• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3589-3596
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• 1999

자막 기능은 청각 장애자를 위하여 외국에서 지상파 TV에서 처음 사용하기 시작하였으며 현재 국내에서도 방송을 하고 있다. 방송의 자막 기능은 청각 장애자에게만 도움을 주는 것이 아니라 해당 국가의 언어를 배우려는 모든 사람들에게 좋은 교육용 도구가 된다. 본 논문은 먼저 자막 기능을 제공하지 않는 인터넷상의 동영상 파일에 자막 기능을 제공하는 방법의 설계 및 구현 방법을 설명하고 기존의 동영상 재생 시스템이 제공하지 않는 반복 선택 및 집단 선택 등 어학 교육에 필요한 몇 가지 기능의 추가 방법을 소개한다. 구현된 시범 시스템은 현재 운용을 하면서 계속적인 자료의 추가와 시스템의 확장을 하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.393-396
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• 2010

지금까지 필기 변이를 완화하기 위한 다양한 비선형 정규화 방법들이 제안되었으며 실제 인식 시스템에서 상당한 인식률 개선 효과를 나타내었다. 그러나, 필기 한글 인식에 있어서는 필기 변이 외에도 문자간의 높은 유사도로 인해 높은 인식률을 얻는데 어려움을 겪고 있다. 한글과 같이 문자간 유사도가 높은 언어를 효과적으로 인식하기 위해서는 필기 변이를 흡수하는 것뿐 아니라, 유사 문자간의 차이를 정확히 찾아내어 그 차이점을 부각시키는 것이 요구된다. 본 논문에서는 유사 문자간의 차이점을 부각시킬 수 있는 비선형 정규화 방법을 제안한다. 기존의 비선형 정규화 방법들이 영상의 지역적 복잡도를 균일화 함으로써 정규화를 수행했던 것에 반해, 제안하는 방법에서는 유사 문자쌍의 구분에 있어 지역적 공헌도에 기반하여 영상을 정규화한다. 즉, 유사 문자쌍 구분에 공헌도가 높은 지역은 확대하고 그렇지 않은 지역은 축소한다. 그 결과, 문자간에 서로 상이한 지역을 강조 함으로써 유사 문자쌍에 대한 구분력을 높인다. 실험 결과, 제안하는 방법으로 정규화된 영상에서는 유사 문자쌍의 차이점이 확대되었으며, 문자쌍의 구분 성능 또한 향상되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.131-136
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• 1995

최근들어 자연스럽게 필기된 한글을 인식함으로써 정보 입력 과정을 자동화하기 위한 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구에 있어서 반드시 확보되어야 하는 연구 환경으로 대용량 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축을 들 수 있는데, 본 논문에서는 시스템공학연구소 국어공학센터의 국어 정보 베이스 개발사업의 일환으로 추진중인 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축현황에 대해 간략히 소개하고자 한다. 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축은 크게 글씨 데이타베이스 설계, 글씨 데이타 수집, 용지 스캔 및 문자 단위 분할, 데이타베이스 검증의 4 단계로 구성된다. 본 연구에서는 다양한 변형을 갖는 글씨체의 수집을 데이타베이스 구축시 가장 고려해야 할 요소로 삼았으며, 고품질의 일관성 있는 글씨 데이타베이스 구축을 위해 데이타베이스 설계 단계와 검증 단계에 많은 시간을 할애했다. 마지막으로 본 연구에서는 WWW(World Wide Web)의 HTML(Hyper Text Markup Language)을 이용하여 편리 한 사용자 인터페이스를 구현함으로써 사용자들이 쉽게 한글 글씨 영상을 검색 할 수 있음은 물론 인식 알고리즘의 개발에 사용 가능한 형태의 화일을 제공받을 수 있도록 구성하고 있다. 현재는 KS C 완성형 한글 2,350자 중에서 사용 빈도순 상위 520자에 대한 한글 글씨 1,000벌을 수집하여 명도영상 데이타베이스를 구축 중에 있으며, 향후 2년간 나머지 1,830자에 대한 한글 글씨 데이타를 수집하여 데이타베이스를 완성하고자 한다. 구축된 글씨 데이타베이스는 조만간 국내의 오프라인 한글 글씨 인식 연구자들에게 제공되어 우수한 인식 알고리즘의 개발을 위한 중요한 실험 데이타로서 사용될 예정이며, 개발된 인식 시스템에 대한 객관적인 성능 평가에 있어서도 크게 기여하여 국내의 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구를 활성화시켜주는 계기가 될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.267-272
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• 2006

