• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.8
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• pp.2041-2049
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• 1998

This paper suggests a technique for program segmentation and maintenance using PSDG(Post-State Dependency Graph) that improves the quality of a software by identifying and detecting defects in already fixed source code. A program segmentation is performed by utilizing source code analysis which combines the measures of static, dynamic and semantic slicing when we need understandability of defect in programs for corrective maintanence. It provides users with a segmental principle to split a program by tracing state dependency of a source code with the graph, and clustering and highlighting, Through a modeling of the PSDG, elimination of ineffective program deadcode and generalization of related program segments arc possible, Additionally, it can be correlated with other design modeb as STD(State Transition Diagram), also be used as design documents.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.385-387
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• 2012

MR 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 이러한 일반적인 간의 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. IT분야에서의 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력 정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리되어 진다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map맵의 일부 특징점을 Region growing의 Seed point로 설정하여 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과 8.5%의 평균 오차로 일반적인 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.165-169
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• 2009

오늘날 인터넷 검색은 하루가 다르게 발전되고 있다. 주로 키워드 매칭에 의존을 둔 지금의 검색 서비스들은 사용자 중심의 아이템들을 개발해 정보검색의 경과시간 및 결과의 분류면에서 우수함을 보여주고 있다. 질의어의 의미에 유사한 검색은 아직은 발전하는 단계로, 내용에 기반을 둔 검색 환경에 초점이 맞춰지고 있다. 이와 관련하여 행렬의 특이치 분해(SVD)를 이용한 잠재적 의미 색인 기법(LSI)을 본 연구에서 다루고자 한다. 구축한 시스템의 성능 평가는 재현도 계산으로 비교되었는데 작은 크기의 특이값(singular value)들 생략에 의한 SVD의 성능과 그것을 재이용, 질의어에 대한 의미 구조상 근접한 용어들을 찾아 질의어를 확장한 후 적합한 문서들의 검색을 사용한 특이값 개수, 유사단어 확장 개수를 달리하여 실험하였다. 실험 결과, 특이값 2개를 사용한 잠재적 의미 색인이 특이값 3개를 사용한 잠재적 의미 색인보다 보다 나은 성능을 보였다. 그리고 조건을 달리한 모든 잠재적 의미 색인의 경우 단어 매칭에 의한 적합문서 검색보다 별 뚜렷한 나은 결과는 보이지 않았다. 하지만 의미적으로 관계가 깊은 유사어들을 찾아냈고, 의미적으로 가장 관계 깊은 문서를 대부분의 경우에서 순위 1위로 찾아내는 부분적 우수함을 보였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.6 no.3
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• pp.25-34
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• 2000

본 논문에서는 점진적 메쉬의 보다 엄밀한 의미에서의 선택적 세분화 방법을 제안한다. 기존의 선택적 세분화 방법은 정점분할 및 에지붕괴 연산이 수행되기 위해서는 현재의 1-고리 이웃 상황이 점진적 메쉬 분석 단계에 기억해 놓은 1-고리 이웃과 같을 때만 올바로 동작하도록 되어 있는 증가적 방법이다. 이러한 증가적 방법은 메쉬의 부분적 해상도 변경을 하게 되면 인접한 부분의 해상도가 그 부분의 해상도를 좇아가게 되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 점진적 메쉬 표현이 가지는 정점의 계층적 구획화 성질에 기반한 것으로, 원하는 메쉬의 부분에 대해 해상도를 변경할 때, 인접 부분의 정점분할 및 에지붕괴 연산을 초래하지 않아 보다 엄밀한 의미에서의 점진적 메쉬의 선택적 세분화를 수행할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.236-241
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• 2008

This paper discusses a Korean-English machine translation method using expression patterns. The expression patterns are defined for the purpose of aligning Korean expressions with appropriate English expressions in semantic and expressive senses. This paper also argues to develop a new Korean syntax analysis method using agglutinative characteristics of Korean language, expression pattern concept, sentence partition concept, and incorporation of semantic structures as well in the parsing process. We defined a simple Korean grammar to show the possibility of new Korean syntax analysis method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.82-84
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• 2003

