• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.54-56
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• 1999

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심정보를 학습하고 사용자가 필요로 한느 웹 상의 정보를 제공하는 시스템이다. 웹 에이전트는 사용자의 관심정보를 추출하기 위해서 귀납적 기계학습을 수행한다. 이때, 학습의 효율을 높이기 위해서는 관련이 있는 문서들을 그룹화하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 비감독 개념 학습 알고리즘인 COBWEB을 이용하여 사용자가 관심을 표시한 문서들의 분류트리를 생성한다. 분류트리는 귀납적 기계학습 시스템의 입력으로 사용될 수 있는 형태가 아니므로 분류 트리의 분석과 문서 분류 후처리 작업을 통해서 문서 집합을 생성해야 한다. 이를 위해서는 분류트리를 분석하여 초기 클러스터를 생성하고, 유사한 클러스터들의 병합을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 문서 자동 분류 방식은 비감독 개념 학습 알고리즘이 생성한 문서 분류 트리의 분석을 통해서 충분한 유사도와 적절한 수의 문서를 포함하는 초기 클러스터를 생성할 수 있다. 그러므로 문서 분류의 후처리 작업인 클러스터의 병합 작업에서 불필요한 작업을 제거함으로서 보다 효과적이고 합리적인 문서 분류 작업을 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.199-202
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• 2006

본 논문에서는 적응적 관심윈도우에 기반한 세포영상 세그먼테이션 기법을 제안한다. 명암지도를 이용하여 초기 관심윈도우를 생성하고, 초기 관심윈도우를 쿼드-트리 분할을 통해 실제 관심영역과 유사한 크기가 될 때까지 축소한다. 이렇게 생성된 적응적 관심윈도우는 세포영상에서 배경을 제거하고 관심영역 추출의 처리시간을 줄일 수 있다. 그리고 세그먼테이션과 관심영역의 분리를 위한 영역 병합 및 제거를 수행하여 최종적으로 정밀한 관심영역을 얻어낸다. 실험에서 제안된 기법은 세포영상의 관심영역을 효과적으로 분리하여 인간 시각과 유사한 향상된 세그먼테이션 결과를 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.557-567
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• 2015

정지영상에서 공간 관심맵을 생성하는 다양한 방법들이 소개되어 왔고, 최근에는 동영상의 운동정보를 활용하는 운동 관심맵 예측 기법이 활발히 연구되고 있다. 운동 관심맵은 운동정보 및 영역분할을 활용하고 있지만, 일반적인 영상에서는 만족스러운 데이터를 얻는 것은 어려움이 존재한다. 또한 우수한 관심맵을 얻기 위해서는 객체 운동, 카메라 운동 등의 운동유형 정보가 필요하기 때문에 다양한 자연영상을 대상으로 적용하면 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 상기 언급한 문제점들을 극복할 수 있는 운동기반 관심맵 생성 방법을 제안한다. 공간 관심맵에 운동 정보를 결합하고, 운동 복잡도를 활용한다. 또한 근접 모델을 이용하여 주변 픽셀들의 관심도를 유사하게 함으로써, 동일 객체 또는 배경 영역이 유사한 값을 가지도록 한다. 실험에서는 다양한 동영상 데이터에 제안 방법을 적용하여 성능 검증을 수행하였다. 공간 관심도의 개선 여부를 증명하기 위해서 공간 관심맵 방법과의 객관적 성능 평가를 통해서 제안 방법이 공간 관심맵보다 운동 픽셀의 경우에 평균적으로 관심도 값이 +38 정도 향상되는 것을 보여준다. 또한 참조 데이터가 있는 4개의 동영상을 대상으로 얻은 ROC는 만족스러운 결과를 보여준다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.706-712
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• 2015

최근 모바일 서비스에서 콘텐트를 요약 정보가 담긴 리스트 형태로 제공하는 경우가 증가하고 있다. 이에 따라 사용자가 콘텐트에 관심이 있어도 별점이나 클릭과 같은 명시적 혹은 암묵적 관심을 표현하지 않고 요약 정보를 통해 콘텐트를 소비하는 잠재 관심 표현이 대다수를 차지하게 되었다. 따라서 사용자의 관심을 파악하기 위해서는 잠재 관심 콘텐트의 추론이 필수적이다. 본 연구에서는 사용자의 모바일 상의 콘텐트 소비 로그 패턴을 분석하여 잠재 관심 콘텐트를 추론하는 기법을 제안한다. 특히, 실제 서비스에 적용 시 잘못된 관심 추론은 치명적일 수 있다는 점에서 추론의 정밀도를 극대화시키기 위해 서로 다른 특성을 반영한 다수의 분류기가 모두 동의한 경우에 잠재 관심 콘텐트로 추론하는 만장일치 앙상블 방식을 도입한다. 자체 제작한 어플리케이션으로부터 콘텐트 소비 로그를 수집하였으며 이를 이용하여 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다. 이러한 잠재 관심 아이템의 정확한 도출은 사용자의 관심에 기초한 추천 시스템과 같은 개인화 서비스의 질 향상에 기여할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.225-227
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• 2014

