• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.176-178
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• 2000

자연어 파싱에 많이 사용되는 Earley 파싱 알고리즘은 입력문장에 에러(error)가 있으면 즉시 종료되기 때문에 견고한(robust) 파싱을 구현하기 어렵다. 본 논문에서 우리는 Earley 파싱 알고리즘을 보다 견고한 파싱 기법으로 만드는 방법을 제안한다. Earley 파싱을 하다가 멈추면 파싱 모드를 지역적 양방향 분석으로 전환시킨다. 에러 위치 다음에 나타나는 단어를 아일랜드(island)로 정한다. 아일랜드를 지역적으로 양방향으로 확장시켜 에어 위치까지 도달하게 한 다음 에러의 종류를 파악하고 이를 복구하는 기법을 사용함으로써 견고성을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.454-459
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• 1999

본 연구는 메이크업, 자동차, 패션, 건축내장, 건축외장의 색채에 대한 소비자들의 감성 평가구조를 제시하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 5개 제품별 색채감성 평가구조모델을 레퍼토리 그리드 발전수법을 사용하여 추출한 다음, 제품별 평가구조를 비교ㆍ분석하였다. 이렇게 추출된 5개의 구조모델은 다음과 같은 특성을 가지고 있다. 1) 소비자들의 전반적인 제품별 평가어휘를 추출하였으며, 이러한 평가어휘와색채특성간의 상관관계를 정성적으로 분석할 수 있다. 2) 제품별 고유 평가구조 및 제품들이 공통적으로 가지고 있는 기본적인 구조 특성을 파악할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.219-222
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• 2002

본 논문에서는 잘못된 인쇄로 인한 문서상의 잡영이 생기거나 문자 훼손이 있는 문서영상을 복원 하고자 한다. 제안하는 방법은 문서영상을 스캐너로 읽어들여 잡영을 제거 한 뒤 훼손된 숫자 영상에 대해서 프로젝션을 이용하여 숫자 열을 낱낱의 숫자로 분할한다. 각각의 숫자에 대해서 크기가 일정하도록 정규화를 시킨 다음, Backpropagation을 이용하여 훼손된 숫자를 학습하였다. 학습시킨 다음 원 영상과 훼손된 영상을 각 픽셀단위로 비교하여 4-방향 마스크를 이용하여 원래의 숫자 영상으로 복원하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.47-50
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 CNN 알고리즘을 이용하여 사람의 얼굴 이미지를 학습한 다음 나이와 성별을 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개개인 마다 각기 다른 외형적 특성을 고려하여 이를 분석한 다음 이에 맞는 헤어 스타일, 옷차림을 추천할 수 있다. 해당 기술을 활용하여 메타버스 아바타 생성에 사용자의 얼굴과 같은 신체적 특성을 고려할 수 있다. 향후에는 신체 전체를 이미지화하여 보다 더 다양한 정보를 인식할 수 있도록 연구를 진행할 것이다.

• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.262
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• pp.36-37
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• 1999

• Korean Architects
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• no.6 s.183
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• pp.31-35
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• 1984

• Nuclear industry
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• v.9 no.3 s.73
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• pp.54-55
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• 1989

• Nuclear industry
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• v.17 no.7 s.173
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• pp.81-84
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• 1997

• 보건세계
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• v.57 no.6
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• pp.32-35
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• 2010

• The Korea Swine Journal
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• v.27 no.7 s.311
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• pp.166-169
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• 2005