• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.314-317
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• 2011

본 논문은 상향식 현저함 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 시각적 주의를 갖는 영역들을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 인간의 시각 시스템과 같이 사전 지식 없이 시각정보의 공간적인 분포에 근거하여 장면을 해석하는 상향식 현저함 모델 방법을 입력 영상에 적용하여 관심 물체 영역을 검출하는 연구이다. 상향식 현저함 방법은 Treisman의 세부특징이론 연구에서 제시한 바와 같이 시각적 주의를 갖는 영역은 시각정보의 현격한 대비차이를 가지는 영역으로 집중되어 배경에서 관심영역을 구분할 수 있다. 입력 영상에서 현저함 모델을 통해 3차원 현저함 맵을 생성한다. 그리고 생성된 현저함 맵으로부터 실제 관심영역들을 검출하기 위해 제안한 방법에서는 적응적 임계치 방법을 적용하여 관심영역을 검출한다. 제안한 방법을 관심영역 분할에 적용한 결과, 영역 분할 정확도 및 정밀도가 약 88%와 89%로 제시되어 관심 영상분할 시스템에 적용이 가능함을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.126-128
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• 1998

본 논문에서 구현하고자 하는 웹기반 사용자별 에이전트는 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자들에 대한 사용자 관심도를 사용자의 웹검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 사용자가 직접 기술하게 하고 이를 별도의 학습서버를 두어 사용자별 프로파일을 만들어 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 서버에서의 학습 과정은 웹 브라우저를 통하여 수집된 정보를 바탕으로 사용자가 관심을 가지는 웹 문서의 일반적인 내용에 대한 관심 정확도를 높이는 일련의 단어 정제 과정을 통하여 최적의 관심 키워드를 추출하는 작업으로 이루어지며 이는 표현 모델인 사용자 프로파일을 구축하여, 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템에서 적용되는 학습 방식은 사용자의 웹 문서 관심도에 의존하므로 웹 문서에 나타나는 텍스트들을 대상으로 C4.5 학습 시스템을 적용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1255-1258
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• 2007

이동센서 네트워크에서 관심영역 내로부터 최소의 노드 개수로 중복 없이 최대의 센싱 값을 얻기 위해서는 관심영역 내에 노드를 균일하게 그리고 이탈 없이 배치시키는 것이 중요하다. 기존 배치 알고리즘들은 관심영역 내 균일하지 못한 분포와 노드이탈 현상이 발생할 수 있으며 많은 에너지소모를 야기하는 부적절한 배치가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이동 센서네트워크 환경에서 관심영역 내 노드를 균일하게 분포시키며 노드 이탈을 최소화하는 배치알고리즘을 제안한다. 관심영역에 대한 크기 정보를 바탕으로 노드가 이동하여 배치할 수 있는 방향을 여섯 방향으로 분할하여 각 단일 방향영역 파티션에 따라 배치에 필요한 최소 노드의 개수를 예측한다. 각 방향에 대한 파티션별 노드 집단들은 독립적으로 동시에 배치된다. 본 알고리즘은 중심 루트노드를 기준으로 시작하여 각 여섯 방향에 대하여 노드의 수를 미리 예측하고 배치되기 때문에 노드의 이탈을 최소화할 수 있으며 균일한 배치뿐만 아니라 배치시간 및 이동거리 단축시킬 수 있는 에너지 효율적인 배치알고리즘의 특성을 갖는다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.5
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• pp.470-476
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• 2014

A point of interest is a specific point location such as a cafe, a gallery, a shop, or a park. It consists of a name, a category, a location, and so on. Its information is necessary for location-based application, above all category is basic information. However, category information should be automatically gathered because it costs high to gather it manually. In this paper, we propose a novel method to estimate category of POIs automatically using an inner word and local context. An inner word is a word that contains POI's name. Their name sometimes expose category information. Thus, their name is used as inner word information in estimating category of POIs. Local context information means words around a POI's name in a document that mentioned the name. The context include information to estimate category. The evaluation of the proposed method is performed on two data sets. According to the experimental results, proposed model using combination inner word and local context show higher accuracy than that of model using each.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.462-464
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• 2012

이미지를 입력으로 사용하는 다양한 응용 분야에서, 이미지에 포함되어 있는 객체의 의미를 이해하는것은 매우 중요하다. 이미지에 포함된 객체의 인식을 위해 우선적으로 관심 영역을 추출하는 경우, 인식하고자 하는 대상의 특징에 대한 사전 지식이나 입력된 이미지에서의 위치, 색, 그리고 크기 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 이미지로부터 사전 지식이 전무한 불특정 다수의 객체에 대한 의미를 추론해야 하거나 그로부터 정보를 수집해야 하는 경우, 이러한 관심 영역 추출 방법은 효과적이지 않다. 본 논문에서는 이를 위해 컬러 이미지를 입력으로 사용하는 응용에서 이미지의 양자화 된 색 정보와 다중 저해상도 정보만을 이용하여 관심 객체가 될 가능성이 있는 후보 관심 영역들을 포함하는 최소 장방형 영역들을 구조적 정보와 함께 추출할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.82-84
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• 2001

