• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.227-232
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• 1997

이 논문은 인터넷 홈페이지를 검색하는 정보검색시스템인 미리내 시스템을 제시한다. 웹 문서의 특성을 고려하여 로봇의 기능을 확장하고, 색인, 등록, 수정, 삭제, 분류의 자동화를 구현하여 관리효율을 높인다. 자동화에 따른 문제점과 해결방법을 제시하고, 불리언질의검색 외에 자연언어질의 검색에서 질의어 확장의 방법으로 웹페이지 링크속성검색, Relevance feedback을 통한 검색효율을 높인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.3-9
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• 1989

본 논문은 $UNIX^{TM}$ 환경에서의 한글 텍스트에 대해 일괄 처리 방식으로 한글 철자 및 띄어쓰기를 검사하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 접속 정보를 이용한 최단일치법을 사용하여 한 어절에 대해 형태론적인 분석을 하여 입력된 화일 내의 철자 및 띄어쓰기 오류를 찾아낸다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.132-136
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• 1989

본 논문에서는 한국과학기술원 전산학과 인공지능연구실에서 개발하고 있는 한글 문서 인식 시스템 SILNOON을 소개한다. 본 연구는 인쇄체 한글로 작성된 문서를 자동으로 인식하여 컴퓨터 화일로 저장하고, 인식된 문서를 편집 및 수정하여 레이저 프린터를 통하여 출력할 수 있는 실용적인 한글 문서 인식 시스템의 개발을 그 목적으로 하고 있다. SILNOON 시스템은 크게 전처리, 문자 인식, 후처리 등의 세 단계로 구성되어 있다. 본 논문에서는 SILNOON 시스템의 각 구성 단계에 대하여 설명하고 개인용 컴퓨터 상에서 구현되어 있는 시제품을 가지고서 실험한 결과를 발표한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.498-503
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• 2018

본 논문은 한국관광공사에서 제공하는 Tour API 3.0 Open API에서 제공하는 데이터를 바탕으로 한다. Google에서 제공해 주는 TensorFlow를 통해서 인공 신경망 딥러닝 알고리즘과 가중치 알고리즘을 통해서 사용자 기호에 맞춰 정보를 추천해 주는 어플리케이션 '눈치코칭_여행딥러닝'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 현재 순위알고리즘은 평균적으로 40%, 딥러닝 모델은 60%정확도를 보여, 딥러닝이 보다 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.61-64
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• 2015

최근 청소년들의 스마트 단말 사용이 급격히 증가하면서, 스마트 단말을 통하여 유해 콘텐츠에 접근하는 비중이 점점 더 늘어나고 있다. 이에 본 논문에서는 스마트 단말에서 스트리밍 콘텐츠가 실행되는 메커니즘을 분석하고, 이를 기반으로 실행 이벤트의 연관성을 분석하여 스트리밍 콘텐츠가 재생되는 시점을 자동으로 탐지할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 사용하면 스마트 단말에서 스트리밍 유해 콘텐츠를 효과적으로 차단 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.439-444
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• 2001

비재귀 명사구(baseNP)는 단순한 단어 패턴과 품사 패턴에 의하여 쉽게 인식되므로, 자연어처리의 다양한 분야에서 활용한다. 교착어의 지배 성분 후위 원칙에 의하여 한국어 비재귀 명사구 인식은 보다 많은 광역 정보를 필요로 하므로, 본 논문에서는 광역 정보의 활용이 쉬운 상태 기반 모델을 사용한다. 본 논문은 상태 기반의 한국어 비재귀 명사구 인식에서 방향성을 고려한다. 교착어의 특성상 한국어 비재귀 명사구는 처음 위치가 끝 위치에 비하여 인식이 어려운 특징을 가지므로 방향성을 고려하여 오른쪽 우선의 방범을 활용한 경우, 모델의 특성 및 성능이 변화한다. 본 논문에서는 기존의 왼쪽 우선 방법과 새로이 제안하는 오른쪽 우선 방법을 각각 적용하고, 양 방법을 통합하는 방법들을 제안한다. 통합 결과 92.55%의 정확률과 90.90%의 재현률을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.483-492
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• 1994

