• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.896-897
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• 2010

사용자의 참여와 공유형 서비스들이 증가함에 따라, 웹 상에서의 이미지의 종류와 수도 증가하였다. 본 연구에서는 보다 효율적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 특정 요소만을 반영한 분석과 검색 방법이 아닌 다양한 속성을 융합적으로 고려한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 하나의 이미지에서 이미지가 가지고 있는 색의 조화, 주요 색상, 형태, 느낌, 질감 다섯 가지 속성을 이미지 특성 추출 기술을 통해 추출하고, 이를 각각의 속성에 대하여 폴리곤으로 나타내는 이미지 속성 그래프를 생성하는 방안을 제안한다. 또한, 질의에 따라 속성의 우선순위를 부여하고, 폴리곤 매칭을 통하여 사용자의 목적에 맞게 이미지를 분석하고 정보를 제공하는 방법을 설명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.619-622
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• 2012

본 연구에서는 키넥트(Kinect) 센서를 통해 수화 동작에서 손의 좌표와 이동방향을 추출하여 속성으로 하고, 데이터 마이닝의 분류 기법을 통해 수화를 인식하여 그 결과를 한글 텍스트로 번역해주는 소프트웨어를 개발한다. 제안 방법의 1단계에서는 0.05초 단위로 추출한 손의 좌표만을 속성으로 한다. 2단계에서는 개개인의 특성 및 화면상의 위치와 같은 요소에 따라 좌표 값이 달라지기 때문에, 손의 움직임에서 변위를 추출하여 손이 움직이는 방향을 속성으로 한다. 하지만 비슷한 방향으로 움직이는 수화가 있을 경우 수화의 구분이 어려우므로 3단계에서는 손의 좌표, 방향 두 가지를 분류하는 속성으로 사용한다. 향후 연구 방향은 수화의 중요한 요소인 손의 위치를 속성으로 추가시키고, 데이터 마이닝의 부스팅(Boosting) 기법을 적용하여 인식률을 높이는 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.108-111
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• 2007

속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국조경학회지
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• 제46권1호
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• pp.29-37
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• 2018

본 연구는 놀이의 본질을 설명하는 놀이속성어를 추출하고, 이러한 속성이 현재 사용되는 어린이놀이시설물과의연관성을 지니는지를 확인하는 연구이다. 놀이시설물에 반영된 놀이속성을 조사하여 부족한 점을 보완함으로써 어린이에게 균형 잡힌 놀이 환경을 제공할 수 있다고 생각하기 때문이다. 이에 본 연구에서는 문헌조사 및 분석을 통해 속성어를 추출하고, 추출된 속성어에 대하여 전문가 설문을 실시하였다. 놀이를 설명하는 키워드는 참고문헌과 신문기사 등에서 추출하고 압축하여 놀이속성어로 규정하였고, 6개의 대분류와 26개의 중분류로 분류하였다. 이 내용을 바탕으로 실시한 전문가 인식조사에서 주요 놀이속성어의 중요도는 소통(0.268%) > 상상력(0.201%) > 정서(0.190%) > 발달(0.167%) > 학습(0.108%) > 지능(0.067%)의 순서로 나타났다. 전문가들은 '소통'과 '상상력' 등을 놀이에서 가장 중요한 요소로 인지하고 있었다. 도출된 내용을 바탕으로 놀이시설물과 연관되는 각각의 놀이속성어를 구분하고, 서울시 114개소 어린이 공원에 설치된 놀이시설물 현황을 파악하였다. 서울시 어린이공원에 설치된 놀이시설물에는 놀이속성어 중 '발달'을 위주로 한 신체발달 놀이시설물이 높은 빈도로 모든 어린이공원에 반영되었으며, 전문가들이 중요한 요소로 나타난 '소통'과 '상상력' 등 인지관련 놀이시설물은 실제 충분히 반영되어 있지 않아 적극적으로 도입할 필요성이 있는 것으로 판단되었다. 본 연구를 통해 현재 이용되고 있는 어린이 공원의 부족한 놀이시설물을 파악하고, 놀이의 기능에 대한 의문을 제기함으로써 향후 개선방향을 제안하고자 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권5호
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• pp.412-421
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• 2001

