Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.101-104
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2014
이벤트란 객체 상태 변화에 따른 상황 변화이다. 이벤트는 어떤 구성요소들로 이루어져있는가에 따라서 표현력이 달라지고 그 표현으로 알 수 있는 정보가 달라진다. 본 논문은 이전 연구에서 제안한 육하원칙에 의해 제안된 구성요소들을 보완하여 이벤트를 이전 구성요소보다 표현력이 더 뛰어난 이벤트 구성요소를 제안하고, 이 구성요소를 이용한 이벤트 표현 방법을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 제안한 이벤트 표현법이 IoT 시대에서 Thing들이 센싱, 통신, 처리이벤트 정보를 표현하는데 활용될 수 있음을 보인다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.103-108
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2019
한국어 질의 응답의 입력 질문에 대한 예상 정답 유형을 단답형 또는 서술형으로 이진 분류하는 방법에 대해 서술한다. 일반적인 개체명 인식으로 확인할 수 없는 질의 주제어의 화제성을 반영하기 위하여, 검색 엔진 쿼리를 빈도수로 분석한다. 분석된 질의 주제어 정보와 함께, 정답의 범위를 제약할 수 있는 속성 표현과 육하원칙 정보를 입력 자질로 사용한다. 기존 신경망 분류 모델과 비교한 실험에서, 추가 자질을 적용한 모델이 4% 정도 향상된 분류 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.175-180
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2019
관계 추출은 문서에서 존재하는 트리플(주어, 관계어, 목적어)형식에 해당하는 단어를 추출하는 작업을 뜻한다. 본 논문에서는 멀티헤드 셀프 어텐션을 이용하여 트리플 중 주어나 목적어를 찾는 구조를 제안한다. 한국어 위키피디아와 DBpedia의 관계어를 단어 임베딩을 통해 벡터를 생성하고 입력한다. 초록과 관계어의 어텐션 이후 멀티 헤드 셀프 어텐선 구조를 통해 초록 중 관계어와 관련 있는 단어들의 가중치가 높아 진다. 멀티헤드 셀프 어텐션 과정을 반복하여 주요 단어들의 가중치가 계속해서 높아진다. 이를 입력으로 하여 정답이 될 단어의 시작과 끝을 선택한다. 제안 방법으로 직접 구축한 한국어 관계 추출 데이터셋을 대상으로 F1 0.7981의 성능을 보였다. 제안 방법은 관계어와 같이 단순한 정보만을 이용하고도 초록에서 적절한 정답 단어를 추출할 수 있음을 확인하였다. 관계어의 범위를 확장함으로서 나아가 육하원칙(5W1H)과 같은 이벤트의 추출에도 활용할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.276-278
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2023
본 연구는 입력된 수사문건에 대해 시간 속성을 기반으로 범죄사건의 흐름을 나타내는 스토리라인을 자동으로 시각화하여 사건의 전체적인 흐름에 대한 이해도를 향상하는 데 도움을 주는 범죄사실에 특화된 스토리라인 시각화 인터페이스에 관한 연구이다. 이를 위해 객관적인 사실 관계 파악과 논증 검증이 중요한 범죄수사에서 중요한 자료인 판결문 데이터를 활용하였으며, 판결문 중에서도 육하원칙에 따라 해당 범죄의 구성요건적인 특징이 명확히 기재되어 있는 범죄사실을 대상으로 하여 사건의 흐름에 따라 추출된 데이터를 자동으로 시각화하였다. 이는 현장에서 실무자들이 범죄사건의 흐름을 쉽고 빠르게 파악하고 더 나아가 종합적이고 입체적으로 파악하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
In these days, as cyberspace has been recognized as the fifth battlefield area following the land, sea, air, and space, attention has been focused on activities that view cyberspace as an operational and mission domain in earnest. Also, in the 21st century, cyber operations based on cyberspace are being developed as a 4th generation warfare method. In such an environment, the success of the operation is determined by the commander's decision. Therefore, in order to increase the rationality and objectivity of such decision-making, it is necessary to systematically establish and select a course of action (COA). In this study, COA is established by using the method of classifying operational elements necessary for cyber operation, and it is intended to suggest a direction for quantitative evaluation of COA. To this end, we propose a method of composing the COES (Cyber Operational Elements Set), which becomes the COA of operation, and classifying the cyber operational elements identified in the target development process based on the 5W1H Method. In addition, by applying the proposed classification method to the cyber operation elements used in the STUXNET attack case, the COES is formed to establish the attack COAs. Finally, after prioritizing the established COA, quantitative evaluation of the policy was performed to select the optimal COA.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.01a
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pp.123-124
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2017
본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍을 접해보지 않은 IT비전공자를 위한 5W1H 6하 원칙 개발도구를 제시하며, 이하 '5W1H 프로그래밍 모델'이라 칭한다. 이 개발도구는 육하원칙 개념을 적용하여 사용자가 프로그래밍 언어를 배워 코드를 작성할 필요 없이 '누가, 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게'의 6하 원칙적인 행동양식으로 간단한 선택만을 통해 간단하게 프로그램 로직을 작성하여 대상 시스템을 동작시키는 네이티브 코드로 변환해줌으로서 프로그래밍 언어를 배우지 않은 사용자들도 시스템 개발을 할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안하는 개념은 대부분에 시스템에 적용할 수 있으며 본 논문에서는 아두이노 스케치의 슈퍼루프에 적용하여 실험하였다.
