• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.523-525
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• 1998

웨이브렛 변환을 사용한 영상은 인간의 시각체계(HVS)에 적적한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 부분을 더 정확하게 부호화 하고, 그렇지 못한 부분에서는 적절한 정보의 손실을 허용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이브렛 변환영상의 통계적 특성을 이용한 제로트리 부호화 기법은 중요한 영상계수를 선별하여 영상전체에서 의미있는 계수를 순서대로 부호화 함으로써 매입 파일(Embeded File)을 생성한다. 본 연구에서는 제로트리 부호화 과정중 불확실 구간(Uncertainty Interval)에서 발생하는 오차(Error)를 줄이기 위하여 LBG(Line Bute Gray) 알고리즘을 도입하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 사용함으로써 결과의 향상을 보였다. 오차교정(Error Correction)은 EZW(Embeded Zerotee Wavelet) 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한(detail) 성분을 살리는데 효과적이다. JPEG과 같은 DCT 기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성능을 보일뿐아니라, DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.72-74
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• 1998

정보검색 시스템에서 시소러스는 정보항목에 대한 용어들간의 관계를 계층적 구조로 나타낸다. 따라서 정보검색 시스템에서 시소러스의 사용은 이용자의 질의에 있는 탐색어와 관련된 정보항목들을 검색할 수 있기 때문에 정보검색 시스템의 검색효율을 크게 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 시소러스 모델들은 용어들간의 관련 정도를 무시하거나 정량적인 수치값으로 부여하기 때문에 인간의 주관성과 부정확성을 다루는데 적합하지 않다. 용어들간 의미의 밀접한 정도(Degree of Closeness)는 모호하고 부정확한 판단에 근거하는 인간의 정성적인 측정 단위이다. 그러므로 관련정도를 정량적으로 표현하는 것은 정성적 개념을 정확한 숫자 값으로 변환하는 것이기 때문에 인간의 정성적 측정 단위를 정확하고 용이하게 정량적으로 측도하여 반영한다는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 용어들간의 관련도를 정성적으로 부여한 시소러스 모델을 제안한다. 이 시소러스 모델에서는 색인어간의 관련도를 정성적으로 표현하기 위해 퍼지 집합 이론에 근거한 언어적 설명자들을 정의한다. 언어적 설명자들은 존재론적 문제가 고려되고 다분히 인식론적인 표현에 근거한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.58-60
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• 2001

본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 웹 문서의 분류와 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 표현한 개념 계층 즉, 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 되며 온톨로지를 이용하여 사용자의 정보 요구를 정확히 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게 된다. 온톨로지는 개념에 대한 특징 개념간의 관계 그리고 문서 분류를 위한 제약조건으로 이루어진다. 사용자의 현 위치에서의 선행 탐색을 통하여 문서를 획득하게 되며 구축된 온톨로지를 이용하여 분류한다. 에이전트는 분류된 문서에 대한 사용자의 관심분야를 파악하여 프로파일을 유지하게 되며 최종 문서의 추천은 프로파일을 바탕으로 이루어지게 된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.99-105
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• 2004

백과사전 질의응답 시스템은 사용자의 자연어 질문과 검색 대상 문서인 백과사전 내용의 의미를 파악하기 위한 고정밀 자연어 처리 기술이 요구된다. 이러한 고정밀 자연어 처리 기술을 위한 중요한 언어자원을 제공하기 위하여 한국어 명사와 동사로 구성되는 대규모 어휘개념망을 구축하였다. 한국어 어휘개념망은 명사와 동사의 상하위 관계를 주요 계층구조로 하여 다양한 한국어 어휘 기초 자료를 바탕으로 구축되었다. 구축된 규모는 일반명사 약 6만 어휘와 동사 약 2만 어휘를 포함한다. 이 논문에서는 어휘개념망을 구축하기 위한 방법과 과정을 소개하고 지금까지 구축된 어휘개념망의 특성에 대해 기술하며, 백과사전 질의응답 시스템에서 어떻게 활용되는지 시스템 구성요소의 예를 들어서 설명한다. 또한 현재 구축된 어휘개념망의 성능 평가를 위해 일반 코퍼스에 대한 커버리지 측정 결과를 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.628-630
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• 2002

전자상거래에서 중요한 지불 수단으로서 전자화폐 시스템이 있다. 이러한 전자화폐의 요구사항을 살펴보면 독립성, 양도성, 분할성 등이 요구된다. 각각은 컨텐츠를 제공하는데 있어 DRM에서 필요한 요구사항이 된다. 컨텐츠 자체가 금전적 개념으로 볼 수 있기 때문이다. 컨텐츠 자체에 대한 복제 및 복사, 익명사용자 등 여러 관계에서 동일하게 적용시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 의미를 가지고 전자화폐의 요구사항과 DRM의 요구사항을 살펴본 뒤 이를 통해 전자화폐의 개념을 적용하여 DRM 모델을 제시하고자 한다. 본 논문에서 사용되는 개념은 계층적 트리구조를 이용하여 복사 사용 권한을 두었으며 익명 사용자를 위해 컨텐츠에 대한 익명성과 사용자에 대한 익명성을 부여하였다. 또한 사용자로 하여금 원하는 복사의 수만큼 복사할 수 있는 권한을 제공함으로써 사용하기에 편리하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.173-176
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• 2001