UMLS 의미망은 크기가 방대하고 복잡하여 사용자가 이해하기가 어렵고 화면상에 모든 의미망을 모두 표현할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 의미망을 효율적으로 분할하기 위한 규칙들이 소개되고 있지만 이것은 UMLS 의미망이 수정될 때마다 규칙을 적용하여 수작업으로 분류를 해야한다는 단점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 UMLS 의미망의 자동 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각각의 의미유형 간의 연결된 의미관계를 사용하여 의미망을 구조적으로 유사한 의미유형 집합들로 군집화하고 규칙에 의한 군집 방법의 결과 비교 평가한다.

• School Mathematics
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• v.11 no.2
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• pp.301-316
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• 2009

There are two distinct processes, definite integral and indefinite integral, in the integral calculus. And the term 'integral' has two meanings. Most students regard indefinite integrals as definite integrals with indefinite interval. One possible reason is that calculus textbooks do not concern the meaning in the relationship between definite integral and indefinite integral. In this paper we investigated the historical development of concepts of definite integral and indefinite integral, and the relationship between the two. We have drawn pedagogical implication from the result of analysis.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.8C
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• pp.1133-1141
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• 2004

In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic-based retrieval method can be available for various query of users. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. From experiment, the designed and implemented system showed high precision ratio in performance assessment more than 90 percents.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.647-650
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• 2000

PACS의 보급으로 인하여 CT, MRI 등의 의료영상이 진료에 광범위하게 사용되고 있고, 또 의사가 좀 더 정량적이거나 사실적인 visualization을 위해서 분할은 필수적으로 수행되어져야 할 과정이라고 할 수 있다. 의료 영상에서 watershed 알고리듬을 이용하여 분할을 하는데 있어 가장 큰 문제가 되는 점은 과분할현상(Oversegmentation)이기 때문에 그 분할된 영역을 의미 있는 영역별로 합치는 영역 병합(merge) 과정을 필요로 하게 된다. 의료영상에서 모호한 경계는 매우 빈번하게 나타나기 때문에 기존의 병합 방법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 모호한 경계를 갖는 영상에서도 알맞는 병합을 가질 수 있는 적응적 영역 병합 방법을 제안한다. 제안된 분할 방법을 DICOM 영상의 폐 영상과 다리 뼈 영상에서 실험하였다. 그 결과 뼈와 폐영역을 성공적으로 병합하면서 인접한 장기들과는 구분 지을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.40-46
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• 2003

본 논문에서는 분해 패턴을 이용한 재사용 분해 알고리즘과 외래어 인식, 이름 명사 인식, 지명 인식에 의한 미등록어 추정을 이용한 복합명사 분해 방법을 제안한다. 재사용 분해 알고리즘은 현재 분해되는 음절보다 짧은 길이의 음절에서 사용된 분해 방법을 재사용하여 분해가 이루어짐을 의미한다. 외래어 인식에서는 한국어 음절에서 비교적 사용 빈도가 낮은 음절들로 외래어가 구성이 됨을 이용한다. 이름 명사는 한국인의 이름 특성에서 한자 독음을 차용하여 작명이 이루어지기 때문에 일정한 수의 음절이 반복적으로 사용되는 점을 이용하여 인식한다. 지명 인식 방법은 지명이 출현하는 패턴을 분석하여 지명 사전의 검색으로 인식한다. 이와 같이 지명 사전에 의한 지명 인식과 알고리즘에 의한 외래어 및 이름 명사 인식 방법을 사용함으로써 미등록어 추정에 정확성을 높이고 분해 정확율 향상에 기여한다. 실험 결과 미등록어가 포함된 약 1,500어절에 대해 약 98%의 정확율이 나타났고, 미등록어가 사전에 모두 등재된 후의 실험에서는 약 99%의 정확율을 보였다.