• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권4호
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• pp.273-280
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• 2013

본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 픽셀 그래디언트의 방향 값을 특징으로 하는 OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) 특징을 개발하고 BoF(Bag-of-Feature)와 Random Forest 분류기를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 학습영상에서 추출된 특징 값은 code book 으로 군집화 되고, 각 영상들은 code book을 통해 의미 있는 새로운 차원인 BoF특징으로 변환된다. 이렇게 추출된 BoF특징은 Random Forest 분류기에 적용되고 학습된 분류기에 의해 유사한 특성을 갖는 N개의 클래스별로 분류되게 된다. 질의 영상이 입력되면 동일한 OCS-LBP특징이 추출되고 code book을 통해 BoF특징이 추출된다. 전통적인 내용기반 영상검색과는 다르게, 본 논문에서는 질의 영상에서 추출된 BoF특징이 학습된 Random Forest에 적용되어 가장 유사한 K-근접 이웃 (K-nearest neighbor) 클래스들을 선택하고 선택된 클래스들에 포함된 영상들에 대해서만 질의 영상과의 BoF 유사도 측정을 통해 최종 유사한 영상을 검색하게 된다. 실험결과에서 본 논문에서 제안하는 방법은 빠르고 우수한 검색 성능을 보여 주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.27-36
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• 2019

본 연구는 검색 기반의 질문 자동 생성 시스템에서 사용자가 이미 답변한 내용을 재질문하지 않도록 사용자의 응답과 유사도가 높은 응답을 질문-데이터베이스에서 찾는 방법을 제안한다. 유사도가 높게 검출된 응답의 질문은 이미 사용자가 아는 내용일 확률이 높기 때문에 질문 후보군에서 제거한다. 유사 응답 검출에는 두 응답간의 동일 단어, 바꿔쓰기 표현, 문장 내용을 모두 사용하였다. 바꿔쓰기 표현은 통계기반의 기계번역에서 사용하는 구절 테이블을 사용하여 구축하였다. 문장 내용은 두 문장을 주의-기반 컨볼루션 신경망으로 압축하여 유사도를 계산하였다. 평가를 위해 구축한 100개의 평가 응답에 질문-응답 데이터베이스로부터 가장 유사한 응답을 추출해서 얻은 결과는 MRR값 71%의 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권12호
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• pp.577-584
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• 2015

일반적으로 질의응답 시스템은 입력된 질문에 대한 정답을 찾기 위해 질문과 관련된 문서 또는 단락 단위의 검색을 수행한다. 그렇지만 단어 기반의 검색만으로는 정답을 포함하는 단락을 찾기 어려운 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 각 문장이 가지고 있는 주제를 통해 해결할 수 있다고 판단하고 이를 위한 질의-응답문의 주제 분류 시스템에 대해 연구하였다. 이러한 시스템을 위해 필요한 인물과 관련한 주제 유형을 소개하고, 주제를 찾기 위한 단서표현을 정의하였다. 또한 단서표현기반으로 문장의 주제를 파악하는 시스템의 구성에 대해 소개하고, 이 시스템의 구성요소들에 대한 성능 평가를 수행하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권8호
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• pp.281-286
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• 2018

최근 정보의 복잡성과 다양성 및 방대한 양의 가용 정보가 증가함에 따라 대규모 데이터로부터 의미 있는 검색 결과를 추출하는 방법으로서 온톨로지에 대한 관심과 필요성이 증가하고 있다. 주어진 자연어 텍스트로부터 온톨로지를 추출하는 많은 방법이 제안되었지만, 현재 대부분의 방법은 온톨로지의 구조에 일치되도록 추출하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 온톨로지를 구축하기 위해 필요한 용어를 특정 도메인에서 주어진 텍스트와 구별하고 패턴 기반 방법을 기반으로 용어 사이의 다양한 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 용어들 간의 관계를 추출하기 위해 일치 패턴 집합을 고려하고 조인 집합 개념과 패턴의 정렬을 연결하여 검색 공간의 크기를 줄이는 방법을 제안한다. 그 결과 이 방법이 검색 공간으로부터 유용한 어떤 패턴도 제거하지 않고 50-95% 정도로 검색 공간의 크기를 줄이는 결과를 보였다.

