한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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pp.50-58
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2002
The information extraction is to delimit in advance, as part of the specification of the task, the semantic range of the output and to filter information from large volumes of texts. The most representative word of the document is composed of named entities and pronouns. Therefore, it is important to resolve coreference in order to extract the meaningful information in information extraction. Coreference resolution is to find name entities co-referencing real-world entities in the documents. Results of coreference resolution are used for name entity detection and template generation. This paper presents the heuristic-based approach for coreference resolution in Korean. We constructed the heuristics expanded gradually by using the corpus and derived the salience factors of antecedents as the importance measure in Korean. Our approach consists of antecedents selection and antecedents weighting. We used three kinds of salience factors that are used to weight each antecedent of the anaphor. The experiment result shows 80% precision.
저자식별은 학술문헌에 출현한 동명저자명들을 실세계의 서로 다른 사람들로 대응시키는 것이다. 이를 위해 임의의 동명저자명쌍의 유사도를 계산하고 이를 바탕으로 동명저자명 개체들을 군집화하는 단계를 거친다. 저자명의 군집화 기법으로 주로 계층적 군집법이 사용되었으나 다양한 계층적 군집법에 대한 비교 평가는 미흡했다. 이 연구는 다이스계수, 코사인유사도, 유클리디안 거리, 자카드계수, 피어슨 상관계수 등의 다양한 개체거리/유사도수식과 계층적 군집법들의 상관관계와 계층적 군집기법들의 한글 저자식별 성능에 대한 비교/분석을 다룬다.
산업입지정보시스템에서 제공하는 공장정보는 한국산업단지공단으로부터 원시데이터를 받아 필터링 과정을 거친 후 등록되기 때문에 새로운 공장 정보 갱신이 느린 특징이 있다. 본 연구에서는 산업입지정보시스템 공장 정보 갱신 문제를 해결하고자, 비교적 갱신 주기가 빠른 도로명 주소의 건물 데이터와 부동산의 건물 데이터를 이용하여 기존의 산업입지정보시스템 공장정보와 비교하고 새로운 공장정보를 추출하였다. 속성정보 매칭을 수행하고, 속성정보의 누락으로 매칭할 수 없는 공장의 경우에는 공간객체 매칭을 수행하였다. 위 과정에서 점 데이터와 다각형 데이터와 같이 형식이 다른 공간객체를 비교하는 방안을 제시하였다. 제안된 공간분석 방법의 정확도 평가 결과 약 79%의 정확도를 보였으며, 위 매칭 기법을 활용하여 도로명주소건물데이터, 부동산건물데이터와 산업입지정보시스템 공장정보의 융합 가능성을 확인하였다.
Hand gesture is one of the most popular communication methods in everyday life. In human-computer interaction applications, hand gesture recognition provides a natural way of communication between humans and computers. There are mainly two methods of hand gesture recognition: glove-based method and vision-based method. In this paper, we propose a vision-based hand gesture recognition method using Kinect. By using the depth information is efficient and robust to achieve the hand detection process. The finger labeling makes the system achieve pose classification according to the finger name and the relationship between each fingers. It also make the classification more effective and accutate. Two kinds of gesture sets can be recognized by our system. According to the experiment, the average accuracy of American Sign Language(ASL) number gesture set is 94.33%, and that of general gestures set is 95.01%. Since our system runs in real-time and has a high recognition rate, we can embed it into various applications.
In this paper, we focused on the real time implementation of a speech recognition system with medium size of vocabulary considering its application to a mobile phone. First, we developed the PC based variable vocabulary word recognizer having the size of program memory and total acoustic models as small as possible. To reduce the memory size of acoustic models, linear discriminant analysis and phonetic tied mixture were applied in the feature selection process and training HMMs, respectively. In addition, state based Gaussian selection method with the real time cepstral normalization was used for reduction of computational load and robust recognition. Then, we verified the real-time operation of the implemented recognition system on the TMS320C6201 EVM board. The implemented recognition system uses memory size of about 610 kbytes including both program memory and data memory. The recognition rate was 95.86% for ETRI 445DB, and 96.4%, 97.92%, 87.04% for three kinds of name databases collected through the mobile phones.
