본 논문에서는 온라인 고객 리뷰를 활용하여 건강 보조제, 화장품 등 현재의 상태를 개선하기 위해 사용되는 제품을 대상으로 그 효과를 알아보기 위한 제품 효과 분석 기법을 제시하였다. 제안하는 제품 효과 분석 기법은 블로그 포스팅에 존재하는 광고를 자동 제거하고, 효과 분석을 위한 증상, 효과, 증가, 및 감소로 이루어진 단어 사전을 구축하며, 제안하는 알고리즘을 통해 제품의 효과를 측정한다. 제품 효과 분석 기법을 검증하기 위해 정답 레이블이 존재하는 네이버 쇼핑 리뷰 데이터셋을 대상으로 성능평가를 실시하였으며, 전통적인 긍부정 사전과 RNN 모델과 성능을 비교하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 효과 분석 기법이 다른 두가지 방법보다 정확도가 뛰어남을 보여주었다. 또한, 아토피 피부염, 여드름 치료제에 제안하는 기법을 적용하여 소셜 미디어에 나타난 효과적인 치료법을 소개하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 블로그를 포함한 여러 매체의 리뷰로부터 제품의 효과를 점수화할 수 있으므로 다양한 제품군과 소셜 미디어에 적용될 수 있을 것으로 보인다.
광 버스트 스위칭(OBS) 기술은 광 회선 스위칭에서 발생하는 자원의 비효율적인 사용을 개선시키며, 광 패킷 스위칭에서 해결하여야 할 과제인 광 버퍼링의 요구사항을 최소화한다. GSMP는 제어기와 레이블 스위치 사이에서 연결, 구성, 성능, 장애관리 및 동기화 기능을 제공하는 개방형 인터페이스이다. OBS 망을 위한 GSMP 개방형 인터페이스 도입은 OBS 망의 전달평면과 제어평면의 분리를 실현하여 OBS 스위치의 구현을 단순화한다. 본 논문에서는 GSMP 개방형 인터페이스가 적용된 OBS 망의 연결, 구성, 성능 및 장애관리를 위한 관리객체를 정의하였으며, 이들 관리정보가 관리 기능별로 OBS 스위치와 제어기에 분산되어 탑재되는 분산 망 관리 모델을 제안하였다. GSMP와 OBS 관리객체를 수용한 망 관리 기능의 구현을 통하여 GSMP 개방형 인터페이스가 적용된 OBS 망에서의 분산 망 관리 모델을 이용한 연결관리의 실현성을 확인하였다.
본 논문에서는 MR 영상의 3차원 가시화 및 분석을 위한 단일 채널 MR 영상의 자동 뇌영역 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 4단계의 2차원 및 3차원 처리에 의하여 뇌윤곽을 찾아낸다. 1,2단계에서는 곡선 적합을 이용한 자동 문턱치화에 의하여 머리마스크와 초기 뇌마스크를 생성한다. 3단계에서 입방보간으로 초기 뇌마스크의 3차원 볼륨을 생성하여 형태학적 연산, 연결부위 레이블링에 의하여 중기 뇌마스크를 생성한다. 최종적으로 곡선 적합에 의한 자동 문턱치화를 이용하여 뇌마스크를 정련한다. 제안한 알고리즘은 영상의 슬라이스 방향을 고려할 필요가 없고 영상이 뇌 전체를 포함하지 않아도 되며, T1, T2, PD, SPGR등 다양한 종류의 MR 영상의 자동적인 뇌영역의 분할에 유용하다. 실험에서 20세트 MR 영상에 대하여 수동분할을 기준으로 0.97 이상의 유지도를 보였다.
많은 양의 데이터는 딥 러닝 모델의 견고성을 향상시키고 과적합 문제를 방지할 수 있게 해준다. 자동 혀 분할에서, 혀 영상 데이터 세트를 실제로 수집하고 라벨링하는 데에는 많은 어려움이 수반되므로 많은 양의 혀 영상 데이터를 사용하기 쉽지 않다. 데이터 증강은 새로운 데이터를 수집하지 않고 레이블 보존 변환을 사용하여 학습 데이터 세트를 확장하고 학습 데이터의 다양성을 증가시킬 수 있다. 이 논문에서는 이미지 자르기, 회전, 뒤집기, 색상 변환과 같은 7 가지 데이터 증강 방법을 사용하여 확장된 혀 영상 학습 데이터 세트를 생성하였다. 데이터 증강 방법의 성능을 확인하기 위하여 InceptionV3, EfficientNet, ResNet, DenseNet 등과 같은 전이 학습 모델을 사용하였다. 실험 결과 데이터 증강 방법을 적용함으로써 혀 분할의 정확도를 5~20% 향상시켰으며 기하학적 변환이 색상 변환보다 더 많은 성능 향상을 가져올 수 있음을 보여주었다. 또한 기하학적 변환 및 색상 변환을 임의로 선형 조합한 방법이 다른 데이터 증강 방법보다 우수한 분할 성능을 제공하여 InveptionV3 모델을 사용한 경우에 94.98 %의 정확도를 보였다.
2009년부터 공공기관, 교육기관, 의료기관, 복지시설의 국내 웹 접근성 의무화를 시작하여 2015년까지 문화예술, 법인까지 단계적으로 의무화 적용을 계획하고 있다. 본 연구에서는 국내 언론사(방송사, 종합일간지, 스포츠신문, 인터넷신문) 사이트의 웹 접근성 평가를 통하여, 국내 언론사들이 어느 정도 웹 사이트 접근성을 준수하고 있는지를 KWA-H 4.3 자동평가도구에서 제공하는 6개 자동점검 지침으로 평가하고, 통계적인 측면에서 분석해 보았다. 비모수적 분석인 크루스칼-왈리스(Kruskal-Wallis) 검정 결과, 기본언어 명시 항목의 경우 방송사> 인터넷신문> 종합일간지> 스포츠신문 순으로 높은 준수율(p값=0.041)을 보였으며, 레이블 제공 항목에 대해서는 스포츠신문> 방송사> 종합일간지> 인터넷신문 순으로 준수율(p값=0.015)이 나타났다.
