Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.05a
/
pp.661-664
/
2022
양돈을 관리하는 데에 있어 비정상 개체를 식별하고 사전에 추적하거나 격리할 수 있는 양돈업 시스템을 구축하는 것은 효율적인 돈사관리를 위한 필수 요소이다. 그러나 돈사내의 이상 상황을 탐지하는 연구는 보고되었지만, 이상 상황이 발생한 돼지를 특정하여 식별하는 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 소리를 활용하여 이상 상황이 발생함을 탐지한 후 영상을 활용하여 소리를 낸 특정 돼지를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 해당 시스템의 주요 알고리즘은 활성 화자 탐지 문제에서 착안하여 이를 돈사에 맞게 적용하여, 비정상 소리를 내는 활성 돼지를 식별 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법론은 모의 실험을 통해 돈사 내의 이상 상황이 발생한 돼지를 식별할 수 있음을 확인하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2021.10a
/
pp.622-624
/
2021
현재 BERT와 같은 대용량의 코퍼스로부터 학습된 사전 학습 언어 모델을 자연어 응용 태스크에 적용하기 위해 일반적으로 널리 사용되는 방법은 Fine-tuning으로 각 응용 태스크에 적용 시 모델의 모든 파라미터를 조정하기 때문에 모든 파라미터를 조정하는데 필요한 시간적 비용과 함께 업데이트된 파라미터를 저장하기 위한 별도의 저장공간이 요구된다. 언어 모델이 커지면 커질수록 저장 공간의 비용이 증대됨에 따라 이러한 언어모델을 효율적으로 튜닝 할 수 있는 방법들이 연구되었다. 본 연구에서는 문장의 입력 임베딩에 연속적 태스크 특화 벡터인 prefix를 추가하여 해당 prefix와 관련된 파라미터만 튜닝하는 prefix-tuning을 한국어 네이버 감성 분석 데이터 셋에 적용 후 실험결과를 보인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2023.05a
/
pp.288-289
/
2023
본 논문은 글로벌 이슈로 인한 인플레이션과 대학 등록금 인상 우려 등으로 인해 장학금의 중요성이 부각되고 있는 상황을 고려하여 기존의 장학금 공고 게시물을 수집한 후 BERT Q&A (Bidirectional Encoder Representations from Transformers Question & Answering) 모델을 이용해 개별 맞춤형 장학 공고를 추천하는 시스템을 제안한다. 우선 웹 크롤링을 통해 장학금 정보를 수집하고, BERT Q&A 모델과 사전에 정의한 규칙 기반으로 핵심 정보를 추출한다. 이후 분류 과정을 거쳐 사용자가 입력한 정보와 매칭하여 조건에 맞는 장학금 게시물을 추천할 수 있는 어플리케이션을 구현하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.21
no.5
/
pp.951-959
/
2017
In this paper, we design and implement an Android-based Hangul food menu recognition application that recognizes characters from images captured by a smart phone. Optical Character Recognition (OCR) technology is divided into preprocessing, recognition and post-processing. In the preprocessing process, the characters are extracted using Maximally Stable Extremal Regions (MSER). In recognition process, Tesseract-OCR, a free OCR engine, is used to recognize characters. In the post-processing process, the wrong result is corrected by using the dictionary DB for the food menu. In order to evaluate the performance of the proposed method, experiments were conducted to compare the recognition performance using the actual menu plate as the DB. The recognition rate measurement experiment with OCR Instantly Free, Text Scanner and Text Fairy, which is a character recognizing application in Google Play Store, was conducted. The experimental results show that the proposed method shows an average recognition rate of 14.1% higher than other techniques.
Cell segmentation is an important but time-consuming and laborious task in biological image analysis. An automated, robust, and fast method is required to overcome such burdensome processes. These needs are, however, challenging due to various cell shapes, intensity, and incomplete boundaries. A precise cell segmentation will allow to making a pathological diagnosis of tissue samples. A vast body of literature exists on cell segmentation in microscopy images [1]. The majority of existing work is based on input images and predefined feature models only - for example, using a deformable model to extract edge boundaries in the image. Only a handful of recent methods employ data-driven approaches, such as supervised learning. In this paper, we propose a novel data-driven cell segmentation algorithm for bright-field microscopy images. The proposed method minimizes an energy formula defined by two dictionaries - one is for input images and the other is for their manual segmentation results - and a common sparse code, which aims to find the pixel-level classification by deploying the learned dictionaries on new images. In contrast to deformable models, we do not need to know a prior knowledge of objects. We also employed convolutional sparse coding and Alternating Direction of Multiplier Method (ADMM) for fast dictionary learning and energy minimization. Unlike an existing method [1], our method trains both dictionaries concurrently, and is implemented using the GPU device for faster performance.
For applying sensor networking technology for our daily life, security service is essential, and pairwise key establishment is the key point for security. In this paper, we propose fairwise key establishment mechanism for secure coumunication in sensor networks. In the mechanism, we cluster the network field before deployment and predistribute key materials to normal sensor nodes and clusterheads. For clusterheads, more key materials are predistributed, and after deployment, sensor nodes which need to establish pairwise keys with other sensor nodes in different clusters make request for related key materials to their own clusterheads. Our proposal reduces the memory requirements for normal sensor nodes by distributing more information to clusterheads, and it raises the security level and resilience against node captures. In addition, it guarantees perfect pairwise key establishments for every pair of neighboring nodes and provides efficient and secure sensor communications.
