• Title/Summary/Keyword: 사전등록

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Improvement of TAKTAG using unknown-word handling (미등록어 추정을 이용한 TAKTAG의 개선)

  • Cha, Jeong-Won;Lee, Won-Il;Lee, Geun-Bae;Lee, Jong-Hyeok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1996.10a
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    • pp.203-206
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    • 1996
  • 본 논문에서는 음소단위의 bigram과 trigram 정보를 이용하여 어절내에서의 위치와 개수에 관계없이 미등록어를 추정하고, 미등록어용 형태소 패턴 사전을 도입하여 마치 등록어처럼 미등록어를 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 미등록어 추정 모텔은 조사나 어미와 같은 기능어에 의한 간접적인 추정방법이 아닌 미등록어 자체의 추정과 접속정보를 이용한 검사를 동시에 하여 정확도를 높였다. 본 미등록어 추정방법은 기존의 한국어 품사태깅모델인 TAKTAG에 적용하여 미등록어가 포함된 어절에 대해서 83.72%의 성능을 보였다.

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Synthesis of Face Exemplars using Support Vector Data Description (서포트 벡터 데이터 서술을 이용한 대표 얼굴 영상 합성)

  • Lee Sang-Woong;Park Jooyoung;Lee Seong-Whan
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.835-837
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    • 2005
  • 최근 얼굴 인식은 사용자의 편의성을 포함한 다양한 장점으로 인하여 생체 인식 시장에서 주요 기술로 대두되고 있다. 그러나 조명 변화에 기인한 얼굴 인식 성능의 저하는 실용화에 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 따라서 조명 변화에 따른 얼굴의 외형 변화를 분석하는 연구들이 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록 영상이나 조명에 대한 사전 정보가 필요하거나 실시간으로 구현되기 어렵기 때문에 실용 시스템에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는, 여러 조명 영상들로 구성된 학습 데이터를 이용하여, 조명에 대한 정보가 없는 한 장의 입력 영상을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVDD를 이용하여 학습 데이터의 여러 조면 영상들로부터 입력 영상의 조명과 같은 대표영상을 합성하고 이 대표영상들의 선형 조합을 이용하여 입력 영상을 표현한다. 제안 방법의 효율성을 검증하기 위하여 공인 얼굴 데이터베이스들을 이용하여, 기존 방법들과 비교 실험을 수행하였으며, 조명 변화가 큰 영상에서도 안정된 조명 변화의 분석이 가능하였다.

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Feature Selection for Chinese Named Entity Recognition using SVM (SVM을 이용한 중국어 고유명사 식별에서의 자질 선택)

  • Jin, Feng;Na, Seung-Hoon;Kang, In-Su;Li, Jin-Ji;Kim, Dong-Il;Lee, Jong-Hyeok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2004.10d
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    • pp.90-95
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    • 2004
  • "고유명사 식별"은 사전에 등록되어 있지 않은 고유명사를 찾아내고 분류하는 과정으로 주로 인명, 지명, 조직 명을 처리 대상으로 한다. 처리할 데이터는 점점 많아지고 고유명사는 수시로 생겨나기 때문에 고유명사 식별은 정보검색, 질의응답, 기계번역시스템의 핵심 기술 중의 하나로 부각되었다. 고유명사 식별에 있어 정확률과 더불어 식별속도와 식별모듈의 크기가 시스템의 성능에 미치는 문제도 쟁점이 되고 있다. 본 논문에서는 SVM과 자질선택을 결합한 다양한 실험을 통하여 중국어 고유명사의 식별 효율을 높이는 방법을 연구하였다.

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IAM Clustering Architecture for Inter-Cloud Environment (Inter-Cloud 환경을 위한 IAM 클러스터링 아키텍처)

  • Kim, Jinouk;Park, Jung Soo;Park, Minho;Jung, Souhwan
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.40 no.5
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    • pp.860-862
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    • 2015
  • In this paper, we propose a new type of IAM clustering architecture for the efficiency of user authentication and authorization in the Inter-Cloud environment. clustering architecture allows users to easily use un-registered services with their registered authentication and access permissions through pre-Access Agreement. through this paper, we explain our authentication protocol and IAM clustering architecture components.

Named Entity Recognition for Schedule Management in Mobile Devices (모바일 기기에서 일정 관리를 위한 개체명 인식)

  • Jang, Eun-Seo;Kang, Seung-Shik;Lee, Jae-Won;Kim, Do-Hyun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2013.10a
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    • pp.171-174
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    • 2013
  • 본 논문은 모바일 기기에서 일정을 메모하거나 음성 인식 등의 인터페이스로부터 일정 관리, 약속과 관련된 문구가 입력되었을 때 입력 문자열로부터 개체명을 인식하여 시간, 장소, 참석자 등을 일정 관리 시스템에 자동으로 등록하는 개체명 인식 시스템을 개발하는 방법에 관한 연구이다. 일정 관리의 편의성을 위한 개체명 인식 시스템을 개발하기 위하여 개체명 사전을 구축하고, 자연어 처리 기술을 이용하여 정확하고 향후 발전 가능성이 높은 시스템을 개발하고자 한다.