본 논문은 문서 영상에 존재하는 개별 단어들에 대한 속성정보 추출 방법을 제안한다. 단어 단위의 속성 인식은 단어 영상 매칭의 정확도 및 속도 개선, OCR 시스템에서 인식률 향상, 문서의 재생산 등 다양한 응용 가치를 찾을 수 있으며, 메타정보(meta-information) 추출을 통해 영상 검색(image retrieval)이나 요약(summary) 생성 등에 활용할 수 있다. 제안하는 시스템에서 고려하는 단어 영상의 속성은 언어의 종류(한글, 영문), 스타일(볼드, 이탤릭, 보통, 밑줄), 문자 크기(10, 12, 14 포인트), 문자 개수 (한글: 2, 3, 4, 5, 영문: 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), 서체(명조, 고딕)의 다섯 가지 정보이다. 속성 인식을 위한 특징은, 언어 종류 인식에 2개, 스타일 인식에 3개, 문자 크기와 개수는 각각 1개, 한글 서체 인식은 1개, 영문 서체 인식은 2개를 사용한다. 분류기는 신경망, 2차형 판별함수(QDF), 선형 판별함수(LDF)를 계층적으로 구성한다. 다섯 가지 속성이 조합된 26,400개의 단어 영상을 사용한 실험을 통해, 제안된 방법이 소수의 특징만으로도 우수한 속성 인식 성능을 보임을 입증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.49-62
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• 2022

온라인 상품평 데이터는 제품의 특성에 대한 구체적인 평가를 담고 있으면서도 인터넷상에서 쉽게 수집할 수 있기에 제품의 장단점 및 긍정/부정 척도를 판단하기에 높은 효용 가치를 가진다. 기존의 감성 분석 연구들은 여러 문장으로 구성된 상품평 전체 단위의 감성 평가 방법을 제안하였다. 제품의 여러 속성별로 감성 평가 결과를 얻을 수 있으면 후속 제품 개발 과정에 유효한 입력이 될 수 있다. 본 논문에서는 제품의 속성 단위의 감성 분석을 하기 위해 상품평의 문장 단위로부터 제품 속성을 추출하여 감성 평가를 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 양방향 LSTM과 조건부 무작위장(CRF)을 활용한 문장분석 모델을 통해 제품 속성과 감성어를 추출한다. 추출된 제품 속성별 감성 평가 결과는 본 논문에서 제안하는 감성 평가 규칙을 활용하여 계산된다. 제품 속성별 감성평가 결과는 품질 전개 기법에 적용되어 후속 제품 개발과정에 반영된다. 제안하는 방법론은 헤어드라이기 제품 사례를 통해 적정성을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.53-58
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• 2013

온라인 소비자들은 amazon.com과 같은 온라인 상점 플랫폼에 상품 평가(리뷰: review) 글을 남김으로써 대상 상품에 대한 의견을 표현한다. 이러한 상품 리뷰는 다른 소비자들의 구매 결정에도 큰 영향을 끼친다는 관점에서 볼 때, 매우 중요한 정보원이라고 할 수 있다. 사람들이 남긴 의견 정보(opinion)를 자동으로 추출하거나 분석하고자 하는 연구인 감성 분석(sentiment analysis)분야에서 과거에 진행된 대다수의 연구들은 크게는 문서 단위에서 작게는 상품의 요소(aspect) 단위로 사용자들이 남긴 의견이 긍정적 혹은 부정적 감정을 포함하고 있는지 분석하고자 하였다. 이렇게 소비자들이 남긴 의견이 대상 상품 혹은 상품의 요소를 긍정적 혹은 부정적으로 판단했는지 여부를 판단하는 것이 유용한 경우도 있겠으나, 본 연구에서는 소비자들이 '어떤 관점'에서 대상 상품 혹은 상품의 요소를 평가했는지를 자동으로 추출하는 방법에 초점을 두었다. 본 연구에서는 형용사의 대표적인 성질 중 하나가 자신이 수식하는 명사의 속성에 값을 부여하는 것임에 주목하여, 수식된 명사의 속성을 추출하고자 하였고 이를 위해 WordNet을 사용하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위해 3명의 평가자를 활용하여 실험을 하였으며 그 결과는 본 연구 방향이 감성분석에 있어 새로운 가능성을 열기에 충분하다는 것을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.257-259
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• 2013