정보여과 시스템은 사용자의 관심사를 정확하게 알아내야 하고(specialization), 시간에 따른 변화에 적응할 수 있어야 하며(adaptation), 사용자의 잠재적인 관심사를 발견하기 위해 새로운 도메인을 탐험할 수 있어야 한다(exploration). 본 논문에서는 온라인 뉴스 기사를 여과하여 사용자와 관련이 있는 뉴스 기사를 추천하는 뉴스 에이전트를 설계, 구현하고자 한다. Specialization, adaptation의 두 가지 요구사항을 충족시키기 위해 사용자의 관심사를 도메인별로 분리하고 각 도메인은 long-term과 short-term으로 나눈다. Exploration의 요구사항을 충족시키기 위해서는 카테고리 절차(crossover) 연산을 사용한다. 실험 결과, 사용자에 대한 사전 정보가 전혀 없는 상태에도 불구하고 빠른 적응능력을 보였다. long-term과 short-term의 분리는 사용자의 관심사에 급격한 변화가 일어난 후에도 시스템이 빠르게 적응할 수 있음을 보여주었다. 또한 카테고리 교차 연산을 통해 사용자의 새로운 관심사 탐험을 수행해 낼 수 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.475-478
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• 2008

본 연구에서는 채용정보를 제공하는 취업사이트에서 사용자가 관심 있게 생각하는 항목들이 무엇인가를 조사하였다. 연구에 필요한 항목조사는 랭키닷컴에서 제공하는 사이트별 순위정보를 기초로 하여 취업사이트에서 설문에 필요한 자료를 수집하여 온라인을 통하여 설문하였으며, 조사를 통하여 구직활동에서 필요한 정보가 무엇이며, 채용 정보 중에서 가장 많은 관심을 가지고 있는 정보가 무엇이며, 기업선택에 있어 어떤 요인이 중요하게 작용하는가를 분석하여, 채용정보중 지역, 근무시간, 급여조건, 휴가 및 휴일 등 카테고리정보와 세부적인 관심항목에서 유사한 관심도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다.

• Digital Contents
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• no.9 s.16
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• pp.34-49
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• 1994

지역생활정보망의 궁극적인 성공여부는 주민들의 참여 여하에 달려있다. 따라서 주민들의 자발적인 참여를 위해서는 거부감없이 이용할 수 있는 매체의 개발과 보급도 중요하지만 무엇보다도 주민들이 관심을 가질 수 있는 정보를 재미있고 이용하기 쉬운 형태로 제공해줌으로써 주민들이 자발적으로 관심을 가질 수 있도록 이끌어내야 한다. 이러한 측면에서 본 장애서는 대구지역의 주민들이 평소 어떤 생활정보에 가장 관심이 있고 어떤 정보를 가장 많이 이용하는지, 그리고 각 생활정보를 실제로 구하는데는 어느 정도의 어려움을 느끼고 있으며 여기에 주로 어떤 매체들을 사용하고 있는지 등에 관한 조사를 해봄으로써 향후 지역의 생활정보에 대한 데이터베이스를 구축하는데 유용한 기초자료로 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.550-552
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• 2001

디지털 TV가 실용화 됨에 따라 다양한 부가정보 서비스가 가능하게 되었다. 그러나 부가정보서비스를 효과적으로 사용하기 위해서는 전통적인 메뉴검색에 의한 관심객체의 부가정보 검색이 아닌 화면에서의 관심객체 선택만으로 부가정보를 표현할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 메뉴검색없이 마우스 클릭만으로 관심 객체를 선택하고 선택된 객체에 대해 부가정보를 표현하는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.625-627
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• 2002

본 논문에서는 질의 영상으로 주어지는 컬러 영상에서 관심있는 객체를 추출한 후 Dominant 컬러쌍 정보를 이용하여 객체정보만을 질의하는 객체기반 영상검색 기법을 제안한다. 기존의 대부분 연구에서는 관심있는 객체정보를 포함하는 영상 전체에 대한 특징값을 추출하여 유사 영상을 검색함으로써 배경으로 인해 검색 성능이 나빠지는 결과가 나타난다. 그러므로, 본 논문에서는 관심있는 객체 정보만을 질의로 사용하고 DB내의 영상들에 대해서도 객체가 존재할 수 있는 후보 영역을 추출한 추 유사도를 측정하는 방법을 제안한다