• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.9
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• pp.572-587
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• 2008

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.47-50
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• 2015

TV는 타 도메인과 달리, 사전에 정해진 시간에 콘텐츠가 방영된다. 그러므로 TV 프로그램 추천 시스템은 시청자의 현재 시각(time-context)을 고려해야 한다. 시간 기반의 TV 프로그램 추천 방법이 다수 연구되었지만, 대부분의 기존 연구는 특정 시간대(timeslot)에서의 시청자의 선호도를 계산하는 데에만 집중되어 있고, 시청 내역 전체기간에서의 선호도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 시청자의 지역 선호도와 전역 선호도를 모두 고려한 시간 기반의 TV 프로그램 추천기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법에서는 시간대의 길이에 따라 여러 가지 선호도 모델을 사용한다. 여러 개의 선호도 모델로부터 산출된 선호도를 병합하여 가장 선호도가 높은 TV 프로그램을 추천한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 기준방식과 비교함으로써, 제안 방법의 효용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.826-829
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• 2016

뇌파는 뇌신경 세포의 활동으로 발생하는 전기적 변화를 두피 표면에서 측정하여 기록한 것이다. 뇌활동의 변화는 공간적 시각적으로 파악할 수 있는 지표이며, 바이오 센싱을 통해 측정된 데이터를 활용한 미디어 컨텐츠 적용이 최근 시도되고 있다. 본 연구는 미디어 컨텐츠 평가를 위한 감성 지표로 뇌파 데이터를 인간의 오감으로 느낄 수 있는 표현으로 변환하는 프로세스를 구현하는 함으로써 현재 행해지고 있는 많은 미디어 아트에 대해 뇌파를 활용한 실시간 객관적 감성지표를 완성하는데 목적이 있다. 이에 대한 사전 연구로 본 논문에서는 측정된 뇌파 데이터를 인터렉티브 컨테츠적인 요소인 사운드로 청각화 하는 과정을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.533-535
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• 2019

최근 청년 실업률의 증가에 따른 취업 경쟁이 날이 갈수록 심해지고 있다. 채용과정에서 면접의 비중을 높이는 기업도 갈수록 증가하고 있다. 또한 대기업에서는 면접의 객관성을 확보하기 위해 AI 면접을 도입했다. 이러한 면접의 도입으로 인해 취업 준비생들의 면접 준비에 드는 비용 부담이 증가하였다. 최근 AI분야에서 음성 인식과 자연어 처리에 대한 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 녹음된 면접 음성을 음성 인식 기술 중 STT(Speech To Text) 와 TTS(Text To Speech)를 활용하여 면접의 음성을 문자로, 면접 질문의 문장을 음성으로 변환한다. 또한 자연어 처리 및 감성어 사전(KNU)을 활용하여 면접 문장의 형태소 분석하고 긍정 및 부정 단어별 정보를 시각화 하여 나타낼 수 있게 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.515-518
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• 2009

이동단말기가 보급이 확산됨에 따라 많은 사용자들이 이동단말기를 사용하고 필연적으로 많은 통신행동을 하고 있다. 특히 SMS 는 시간과 장소의 제한이 적어 사용자들의 통신행동 중 큰 비중을 차지하고 있다. SMS 통신행동에서 이모티콘의 사용이 많이 나타나고 있으며 이는 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복하기 위한 방안으로 볼 수 있다. SMS 로부터 사용자의 감정을 추론하려는 기존의 연구가 있었지만 SMS 텍스트에 국한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최근 휴대폰, PDA, 스마트폰 등 이동단말기의 발전에 따라 통신행동 기록, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 수집하고 이용할 수 있음에 착안하여 SMS 텍스트와 함께 이동단말기의 컨텍스트 정보를 추론에 사용하였다. 의사결정트리를 이용하여 가용한 컨텍스트 정보로부터 추론한 정황 정보를 SMS 통신에서 사용하여 기존의 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복할 수 있는 Visual SMS 를 제안한다. 사전에 정의한 훈련 데이터 집합을 통하여 의사결정트리를 생성하고 이를 기반으로 Visual SMS 를 구현, 시뮬레이션하여 추론 결과를 통해 그 기대효과를 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.670-672
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• 2023

