• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.938-942
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• 2007

신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.28-34
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• 2005

특허 검색은 수많은 특허 문서 중에서 특정 해당분야의 문서 집합 내에서 검색을 수행하기 때문에 정확한 특허 분류에 크게 의존하게 된다. 이러한 특허 분류의 중요성에 덧붙여, 특허 문서의 수가 빠르게 증가하게 되면서 특허를 자동으로 분류하려는 요구가 더욱 필요하게 되었다. 특허문서는 일반문서와는 달리 구조화되어 있기 때문에 특허분류를 하기 위해서는 이러한 점이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 k-NN 방법을 이용하여 일본어 특허 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 훈련집합으로부터 유사문서를 검색할 때, 구조화되어 있는 특허 문서의 특징을 이용한다. 문서 전체가 아닌 (기존 기술), (응용 분야), (해결하고자 하는 문제), (문제를 해결하려는 방법) 등의 세분화된 요소끼리 비교하여 유사성을 계산한다. 특허 문서에는 사용자가 정의한 많은 의미 요소가 있기 때문에 먼저 이들을 군집화한 후에 이용한다. 실험 결과 제안한 방법이 특허문서를 그대로 이용하는 것보다는 74%, 특허문서에 나타난 <요약>, <청구항>, <상세한 설명>의 큰 구조 정보를 이용하는 것보다는 4%의 성능 향상을 가져왔다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1980-1983
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• 2003

자동으로 분할된 영상에서 각각의 영역들은 동질의 특징을 가지는 성분들로 구성되어 있다. 그러나 대부분의 경우 하나의 영역만으로는 특정한 혹은 의미 있는 오브젝트를 정확히 표현 할 수 없다. 이 중에서 하나 이상의 영역 즉 비슷한 특징을 갖는 몇몇 영역들의 집합이 사용자에게 있어서 의미 있는 오브젝트를 구성한다고 볼 수 있다 이를 전제로 본 논문에서는 분할된 영상 내에 존재하는 기저 영역들의 모멘트 추출을 기반으로 하는 객체 매칭 기법을 제안한다. 제안된 매칭 방법에서는 자동 영상 분할된 각 영역들로부터 모멘트를 추출하고 이 정보를 이용하여 조합된 영역에 대한 모멘트를 계산하게 되고, 다시 이들 조합된 영역의 모멘트를 이용하여 그 영역의 쉐입(shape) 특징 벡터를 추출한다. 이를 통하여 사용자가 찾고자 하는 영역과 분할영상내의 모든 영역의 조합에 대해서 초기에 추출된 정보만을 이용하여 매칭할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.331-333
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• 2001

본 논문에서는 퍼지집합의 소속함수에 대한 가중치 함수를 제안한다. 제안하는 가중치 함수는 퍼지집합의 소속함수에 곱해지는 형태로서 적용되어지며, 이것은 소속함수에 대한 사용자의 선호도를 의미한다. 제안하는 가중치 함수의 개념은 기본적으로 소속함수를 사용하는 어떤 퍼지 집합의 응용에서도 적용될 수 있을 것으로 보이나, 본 논문에서는 그 중 한가지 경우로 비퍼지화 방법을 적용 대상으로 선택하였다. 제안하는 가중치 함수가 비퍼지화 방법에 있어서 가지는 의미를 보이며, 기존의 비퍼지화 방법들에서 이러한 가중치 함수의 개념이 어떻게 적용되어 왔는지를 보인다. 또한 기존의 비퍼지화 방법들이 개녀멩 적용되지 않은 형태의 가중치 함수를 선택하여, 비퍼지화 방법에 특정 가중치 함수를 적용하였을 때의 특성 변화를 보인다. 이러한 일반적인 형태의 가중치 함수를 퍼지집합의 소속함수에 적용함으로서, 다양한 형태의 선호도를 퍼지집합의 형태에 반영할 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.462-464
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• 2012

이미지를 입력으로 사용하는 다양한 응용 분야에서, 이미지에 포함되어 있는 객체의 의미를 이해하는것은 매우 중요하다. 이미지에 포함된 객체의 인식을 위해 우선적으로 관심 영역을 추출하는 경우, 인식하고자 하는 대상의 특징에 대한 사전 지식이나 입력된 이미지에서의 위치, 색, 그리고 크기 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 이미지로부터 사전 지식이 전무한 불특정 다수의 객체에 대한 의미를 추론해야 하거나 그로부터 정보를 수집해야 하는 경우, 이러한 관심 영역 추출 방법은 효과적이지 않다. 본 논문에서는 이를 위해 컬러 이미지를 입력으로 사용하는 응용에서 이미지의 양자화 된 색 정보와 다중 저해상도 정보만을 이용하여 관심 객체가 될 가능성이 있는 후보 관심 영역들을 포함하는 최소 장방형 영역들을 구조적 정보와 함께 추출할 수 있는 방법을 제안한다.

