• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.262-267
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• 2022

이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.346-351
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• 2023

오픈 도메인 대화 시스템은 산업에서 다양하게 활용될 수 있지만 유해한 응답을 출력할 수 있다는 위험성이 지적되어 왔다. 본 논문에서는 언급된 위험성을 완화하기 위해 데이터 측면에서 대화 시스템 모델을 개선하는 방법을 제안한다. 대화 모델의 유해한 응답을 유도하도록 설계된 데이터셋을 사용하여 모델이 올바르지 못한 응답을 생성하게 만들고, 이를 LLM을 활용하여 안전한 응답으로 수정한다. 또한 LLM이 정확하게 수정하지 못하는 경우를 고려하여 추가적인 필터링 작업으로 데이터셋을 보완한다. 생성된 데이터셋으로 추가 학습된 대화 모델은 기존 대화 모델에 비해 대화 일관성 및 유해성 면에서 성능이 향상되었음을 확인했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.66-71
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• 2021

본 연구는 한국어 자질 기반 감성분석(Feature-based Sentiment Analysis: FbSA)을 위한 대규모의 학습데이터 구축에 있어 반자동 언어데이터 증강 기법(SSP: Semi-automatic Symbolic Propagation)에 입각한 자질-감성 주석 데이터셋 FeSAD(Feature-Sentiment-Annotated Dataset)의 개발 과정과 성능 평가를 소개하는 것을 목표로 한다. FeSAD는 언어자원을 활용한 SSP 1단계 주석 이후, 작업자의 주석이 2단계에서 이루어지는 2-STEP 주석 과정을 통해 구축된다. SSP 주석을 위한 언어자원에는 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 스키마와 한국어 기계가독형 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COréen)가 활용되며, 본 연구에서는 7개의 도메인(코스메틱, IT제품, 패션/의류, 푸드/배달음식, 가구/인테리어, 핀테크앱, KPOP)에 대해, 오피니언 트리플이 주석된 FeSAD 데이터셋을 구축하는 프로세싱을 소개하였다. 코스메틱(COS)과 푸드/배달음식(FOO) 두 도메인에 대해, 언어자원을 활용한 1단계 SSP 주석 성능을 평가한 결과, 각각 F1-score 0.93과 0.90의 성능을 보였으며, 이를 통해 FbSA용 학습데이터 주석을 위한 작업자의 작업이 기존 작업의 10% 이하의 비중으로 감소함으로써, 학습데이터 구축을 위한 프로세싱의 소요시간과 품질이 획기적으로 개선될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.8
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• pp.177-183
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• 2016

Augmented Reality(AR) has been further developed through connectivity with Artificial Intelligence (AI), Big Data, the Internet of Things(IoT). The interest of AR in the advertising is on the increase. However, it needs to explore the use of AR technology in advertising based on user experience rather than the technical aspects. This study is very significant in that it is the exploratory study which provides guidelines in the field of utilizing AR, particularly based on direct user experience. In addition, through a quantitative survey, it checks the validity of the present study to verify the impact of utilitarian, experiential value of AR ad on brand attitude as consumer attitude. The characteristics of AR ad based on user experience through this study will provide guidance to utilize AR ad, utilizing AR technology in various fields, such as education and exhibitions in developing convergence contents that can provide practical value.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.8
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• pp.1004-1016
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• 2012

This paper proposes a mobile augmented reality system to provide detail information of the products using QR code included in them. In the proposed system, we perform the estimation of the camera pose using both of marker-based and markerless-based methods. If the camera can see the QR code, we perform the estimation of the camera pose using the set of rectangles in the QR code. However, if the QR code is out of sight, we perform the estimation of the camera pose based homography between consecutive frames. Moreover, the content of the augmented reality in the proposed system is made by using meta-data. Therefore, the user can make contents of various scenario using only meta-data file without modification of our system. Especially, our system maintains the contents as newly updated state by the on-line server. Thus, it can reduce the unnecessary update of the program.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.12
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• pp.517-524
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• 2022