XML을 중심으로 많은 컴퓨팅 분야에서 다양한 연구가 이루어지고 있는데, 이는 기존의 웹 정보 표현 언어인 HTML이 갖는 부족한 부분을 해결할 수 있는 XML의 특징 때문이다. JML은 Java Markup Language의 약어로서 Java로 작성된 원시코드의 정보를 다양한 목적으로 이용하는데 적합하도록 작성된 XML의 응용으로 클래스 계층구조나 클래스 관계성 및 메소드 등에 관련된 다양한 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 DTD를 포함한다. 본 연구의 목적은 역공학 측면에서의 JML의 응용으로, JML문서에 포함된 정보로부터 Java 응용 프로그램의 스켈레턴 코드를 생성하는데 있다. 본 연구의 의미는 기존에 수행된 Java 응용 프로그램의 정보를 추출하여 JHL문서를 생성해 주는 도구와 접목시킴으로써 순방향과 역방향 측면에서 모두 접근가능한 도구를 제공하는데 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.81-83
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• 2018

Fully Convolutional Network(FCN)은 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였지만, FCN은 RGB 정보만을 사용하기 때문에 세밀한 예측이 필요한 장면에서는 다소 부족한 성능을 보였다. 이를 해결하기 위해 인코더-디코더 구조를 이용하여 RGB와 깊이의 멀티 모달을 활용하기 위한 FuseNet이 제안되었다. 하지만, FuseNet에서는 RGB와 깊이 브랜치 사이의 융합은 있지만, 인코더와 디코더 사이의 특징 지도를 융합하지 않는다. 본 논문에서는 FCN의 디코더 부분의 업샘플링 과정에서 이전 계층의 결과와 2배 업샘플링한 결과를 융합하는 스킵 레이어를 적용하여 FuseNet의 모달리티를 잘 활용하여 성능을 개선했다. 본 실험에서는 NYUDv2와 SUNRGBD 데이터 셋을 사용했으며, 전체 정확도는 각각 77%, 65%이고, 평균 IoU는 47.4%, 26.9%, 평균 정확도는 67.7%, 41%의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.981-983
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• 2009

피라미드 그래프는 정방형 메쉬와 트리 구조를 기반으로 하는 상호연결망 토폴로지다. 정방형 메쉬 내에서 NPC-간선은 해당 메쉬를 피라미드의 부그래프 관점에서 해석할 때 NPC-간선의 양 끝 노드들의 부모 노드들이 상위 계층의 메쉬 부그래프 내에서 서로 인접하게 되는 간선으로써 사이클 확장이나 고장허용 특성의 관점에서 중요한 의미를 갖는 간선이다. 본 연구에서는 $2^n{\times}2^n$ 2-차원 정방형 메쉬 내에서 헤밀톤 사이클 구성 시 포함할 수 있는 NPC-간선 개수의 하한값이 $2^{2n-2}$임을 분석한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.7
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• pp.769-783
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• 2000

In this paper, in order to disambiguate Korean noun word sense, we define a local context and explain how to extract it from a raw corpus. Following the intuition that two different nouns are likely to have similar meanings if they occur in the same local context, we use, as a clue, the word that occurs in the same local context where the target noun occurs. This method increases the usability of extracted knowledge and makes it possible to disambiguate the sense of infrequent words. And we can overcome the data sparseness problem by extending the verbs in a local context. The sense of a target noun is decided by the maximum similarity to the clues learned previously. The similarity between two words is computed by their concept distance in the sense hierarchy borrowed from WordNet. By reducing the multiplicity of clues gradually in the process of computing maximum similarity, we can speed up for next time calculation. When a target noun has more than two local contexts, we assign a weight according to the type of each local context to implement the differences according to the strength of semantic restriction of local contexts. As another knowledge source, we get a co-occurrence information from dictionary definitions and example sentences about the target noun. This is used to support local contexts and helps to select the most appropriate sense of the target noun. Through experiments using the proposed method, we discovered that the applicability of local contexts is very high and the co-occurrence information can supplement the local context for the precision. In spite of the high multiplicity of the target nouns used in our experiments, we can achieve higher performance (89.8%) than the supervised methods which use a sense-tagged corpus.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.6
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• pp.701-708
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• 2005

Structuring mechanism, important to serve messages in post-office box structure, is to construct the hierarchy of classes according to the contents of message objects. This Paper Proposes $\alpha$-cut based genealogy grouping method to cluster a lot of structured objects in application domain. The proposed method decides the relationship first by semantic similarity relation and fuzzy relation, and then performs the grouping by operations of search( ), insert() and hierarchy(). This hierarchy structure makes it easy to process group-related processing tasks such as answering queries, discriminating objects, finding similarities among objects, etc. The proposed post-office box structure may be efficiently used to serve and manage message objects by the creation of groups. The Proposed method is tested for 5500 message objects and compared with other methods such as non-grouping, BGM, RGM, OGM.