• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.115-117
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• 2003

XML 문서내의 정보를 데이터베이스에 저장하는 방법, 특실 관계형 데이터베이스에 저장하는 방법은 별도의 미들웨어를 사용하는 방법과 파싱을 통한 요소들의 매핑을 이용하는 것이 대표적이다. XML 문서 데이터를 데이터베이스에 저장할 때마다 관계형 데이터베이스에 XML 데이터를 파싱하여 그 요소를 각각의 적절한 테이블에 저장하는 방법은 언뜻 보기에는 가장 최적의 방법으로 보이지만 XML 문서 구조가 복잡해질수록 이 방법의 프로그램 로직은 복잡해지고 데이터 처리는 어려워진다. 그리고 계층이 깊은 복잡한 구조의 XML 문서일 경우 관계형 데이터베이스 테이블 구조로는 매핑이 불가능한 경우도 발생한다. 중첩된 구조의 복잡한 XML 데이터를 RDBMS에 저장할 경우 데이터 질의 시 여러 테이블에 걸친 복잡한 연산이 필요하고. XML 데이터의 입력. 수정, 삭제 시 모든 ROW에 걸어야 하는 LOCKING은 시스템의 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 또한 XML 문서 스키마가 어떻게 바뀌는가에 따라서 새로 구성해야하는 복잡한 과정을 거칠 수도 있다는 것이다. 이 논문에서는 XML과 데이터베이스와의 공존이라는 측면에서 XML 문서의 관계형 데이터베이스 구조로의 동적 변환에 대하여 연구하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.82-84
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• 2002

개인용 컴퓨터의 대중화가 이루어지면서 수많은 전자 문서가 작성되어졌다. 그러나 전자 문서의 검색 문제와 문서의 3가지 구성요소인 내용, 구조, 표현의 혼재로 인한 문서의 재작성이 많이 일어났다 이러한 소모적인 문서의 재작성은 특히 동일한 컨텐츠를 가진 여러 목적의 출판에서 두드러진다. 본 논문에서는 이러한 전자 문서의 재작성을 줄이고자 XML 기반 다목적 컨텐츠 출판 시스템을 설계한다. 본 논문에서 설계된 시스템은 전자 문서 변환을 2단계로 분리함 으로써 변환기 중복 구현을 최소화하고 전자 문서 편집기간의 호환성 문제를 해결한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1297-1300
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• 2022

Document layout analysis는 문서 이미지의 구조와 구성요소를 파악하는 기술이다. 기존 딥러닝을 사용한 학습 기반 방법에는 각 구성 요소를 검출하는 detection 기반 방식이 많으나 이는 다양한 형식의 문서 이미지에 확장될 수 있는 가능성이 낮다는 한계가 존재한다. 특히, 다양한 모양과 크기의 화학 구조를 포함하는 화학 문서 이미지에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 영상분할을 활용하여 화학 구조 문서를 이해하는 연구를 진행하였다. 기존의 블록 단위로 레이블링된 벤치마크와 다르게 객체 단위로 레이블링한 학습 데이터를 가지고 DeepLabv3 구조의 네트워크를 학습하여 화학 문서 이미지를 효과적으로 분할하였다. 객체 단위 레이블링과 영상 분할을 사용한 방식이 문서 이해 및 화학 구조 검출에 준수한 성능을 보이는 것을 확인하였고 이 방식이 다양한 형식의 문서 이미지에 확장될 수 있음을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.509-516
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• 2002

This paper proposes an efficient algorithm which recognizes the mixed document image consisting of the images, texts, tables, and straight lines. This system is composed of three steps. The first step is the detection of rotation angle for complementing skewed images, the second is detection of erasing an unnecessary background region and last is the classification of each component included in document images. This algorithm performs preprocessing of detecting rotation angles and correcting documents based on the detected rotation angles in order to minimize the error rate by skewness of the documentation. We detected the rotation angie using only horizontal and vertical components in document images and minimized calculation time by erasing unnecessary background region in the detecting process of component of document. In the next step, we classify various components such as image, text, table and line area included in document images. we applied this method to various document images in order to evaluate the performance of document recognition system and show the successful experimental results.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.11 no.3
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• pp.215-220
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• 2010

In this paper, we propose a new texture-based page segmentation and classification method in which table region, background region, image region and text region in a given document image are automatically identified. The proposed method for document images consists of two stages, document segmentation and contents classification. In the first stage, we segment the document image, and then, we classify contents of document in the second stage. The proposed classification method is based on a texture analysis. Each contents in the document are considered as regions with different textures. Thus the problem of classification contents of document can be posed as a texture segmentation and analysis problem. Two-dimensional Gabor filters are used to extract texture features for each of these regions. Our method does not assume any a priori knowledge about content or language of the document. As we can see experiment results, our method gives good performance in document segmentation and contents classification. The proposed system is expected to apply such as multimedia data searching, real-time image processing.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.22 no.4
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• pp.72-77
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• 2004

정보검색 시스템의 성능을 평가하는 요소는 재현율(recall)과 정확률(precision)이고, 재현율과 정확률을 결정하는데 가장 큰 영향을 미치는 것은 문서에 대한 색인어와 색인어 가중치이다[1]. '질의어'에 적합한 문서를 검색할 수 있는지를 결정하는 것은 "적합 문서에 대해 색인이 되어 있는가\ulcorner"하는 문제이며, 이는 재현율에 직접적인 영향을 미치게 된다. 즉, 적합 문서를 색인할 때 '질의어'에 대한 색인이 되어 있지 않은 문서는 검색이 되지 않으며, 또한 부적합 문서에 색인이 되어 있으면 부적합 문서들이 다수 검색되기 때문에 정확률이 낮아지게 된다.이 낮아지게 된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.28-35
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• 1999