In this thesis, I categorize expression of context data required for context data inference according to five Ws and one H(5W1H) in Ubiquitous computing environment and infer superordinate context by combining context data of 4W1H with inferred context of why. This thesis suggests that we categorize specific context and service according to 6W2H added Whom(specific data or service) and How much (accuracy), and determine proper services for specific contexts by introducing the concept of rough set for expression and inference of categorized contexts and inaccurate knowledge. Since there is an limitation of the set of 0 and 1 when concerned with accuracy of services, I introduce the concept of fuzzy set. To provide users with the most appropriate service by ridding of unnecessary properties through the process of reduction, I also use the concept of rough set.
Development of various sensors attached to mobile and wearable devices has led to increasing recognition of current context-based service to the user. In this study, we proposed a probabilistic model for recognizing user's food intake context, which can occur in a great variety of contexts. The model uses low-level sensor data from mobile and wrist-wearable devices that can be widely available in daily life. To cope with innate complexity and fuzziness in high-level activities like food intake, a context model represents the relevant contexts systematically based on 4 components of activity theory and 5 W's, and tree-structured Bayesian network recognizes the probabilistic state. To verify the proposed method, we collected 383 minutes of data from 4 people in a week and found that the proposed method outperforms the conventional machine learning methods in accuracy (93.21%). Also, we conducted a scenario-based test and investigated the effect contribution of individual components for recognition.
Although there have been a lot of researches on a video abstraction algorithm, the video abstraction tool is necessary to correctly pick up some important shots in a video because the important shots might vary on the person's subjectivity. This paper proposes a video abstraction and search system for making a video abstraction automatically or manually. Proposed system has two main components, server and client. The server generates the Metadata and makes a video abstraction file. The description for video abstraction file is based on MPEG-7. Since proposed system has a function to manually correct the results of each step, the author could produce a good video abstraction easily and efficiently. The proposed system could be used to build a digital video library.
The purpose of this study is to analyze the relationship between users' expectation and satisfaction through analyzing smart phone voice recognition service and surveying the situational satisfaction of voice recognition service. First, the concept and current status of speech recognition service were investigated through literature research, and the questionnaire survey was carried out through questionnaires based on the second and third principles. As a result, the user is most likely to use the smartphone voice recognition service when making a telephone call. Also, it was found that the service is the most used at home and the service is used most when the hand is not available. Through these results, various methods such as personalization service, condition recognition function, automatic emergency recognition, unlocking by voice could be derived. Based on this research, it is expected that it will be used effectively for improving smartphone voice recognition service and developing wearable device in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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