상품평은 구매 예정자의 의사 결정에 큰 도움을 준다. 그러나 하나의 상품에 관한 상품평의 수가 많고 의견도 다양하여 모든 상품평을 읽고 상품에 대한 직관적인 판단을 내리기가 어렵다. 본 논문에서는 하나의 상품에 대한 모든 상품평을 분석하고 각각의 속성별로 극성(긍정, 부정) 정보를 추출하여 구매 예정자에게 제공함으로써 해당 상품이 어떠한 평가를 받고 있는지 빠른 판단이 가능하게 한다. 한국어의 언어적 특징을 반영하여 속성별 어휘 자질을 추출하고 이를 바탕으로 상품의 속성별 극성을 판단한다. 또한, 기구축한 속성별 어휘 사전의 자료부족 문제로 말미암아 상품평을 분석할 수 없을 때는 전체 어휘의 극성정보를 이용하여 상품의 전체 극성을 판단한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1318-1324
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• 2012

본 논문에서는 게임의 재미를 높이고 속도감 있는 게임 진행을 위하여 게임 캐릭터의 특징에 따라 움직임이 없는 캐릭터(NPC)와 움직임이 있는 캐릭터(Monster)로 분류하는 방법을 제시한다. 분류 속성은 각각의 캐릭터 내부에 있는 직선선분의 특징을 추출하여 사용한다. 우선 캐릭터 내부에 존재하는 에지 특징을 추출하여 EEDH를 산출하고 또한 방향성을 질감의 속성으로 이용하여 SSPD를 계산한다. 추출된 속성들은 특정 방향에 따른 에너지를 나타내며 캐릭터 내부의 특정 방향에 대한 크기를 나타내고 있기 때문에 게임 캐릭터들을 NPC와 Monster로 분류 하는 속성으로 이용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 게임진행에서 유저가 불필요한 플레이를 함으로서 소모되는 시간을 줄이고 전략적이고 속도감 있게 플레이 할 수 있는 기능을 제공한다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.239-247
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• 2014

본 논문에서는 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 조사에서 조사하고자 하는 모집단이 여러 개의 층으로 구성되어 있고, 각 층이 양적인 속성으로 되어 있는 경우에 Himmelfarb-Edgell의 가법 모형과 Gjestvang-Singh의 가법 모형에 단순임의추출법 대신에 층화추출법을 적용한 층화 가법 양적속성 확률화응답모형을 제안하였다. 제안한 두 모형으로부터 각 층의 양적속성에 대한 모평균의 추정뿐만 아니라 모집단 전체 모평균에 대한 추정을 할 수 있는 이론적 체계를 마련하였다. 그리고 제안한 두 모형에서 비례배분과 최적배분 문제를 다루었으며, 각 배분법에 따른 분산식을 도출하였다. 마지막으로 두 층화 가법 양적속성 확률화응답모형들 간의 효율성을 비교해 본 결과 Gjestvang-Singh의 층화 가법 모형이 Himmelfarb-Edgell의 층화 가법 모형보다 효율적으로 나타났고, 특히 hh값이 작을수록 즉, 제시한 모형의 특성이 직접질문에 가까워질수록 Gjestvang-Singh의 층화 가법 모형의 효율성이 커짐을 알 수 있었다.