고속 통신망의 발달은 CSCW의 연구를 초래했다. 본 연구에서는 CSCW를 위한 다중 사용자용 인터페이스를 지원하는 한글 에이전트 설계에 대하여 설명한다. 본 연구의 다중 사용자용 인터페이스는 우리 글인 "한글" 사용자의 개념적 모델과 객체지향 프로그래밍 언어에 의하여 지원 받는 구조 사이에서의 동질 구조를 갖도록 한다. 즉, 한글 에이전트는 인터페이스를 공유할 수 있도록 하여 모든 데이타를 개념적 모델에 의한 객체로 동시, 공유 처리한다. 본 연구의 한글 에이전트는 객체지향 방법으로 설계되어 인간의 개념 모델에 더욱 가까운 공동작업 환경을 제시함으로써, 원격지 회의, 실시간 강의 시스템 등에 응용된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.187-192
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• 2014

인터넷과 스마트기기 발전으로 정보에 대한 접근이 쉬워짐에 따라 다른 문서에 대한 표절 행위가 쉽게 이루어지고 있습니다. 그리고 표절 검사를 수행하는데 시간적, 인적, 공간적 낭비가 이루어진다. 이러한 낭비와 표절에 대한 경각심을 일으키고자 본 논문에서는 표절 검사 속도 향상을 위한 표절 원본 문서 추출(source retrieval)과 추출된 문서의 단어를 이용하는 표절 위치 탐색(text alignment)기법을 이용하여 표절구간을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문의 표절 원본 문서 추출 및 표절 위치 탐색 기법을 활용하면 표절 검사의 시간과 정확도가 향상될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.13-16
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• 2017

제스처 인식은 HCI(Human-Computer Interaction) 및 HRI(Human-Robot Interaction) 분야에서 활발히 연구되고 있는 기술이며, 제스처 데이터의 특징을 추출해내고 그에 따른 분류를 통하여 사용자의 제스처를 정확히 판별하는 것이 중요한 과제로 자리 잡았다. 본 논문에서는 EMG(Electromyography) 센서로 측정한 사용자의 손 제스처 데이터를 분석하는 방안에 대하여 서술한다. 수집된 데이터의 노이즈를 제거하고 데이터의 특징을 극대화시키기 위하여 연속적인 데이터로 변환하는 전처리 과정을 거쳐 이를 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 분류하였다. 이 때, 기존의 raw 데이터와 전처리 과정을 거친 데이터의 성능을 decision-tree 알고리즘을 통하여 비교하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.245-252
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• 2002

여러 검색 엔진이 낸 결과를 결합하여 성능의 향상을 얻고자 하는 정보 검색 방법을 메타 검색(metasearch)이라고 한다. 정보 검색에서의 사용자 요구가 다양화되고 있지만, 기존의 메타 검색에 관한 연구는 이를 제대로 반영하지 못하고 웹 문서를 대상으로 검색(topic relevance task)한 결과를 결합하는 데에만 치중해 있다. 최근에는 사이트 검색(entry page finding task)만을 목적으로 한 시스템도 개발되고 있다. 본 논문에서는 사이트 검색 엔진들의 결과를 결합하는 메타 검색 방법을 제시한다. 웹 문서 검색 결과를 결합시에는 여러 검색 엔진에서 중복(overlap)하여 나타난 문서에 가중치를 두는 방법이 효과적이다. 하지만 이 방법을 그대로 사이트 검색에 적용하면 웹 문서 검색에서와 같은 좋은 결과를 낼 수 없다. 본 논문에서는, 여러 검색 엔진에 중복하여 나타난 문서에 가중치를 두는 것보다는 그 문서가 속한 사이트를 고려하여 사이트 단위로 중복된 정도를 반영하는 것이 사이트 검색 엔진의 견과를 결합하는 데 더 효과적임을 보인다.