• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.548-553
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• 2020

우리가 쓰는 일상 언어 중에는 언어적 직관이 없는 사람은 의미 파악이 힘든 관용표현이 존재한다. 관용표현을 이해하기 위해서는 표현에 대한 형태적, 의미적 이해가 수반되어야 하기 때문이다. 기계도 마찬가지로 언어적 직관이 없기 때문에 관용표현에 대한 자연어 처리에는 어려움이 따른다. 특히 일반표현과 중의성 관계에 있는 관용표현의 특성이 고려되지 않은 채 문자적으로만 분석될 위험성이 높다. 본 연구에서는 '관용표현은 주변 문맥과의 관련성이 떨어진다'라는 가정을 중심으로 워드 임베딩을 활용한 관용표현과 일반표현에 대한 구분을 시도하였다. 실험은 4개 표현에 대해 이루어 졌으며 Skip-gram, Fasttext를 활용한 방법을 통해 관용표현은 주변 단어들과의 유사성이 떨어짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.18-21
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• 2020

심층 신경망은 영상 분류, 음성 인식, 그리고 문자 번역 등 다양한 분야에서 효과적인 성능을 보여주고 있다. 신경망의 구조 변화, 신경망 간의 정보 전달, 그리고 학습에 사용되는 데이터 증대 등의 확장된 연구를 통해 성능은 더욱 발전하고 있다. 그 중에서도 데이터 증대는 기존에 수집한 데이터의 변형을 통해 심층 신경망에 더 다양한 데이터를 제공함으로써 더욱 일반화된 신경망을 학습시기키는 것을 목표로 한다. 하지만 기존의 음향 관련 신경망 연구에서는 모델의 학습에 사용되는 데이터 증대 방법의 연구가 영상 처리 분야만큼 다양하게 이루어지지 않았다. 최근 영상 처리 분야의 데이터 증대 연구는 학습에 사용되는 데이터와 모델에 따라 최적의 데이터 증대 방법이 다르다는 것을 실험적으로 보여주었다. 이에 영감을 받아 본 논문은 자연에서 발생하는 음향을 분류하는데 있어서 최적의 데이터 증대 방법을 실험적으로 찾으며, 그 과정을 소개한다. 음향에 잡음 추가, 피치 변경 혹은 스펙트로그램의 일부 제한 등의 데이터 증대 방법을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 ESC-50 자연 음향 데이터 셋에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 89%로 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.673-675
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• 2022

우리 사회에서 개인이 복용하고 있는 약물의 종류와 수가 점점 늘어나고 있다. 약물의 사용이 증가하면서 때로는 치명적일 수 있는 약물 오남용 또한 빈번히 발생하고 있으며 특히 노년층과 같이 약품을 정확하게 구별할 수 없는 사람들은 더욱더 그 위험에 노출되어있다. 본 논문에서는 사용자가 간단한 사진을 찍는 행위를 거치면 약물의 정보를 제공하고, 복용법을 알 수 있는 모바일 애플리케이션에 관하여 기술한다. 이를 구현하기 위하여 세밀한 시각적 분류 (Fine-Grained Visual Categorization, FGVC) 기법과 광학 문자 인식 (Optical Character Recognition, OCR) 기법을 결합한 인공지능 모델을 사용하였으며, React Native 를 사용하여 운영체제에 종속되지 않도록 애플리케이션을 제안한다. 이 애플리케이션은 노년층에 친화된 UI/UX 로 디자인되었으며, 약물의 정보 제공 이외에도 개인 약물 관리, 주변 약국 길 찾기 등의 편의 기능을 통해 노년층에 삶의 질 향상을 기대할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.396-397
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• 2022

본 논문에서는 등기하 해석법을 이용하여 선형 탄성문제에 대한 형상 최적설계 기법을 개발하였다. 실용적인 공학문제에 대한 많은 최적설계 문제에서는 초기의 데이터가 CAD 모델로부터 주어지는 경우가 많다. 그러나 대부분의 설계 최적화 도구들은 유한요소법에 기초하고 있기 때문에 설계자는 이에 앞서 CAD 데이터를 유한요소 데이터로 변환해야 한다. 이 변환과정에서 기하 모델의 근사화에 따른 수치적 오류가 발생하게 되고, 이는 응답 해석뿐만 아니라 설계민감도 해석에 있어서도 정확도 문제를 발생시킨다. 이러한 점에서 등기하 해석법은 형상 최적설계에 있어서 유망한 방법론중 하나가 될 수 있다. 등기하 해석법의 핵심은 해석에 사용되는 기저 함수와 기하 모델을 구성하는 함수가 정확히 일치한다는 것이다. 이러한 기하학적으로 정확한 모델은 설계민감도 해석 및 형상 최적설계에 있어서도 사용된다. 이로 인해 높은 정확도의 설계민감도를 얻을 수 있으며, 이는 설계구배 기반의 최적화에 있어서 매우 중요하게 작용한다. 수치 예제를 통하여 본 논문에서 제시된 등기하 해석 기반의 형상 최적설계 방법론이 타당함을 확인하였다. 본 논문에는 등기하 해석법을 이용하여 선형 탄성문제에 대한 형상 최적설계 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.990-991
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• 2023