영상 문화의 발달과 함께 영상의 그래픽적인 요소인 이미지 일러스트레이션과 타이포그래피 등을 이용하여 정보 전달을 극대화할 수 있는 모션그래픽의 중요성도 날로 강조되고 있으며 최근 의도하는 내용을 창의적인 타이포그래피로 시각화한 사례들을 TV광고, 영화 또는 웹과 같은 다양한 미디어 매체에서 쉽게 찾아 볼 수 있으며 또한 증가 추세에 있다. 이러한 영향으로 모션 타이포그래피에서는 무형의 의미적 개념을 타이포그래피라는 시각적 형식을 통하여 표현하기 위하여 언어적 요소, 시간, 형태, 움직임, 색채 그리고 사운드 등과 같은 다양한 요소들을 응용하여 제작할 수 있는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 실제 의사전달 과정에서 더 큰 영향을 미칠 수 있는 성별, 나이, 건강상태, 병적 상태, 신체 사이즈 등의 생리학적 특징을 들 수 있는데 이것을 의사전달이 시각적 형식으로만 표현되어야 하는 모션 타이포그래피에서도 준언어적 음성의 특성을 창의적으로 활용하여 이러한 생리적인 특성을 적절하게 반영할 수 있다면 빠르게 발전하고 있는 다른 미디어 매체보다 더 효과적인 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제15권3_1호
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• pp.41-51
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• 2015

인간의 속임수는 동물과 차원이 다르다 상대방뿐만 아니라 자신도 속일 수 있다. 심리학 용어로 '자기기만'이라고 한다. 일반적으로 거짓말을 할 때는 티가 난다. 말은 어떻게 짜맞춰보더라도 호흡이나 땀, 시선, 표정, 목소리까지 완벽히 통제하는 데는 한계가 있다. 하지만 자신의 거짓말을 스스로 믿는 다면, 비언어적인 표현조차 거짓을 바꿀 수 있다. 호모사이피엔스가 네안데르탈인을 몰아내고 마침내 지구를 차지할 수 있었던 것은 언어인 거짓말의 능력이라고 해도 과언이 아니다. 그래서 인류를 '호모 팔락스'라고 부르기도 한다. 인간의 이러한 거짓말에 대한 발전 못지않게 거짓말탐지에 대한 능력 또한 비약적으로 증대되었다. 20세기 가장 뛰어난 발명품 중의 하나인 폴리그래프 검사기는 진화를 거듭하여 피검사자나 검사자 모두에게 이용하기 편리한 비접촉식으로 검사를 할 수 있는 바이브라이미지 기술이 출현하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 바이브라이미지 기술을 이용한 거짓탐지기법인 영상 계층진술분석기법의 연구개발과정에서 발견된 표준검사인 자극 검사를 소개한다.

• 한국지구과학회지
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• 제21권6호
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• pp.655-662
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• 2000

인터넷의 개발에 따라, 학습용 WBI가 개발되어 학습효과에 많은 영향을 주고 있다. 하지만 이러한 WBI개발에서 어려운점은 멀티미어제작시 발생되는 동영상의 구현이나 에니메이션을 기존의 하이레벨언어나 로우레벨언어에 근거를 둔 프로그래밍기법을 도입하여 쉽게 해결하기가 어려운점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 최근 메크로미디어사에서 오소웨어(Authoware)라는 소프트웨어를 개발하여 그 응용성이 주목되고 있다. 이 오소웨어의 응용성을 파악하기 위하여 해양에서 발생되는 현상중 가장 대표적이 조석에 따른 해면변위와 그것에 따른 해안비치의 변동에 오소웨어를 이용하여 WBI를 구성하였다. 현장조사자료로서는 제주도의 이호 해수욕장의 측량자료와 제주항의 조위자료를 이용하였다. 그 결과 오소웨어를 이용하여 원하는 조위변동을 시각화하는데 매우 효율적이며 빠른 시간내에 원하는 웹을 구축하는 툴이 될수 있음을 알 수 있었다. 따라서 동영상을 요구하는 다른 형태의 WBI개발에도 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 디자인학연구
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• 제15권3호
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• pp.259-270
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• 2002