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A study on The Guarantee of QoS in the Home Network using Multiple Speech (이동단말에서 다중발화를 이용한 Home network 환경에서의 QoS 보장 연구)

  • 황지수;이창섭;박준석;김유섭;박찬영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10a
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    • pp.811-813
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    • 2004
  • 휴대전화에서 전달되는 음성데이터들이 전달되는 과정에서 잡음 등의 외부 요인으로 인하여 데이터에 손실이 생기는 문제가 발생한다. 이렇게 전달된 음성데이터가 음성 인식기를 통과하면 바로 음성 인식기를 통과했을 때 보다 인식률이 낮아진다. 본 연구에서는 음성인식 알고리즘을 이용하여 홈 네트워크를 제어하는데 있어서 음성 인식율을 향상시키기 위해서 반복적으로 음성 데이터를 입력받아. 이를 유사율 알고리즘을 적용시켜 추출 된 여러 개의 데이터(text)를 이미 구축된 홈 네트워크 용어 관련 사전에 등록된 단어와의 유사성을 검토하여 추출된 결과로 홈 네트워크를 제어하는 방안을 제안한다. 이 결과, 기존의 방법에 비해서 10% 정도의 인식률의 향상을 확인할 수 있었다.

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Development of a Framework for Preventing Computer Incidents (침해사고 예방 프레임워크 개발)

  • 이은영;김도환;김우년;주미리;박응기
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10a
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    • pp.472-474
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    • 2004
  • 최근의 웜이나 바이러스로 인한 침해 사고는 다수의 불특정 시스템을 대상으로 삼는 특성을 지닌다. 대부분의 침해 사고의 처리는 감염된 시스템을 발견하여 처리하는 방식이나 이러한 방식으로는 급속도로 확산되는 침해사고를 미리 방지하기가 힘들다. 본 논문에서는 침해 사고의 효과적인 방지를 위한 새로운 프레임워크를 제안하였다. 평소에 관리하고자 하는 서버들의 정보를 수집하고 관리함으로써 새로운 취약점이 발견되었을 때 또는 침해 사고가 발생하였을 때 취약할 가능성이 있는 서버들을 신속히 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 특정 취약점을 점검하는 도구를 생성하는 공통 프레임워크를 통해 취약점을 점검하는 도구를 생성한다. 즉, 이를 이용해 취약할 가능성이 있는 서버들을 사전에 점검하는 것이다. 점검결과 감염된 시스템은 치료하고 취약하나 감염이 되지 않은 시스템은 취약점을 제거하여 침해사고에 미리 대응할 수 있다. 본 논문에서는 데이터베이스에 등록된 관리 대상이 되는 서버 목록에 대해 특정 공격 출현 시, 공격에 대한 취약점을 진단하여 공격에 빠르게 대처함을 목적으로 하는 시스템을 제안하고 이를 구현하였다.

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Automatically Registering Schedules from Text Messages on Handheld Devices (휴대폰 문자 메시지로부터 자동 일정 등록)

  • Kim, Hyung-Chul;Kim, Jae-Hoon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2010.10a
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    • pp.86-93
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    • 2010
  • 개인 휴대용 단말기의 보급률이 높아짐에 따라, SMS 메시지가 또 하나의 새로운 의사소통 수단으로 발전하였다. 특히 통화보다 가격이 저렴하고, 통화 후 따로 적어두지 않아도 자동으로 저장되는 특징으로 인해 약속 등을 정할 때 많은 도움이 된다. 본 논문은 일반적인 정보추출 방법을 적용하여 이러한 SMS 메시지에서 자동으로 약속 시간과 장소를 추출한다. 기계학습 기법으로는 CRF를 이용하였으며, 비속어나 신조어가 많고 줄임말이 많은 SMS 메시지의 특징상 토큰분리나 품사 부착 등의 전처리 언어엔진을 사용하지 않았으며, 대신 Bi-Gram 언어모델을 사용하였으며, 학습 시 사전이나 어휘 등의 다양한 자질들을 적용하여 시스템의 정확도를 높였다.

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Automatic Collection of English Composition Nouns for English-Korean Machine Translation (영한 기계번역을 위한 영어 복합명사 자동 수집)

  • Cho, Jae-Ho;Kim, Sung-Dong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.407-410
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    • 2011
  • 영한 기계번역에서 복합명사는 어휘분석, 구문분석을 복잡하게 하고 사전에 의미가 등록되어 있지 않을 경우에는 올바르게 번역하기 어렵다. 또한 복합명사는 계속하여 새로 나타나고 있어, 정확하고 자연스러운 번역을 위해서는 복합명사를 독립적으로 처리하는 모듈이 필요하다. 본 논문에서는 복합명사를 구성하지 못하는 불용어를 파악하고 빈도수를 이용하여 복합명사를 자동으로 수집하는 방법을 제안한다. 문서를 번역하기 전에 복합명사를 파악하면, 복합명사에 대한 정보를 활용하여 어휘분석과 구문분석의 복잡도를 줄이고 복합명사를 포함한 문장을 보다 자연스럽게 번역할 수 있어 영한 기계번역 시스템의 성능 개선에 기여할 것이다.

The Study of Android applications Black Market Analysis (안드로이드 애플리케이션 블랙마켓 조사 및 연구)

  • Lee, YongSub;Jo, Tae-Nam;Seo, Seung-Hyeon;Moon, NamMee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.1106-1107
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    • 2011
  • 개방형 플랫폼이라는 안드로이드의 특성을 이용해 블랙마켓 애플리케이션이 급격히 활성화 되어 불법 애플리케이션이 유통 되고 있다. 불법 애플리케이션의 유통은 마켓의 수익 구조가 파괴되어 개발자들의 개발 의지를 저하시켜 마켓의 활성화를 저해하는 요인이 되며 악성코드 배포의 경로가 된다. 이에 본 논문에서는 스마트폰 애플리케이션을 공식적으로 유통하는 안드로이드 마켓과 비공식적으로 유통하는 블랙마켓 "Blackmart Alpha"의 월별 애플리케이션 등록건수를 비교 분석해 불법 애플리케이션 유통의 현황을 파악하였다. 이는 향후 애플리케이션의 불법적 접근을 사전에 대응하는 방법과 함께 불법적으로 변형된 애플리케이션을 검증할 수 있는 방법 위한 것이다.