• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2607-2613
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• 2012

지식 기반의 포괄적 문서요약은 문장집합의 구성이 요약 결과에 영향을 받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 의미특징에 의한 군집과 문장군집의 응집도를 이용하여 포괄적 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 비음수행렬분해에서 유도되는 의미특징을 이용하여 문장을 군집하고, 문서의 내부구조를 잘 표현하는 문장군집들로 문서의 주제 그룹을 분류할 수 있다. 또한 문장군집의 응집도와 재군집에 의한 군집의 정재를 이용하여 중요한 문장을 추출함으로써 요약의 질을 향상시킬 수 있다. 실험결과 제안방법은 다른 포괄적 문서요약 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.102-112
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• 2000

기존의 비디오 구조화 기법은 주로 샷 또는 샷 그룹 레벨에서 이루어져 왔다. 그러나 이러한 샷 레벨 구조는 사용자에게 의미(semantics)를 충분히 전달할 수 없는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해, 최근 샷 보다 상위 레벨 구조인 비디오 씬 분할에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 샷 레벨 구조의 단점을 극복하기 위해서 칼라와 모션 특징을 기반으로 한 비디오 씬 분할 기법을 제안한다. 샷 내의 다양한 칼라 분포를 반영하기 위해서 각 샷을 sub-shot으로 재분할하고, 이를 이용해 대표 프레임을 추출한다. 샷 내의 모션 특징은 MPEG-1 비디오 내의 모션 벡터를 이용한다. 유사한 컨텐트를 가지고 있는 샷을 찾기 위해서 탐색 구간내의 모션 특성을 반영한 적응적 가중치를 칼라와 모션 특징에 적용한다. 실험 결과 비교를 통해 씬의 과다 분할이나 의미 반영 면에서 기존의 씬 분할 기법보다 우수함을 보였다. 제안된 기법은 비디오를 의미 있는 계층 구조로 분할해서, 사용자에게 의미를 반영하는 씬 단위로의 브라우징이나 검색을 가능케 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1013-1021
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• 2020

악성코드 저자 식별은 알려진 악성코드 저자의 특징을 이용하여 알려지지 않은 악성코드의 저자 특징과 비교를 통해 악성코드를 식별하기 위한 연구 분야이다. 바이너리를 이용한 저자 식별 방법은 실질적으로 배포된 악성코드를 대상으로 수집 및 분석이 용이하다는 장점을 갖으나, 소스코드를 이용한 방법보다 특징 활용 범위가 제한된다. 이러한 한계점으로 인해 다수의 저자를 대상으로 정확도가 저하된다는 단점을 갖는다. 본 연구는 바이너리 저자 식별에 한계점을 보완하기 위하여 '바이너리로부터 의미론적 특징 정의'와 '서바이벌 네트워크 개념을 이용한 중복 특징에 대한 허용 범위 정의' 방법을 제안한다. 제안한 방법은 바이너리 정보로부터 Opcode 기반의 그래프 특징을 정의하며, 서바이벌 네트워크 개념을 이용하여 저자별 고유 특징을 선택할 수 있는 허용범위를 정의하는 것이다. 이를 통해 저자별 특징 정의 및 특징 선택 방법을 하나의 기술로 정의할 수 있으며, 실험을 통해 선행연구보다 5.0%의 정확도 향상과 함께 소스코드 기반 분석과 동일한 수준의 정확도 도출이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.502-508
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• 2008

인터넷의 급속한 확산과 대량 정보의 이동은 문서요약을 더욱 필요 하고 있다. 본 논문은 비음수 행렬 인수분해로 얻어진 비음수 의미 가변 행렬과 의미특징의 포괄적 중요도를 이용하여 문장을 추출하여서 포괄적 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 인간의 인식 과정과 유사한 비음수 제약을 사용한다. 이 결과 주제의 군집방법이나 잠재의미분석을 사용한 비지도 학습방법에 비해 더욱 의미 있는 문장을 선택하여 문서를 요약할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.145-156
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• 2003

현존하는 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 칼라, 모양, 텍스처 특징을 이용한 유사도-기반 검색에 초점을 맞추고 있다. 신경과학 이미지 데이타베이스의 경우, 이미지에 대한 전역적 평균 특징 값을 기반으로 한 유사 이미지의 검색이 임상 병리학자들에게는 전혀 도움이 되지 않는 다는 것을 발견하였다. 신경과학 데이터베이스 상의 이미지에 대한 실용적인 내용 기반 검색을 실현하기 위해서는 이미지의 내부 내용이나 의미를 표현하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 이미지들에 대해 보다 유용한 검색을 지원하기 위하여 이미지 내용과 그에 관련된 개념 지식을 표현하는 방법을 제시한다. 또한 객체지향 메시지 경로 식을 이용하여 이러한 고급 검색을 지원하기 위한 연산의 의미를 기술한다. 제안된 기법은 유연하고 확장 가능하므로 보다 강화된 내용 검색을 위해 이미지 내용에 대한 보다 많은 의미를 점진적으로 추가해 나갈 수 있다.