한 편의 시를 대하는 마음은 읽는 이의 감정상태에 따라서 작가가 전달하고자 하는 심상이 각각 다른 빛깔의 색으로 나타난다. 시는 세상과 작가의 세계를 이어주는 텍스트이자 하나의 다리이며 그 관계 속에서 활자를 통한 커뮤니케이션이 일어난다. 현대의 타이포그래피는 인터넷과 영상매체의 발달에 따라 그 응용 범위가 매우 방대하여지고 있으며, 표현방법 또한 다양한 소프트웨어의 지원으로 타이포그래피는 이미 움직이고 변화하여 마치 살아 숨쉬는 듯한 유기적 언어로 거듭나고 있다. 움직임과 시간, 공간을 연출하는 하나의 영상언어로서의 타이포그래피와 유사한 구조적 특성과 한글 글자체 고유의 조형성을 지니고 있다. 특히 기존의 시들이 의미를 함축하고 있으나 서술적 구조를 지니고 있음에 반해, 한글구체시에 나타난 활자는 한글의 고유의 조형성에서 빚어지는 다른 영역의 시이자 하나의 비선형구조의 타이포그래피적 형태를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 한글구체시를 한글 타이포그래피의 조형성과 함께 비선형구조를 분석하여 봄으로써 타이포그래피의 연구 영역을 넓히고, 문학의 시각화의 시도로서 그 의의를 찾을 수 있다.

• 게임&엔터테인먼트 논문지
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• 제2권2호
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• pp.61-69
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• 2006

영상 문화의 발달과 함께 영상의 그래픽적인 요소인 이미지 일러스트레이션과 타이포그래피 등을 이용하여 정보 전달을 극대화 할 수 있는 모션그래픽의 중요성도 날로 강조되고 있으며 최근 의도하는 내용을 창의적인 타이포그래피로 시각화한 사례들을 TV광고, 영화 또는 웹과 같은 다양한 미디어 매체에서 쉽게 찾아 볼 수 있으며 또한 증가 추세에 있다. 이러한 영향으로 모션 타이포그래피에서는 무형의 의미적 개념을 타이포그래피라는 시각적 형식을 통하여 표현하기 위하여 언어적 요소, 시간, 형태, 움직임, 색채 그리고 사운드 등과 같은 다양한 요소들을 응용하여 제작할 수 있는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 실제 의사전달 과정에서 더 큰 영향을 미칠 수 있는 성별, 나이, 건강상태, 병적 상태, 신체 사이즈 등의 생리학적 특징을 들 수 있는데 의사전달이 시각적 형식으로만 표현되어야 하는 모션 타이포그래피에서 준언어적 음성의 특성을 적절하게 반영할 수 있다면 의도한 내용을 보다 빠르고 정확하게 이해시킬 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.133-142
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• 2021

최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 딥러닝 모델을 문서화하여 적용하기 위한 구조적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성있는 딥러닝 기반 데이터 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어를 제안한다. 제안하는 기술 언어는 신뢰성 있는 딥러닝 모델을 개발하는데 필요한 학습데이터셋, 개발 환경 및 설정 등의 정보와 더불어 딥러닝 모델의 계층구조를 표현할 수 있다. 제안하는 딥러닝 기술 언어를 이용하여 개발자는 지능형 교통 시스템에서 참조하는 분석 모델의 정확도를 검증할 수 있다. 실험에서는 제안하는 언어의 유효성을 검증하기 위해, 번호판 인식 모델을 중심으로 딥러닝 기술 문서의 적용과정을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.481-492
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• 2023

본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.