자연 영상 내에 포함된 텍스트는 영상의 다양하고 중요한 특징을 갖는다. 그러므로 텍스트를 검출하고 추출하여 인식하는 것이 중요한 연구대상으로 연구되고 있다. 최근 모바일 폰 카메라를 기반으로 다양한 분야에서 많은 응용 기술이 연구 개발되고 있다. 본 논문은 에지 및 연결요소를 이용한 장면 텍스트 검출 방법을 제안한다. 그레이스케일 영상으로부터 에지 성분 검출과 지역적 표준편차를 이용하여 텍스트 영역의 경계선을 검출하고, RGB 컬러공간의 유클리디안 거리를 기준으로 연결요소를 검출한다. 검출된 에지 및 연결요소를 레이블링하고 각각 영역의 외곽사각형을 구한다. 텍스트의 휴리스틱 이용하여 후보 텍스트를 추출한다. 후보 텍스트 영역을 병합하여 하나의 후보 텍스트 영역을 생성하고, 후보 텍스트의 지역적 인접성과 구조적 유사성으로 후보 텍스트를 검증함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출하였다. 실험결과 에지 및 컬러 연결요소 특징을 상호 보완함으로서 텍스트 영역의 검출률을 향상시켰다.
유비쿼터스 데이타 스트림 환경에서 동적 XML 데이타 스트림에 대한 효율적이고 안전한 접근제어 기법은 최근에 활발한 연구분야가 되어왔다. 본 논문에서 동적 XML 데이타 스트림 환경에서 효율적이고 안전한 접근제어를 위한 향상된 롤-기반 소수 레이블링 기법을 제안한다. 또한 지속적으로 갱신되는 XML 문서의 효율적인 레이블링 기법과 효율적이고 안전한 접근제어를 위한 기존연구의 문제점을 지적한다. 제안하는 향상된 레이블링 기법은 문서가 갱신될 때 다시 레이블링 하지 않고도 노드 사이의 조상-후손 관계와 형제 관계를 유지할 수 있으며, 레이블의 충돌 없이 XML 트리에 임의의 지속적인 노드 삽입 또는 갱신을 지원한다. 또한, 롤-기반 소수 레이블링 기법을 통해 효율적인 접근제어를 구현하였다. 끝으로 본 논문의 제안 방법이 효율적이고 안전함을 실험을 통해 보여줄 것이다.
본 연구의 목적은 국내 대표적인 대장경 관련 웹 사이트의 웹 접근성 준수에 대한 기초적인 평가를 하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내 대표적인 3곳의 관련 웹 사이트를 선정하고, 6가지 웹 접근성 평가지표를 도출하여, 시스템기반과 이용자기반의 방식으로 평가를 수행하였다. 시스템기반의 분석결과는 모든 평가지표에서 만족할 만한 일정수준의 웹 접근성 준수율을 보인 웹 사이트는 없는 것으로 나타났고, 이용자기반의 분석결과는 웹 접근성 준수율이 높은 항목(예. 대체 텍스트 제공, 제목 제공, 기본언어 표시, 사용자 요구에 따른 실행, 레이블 제공)에서 대체로 긍정적인 평가를 보였다. 분석결과를 토대로 이들의 웹 접근성 개선 방안을 제시하였다.
일반적으로, 교사 학습 알고리즘이 적절히 학습되기 위해서는 레이블의 편향이 없는 충분한 양의 학습데이터가 필요하다. 그러나 영작문 자동채점 시스템 개발을 위한 충분하고 편향되지 않은 학습데이터를 수집하는 것은 어려운 일이다. 또한 영어 작문 평가의 경우, 전체적인 답안 수준에 대한 다면적인 평가가 이루어진다. 적고 편향되기 쉬운 학습데이터와 이를 이용한 여러 평가영역에 대한 학습모델을 생성해야하기 때문에, 이를 위한 적절한 기계학습 알고리즘을 결정하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 앙상블학습을 통해 완화할 수 있음을 실험에 통해 보이고자 한다. 실제 중, 고등학교 학생들을 대상으로 시행된 단문형 영작문 채점 결과를 학습데이터 개수와 편향성을 조절하여 실험하였다. 학습데이터의 개수 변화와 편향성 변화의 실험 결과, 에이다부스트 알고리즘을 적용한 결과를 투표로 결합한 앙상블 기법이 다른 알고리즘들 보다 전반적으로 더 나은 성능을 나타냄을 실험을 통해 나타내었다.
기존에 제안된 XML 레이블링 기법은 XML 문서 변경 시, 문서 내 노드들의 구조 관계를 정확하게 유지하기 위해 재레이블링을 수행하거나 한 노드의 레이블이 많은 정보를 표현할 수 있는 레이블링 기법을 사용한다. 하지만, 대용량 XML 문서 내에서의 재레이블링은 많은 비용이 요구되고, 많은 정보를 표현할 수 있는 레이블링 기법은 많은 저장 공간이 요구돼 질의 처리 성능이 저하되는 문제를 야기한다. 그래서 본 논문에서는 재레이블링을 피하고 질의 처리 성능을 향상시키기 위해 최적화된 저장 공간을 사용하는 비트-패턴 기반의 레이블링 기법을 제안한다. 제안하는 비트-패턴 기반의 레이블링 기법은 노드들의 구조관계를 하나의 비트열에 표현함으로써 기존에 제안된 레이블링 기법들에 비해 우수한 성능을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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