of character types based on the geometry of the basic design was developed. As a result of evaluating the preference of the three-dimensional pattern jacquard fabric, the most preferred fabric was a three-dimensional patterned jacquard fabric with a motif of the Korean consonant "ㅅ". The results of analyzing the emotional dimension of the three-dimensional pattern jacquard fabric, eight factors including simple image, feminine image, exotic image, graphic image, sporty image, masculine image, dynamic image and stereoscopic image were derived. Between emotional factors and preferences correlation analysis showed the stronger the simple image, the feminine image, and the sporty image, the more preferable. It suggested the possibility of a morphological and new fabric for bag, textile design motifs by using Hangul consonants attempt to limit the flatness of the existing geometric form patterns that can be applied to three-dimensional bag whether swirly patterns overcome.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권2호
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• pp.79-85
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• 2021

Speech recognition technology refers to a technology in which a computer interprets the speech language spoken by a person and converts the contents into text data. This technology has recently been combined with artificial intelligence and has been used in various fields such as smartphones, set-top boxes, and smart TVs. Examples include Google Assistant, Google Home, Samsung's Bixby, Apple's Siri and SK's NUGU. Google and Daum Kakao offer free open APIs for speech recognition technologies. This paper selects three APIs that are free to use by ordinary users, and compares each recognition rate according to the three types. First, the recognition rate of "numbers" and secondly, the recognition rate of "Ga Na Da Hangul" are conducted, and finally, the experiment is conducted with the complete sentence that the author uses the most. All experiments use real voice as input through a computer microphone. Through the three experiments and results, we hope that the general public will be able to identify differences in recognition rates according to the applications currently available, helping to select APIs suitable for specific application purposes.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.88-92
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• 2018

글자의 외곽선 정보가 포함된 UFO 파일을 Metafont로 변환하기 위해 'UFO2MF'와 '한글 메타폰트 생성기'가 연구되었다. 두 가지 연구사례는 외곽선 편집 방식을 이용하여 Metafont 코드로 구성된 폰트파일을 생성할 수 있지만, 'UFO2MF'는 외곽선 정보인 기준점과 조절점 중에 기준점만을 사용하므로 원만한 곡선을 표현할 수 없으며, '한글 메타폰트 생성기'는 글자의 곡선을 자유롭게 표현할 수 있지만 한글 글자만을 대상으로 변환하기 때문에 확장성이 부족하다. 본 논문에서는 한글과 로마자를 모두 외곽선 정보에서 Metafont 코드로 변환할 수 있는 UFO2xMF 시스템을 제안한다. UFO2xMF는 외곽선 정보를 Metafont 코드로 변환하는 과정에서 글자의 스타일을 변화시킬 수 있는 속성 값들을 적용할 수 있다. 또한 글자에 기준선과 무게중심선을 적용하여 한글과 로마자뿐만 아니라 다양한 언어의 글자들도 Metafont 코드로 변환할 수 있는 호환성 높은 시스템이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.131-136
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• 1995

최근들어 자연스럽게 필기된 한글을 인식함으로써 정보 입력 과정을 자동화하기 위한 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구에 있어서 반드시 확보되어야 하는 연구 환경으로 대용량 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축을 들 수 있는데, 본 논문에서는 시스템공학연구소 국어공학센터의 국어 정보 베이스 개발사업의 일환으로 추진중인 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축현황에 대해 간략히 소개하고자 한다. 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축은 크게 글씨 데이타베이스 설계, 글씨 데이타 수집, 용지 스캔 및 문자 단위 분할, 데이타베이스 검증의 4 단계로 구성된다. 본 연구에서는 다양한 변형을 갖는 글씨체의 수집을 데이타베이스 구축시 가장 고려해야 할 요소로 삼았으며, 고품질의 일관성 있는 글씨 데이타베이스 구축을 위해 데이타베이스 설계 단계와 검증 단계에 많은 시간을 할애했다. 마지막으로 본 연구에서는 WWW(World Wide Web)의 HTML(Hyper Text Markup Language)을 이용하여 편리 한 사용자 인터페이스를 구현함으로써 사용자들이 쉽게 한글 글씨 영상을 검색 할 수 있음은 물론 인식 알고리즘의 개발에 사용 가능한 형태의 화일을 제공받을 수 있도록 구성하고 있다. 현재는 KS C 완성형 한글 2,350자 중에서 사용 빈도순 상위 520자에 대한 한글 글씨 1,000벌을 수집하여 명도영상 데이타베이스를 구축 중에 있으며, 향후 2년간 나머지 1,830자에 대한 한글 글씨 데이타를 수집하여 데이타베이스를 완성하고자 한다. 구축된 글씨 데이타베이스는 조만간 국내의 오프라인 한글 글씨 인식 연구자들에게 제공되어 우수한 인식 알고리즘의 개발을 위한 중요한 실험 데이타로서 사용될 예정이며, 개발된 인식 시스템에 대한 객관적인 성능 평가에 있어서도 크게 기여하여 국내의 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구를 활성화시켜주는 계기가 될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.689-697
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• 2010

본 연구에서는 비디오이미지로부터 추출된 텍스트영역으로부터 문자인식을 수행하였다. 비디오영상으로부터 추출된 문자열은 한글, 영어, 숫자, 특수문자 등으로 혼합되어 있거나, 또는 다양한 폰트와 크기, 그래픽 형태의 글자 존재, 영상의 기울어짐, 끊김, 잡영, 접촉, 저해상도의 글자 등으로 인하여 일반적인 문자인식에 비해 많은 어려움이 존재한다. 이와 같은 어려움을 극복하기위해 본 연구에서는 모든 글자에 대해서 인식하지 않고 가장 빈번하게 등장하는 글자만을 인식하고 나머지는 버리는 방법을 사용하였으며 지지도벡터기계와 정칙화판별분석의 2단계 문자인식 방법을 이용하여 인식률을 개선하였다. 또한 인식률이 좋지 못한 4형식과 5형식 글자에 대해 모음별로 중분류를 실시하였다. 실험결과 지지도벡터기계와 정칙화판별분석을 동시에 사용하는 방법이 다른 문자인식의 방법들보다 인식률이 우수하였으며, 부분적인 중분류의 방법을 이용한 경우 향상된 인식 성능을 나타냈다.