정보공유를 목적으로 제안된 웹의 활성화와 함께 유용한 정보들이 웹상에 기하급수적으로 등장함에 따라 정보공간의 확장으로 인한 검색 신뢰도의 저하 문제에 직면하게 되었다. 본 연구에서는 대용량 웹 환경하에서 사용자의 정보발견을 돕기 위해 텍스트이외의 새로운 요소들을 사용하여 특정장르문서를 발견하는 개념을 도입하였다. 먼저 사용자가 발견하고자 하는 장르의 모습을 텍스트, URL정보, 링크 정보. 문서구조 정보 등의 장르 식별요소 값을 이용해 표현한 후, 후보 문서들의 장르관련도를 측정함으로써 특정장르 문서를 검색한다. 각 장르식별요소값은 나름대로의 방법에 의해 계산되는데 $0{\sim}1$사이의 값을 가지며, 종합적인 장르관련도는 각 장르식별요소값의 증거통합 방법에 의해 구한다. 본 논문에서는 각 장르식별요소들의 역할과 장르식별요소가 장르발견에 미치는 영향을 알아보며, 최종적으로 특정 장르 문서발견에 있어서의 검색 신뢰도 향상을 보이기 위해 실험모델을 설계/구현하였다. 본 실험은 웹 문서를 대상으로 하는데, 아직까지 URL, 링크 정보를 모두 갖춘 테스트컬렉션이 없기 때문에 실험을 위해 일반적인 웹 문서로 직접 구성한 컬렉션을 사용하였다. 발견하고자 하는 장르는 "컴퓨터 분야의 컨퍼런스 홈페이지"로 정하였으며 30개의 컴퓨터 분야를 선정하였다. 비교대상으로는 일반 웹 검색 엔진인 알타비스타와 메타검색 엔진인 메타크롤러를 선택하였고. 각 질의에 대해 상위 30개의 결과를 대상으로 정확도를 평가하였다. 결과로서 각 장르식별요소들은 모두 검색 신뢰도의 향상에 기여를 하며, 제안하는 방법은 알타비스타와 메타크롤러에 비해 각각 평균적으로 67.34%, 71.78%의 검색 신뢰도 향상을 보임을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.6
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• pp.579-586
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• 2003

In this paper, we propose a novel approach to employ emotional features to document retrieval systems. Fine emotional features, such as HAPPY, SAD, ANGRY, FEAR, and DISGUST, have been used to represent Korean document. Users are allowed to use these features for retrieving their documents. Next, retrieved documents are learned by classification methods like cohesion factor, naive Bayesian, and, k-nearest neighbor approaches. In order to combine various approaches, voting method has been used. In addition, k-means clustering has been used for our experimentation. The performance of our approach proved to be better in accuracy than other methods, and be better in short texts rather than large documents.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.95-100
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• 2000

사실 표준 XQL(XML Query Language) 기반의 문서 질의를 이용하여 XML 문서에 대한 구조 검색과 내용 검색을 위한 문서검색 시스템을 구성하였다. 즉 XML 문서를 파징하여 내용 및 구조 정보를 트리구조로 구성하고, 표준 XQL을 이용하여 트리 구조 정보에 질의함으로서 구조 및 내용 검색을 하도록 구현하였다. 이를 이용한 응용분야로는 향후 방대한 크기의 XML문서 검색과 문서 관리, 전자 상거래 등 다양한 분야에 활용될 수 있는 요소기술로서 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.25-27
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• 2001

웹 상의 데이터 표현 및 교환의 새로운 표준으로 인식되어 점차 그 교류의 앙이 중가하고 있는 XML 문서를 효과적으로 저장, 접근 및 검색하기 위한 기법에 대한 연구가 많았으나, 기존의 연구들은 데이터중심 문서의 특성이 두드러지는 XML 문서룬 대상으로 하는 것이 대두분이였다. 그러나 효과적인 XML 문서의 저장 및 검색을 위해서는 XML 문서의 실제 사용 목적이나 그 특성에 따라 XML 문서를 분류하여 각 특성에 맞는 저장, 접근 및 검색 기법을 개발하고 이를 통합한 XML 문서 저장 시스템의 개발이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 통합 시스템 개발에서, 인간 이해 중심의 문서적 특성을 가지는 문서중심 문서를 위한 데이더 모델을 제안한다. 제안된 데이터 모델은 루트 노드가 존재하는 방향성과 순서가 있는 그래프 형태를 지원하며, XML 문서의 주요 구성 요소를 지원하는 여러 타입의 노드와 다양한 노드 사이의 관계를 표현하는 링크로 구성되어 XML 문서가 가지는 의미와 구조적 특징이 잗 표현되도록 하였다. 또한 모델링 후 손실되는 정보가 거의 없기 때문에, 다시 XML 문서로 변환하면 원래 XML 문서 그대로 복원되는 장점이 있어 문서중심 문서의 저장 및 검색을 위한 전용XML 저장 시스템에 적합한 데이터 모델이다.