본 논문에서는 소셜 미디어 약물 리뷰 데이터로부터 약물 이상 반응을 탐지하는 모델인 FC-BERT 를 기반으로 소셜 네트워크 분석을 활용하여 웹 애플리케이션을 구현하였다. FC-BERT 모델을 거쳐 나온 개체명 인식 결과 중에 같은 의미를 가진 서로 다른 약물 이상 반응 표현들을 MedDRA 부작용 사전을 참고하여 하나의 MedDRA 용어로 표준화하여 매핑했다. 해당 결과에 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 생성한 상위 15 개의 ADR 동시 출현 그래프를 상위 30 개의 워드 클라우드와 함께 시각화하여 보여주는 웹 애플리케이션을 개발했다. 동시 출현 그래프는 가장 많은 리뷰에서 동시에 나타나는 ADR 쌍을 보여준다. 본 논문에서 제안한 웹 애플리케이션은 사람마다 다르게 나타나는 다양한 약물 이상 반응을 사용자에게 좀 더 접근성이 좋게 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.13-16
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• 2024

온라인상에 인간의 감성을 담은 리뷰 데이터가 꾸준히 축적되어왔다. 이 텍스트 데이터를 분석하고 활용하는 일은 마케팅에 있어서 중요한 자산이 될 것이다. 이와 관련된 Aspect-Based Sentiment Analysis(ABSA) 연구는 한글에 있어서는 데이터 부족을 이유로 거의 선행연구가 없는 실정이다. 본 연구에서는 최근 공개된 데이터 셋을 바탕으로 하여 화장품 도메인에 대한 소비자들의 리뷰 텍스트와 사전 라벨링 된 속성, 감성 극성을 기반으로 ABSA를 진행한다. Klue RoBERTa base 모델을 활용하여 데이터를 학습시키고, Python Kiwipiepy 등으로 전처리한 결과를 대시보드로 시각화하여 분석하기 쉬운 환경을 마련하는 방법을 제시한다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.25 no.5
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• pp.547-554
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• 2005

A developed Web-aided laboratory program visualized invisible gas. In the Web-aided laboratory temperature and pressure were controlled and the resultant findings were presented as types of graphs, disclosed in the form of an analyzed report. A Web-aided laboratory experiment and traditional experiment group(2 classes) were assembled from a farming village co-educational high school and taught the motion of molecule lesson for 2 class hours. Before actual class instruction, to survey learner motivation characteristics, the short-version GALT, the test of attitudes toward science instruction, was administered. After instruction, student learning achievement, TOSRA, and IMMS, were administered to the two groups. To analyze data ANCOVA was administrated. Result found that attitudes towards science instruction did not significantly differ, but learning motivation and achievement were significantly altered.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.9
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• pp.177-187
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• 2013

Association rule mining is a popular data mining technique with a wide range of application domains, and aims to extract the cause-and-effect relations between the discrete items included in transaction data. However, analysts sometimes have trouble in interpreting and using the plethora of association rules extracted from a large amount of data. To address this problem, this paper aims to propose a novel approach called HTM for extracting the interesting association rules from given transaction data. The HTM approach consists of three main steps, hierarchical clustering, table-view, and mosaic plot, and each step provides the analysts with appropriate visual representation. For illustration, we applied our approach for analyzing the mass health examination data, and the result of this experiment reveals that the HTM approach help the analysts to find the interesting association rules in more effective way.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.5
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• pp.509-514
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• 2003

The virtual bronchoscopy was implemented using chest CT images to visualize inside of tracheo-bronchial wall. The optical endoscopy procedures are invasive, uncomfortable for patients and sedation or anesthesia may be required. Also, they have serious side effects such as perforation, infection and hemorrhage. In order to determine the navigation path, we segmented the tracheo-bronchial wall from the chest CT image. We used the coordinates as a navigation path for virtual camera that were calculated from medial axis transformation. We used the perspective projection and marching cube algorithm to render the surface from volumetric CT image data. The tracheobronchial disease was classified into tracheobronchial stenosis causing from inflammation or lung cancer, bronchiectasis and bronchial cancer. The virtual bronchoscopy is highly recommended as a diagnosis tool with which the specific place of tracheobronchial disease can be identified and the degree of tracheobronchial disease can be measured qualitatively, Also, the virtual bronchoscopy can be used as an education and training tool for endoscopist and radiologist.