• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권10호
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• pp.1204-1218
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• 1999

문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.163-170
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• 2019

과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.

• 대한전기학회논문지
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• 제37권4호
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• pp.251-256
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• 1988

This work describes a speech analysis of Korean number ('1'-'10') which are spoken by several speakers using Fast Walsh Transform(FWHT) method. FWHT includes only addition and subtraction operations, therefore faster and needs less memory than FFT(Fast Fourier Transfifrm) or LPC(Linear Predictive Coding) analysis method. We have investigated that FWHT method can find speaker independent feature(which represents same cue about some word independent of different speakers) The results of this experiment, the 70% of same words(korean number '2')which spoken by several speakers have had slmilar patterns.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.17-31
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• 2020

4차 산업혁명 시대의 시작과 함께 다양한 분야의 기술들이 서로 융합하며 새로운 형태의 기술과 제품들이 개발되고 있으며, 이와 더불어 그것들에 대한 시장 지배력을 갖기 위한 지식 재산권의 행사나 특허등록의 중요성이 높아지고 있어 국내는 물론 해외에서의 특허출원이 증가하고 있다. 이에 따라, 심사관 1인당 처리해야 할 특허 처리 건수가 해마다 많아지고 있어 선행기술조사에 소비되는 시간과 비용이 점점 증가하고 있는 실정이다. 본 연구는 다수의 해외특허 우선권 주장 시 동일 우선권 주장 특허문서 간 유사도를 계산하여 심사관 및 특허 출원인이 유사문서를 우선 검토 할 수 있도록 함으로써 심사 시간과 비용을 줄이고자 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 비정형 특허 문서의 데이터를 전처리 후 LDA 토픽 모델링과 Word2vec을 활용하여 특허 문서 간 유사도를 구하고, 이 유사도 점수가 높은 순으로 검토 문서를 우선 추천하는 유사 특허 추천 모델을 제안하였다. 3단계의 모델 생성과정을 통해 만들어진 모델을 사용하여 재현율 95%로 높은 결과를 보였다. 본 연구에서 제안한 모델을 통해, 심사관은 효율적으로 선행기술에 대한 조사가 가능해지며, 심사 수행 중 유사하다고 판단된 특허문서에 대한 심사 이력을 신속하게 참고할 수 있어 업무 부담감을 줄이고 심사풀질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 인지과학
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• 제34권4호
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• pp.259-275
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• 2023

본 연구는 McConkie와 Rayner(1975)가 고안한 움직이는 창 기법을 사용해 덩이글의 내용 난이도에 따른 글꼴 변화맹의 발생 여부를 조사했다. 이를 위해 움직이는 창이 처치된 읽기 과제 수행 중 본문 글꼴과 다른 표적 어절을 제시하고 참가자의 시선이 해당 어절 위치에 도착한 순간 표적 어절의 글꼴을 본문과 동일한 글꼴로 변화시켰다. 변화 이전 표적 어절의 글꼴은 본문 글꼴이 세리프인 경우 산세리프 글꼴이었으며 혹은 반대로 산세리프인 경우 세리프 글꼴이었다. 읽기 과제 종료 후 참가자의 절반 이상(62.5%)이 글꼴 변화를 탐지하지 못했다고 보고했다. 각 문장 내에서의 안구 운동을 관찰한 결과 덩이글 내용에 대한 이해가 어려웠을 때 안구운동 회귀횟수와 응시시간이 증가했고 도약거리가 단축되었다. 특히 회귀횟수 증가는 본문 글꼴이 세리프였을 때 즉 표적 어절 글꼴이 산세리프에서 세리프로 변화한 경우에만 분명했다. 이러한 결과는 내용 이해와 무관한 감각적 간섭은 읽기 수행 도중 잘 탐지되지 않지만, 과제 본문에 대한 내용 이해가 어려워지면 오히려 탐지될 가능성이 증가함을 시사한다. 더 나아가 이러한 예외적인 탐지의 가능성은 본문 덩이글 글꼴이 산세리프 글꼴인 경우보다 세리프 글꼴일 때 더 높아질 수 있음을 시사한다.

• 대한수학회보
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• 제38권4호
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• pp.797-801
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• 2001

The purpose of this paper is to give an upper bound for A[n,4], the maximum number of codewords in a binary code of word length n with minimum distance 4 between codewords. We have improved upper bound for A[12k+11,4]. In this correspondence we prove $A[23,4]\leq173716$.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.93-98
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• 2018