산업디자이너에게 있어서 색채의 선정과 사용은 매우 중요한 분야이다. 현재 색채는 디자인 업무의 주변조건에서 핵심적인 분야로 도약하였다. 색채는 감성, 관리, 심리의 세 가지 분야 로 주로 사용된다. 그러나 사용상에 있어서는 세 가지 분야 모두를 포함하여 실질적인 디자인을 하게 된다. 국내 색채디자인의 현실로 볼 때 기초적인 연구를 기반으로 한 실용적인 연구분야는 낙후된 실정이다. 특히 색채 감성분야와 색채관리 분야는 대우 중요한 분야이며 이 중에서도 색 이름과 관계된 영역이 가장 중요하다고 할 수 있다. 색 이름은 감성과 관리 를 포함하기 때문이다. 본 연구는 기존에 발표되거나 공식적으로 기록된 국제적으로 호환되는 색 이름을 모두 조사, 분석하고 검색하여 정확한 데이터를 구축하는 것이다. 결과적으로 색 이름을 이용하여 아이디어의 창출과 디자인의 결과물 생산시 정확성을 기하기 위함이다. 연구에 사용된 국내 자료로는 한국산업규격, 관련문헌, 현장조사 등 근거 있는 색채를 중심으로 조사하고 국제적인 자료로는 미국의 ISCC-NBS를 기반으로 일본, 유럽 등의 각 나라의 공식적 자료를 모두 취합하는 기본 조사 연구를 실시하였다. 조사 결과 약 11,000개의 색 이름과 33,000개의 색 이름을 수집 분류하였다. 수집법과 분류법은 국제 기호에 따르고 사용자 중심으로 배열하였다. 또한 산업 디자인 실무에 도움이 될 수 있도록 사용빈도가 높은 색채 체계인 Munsell, RGB, CMYK, XYZ 등 모든 국제규격 색값을 표기하여 디자인의 각 분야에서 모두 적용 될 수 있도록 활용성을 높였다. 현재 한국산업디자인진흥원의 홈페이지에서 운용 중이며, 폐속 개선과 발전을 해나가며 더욱 가치 있는 연구가 될 것이다.
Due to the spread of COVID-19, the online lecture has become more prevalent. However, it was found that a lot of students and professors are experiencing lack of communication. This study is therefore designed to improve interactive communication between professors and students in real-time online lectures. To do so, we explore deep learning approaches for automatic recognition of students' facial expressions and classification of their understanding into 3 classes (Understand / Neutral / Not Understand). We use 'BlazeFace' model for face detection and 'ResNet-GRU' model for facial expression recognition (FER). We name this entire process 'Degree of Understanding (DoU)' algorithm. DoU algorithm can analyze a multitude of students collectively and present the result in visualized statistics. To our knowledge, this study has great significance in that this is the first study offers the statistics of understanding in lectures using FER. As a result, the algorithm achieved rapid speed of 0.098sec/frame with high accuracy of 94.3% in CPU environment, demonstrating the potential to be applied to real-time online lectures. DoU Algorithm can be extended to various fields where facial expressions play important roles in communications such as interactions with hearing impaired people.
지속적인 전력수급의 불안과 이에 따른 정부의 에너지관리 정책의 변화로 인해 효율적인 에너지 관리를 위한 에너지 관리 시스템 에 대한 관심과 수요는 공공기관이나 빌딩뿐만 아니라 가정에까지 확대되고 있다. 그러나 가정내 전기 소비 장치에 대한 관리는 신규 건축물에 적용되거나 가정 내 운용제품에 기반한 별도의 서비스 제공자를 통해서 주로 운용 된다. 본 논문에서는 가정 내 인터넷서비스 제공을 위해 설치되어 있는 유무선 공유기와 DDNS(Dynamic Domain Name Service) 를 이용하여 가정 내 전기 소비 장치의 원격제어 및 모니터링을 위한 Presonal Energy Management System 을 구현하는 방법을 제안하고자 한다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 온라인 얼굴인식 시스템 구현을 기술한다. 구현된 시스템은 CMOS 카메라를 장착한 PDA를 이용하여 얼굴영상을 획득하고 이 영상을 무선랜을 이용하여 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 먼저 클라이언트 측인 PDA에서는 등록과 인증을 확인할 수 있도록 임베디드 비주얼 프로그램으로 사용자 인터페이스를 구축하고, 서버 영역에서는 얼굴인식에서 탁월한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하여 PDA로부터 전송 받은 얼굴 데이터를 학습하고 인식한 결과를 재전송하는 부분이 구현되었다. 시스템 구현에서 실시간성을 확보하기 위해 PDA에서는 영상에 웨이블렛을 이용하여 압축한 뒤 압축률 효과가 좋은 JPG 형식의 데이터로 서버에 전송하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 학습과정에서 미리 구한 고유값을 이용하여 테스트 얼굴영상을 같은 공간에 투영시켜 서로간의 유사도를 비교하도록 하여 얼굴인식 속도 및 성능을 개선하였다.
방향 적응적인 저대역 통과 필터를 사용한 보간 방식은 화소의 방향성에 따른 적응적인 필터 처리를 통하여 가로 세로의 비율이 다른 보간을 수행할 시 생기는 영상의 왜곡을 최소화한 방식이다. 본 방식은 하드웨어 적인 구현에 적합하도록 설계되었으며, 영상의 보간 시 사용하는 저대역 통과 필터 처리 강도의 조절이 용이하여 최종 영상의 선명도를 쉽게 변경 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 적은 연산량과 화질의 변경이 용이함으로 인하여, 본 기술은 디지털 카메라, CCTV, 평판 디스플레이 장치 등 영상 보간 기술이 필요한 영상 장비에 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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