• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.419-423
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• 2008

사람의 손동작은 오랫동안 하나의 언어역할을 하는 통신 수단으로 사용되어 왔다. 이러한 손동작 중에서 가장 체계를 갖춘 수화는 청각장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 주요한 통신 수단이다. 하지만 건청인들의 대부분이 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 원활하게 하기 위해 색상 정보와 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 실시간 수화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 실시간 영상에서 YCbCr 컬러 공간에서 색차 정보에 해당하는 Cb, Cr 정보를 각각 추출한 후, 이진화한 영상과 원본 영상에서 마스크를 통한 에지를 추출한 이진화 영상에 대해 논리연산을 통해 두 손의 위치와 외곽을 추출한다. 추출된 각 정보를 조합하여 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 퍼지 클러스터링 기법 중의 FCM 알고리즘을 적용하여 수화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라를 통해 얻어진 실시간 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 두 손 영역의 추출에 효과적이고 수화 인식에 있어서 가능성을 확인하였다.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.10 no.1
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• pp.71-77
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• 2013

XML schema matching is the task of finding semantic correspondences between elements of two schemas. XML schema matching plays an important role in many application, such as schema integration, data integration, data warehousing, data transformation, peer-to-peer data management, semantic web etc. In this paper, we propose an XML element matching algorithm based on rules and structural properties. The proposed algorithm involves classifying elements as unique or non-unique elements according to the structural properties of XML documents and deciding on element matching in accordance with rules. We present experimental results that demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.2
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• pp.517-524
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• 2024

This study aims to train and implement a deep learning model for the fusion of website creation and artificial intelligence, in the era known as the AI revolution following the launch of the ChatGPT service. The deep learning model was trained using 3,000 collected web page images, processed based on a system of component and layout classification. This process was divided into three stages. First, prior research on AI models was reviewed to select the most appropriate algorithm for the model we intended to implement. Second, suitable web page and paragraph images were collected, categorized, and processed. Third, the deep learning model was trained, and a serving interface was integrated to verify the actual outcomes of the model. This implemented model will be used to detect multiple paragraphs on a web page, analyzing the number of lines, elements, and features in each paragraph, and deriving meaningful data based on the classification system. This process is expected to evolve, enabling more precise analysis of web pages. Furthermore, it is anticipated that the development of precise analysis techniques will lay the groundwork for research into AI's capability to automatically generate perfect web pages.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.6
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• pp.113-120
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• 2024

With the advancement of information and communication technology, we can easily generate various forms of data in our daily lives. To efficiently manage such a large amount of data, systematic classification into categories is essential. For effective search and navigation, data is organized into a tree-like hierarchical structure known as a category tree, which is commonly seen in news websites and Wikipedia. As a result, various techniques have been proposed to classify large volumes of documents into the terminal nodes of category trees. However, document classification methods using category trees face a problem: as the height of the tree increases, the number of terminal nodes multiplies exponentially, which increases the probability of misclassification and ultimately leads to a reduction in classification accuracy. Therefore, in this paper, we propose a new node expansion-based classification algorithm that satisfies the classification accuracy required by the application, while enabling detailed categorization. The proposed method uses a greedy approach to prioritize the expansion of nodes with high classification accuracy, thereby maximizing the overall classification accuracy of the category tree. Experimental results on real data show that the proposed technique provides improved performance over naive methods.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.10 no.1
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• pp.39-47
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• 2001

본 연구는 지리정보시스템 및 원격탐사기법을 응용하여 북한의 자연환경을 조사하기 위한 기초연구로서 수행되었으며, 과거 약 20년 동안의 평양 및 남포지역의 산림면적의 변화 및 경관구조 변화측면에서의 산림 파편화 양상을 조사하였다. 조사자료로는 Landsat MSS 및 TM 영상의 NDVI값을 이용하였으며, 보다 정확한 피복분류를 위하여 변형된 Cluster-Busting 알고리즘을 활용하여 산림과 비산림지역으로 단순화시켜 분석하였다. 경관구조의 변화를 살피기 위해서 조각밀도, 형태 및 핵심내부지역의 면적 등의 경관지수(Landscape Indices)를 활용하였다. 분석과정을 거쳐서 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, Cluster-busting 방법을 활용한 토지피복 분류결과 87.3%의 총 분류 정확도를 얻었으며, Binary Map을 이용한 변화감지(Change Detection)기법 또한 그 결과가 정확한 것으로 판단되었다. 둘째, '79년에서 '98년에 이르는 기간동안, 평양의 경우 '79년 산림면적의 15%, 그리고 남포지역의 경우 14%가 감소하였다. 셋째, 경관지수를 이용하여 북한 산림의 파편화 변화를 조사한 결과 산림조각의 개수는 늘어나고 조각의 평균면적 및 핵심내부면적은 감소하였으며 조각크기의 다양성 또한 낮아졌다. 산림조각 형태지수 또한 매우 증가하였는데 이러한 결과들은 평양 및 남포지역의 산림조각이 파편화되고 그 형태 또한 불규칙적이며 복잡하게 변화하였음을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1177-1180
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• 2004