추천시스템은 기업의 매출을 최대화 하기 위해, 사용자에게 관심도가 높은 제품을 제공해준다. 행렬 분해법은 추천시스템에서 자주 사용되는 방법으로 불완전한 사용자-제품 평점 행렬을 기반으로 한다. 하지만 제품과 사용자의 수가 점점 많아지면서, 데이터의 희소성문제로 인해 정확한 추천이 힘들어졌다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 제품과 관련된 텍스트 데이터를 사용하는 행렬 분해법 알고리즘이 최근에 제시되었다. 이런 행렬 분해법 알고리즘 중, 단어 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 사용하는 방법이 단어수준 특징들을 추출하여 텍스트 데이터를 효과적으로 반영한다. 하지만 단어수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서는 학습해야 하는 파라미터의 수가 많다는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 문자 수준 특징들을 뽑아 내기 위해 문자 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 사용하는 행렬분해법을 제안한다. 또한 제안하는 행렬 분해법의 성능을 검증하기 위해 실제 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1495-1507
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• 1993

본 논문에서 마이크로프로그램 제어방식을 이용하여 CDP(Compact Disc Player)에서 사용되는 RS 부호(Reed-Solomon code)의 복호기를 설계하였다. 사용한 복호방법은 Newton 항등식들로 부터 얻어진 연립방정식들을 이용하여 오류위치다항식의 계수들을 구하고, C2(외부호)복호에서의 소실데이타 개수를 확인한다. 또한 C2복호에서 소실데이타 값들을 C1(내부호)복호 결과와 신드롬들을 이용하여 구한다. 이와 같은 복호방법을 이용하여 4개의 소실정정까지 할 수 있도록 해서 오류정정능력을 높였다. 설계한 복호기는 오류정정에 필요한 GF(28)상에서 연산을 수행할 수 있는 복호연산기와 프로그램 ROM을 가지고있는 복호제어기 띤 마이크로명령어(microinstruction)들로 구성된다. 마이크로명령어들을 이용하여 RS부호의 복호 알고리즘을 프로그램할 수 있으며, 성능향상이나 다른 용도에 사용하기 위해서는 프로그램 ROM만 바꾸면 가능하므로 간편하다. 본 논문에서 설계한 복호기는 Verilog HDL의 Logic Level Modeling을 이용하여 구현했으며, 설계된 복호기에서 각 마이크로명명령어들은 14비트(=1 word)이고, 프로그램 ROM의 크기는 360 word이다. 또한 C1과 C2를 모두 복호하는데 걸리는 최대시간은 424 clock-cycle이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권3호
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• pp.53-80
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• 2020

도서관 주간은 1964년에 설정된 이래 2020년까지 56년 동안 이어지면서 도서관 분야의 가장 크고 중요한 활동으로 자리 잡았다. 따라서 한국도서관협회는 도서관 주간 홍보에 활용하기 위한 표어를 공모 및 선정하여 포스터 제작 등에 활용하는데, 본 연구는 그 내용과 효과에 대해 분석하여 브랜딩 전략 차원에서 보다 효율적인 표어를 개발 및 활용할 수 있는 방안을 제안하는데 목적이 있다. 연구 목적 달성을 위해 도서관 주간 공식 표어로 선정된 116개의 내용을 박영준(2001)이 제안한 언어적 기법과 핵심 단어에 따라 분석했는데, 그 결과 '한글 문자'로만 이루어진 것이 103개(88.79%)였고, 문자 구조 유형은 '문장형'이 46개(39.66%)로 가장 높게 나타났다. 또한 표어에 포함된 핵심 단어를 분석한 결과 '도서관'이 포함된 것이 111개(96.52%)로 가장 많았다. 따라서 도서관 주간 표어는 '도서관'이라는 단어가 포함된 '한글 문자'로 이루어진 '문장형'이 대부분이라고 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.657-668
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• 2001

기존에 단어의 빈도수를 근간으로 하는 문서 분류 시스템에서는 단일 키워드를 사용하기 때문에 사용자의 의도를 충분히 반영한 문서 분류가 어려웠다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 우선 기존의 설명에 근거한 학습방법(explanation based learning)에서 한 예제만 있어도 지식베이스 정보와 함께 개념을 학습할 수 있다는 점에 착안하여 먼저 사용자 질의를 분석, 확장한 후 사용자 의도 트리를 생성한다. 이 의도 트리의 정보를 기존의 키워드 빈도 수에 근거한 문서분류 과정에 제약 및 보충 정보로 사용하여 사용자의 의도에 더욱더 근접한 웹 문서를 분류할 수 있다. 문서를 분류하는 측면에서 볼 때 구조화된 사용자 의도 정보는 단순한 키워드의 한계를 극복하여 문서 분류 과정에서 특정 키워드 빈도수의 임계값을 결정함으로서 잃게되는 문서 및 정보를 좀더 보유하고 재적용할 수 있게 된다. 질의에서 분석, 추출된 사용자 의도 트리는 기존의 통계 및 확률을 사용한 문서 분류기법들과 조합하여 사용자 의도정보를 제공함으로서 카테고리의 형성 방향과 범위를 결정하는데 높은 효율성을 보인다.