The Self-organizing Feature Map(SOFM) that is one of unsupervised neural networks is a very powerful tool for data clustering and visualization in high-dimensional data sets. Although the SOFM has been applied in many engineering problems, it needs to cluster similar weights into one class on the trained SOFM as a post-processing, which is manually performed in many cases. The traditional clustering algorithms, such as t-means, on the trained SOFM however do not yield satisfactory results, especially when clusters have arbitrary shapes. This paper proposes automatic clustering on trained SOFM, which can deal with arbitrary cluster shapes and be globally optimized by graph cuts. When using the graph cuts, the graph must have two additional vertices, called terminals, and weights between the terminals and vertices of the graph are generally set based on data manually obtained by users. The Proposed method automatically sets the weights based on mode-seeking on a distance matrix. Experimental results demonstrated the effectiveness of the proposed method in texture segmentation. In the experimental results, the proposed method improved precision rates compared with previous traditional clustering algorithm, as the method can deal with arbitrary cluster shapes based on the graph-theoretic clustering.
In this paper, we propose a automatic image bases extraction method for visual image reconstruction from brain activity using Non-negative Matrix Factorization (NMF). Image bases are basic elements to construct and present a visual image. Previous method used brain activity that evoked by predefined 361 image bases of four different sizes: $1{\times}1$, $2{\times}1$, $1{\times}2$, $2{\times}2$, and $2{\times}2$. Then the visual stimuli were reconstructed by linear combination of all the results from these image bases. While the previous method used 361 predefined image bases, the proposed method automatically extracts image bases which represent the image data efficiently. From the experiments, we found that the proposed method reconstructs the visual stimuli better than the previous method.
Hong, Jung A;Koo, Kyo Jung;Cha, Ji Won;Seo, Ah Jeong;Yeo, Un Yeong;Kim, Jong Woo
Journal of Intelligence and Information Systems
/
v.25
no.1
/
pp.109-125
/
2019
As interest on intelligent search engines increases, various studies have been conducted to extract and utilize the features related to products intelligencely. In particular, when users search for goods in e-commerce search engines, the 'color' of a product is an important feature that describes the product. Therefore, it is necessary to deal with the synonyms of color terms in order to produce accurate results to user's color-related queries. Previous studies have suggested dictionary-based approach to process synonyms for color features. However, the dictionary-based approach has a limitation that it cannot handle unregistered color-related terms in user queries. In order to overcome the limitation of the conventional methods, this research proposes a model which extracts RGB values from an internet search engine in real time, and outputs similar color names based on designated color information. At first, a color term dictionary was constructed which includes color names and R, G, B values of each color from Korean color standard digital palette program and the Wikipedia color list for the basic color search. The dictionary has been made more robust by adding 138 color names converted from English color names to foreign words in Korean, and with corresponding RGB values. Therefore, the fininal color dictionary includes a total of 671 color names and corresponding RGB values. The method proposed in this research starts by searching for a specific color which a user searched for. Then, the presence of the searched color in the built-in color dictionary is checked. If there exists the color in the dictionary, the RGB values of the color in the dictioanry are used as reference values of the retrieved color. If the searched color does not exist in the dictionary, the top-5 Google image search results of the searched color are crawled and average RGB values are extracted in certain middle area of each image. To extract the RGB values in images, a variety of different ways was attempted since there are limits to simply obtain the average of the RGB values of the center area of images. As a result, clustering RGB values in image's certain area and making average value of the cluster with the highest density as the reference values showed the best performance. Based on the reference RGB values of the searched color, the RGB values of all the colors in the color dictionary constructed aforetime are compared. Then a color list is created with colors within the range of ${\pm}50$ for each R value, G value, and B value. Finally, using the Euclidean distance between the above results and the reference RGB values of the searched color, the color with the highest similarity from up to five colors becomes the final outcome. In order to evaluate the usefulness of the proposed method, we performed an experiment. In the experiment, 300 color names and corresponding color RGB values by the questionnaires were obtained. They are used to compare the RGB values obtained from four different methods including the proposed method. The average euclidean distance of CIE-Lab using our method was about 13.85, which showed a relatively low distance compared to 3088 for the case using synonym dictionary only and 30.38 for the case using the dictionary with Korean synonym website WordNet. The case which didn't use clustering method of the proposed method showed 13.88 of average euclidean distance, which implies the DBSCAN clustering of the proposed method can reduce the Euclidean distance. This research suggests a new color synonym processing method based on RGB values that combines the dictionary method with the real time synonym processing method for new color names. This method enables to get rid of the limit of the dictionary-based approach which is a conventional synonym processing method. This research can contribute to improve the intelligence of e-commerce search systems especially on the color searching feature.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2022.01a
/
pp.323-324
/
2022
본 논문에서는 사람의 개입 없이 실내 환경에서 마스크 미 착용자를 스스로 발견한 후 방역수칙위반 사실에 대한 경고와 함께 마스크 착용을 권고하는 인공지능 기반의 자율주행 서비스 로봇을 개발한다. 제안한 시스템에서 로봇은 동시적 위치 추적 지도 작성 기법인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기술을 이용하여 지도를 작성한 후 사용자가 제공한 웨이포인트(Waypoint)를 기반으로 자율주행한다. 또한, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 이용한 실시간 객체 인식 기술을 활용하여 보행자의 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통해 사전에 작성된 지도에 지정된 웨이포인트를 따라 로봇이 자율주행하는 것을 확인하였다. 또한, 충전소로 이동할 경우, 영상 처리 기법을 활용하여 충전소에 부착된 표식에 근접하도록 이동하여 충전이 진행됨을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.