최근 침입의 형태는 기존 공격자의 직접적인 시스템 침입 및 악의적 행위들의 행사와는 달리 침입 자동화 도구들을 사용하는 형태로 변모해 가고 있다. 알려지지 않은 공격의 유형 또한 변형된 이들 도구들의 사용이 대부분이다. 이들 공격도구들 대부분은 기존 형태에서 크게 벗어나지 않으며, 침입 도구의 산출물 또한 공통적인 형태로 존재한다. 본 논문에서는 알려지지 않은 다양한 공격 유형 또한 기존 유사한 공격군으로 분류하기 위한 침입 분석 알고리즘으로 SOM(self-Organizing Maps)을 적용하고, 침입 구체화 분석 단계에서 공격도구들의 패턴을 정형화한 지식베이스를 기반으로 분석하는 시스템을 제안한다.

• Review of KIISC
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• v.12 no.2
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• pp.18-24
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• 2002

얼굴인식 기술은 접촉에 대한 거부감이나 불편함이 없이 친숙하고 편리하게 사용자를 식별하고 인식할 수 있으며, 부가적인 센서 장비가 필요없다는 측면에서 개인 인증 및 보안 시스템으로서의 활용성이 매우 높다. 본 고에서는 여러 가지 장점들을 지닌 얼굴 인식 시스템의 구현 사례를 실시간 얼굴 검출 기술과 특징 추출 기술, 인식 기술로 구분하여 소개한다. 개발된 시스템은 얼굴 검출을 위해서 색상과 에지 성분을 이용하는 복합 알고리즘을 적용하여 실시간 얼굴 탐지를 가능하게 하였고, 추출된 사용자의 고유 얼굴 정보는 최신 인식 기법의 하나인 Support Vector Machine으로 분류, 인식된다. 또한 시스템의 성능을 테스트하고, 실용화 가능성을 모색하기 위하여 하드웨어 임베디드 시스템의 설계 및 구현 과정에 대하여 소개한다. 조명 및 환경 변화에 따른 시스템의 성능 변화를 객관적으로 검증하기 위하여 다양한 변화 조건을 고려한 한국인 표준 얼굴 데이터베이스를 구축하였고, 이 데이터베이스를 기반으로 체계적인 시스템의 성능 테스트를 수행하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.97-100
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• 2010

3차원 정보모델에 기반한 설계 자동화 프로그램의 개발은 좀 더 완성도가 높은 설계안을 도출할 수 있는 방안을 제시할 수 있다. 콘크리트 교량의 설계 과정에서 정형화된 구조 검토 단계 부분을 자동화하고 설계자로 하여금 좀 더 창의적인 설계가 가능하도록 지원하는 시스템을 개발하였다. 특히, 3차원 Building Information Modeling 기반의 프리스트레스트 콘크리트 박스 거더교에 대한 설계 자동화 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 3차원 렌더링 알고리즘을 사용하여, 사용자가 원하는 단면 위치 및 분류 체계에 따라 설계를 자동으로 수행할 수 있도록 적용하였다. 또한 생성된 도면은 데이터 호환이 가능함으로써, 사용자의 편의성이 향상될 것으로 판단된다. 이는 설계자동화 분야에서 강교에 국한되었던 점을 콘크리트교를 포함한 주요 교량으로 확대하고 설계 성과품으로 3차원 모델을 도출할 뿐 아니라 2차원 도면을 연계하도록 구성하여 토목 엔지니어의 기술력을 향상시킬 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1799-1802
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• 2010

무선센서 네트워크에서 위치인식 기법을 거리정보기반 위치인식방식과 거리정보에 기반하지 않는 위치인식 방식으로 분류 된다. 무선센서 네트워크에서 거리정보기반 위치인식기법에서 거리를 측정하는 과정에서의 오차로 인해 정확한 위치데이터를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 거리정보기반 위치인식 방식의 대표적인 기술들과 위치계산방법을 소개하고, 위치계산방식의 삼변측량 알고리즘을 다양한 측면에서 체계적이고 실증적인 분석을 통해 비교평가 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.658-661
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• 2008

태깅은 웹 2.0의 핵심 기술 중 하나로, 매우 유연하고 역동적인 분류 체계를 제공한다. 하지만 유연성과 역동성의 확보에 의해 계층 구조나 연관 관계와 같은 태그의 관계성이 부족하거나 존재하지 않는 한계점을 가지고 있는 것 또한 사실이다. 이런 한계점을 보완하기 위한 방법으로 계층 관계를 형성하기 위한 계층 클러스터링 방법과, 연관 관계를 형성하기 위한 협업 필터링 방법이 존재한다. 이 두 가지 방법은 태그의 관계성을 제공하지만, 연관 관계와 계층 관계 중 하나만 제공한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 태그 검색 시 연관 관계뿐 아니라 계층 구조의 탐색을 제공해주기 위한 태그 클러스터링 알고리즘을 설계하였다. 제안한 알고리즘은 사용자 태그셋을 활용하여 태그의 유사성을 계산하는 방법을 제시하고, 기존의 시각화 방법(태그 구름)과 다른 새로운 형태로 시각화 할 수 있는 결과 데이터를 제공한다.