Human pose estimation is a method of estimating a posture by extracting a human joint key point. When occlusion occurs, the joint key point extraction performance is lowered because the human joint is covered. The occlusion phenomenon is largely divided into three types of actions: self-contained, covered by other objects, and covered by background. In this paper, we propose an effective posture estimation method using a masking phenomenon enhancement technique. Although the posture estimation method has been continuously studied, research on the occlusion phenomenon of the posture estimation method is relatively insufficient. To solve this problem, the author proposes a data augmentation technique that intentionally masks human joints. The experimental results in this paper show that the intentional use of the blocking phenomenon enhancement technique is strong against the blocking phenomenon and the performance is increased.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.11
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• pp.2335-2340
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• 2009

This paper presents how to implement Markerless Augmented Reality and how to create and apply reference data sets. There are three parts related with implementation: setting camera, creation of reference data set, and tracking. To create effective reference data sets, we need a 3D model such as CAD model. It is also required to create reference data sets from various viewpoints. We extract the feature points from the mode1 image and then extract 3D positions corresponding to the feature points using ray tracking. These 2D/3D correspondence point sets constitute a reference data set of the model. Reference data sets are constructed for various viewpoints of the model. Fast tracking can be done using a reference data set the most frequently matched with feature points of the present frame and model data near the reference data set.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.34 no.1
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• pp.71-82
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• 2024

With the advancement of information and communication technology (ICT), the use of electronic document types such as PDF, MS Office, and HWP files has increased. Such trend has led the cyber attackers increasingly try to spread malicious documents through e-mails and messengers. To counter such attacks, AI-based methodologies have been actively employed in order to detect malicious document files. The main challenge in detecting malicious HWP(Hangul Word Processor) files is the lack of quality dataset due to its usage is limited in Korea, compared to PDF and MS-Office files that are highly being utilized worldwide. To address this limitation, data augmentation have been proposed to diversify training data by transforming existing dataset, but as the usefulness of the augmented data is not evaluated, augmented data could end up harming model's performance. In this paper, we propose an effective semi-supervised learning technique in detecting malicious HWP document files, which improves overall AI model performance via quantifying the utility of augmented data and filtering out useless training data.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.636-642
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• 2007

산업 전반에 적용되는 과학, 공학 분야에는 그 목적에 따라 다양한 형태의 정보가 발생한다. 정보는 이용하는 목적에 따란 가공하는 형식과 표현하는 방식이 달라지며, 정보에 직접적으로 접근하는 사용자에게 어떻게 효과적으로 전달할 것인가 하는 문제는 정보 관리 분야에서 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 정보를 사용자에게 보다 명확하게 전달하고, 관리하기 위해서는 원천 데이터를 가공하여 가시화(visualization)하는 과정을 거친다. 정보가시화는 원천데이터를 데이터모델로 정리한 후, 가시화구조(visual structure)로 재정의 한다. 실질적인 가시적 결과는 가시화 구조의 데이터들을 정보모델(information model)상에 반영할 때 이루어진다. 본 논문에서는 건물내부에서 진행되는 행사에 대한 시간-공간적인 정보를 정리한 도표 메타포(table metaphor)를 초기 데이터 모델로 사용하여 가시화 하는 과정을 수행한다. 정보 가시화 과정과 저작 과정은 증강현실(augmented reality) 환경에서 이루어진다. 행사가 진행되는 장소의 건물 구조도(map)상에서 각 장소에서 발생하는 정보들을 재배열하고 정리함으로써, 저작자로 하여금 정보 그 자체에 대한 이해뿐만이 아니라, 해당 정보에 대한 공간적인 이해도 함께 가능하게 한다. 이 같은 몰입형(immersive) 저작시스템은 정보에 대한 공간적인 분배가 필요한 저작에서는 매우 유용하며, 저작하는 환경 자체가 가시화의 결과물이 되므로 정보 저작에 대한 가시적 이해를 최대화 시킬 수 있다.

• Journal of IKEEE
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• v.27 no.1
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• pp.59-64
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• 2023

Deep learning can solve various computer vision problems, but it requires a large dataset. Data augmentation technique based on image binarization for constructing large-scale datasets is proposed in this paper. By extracting features using image binarization and randomly placing the remaining pixels, new images are generated. The generated images showed similar quality to the original images and demonstrated excellent performance in deep learning models.