최근 온라인 뉴스는 대중의 관심사 및 트렌드에 따라서 다양한 종류의 기사들이 작성된다. 이러한 관심사 및 트렌드는 시간의 흐름에 따라 계속 변한다. 본 논문에서는 온라인 뉴스의 기사 제목을 이용하여 시간에 따라 변하는 관심사 및 트렌드와 관련된 단어를 추출하는 방법을 제안한다. 특정 기간 별 출현하는 뉴스들을 하나의 카테고리로 가정하고 자질 선택 방법에서 널리 사용되는 카이제곱 통계량을 이용하여 각 카테고리의 주요 단어를 추출한다. 실험 결과 특정 기간 별 관심사 및 트렌드와 관련된 단어들이 출현하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.547-549
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• 2001

대규모 온라인 게임과 같이 수많은 사용자를 수용하는 클라이언트/서버 방식 응용에서는 네트워크의 대역폭을 효율적으로 사용하는 것이 중요하다. 각 클라이언트의 관심영역에 해당하는 데이터만을 보내어 트래픽을 줄이는 방법을 관심영역 관리라 하며, 클래스기반, 영역 기반, 격자기반 등 여러 가지의 방법이 제안되어 있다. 본 논문에서는 작은 영역에서 거리 기반으로 관심영역을 정하는 관심영역 관리 기법을 제안하고, 이를 이용하여 참가자가 편중된 영역에서 생기는 트래픽 집중 현상을 해소하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.166-168
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• 2001

근래에 들어서 인터넷의 발전에 따라 사용자의 정보 검색 및 정보 서비스 이용에 대한 수요량이 많아지고 있으며, 이와 동시에 사용자 개인마다 적합하지 않은 정보에 대한 검색 시간과 서비스 이용에 대한 비용이 늘어나고 있다. 이에 따라서 사용자가 인터넷을 이용하면서 일어나는 행위들에 대한 정보를 수집하고, 이를 학습하여 생성한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자 개인마다 맞추어진 적합한 정보를 제공하는 개인화 서비스가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 여러 행위에 대해 비 감독 학습 방법인 클러스터링을 이용하여 사용자 관심 클러스터를 생성, 사용하여 기존의 사용자 프로파일 학습에서 간과하고 있는 시간에 따라 변화하는 사용자의 관심에 대한 변화를 탐지하고, 변화하는 사용자의 관심 이동 형태에 따라 이를 사용자 프로파일을 생성하는 학습에 적용할 수 있도록 하는 방법을 제시하므로 해서 기존의 개인화를 위한 사용자 프로파일 학습 방법보다 진보한 학습 방법을 지닌 시스템 모델을 제시하려 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.133-134
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• 2015

흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 기법은 의료 X-ray 영상의 화질 개선 알고리즘을 더 효과적으로 적용하기 위해 전처리 단계로 영상의 물체와 배경을 분할하거나 관심영역만을 분할하는 방법이다. 보통 화질 개선 알고리즘을 적용할 때 영상의 밝기 정보나 주파수 정보를 이용하여 영상 디테일과 대비를 개선하는 방법을 사용한다. 영상 전체에 이러한 알고리즘을 적용하는 경우 불필요한 배경 정보가 포함되기 때문에 디테일과 대비가 떨어질 수 있다. 본 논문은 사용자가 보고자 하는 부분의 정보만을 사용하도록 물체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 1 단계로 몸체 분할 알고리즘을 이용하여 배경 성분의 정보를 제외하고 2 단계에서는 몸체의 중심인 폐와 폐사이의 장기 정보만을 볼 때의 관심영역 분할 알고리즘으로 팔이나 목, 복부의 불필요한 정보를 제외하는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.63-71
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• 2009

본 논문에서는 낮은 피사계 심도 JPEG2000 이미지의 복원 과정에서 관심영역을 자동으로 추출하여 우선적 처리하는 개선된 동적 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법과는 달리 사용자의 관심영역 지정 과정을 거치지 않고, DWT(Discrete Wavelet Transform)에서 특정 레벨의 고주파 서버 밴드를 사용하여 에지 마스크 정보를 생성한 후에 자동 에지 코드 블록 판별 알고리즘을 사용하여 관심영역을 빠르게 처리한다. 이 알고리즘은 에지 임계값과 4 방향(동, 서, 남, 북)으로 코드 블록 단위의 에지 마스크 정보를 이용하여 에지 코드 블록을 판별한다. 본 알고리즘을 기존의 Implicit 방법에 적용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들에 비해 속도와 품질 면에 있어서 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.99-106
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• 2007

본 논문에서는 적응적 관심영역(AAW: Adaptive Attention Window)에 기반한 세포영상 분할 기법을 제안한다. 적응적 관심영역은 분할하기 위해, 명암지도를 이용하여 초기 관심윈도우(IAW: Initial AW)를 생성한다. 생성된 초기 관심윈도우는 쿼드-트리 분할을 이용하여 실제의 관심영역(ROI: Region of Interest)과 유사한 크기가 될 때까지 축소된다. 이렇게 생성된 적응적 관심윈도우는 세포 영상에서 배경을 제거하고 관심영역 추출의 처리 시간을 줄이기 위해서 사용된다. 마지막으로 적응적 관심영역 안에서 영역을 분할하고, 관심영역만을 분리하기 위한 영역 병합과 제거를 수행한다. 실험에서 제안된 기법은 세포영상의 관심영역을 효과적으로 분리하여 인간 시각과 유사한 향상된 영상 분할 결과를 보여준다.