• 제목/요약/키워드: 의미적 분할

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소프트웨어의 유지보수를 위한 PSDG기반 의미분할모형의 설계 (A design of the PSDG based semantic slicing model for software maintenance)

  • 여호영;이기오;류성열
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권8호
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    • pp.2041-2049
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    • 1998
  • 소프트웨어의 품질을 향상시키며, 기존코드의 결함식별을 용이하게 하는 방법으로 프로그램의 후상태 종속성 분석을 통한 프로그램 ?살 및 유지보수지원 기법을 제안한다. 결함을 식별하고 분석하기에 이해도가 중요시 되는 교정유지보수를 위해서, 기존 코드의 분석 및 세그먼트화를 후상태 종속성모형(PSDG)을 이용하여 정적분할과 동적분할 및 의미분할의 장점을 살린 코드분할로 수행한다. 분할의 원리는 기존코드의 상태 종속성을 추적하여 그래프로 모형화한 후, 조각화(Clustering)와 강조분할(Highlighting)을 통해서 프로그램을 분할한다. PSDG 모형화의 결과로 비효율적인 프로그램 결함코드(Deadcode)의 식별 및 제거가 가능하며, 관련 프로그램 문장들을 일반화할 수 있고, 상태전이도 모형과의 확장연계로 분석 및 설계의 문서로 이용될 수 있다.

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효율적인 간 인식을 위한 R2-map 기반의 특징점 검출 방법 (Feature Points Detection based on R2-map for Efficiency Liver Recognition)

  • 은성종;황보택근
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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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.

잠재적 의미 색인을 이용한 유사 질의어 확장 (Query expansion by Similar words Using LSI)

  • 임태훈;안동언;정성종
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

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점진적 메쉬의 엄밀한 선택 세분화 기법 (Truely Selective Refinement of Progressive Meshes)

  • 김준호;이승용
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제6권3호
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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.

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표현 패턴에 의한 한국어-영어 기계 번역을 위한 개념 구성 (A Conceptual Framework for Korean-English Machine Translation using Expression Patterns)

  • 이호석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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    • pp.236-241
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    • 2008
  • 본 논문은 표현 패턴(expression patterns)을 이용한 한국어-영어 기계 번역 방법에 대하여 논의한다. 표현 패턴은 한국어-영어 기계 번역을 위하여 의미적이고 표현적인 관점에서 한국어 표현에 적합한 영어 표현을 대응하여 정의하였다. 그리고 새로운 한국어 파싱 방법을 개발할 것을 제안하였다. 한국어 파싱 방법은 한국어의 교착어로서의 특징, 표현 패턴 개념, 문장 분할 개념, 그리고 파싱 과정에 의미 구조를 포함하는 개념 등을 포함하여 개발할 것을 주장하였다. 논문의 마지막 부분에는 간단한 한국어 문법을 정의하여 새로운 한국어 구문 분석 방법의 가능성을 제시하였다.

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유전자 알고리즘을 이용한 통합의학언어시스템(UMLS)의 의미망 자동 군집 방법 (Semantic Network Automatic Clustering Method of the Unified Medical Language System Using Genetic Algorithm)

  • 지영신;김태준;전혜경;정헌만;이정현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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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.

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부정적분과 정적분의 관계에 관한 고찰 (A study on the Relationship between Indefinite Integral and Definite Integral)

  • 정연준;이경화
    • 대한수학교육학회지:학교수학
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    • 제11권2호
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    • pp.301-316
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    • 2009
  • 적분과 적분 기호는 합과 미분의 역, 두 가지 의미를 지닌다. 기호와 그 의미에 기초할 때 부정적분은 정적분과 동일한 것처럼 생각될 여지가 있으며 많은 학생들이 부정적분을 구간이 결정되지 않은 정적분으로 간주하고 있다. 부정적분과 정적분의 개념 발생 과정은 현재 학교수학에서 충분히 다루어지고 있지 않다. 이는 부정적분과 정적분을 단지 기호와 그 기호를 다루는 방식에 의해서 다루기 때문으로 생각된다. 이 논문에서는 부정적분과 정적분의 개념 발생 과정과 상호 간의 관계에 대한 분석을 시도하였고, 이로부터 교육적 시사점을 도출하였다.

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자동 주석 갱신 및 멀티 분할 색상 히스토그램 기법을 이용한 의미기반 비디오 검색 시스템 (A Semantic-based Video Retrieval System using Method of Automatic Annotation Update and Multi-Partition Color Histogram)

  • 이광형;전문석
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권8C호
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    • pp.1133-1141
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    • 2004
  • 비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

적응적 watershed 영역 병합 방법 (Adaptive Watershed region merging method)

  • 정희신;김동성;김종효
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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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.

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미등록어 처리가 강화된 복합명사 분해 (Compound Noun Analysis Strengthened Unknown Noun Processing)

  • 김응균;서영훈
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

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