커져만 가는 비건 시장에 비해서 비건 제품의 가격은 높고, 한정되어 있다. 성분표만을 보고 비건 여부를 파악하기에는 어렵고, 저시력자 및 시각장애인에게는 더욱 어려운 일이다. 치주 질환이나 당뇨를 포함한 크고 작은 다양한 질병으로 인해 육식 섭취 대신 불가피하게 채식을 실천해야 하는 경우 또는 가격 부담이 크고 찾기 어렵다. 그래서 비건 인증을 받은 제품 대신 일반 제품들 사이에서 비건에 적합한 제품을 찾는 데 도움이 되는 시스템을 개발하고자 한다. 본 논문에서는 저시력자 및 시각장애인을 위한 큰 글씨 화면, 음성 입출력 시스템 제공과 성분표 촬영을 통해 비건 적합 여부 및 알레르기 정보 제공, 사용자 특성 분석을 통한 UI 구성의 서비스를 제공한다. 성분표 촬영에 어려움을 겪는 저시력자 및 시각장애인에게 편리를 제공하기 위해 소프트웨어 뿐만 아니라 하드웨어를 구성한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.212-215
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• 2022

In the era of so-called digital transformation today, the need for the construction and utilization of big data in various fields has increased. Today, a lot of data is produced and stored in a digital device and media-friendly manner, but the production and storage of data for a long time in the past has been dominated by print books. Therefore, the need for Optical Character Recognition (OCR) technology to utilize the vast amount of print books accumulated for a long time as big data was also required in line with the need for big data. In this study, a system for digitizing the structure and content of a document object inside a scanned book image is proposed. The proposal system largely consists of the following three steps. 1) Recognition of area information by document objects (table, equation, picture, text body) in scanned book image. 2) OCR processing for each area of the text body-table-formula module according to recognized document object areas. 3) The processed document informations gather up and returned to the JSON format. The model proposed in this study uses an open-source project that additional learning and improvement. Intelligent OCR proposed as a system in this study showed commercial OCR software-level performance in processing four types of document objects(table, equation, image, text body).

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.30 no.1
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• pp.97-107
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• 2024

Despite the rapid advancement in image recognition technology, achieving perfect digitization of tabular documents and handwritten documents still challenges. The purpose of this study is to improve the accuracy of digitizing the logbook by correcting errors by utilizing associated rules considered during logbook entries. Through this, it is expected to enhance the accuracy and reliability of data extracted from logbook through OCR programs. This model is to improve the accuracy of digitizing the logbook of the training ship "Saenuri" at the Mokpo Maritime University by correcting errors identified after Optical Character Recognition (OCR) program recognition. The model identified and corrected errors by utilizing associated rules considered during logbook entries. To evaluate the effect of model, the data before and after correction were divided by features, and comparisons were made between the same sailing number and the same feature. Using this model, approximately 10.6% of errors out of the total estimated error rate of about 11.8% were identified, and 56 out of 123 errors were corrected. A limitation of this study is that it only focuses on information from Dist.Run to Stand Course sections of the logbook, which contain navigational information. Future research will aim to correct more information from the logbook, including weather information, to overcome this limitation.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.15 no.4
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• pp.79-98
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• 2009

Web traffic is becoming an important indicator to make inferences about internet companies' future prospects so that traditional firm valuation methods need to be modified to integrate the ideas of web traffic information as a major asset of internet companies. It is because web traffic is a measure of attracting visitors to firm's web site and is the basis for internet companies' marketing expenditure and customer acquisition and retention. Also the web traffic represents the internet companies' technological advances and marketability. The major purpose of this study is to show the relevance of web traffic for valuation of internet companies. For this, we test hypothesis with the firm's web traffic and financial data using the analysis model of Hand(2000a) derived from the log-linear model introduced by Ye and Finn(1999). Test results show that the web traffic, more specifically the number of unique visitors, visits, and page views are all positively related to the firm's value. This implies that the web traffic information should be considered as one of the important non-financial indicator for the internet firm valuation.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.4
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• pp.253-260
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• 2009

Many algorithms for computer vision and pattern recognition have recently been implemented on GPU (graphic processing unit) for faster computational times. However, the implementation has two problems. First, the programmer should master the fundamentals of the graphics shading languages that require the prior knowledge on computer graphics. Second, in a job that needs much cooperation between CPU and GPU, which is usual in image processing and pattern recognition contrary to the graphic area, CPU should generate raw feature data for GPU processing as much as possible to effectively utilize GPU performance. This paper proposes more quick and efficient implementation of neural networks on both GPU and multi-core CPU. We use CUDA (compute unified device architecture) that can be easily programmed due to its simple C language-like style instead of GPU to solve the first problem. Moreover, OpenMP (Open Multi-Processing) is used to concurrently process multiple data with single instruction on multi-core CPU, which results in effectively utilizing the memories of GPU. In the experiments, we implemented neural networks-based text extraction system using the proposed architecture, and the computational times showed about 15 times faster than implementation on only GPU without OpenMP.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.10
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• pp.1204-1218
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• 1999

문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.