• 전자공학회지
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• 제25권3호
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• pp.26-31
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• 1998

멀티미디어와 인터넷의 보급에 의해 컴퓨터 기능에 멀티미디어 정보 검색과 다양한 응용서비스 제공이 일반화되는 추세에 있고, 멀티미디어 컴퓨터와 이를 지원하는 네트웍과의 융합 현상을 보여, 네트웍 기반 멀티미디어 처리를 위한 컴퓨팅 기술로서 컴퓨터와 네트웍 구조에 많은 영향을 미치고 있다. 이러한 기술변화의 추세에 따라 멀티미디어와 네트웍 기술이 융합된 새로운 형태의 개념으로서 멀티미디어 컴퓨팅 분야에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라, 본 고에서는 네트웍 기반 멀티미디어 컴퓨팅이라는 개념과 이를 위한 하드웨어, 소프트웨어, 네트웍 기반 시스템 구조 등에 대한 내용을 소개하고, 정보 통신망에서의 멀티미디어 정보처리를 위한 클라이언트 서버 구조를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.519-524
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• 2023

해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권9호
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• pp.451-464
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• 2016

최근 Google Product Search와 Yahoo Pipes와 같은 엔터티 검색이 각광을 받고 있다. 특정 엔터티와 관련 있는 웹 페이지를 검색하기 위해 엔터티 검색이 사용된다. 그러나 엔터티(예를 들면, 차이나타운 영화)가 다양한 의미(예를 들면, 차이나타운 영화, 차이나타운 음식점, 인천 차이나타운 등)을 포함하고 있다면 엔터티 검색의 정확성은 크게 떨어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 웹 페이지의 빈도수와 엔터티 관련성 간의 상관관계를 고려하여, Frequent Pattern (FP)-Tree에 기반을 둔 질의어의 중요도를 측정하고 베스트 질의어를 제안하는 새로운 방안을 제안한다. 본 논문의 실험 결과에 의하면, 기존 방안의 정확도가 10% 미만인데 비해, 제안 방안의 평균 정확도는 59%로, 약 5배 향상시킨다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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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.

• 정보화연구
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• 제9권3호
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• pp.221-231
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• 2012

최근 국방 분야의 모델링 및 시뮬레이션에서는 훈련 비용과 개발 비용을 절감하기 위하여 재구성 가능한 시뮬레이션 모델의 연구를 추진하고 있다. 기존 연구에서는 소프트웨어 프로덕트 라인 공학을 적용하여 BCM(Basic Component Model)을 정의하고 이들을 재구성 할 수 있는 도구를 개발하였다. 하지만 프로덕트를 생성하기 위한 컴포넌트 재구성 시 설계자의 의사를 체계적으로 반영할 수 없으며, 각각의 컴포넌트들의 정량적 요소를 비교,평가 후 컴포넌트를 선택하여 프로덕트를 구성하기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 재구성 시 설계자의 의사결정과정을 지원하고자 컴포넌트들의 메타데이터를 조사하고 계층적으로 분석하여 컴포넌트를 선정할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 이것을 기반으로 컴포넌트 재구성 조합 모형을 도출 할 수 있도록 하는 의사결정체계를 제시한다. 먼저 의사결정의 한 방법인 AHP(Analytic Hierarchy Procedure)를 이용하여 컴포넌트를 선정하고, 다음으로 선정된 컴포넌트를 검색하고 선택할 수 있는 의사결정지원시스템을 설계 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.239-248
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• 1998

소프트웨어 재공학은 기존 시스템의 유지보수 문제에 대한 해결책으로 많은 연구가 이루어지고 있다. 재공 학은 역공학과 순공학을 통해 기존 시스댐에 대한 소프트웨어 개발을 의미하며, 기존 시스템의 소프트웨어에서 클래스를 추출하여 시스템의 이해를 높일 뿐만 아니라 소프트웨어 유지보수를 향상시키는데 적용된다 이를 위해 사용되는 중요한 개념으로 "합성"은 서로 다른 컴퍼넌트틀로부터 필요한 기능을 가져와 재구성하는 것이다. 또한, 정보 저장소에 저장된 클래스와 클러스터들은 고수준에서 재사용되기 위해 제공되는 시스템의 주요 컴퍼넌트들과 그들간의 구조적인 관계를 가진다. 이들은 그 각각으로 하나의 아키텍쳐를 구성하여 향후 동적 정보로 참조된다. 따라서, 기존의 객체지향 원시코드를 논리적으로 표현함으로써 추출기와 검색기, 합성기에 의해 클래스가 생성되며 클래스와 클러스터 정보는 각각 최적화(optimization)를 통해 정련화된 정보를 추출해 낸다. 이러한 정보틀은정보저장소에 저장되며,클래스간의 관계성에 의한클러스터를하나의 새로운아키텍쳐로써 생성한 다. 또한, 이 정보는 향후 실행 가능한 코드로써 사용되어진다. 본 논문에서 제시한 툴은 재공학을 기반으로 객체지향 정보를 분석하고 합성 방법론을 수행하여 새로운 정보로써 사용자에게 제시된다. 또한, 새로운 코드와 재구축된 고수준의 합성 클래스는 재사용을 높이고, 기존 소프트웨어에 대한 고수준의 이해성과 유지보수성을 제공한다.