• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.68-72
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• 1996

본 논문에서는 고유 명사 출현 패턴 정보와 부가 정보를 이용한 미등록 고유 명사의 색인 방법을 제안한다. 정보 검색 시스템에서 고유 명사의 처리는 정확하고 의미 있는 색인을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 형태소 분석 결과에 고유 명사 출현 패턴과 패턴 부가 정보를 사용하여 인명, 기관명, 회사명 등의 고유 명사 추출의 정확도를 높이는 방법을 제시한다. 총 827개의 인명과 기관 및 회사명을 포함하고 있는 조선일보 경제면 기사 100개 7416 어절에 대하여 본 시스템으로 실험한 결과, 인명의 경우 89%의 정확률을 보였다. 본 논문에서 제시한 출현 패턴과 고유 명사의 부가 정보를 적용했을 때 단순한 형태소 분석 결과에 비하여 고유 명사 추출 오류가 크게 개선되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.170-172
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• 2000

고유명사를 추출하고 그 범주를 파악할 수 있다면, 이는 정보 추출이나 정보 검색, 문서 요약과 같은 분야에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 고유명사를 추출하고 그 범주를 찾는 방법을 제시한다. 고유명사가 태깅된 코퍼스로부터, 고유명사의 내부와 주변에 반복적으로 나타나는 실마리들을 규칙 기반으로 학습한다. 이를 통하여 고유명사를 찾고 그 범주를 정한다. 구현한 시스템은 경제기사 코퍼스에서 4가지 범주로 고유명사를 추출하고 분류함에 있어 79.8%의 재현율과 92.9%의 정확률, 그리고 F 평가치에서 85.8의 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.17-22
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• 2001

고유명사의 개념과 판별, 분류체계에 대한 고찰을 통하여 모호했던 고유명사의 기본적인 범주를 분명하게 하였다. 또한, 이러한 분류체계를 바탕으로 문헌정보학에서 고유명사를 색인 및 검색어로 처리할 때 고려 해야할 점에 대해 논하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.90-95
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• 2004

"고유명사 식별"은 사전에 등록되어 있지 않은 고유명사를 찾아내고 분류하는 과정으로 주로 인명, 지명, 조직 명을 처리 대상으로 한다. 처리할 데이터는 점점 많아지고 고유명사는 수시로 생겨나기 때문에 고유명사 식별은 정보검색, 질의응답, 기계번역시스템의 핵심 기술 중의 하나로 부각되었다. 고유명사 식별에 있어 정확률과 더불어 식별속도와 식별모듈의 크기가 시스템의 성능에 미치는 문제도 쟁점이 되고 있다. 본 논문에서는 SVM과 자질선택을 결합한 다양한 실험을 통하여 중국어 고유명사의 식별 효율을 높이는 방법을 연구하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.5
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• pp.979-984
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• 2009

In this paper, the technique for production and encoding of new dot-type print watermark is proposed. The print watermark has characteristics similar to those of the digital watermark and function as link which change various first informations(texts, symbols, figures, etc) on the printed matter to secondary contents (sound, video, character, etc) corresponding each to informations on the printed matter. The proposed dot-type print watermark pattern is represented as $16{\times}16$ matrix in $0.4mm^2$ area and dots are printed on only 23 elements of $16{\times}16$ matrix. The size of each dot is so small(0.02mm)that it can not be seen. Because position of printed dots correspond to the position of each digit in binary notation in this paper, they are encoded easily and there are about 8,000,000 watermark patterns enough to express first information of printed matters. It was showed that the proposed print watermark patterns are recognized without difficulty by the own recognition device.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.207-209
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• 1998

고유명사가 문장속에서 다시 언급될때는 여러 가지 변형된 형태로 나타난다. 즉 같은 의미의 이름으로 사용되면서 서로 다른 이름 형태를 갖게 된다. 이러한 경향은 coreference 처리를 어렵게 만든다. 본 논문에서는 고유명사의 coreference와 의미상으로 인식되지 않은 고유명사의 식별에 이용될 수 있는 효율적인 자료구조를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.458-460
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• 1998

본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.421-422
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• 2020

발 고유 변인 측정 및 데이터의 수집은 소비자의 발 건강을 위한 신발 제작을 위하여 필요하다. 신발의 설계 지표 또한 개정의 필요성이 제시되고 있어 발 고유 변인 측정의 및 데이터 획득에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 발 형태의 데이터 값을 산출하여 사용자에게 적합한 맞춤형 인솔 및 신발을 제작하고, 신발의 설계 지표를 산출하기 위하여 발 고유 변인의 데이터 값을 자동으로 측정이 가능한 발 고유 변인 산출이 가능한 발 형상 추출 시스템에 대해 서술한다. 이를 위해 사용자의 발 고유 변인 측정을위한 스캐닝 스테이지를 설계 및 제작하고, 3대의 깊이 카메라를 설치하였다. 잡음 및 배경을 제거하기 위해 가우시안 배경 모델링으로 전경 영역을 분리하여 발 점군 데이터를 획득 한 후, Euclidean transformation을 통해 각 점군 데이터를 정합한다. 실험 결과에서는 획득된 발 형상 점군 데이터와 접지면 형상 및 발 변인 추출 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.184-186
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• 2001

본 논문은 고유명사를 활용하여 특정 정보를 좀더 효율적으로 추출하기 위한 연구이며, Named Entity의 한 범주인 사람 이름에 대하여 어휘 사전이나 실마리 사전의 사용 없이 초기에 주어지는 몇 개의 인칭 명사들을 태그가 부착되지 않은 코퍼스에 적용시켜 고유명사 추출을 위한 패턴을 학습하고, 그 패턴을 적용하여 새로운 고유명사를 생성해 내는 작업을 통해 인칭 명사들을 효율적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.695-696
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• 2021

최근 다양한 연령층과 직업군들 사이에서 기능성 신발에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 기능성 신발 및 맞춤형 신발은 높은 가격대와 긴 제작 시간이 필요하다. 이러한 문제점은 3D 스캐너 도입으로 해결이 가능하나, 정확한 발 형상 측정이 가능한 3D 스캐너는 고가의 장비이기 때문에 매장별 보급이 어렵다. 본 논문은 기능성 신발의 보급을 위하여 저가형 3D 스캐너에서 정확한 발 고유 변인을 측정할 수 있는 시스템에 대해 서술한다. 이를 위해 이를 위해 저가형 Depth Camera를 이용한 저가형 3D 스캐너의 발 형상 3D 점군 데이터를 2차원으로 변형하고, 발 형태를 감싸는 최소 사각형(Min Area Rect)를 형성하여 발 안쪽점 및 발 가쪽점을 추정한다. 생성된 최소 사각형과 발 안쪽점 및 발 가쪽점 등은 발 고유 변인 측정의 기준이 된다. 실험 결과에서는 측정 기준을 이용하여 발 고유 변인인 발 길이, 발 너비, 발꿈치 너비, 발꿈치에서 발안쪽점 및 발 가쪽점 길이 등 5가지 고유 변인을 측정하는 것을 보여준다.