• 전기의세계
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• v.34 no.6
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• pp.323-329
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• 1985

유전재료는 넓은 의미로 보아 절연재료(insulators)를 포함시켜 고찰되므로 정확히 한계를 짖기가 어려원진다. 절연재료는 전기적으로 부도체를 의미하며 전기적으로 서로 다른 potential을 갖는 도전성 물질을 분리시키는 역할을 하고, 접촉에 의한 사고를 방지하기도 한다. 유전재료는 electric field와 절연재료 사이에 일어나는 교호작용, 즉 polarization이 중요한 역할을 등장할 때 유전재료라 불리어진다. 따라서 절연재료의 특성을 강전류의 이용에 우선순위를 두는 반면, 유전특성은 high frequency 또는 capacitor에로의 응용에 중점을 두게 된다. 이러한 절연재료 및 유전재료의 재질은 ceramic 또는 glass와 무기재료나 plastic과 같은 유기재료, 나아가 fluid 및 gas상태에서도 찾을수 있게 된다. 어느 특정한 용도에의 응용에는 이러한 전기적 특성 이외에도 기계적, 열적 특성 및 주위의 환경과 분위기에 대한 내구성 뿐만 아니라 더 나아가 제조공정상의 문제점들도 대두된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.299-304
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• 2008

웹 기반 자료들이 폭발적으로 증가함에 따라 적합한 자료들에 보다 효과적으로 접근할 수 있는 방법이 요구되고 있다. 이러한 새로운 방법들 중의 하나로 제한 검색이 점보 검색 분야에서 제시되었다. 제한 검색은 현재 입력한 검색어의 검색결과를 줄이고자 할 때 이용하는 검색방식으로 전체 문장을 포함하는 자료나 출판 년도, 특정 저널로 제한하여 검색할 수 있으며 일반적인 검색어로 검색할 경우 제한을 주어 결과물을 최대한 줄일 수 있도록 지원하고 있다. 하지만 이러한 검색 방법은 검색의 범위를 URL에 의해 명시되는 사이트 또는 도메인들로만 제한할 수 있을 뿐이며 의미적으로 관련된 사이트들로 제한할 수 없다. 본 논문에서는 정보의 공유를 목적으로 하는 커뮤니티를 시맨틱 웹 서비스(Semantic Web Services) 기술을 이용하여 플랫폼에 상관없이 사용자 검색 질의와 가장 유사한 커뮤니티를 의미적으로 식별해 내고 커뮤니티 내의 정보 중 질의와 관련된 정보를 검색결과로 도출할 수 있는 구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.49-54
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• 2008

질의응답시스템에서 사용자 질의로 입력된 자연어문장을 완벽하게 분석하는 것은 쉬운 일이 아니며, 사용자의 질의 의도의 불명확성으로 키워드 여러 개의 질의문이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 질의를 하기 전에 사용자가 안게 되는 자연어 질의문의 작성 부담감을 줄이고, 키워드만으로 자신이 원하는 질의문을 선택할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템은 평서문에서 자동으로 질의문을 생성한다. 질의문 생성은 장문형질의문생성과 단문형질의문생성으로 구분하며, 장문형질의문은 문장의 전체형태를 유지하면서 특정고유명사를 질의하는 것이고, 단문형질의문은 주어진 고유명사를 질의하는 최소한의 요소를 갖춘 단순 형태의 질의 문장이다. 또한 제안 시스템은 생성된 질의문이 유한 해답을 도출할 수 있는 의미있는 질의문을 선별하는 과정을 포함한다. 본 논문에서 제안한 방식이 사용자에게 의미있는 질의문을 제시하여주고 사용자가 원하는 질의문을 선택하게 함으로써 검색의 시간단축과 자연어문장 질의어 자체에 대한 고민을 해소시킬 수 있다. 또한 이는 자연어 문장처리의 한계를 극복할 수 있는 시스템을 구현할 수 있는 기반을 마련한 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.731-736
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• 1994

STEP(Standard for the Exchange of Product Data)은 제품데이타의 표현 및 교환에 관한 국제표준으로서, 특정 시스템에 관계없이 제품생산에 관계된 정보를 표현할 수 있는 중립표준을 제공하는데 그 목적이 있다. STEP은 화일교환을 위한 중립표준을 제공할 뿐만 아니라 , 제품데이타베이스를 수현하는 기반을 제공한다. 따라서, 향후 STEP은 좁은 의미 로서는 시스템간의 데이타 교환의 표준으로,넓은 의미로서는 컴퓨터통합 생사시스템(CIMS) 의 구현시 정보모델의 근간으로 사용될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 STEP을 이용하여 CAD의 형상정보와 특징형상정보를 변환하는 변환기를 개발하였다. 변환기의 개발은 크게 3단계로 나뉘어 지는데, 1) STEP에서 제정한 데이타 정의어인 EXPRESS를 이용하여 각 CAD 시스템에서 사용하는 포멧을 따라 형상정보및 특징형상정보의 스키마를 모델링하는 단계 2) 실제데이터를 이용하여 모델링된 스키마에 맴핑(mapping0하는 단계, 3) 피니컬 화일로 변환하는 단계를 거치게 된다. 이글에서는 STEP을 이용한 특징형상정보의 호환을 위한 변환기의 구조를 제안하고, EXPRESS를 이용한 스키마 모델링 및 특징형상 정보의 변환사례를 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.129-134
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• 2008

본 논문에서는 한국어 문장의 통사적 특성과 제한된 통계정보를 이용한 명사구의 패턴에 의한 명사구 인식에 대해 기술한다. 본 논문의 명사구 인식기는 관형사와 관형격 조사, 관형형 어미에 관련된 패턴의 명사구 인식을 수행하고, 시간과 장소를 나타내는 특정한 명사에 의해 유도되는 명사구를 인식한다. 또한 복합명사 결합의 문제를 의미쌍 간의 결합도의 문제로 분류하고 해결방법을 제시한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 통사적으로 확실한 정보와 제한된 통계정보를 이용한 명사구 인식기가 높은 수준의 명사구 인식을 수행한다는 것을 보여준다.