• 대순사상논총
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• 제23권
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• pp.293-344
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• 2014

본 논문은 『전경』에서는 나타나는 숫자 부호 '삼(三)'의 의미와 나아가 '삼'과 『주역』 그리고 도교 신선신앙과의 연관성을 살펴보고자 한다. 중화의 문화에는 예부터 '삼'을 숭상하는 풍속이 있고, 도교문화도 '삼'을 숭상한다. 이는 주로 『주역』, 『도덕경』 및 도교 신선신앙과 관련이 있다. 한국문화는 전체적으로 중국문화의 영향을 깊이 받았다. 대순진리회 또한 이러한 배경 하에 있다고 볼 수 있다. 대순진리회에서는 '삼' 이라는 숫자를 반복해 사용하고 있는데, 어떤 의미에서 이것은 『주역』에 나타나는 부호 상징 사유의 확장된 표현이라 할 것이다. 또한 대순진리회의 교의(敎義)와 부도(符圖)에서도 '삼을 숭배하는(尙三)' 도교 신선신앙의 특징이 나타나고 있다. 그러므로 대순진리회에서 볼 수 있는 '삼'의 의미는 도교의 영향을 받은 것일 가능성이 매우 크다. 이렇게 말하는 것에는 두 가지 이유가 있는데 그 중 하나는 앞서 말한 바와 같이 대순진리회의 상제와 종도들이 중국의 서적을 이해하고 중시했기 때문이며 대순진리회의 구천상제께서 많은 종교를 통섭하였기 때문이다. 공사(公事) 활동, 부주(符呪) 문건, 상제와 도주의 행적 사료, 신령신앙 등의 내용 곳곳에서 '삼'이라는 특별한 숫자에 대한 각별한 관심이 구체적으로 드러난다. 이러한 '삼'은 생명과 시작을 나타내며 또한 완성과 완결을 의미한다. 대순진리회 신앙의 특징을 보면 그 배후에는 아주 깊은 중국문화의 영향이 있으며, 『주역』사상의 구체적인 표현이고, 도교신선신앙의 흔적이기도 하다. 물론 대순진리회는 자신만의 독창적이 재해석으로 이러한 문화나 사상을 계승하고 발전시켰다. 그렇기 때문에 '삼'이라는 숫자의 근원을 탐구하고, '삼'이 지니고 있는 철학적 사상을 파헤쳐 그 속의 오묘함을 발견한다면 대순사상의 깊을 뜻을 이해하는데 더 큰 도움이 될 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권3호
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• pp.317-327
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• 2016

영상에서 의미 있는 특징점(feature point)의 추출은 제안하는 기법의 성능과 직결되는 문제이다. 특히 나무나 사람 등에서의 가려짐 영역(occlusion region), 하늘과 산 등 객체가 아닌 배경에서 추출되는 특징점들은 의미없는 특징점으로 분류되어 정합과 인식 기법의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 한 장 이상의 멀티 프레임을 이용하여 건물 인식에 필요한 특징점을 분류하여 인식과 정합단계에서 기존의 일반적인 건물 인식 기법의 성능을 향상시키기 위한 새로운 기법을 제안한다. 먼저 SIFT(scale invariant feature transform)를 통해 일차적으로 특징점을 추출한 후 잘못 정합 된 특징점은 제거한다. 가려짐 영역에서의 특징점 분류를 위해서는 RANSAC(random sample consensus)을 적용한다. 분류된 특징점들은 정합 기법을 통해 구하였기 때문에 하나의 특징점은 여러 개의 디스크립터가 존재하고 따라서 이를 통합하는 과정도 제안한다. 실험을 통해 제안하는 기법의 성능이 우수하다는 것을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.347-354
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• 2013

본 논문은 확장된 용어를 기반으로 용어의 가중치를 재산정하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의미특징을 이용하여 군집문서의 중요 용어를 추출하고, 워드넷을 이용하여 용어를 확장함으로서 문서의 주제를 잘 나타낼 수 있다. 또한 확장된 용어를 기반으로 하여 용어의 가중치를 재산정함으로써 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 적용하지 않은 문서군집 방법에 비해서 좋은 성능을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.318-321
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• 2021

최근 정보통신의 발달과 함께 인터넷에 접속하는 사용자 수와 그에 따른 비디오 데이터의 전송량이 늘어나는 추세이다. 이렇게 늘어나는 많은 비디오 데이터를 관리하고 분석하기 위해서 최근에는 딥 러닝 기법을 많이 활용하게 된다. 일반적으로 비디오 데이터에 딥 러닝 모델을 학습할 때 컴퓨터 자원의 한계로 인해 전체 비디오 프레임에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택하는 방법을 많이 사용한다. 하지만 학습에 사용되는 비디오 데이터는 항상 시간 축에 따라 같은 문맥을 담고 있는 Trimmed 비디오라고 가정할 수가 없다. 만약 같지 않은 문맥을 지닌 Untrimmed 비디오에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택해서 사용하게 된다면 비디오의 범주와 관련이 없는 프레임이 샘플링 될 가능성이 있기 때문에 모델의 학습 및 최적화에 전혀 도움이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해 우리는 각 비디오 프레임에서 심층 특징을 추출하여 평균값을 계산하고 이와 각 추출된 심층특징들과 코사인 유사도를 계산해서 얻은 유사도 점수를 바탕으로 Untrimmed 비디오에서 의미 있는 비디오 프레임을 추출하는 기법을 제안한다. 그리고 Untrimmed 비디오로 구성된 데이터셋으로 유명한 ActivityNet 데이터셋에 대해서 대표적인 2가지 프레임 샘플링 방식(균등한 간격, 무작위)과 비교하여 우리가 제안하는 기법이 Untrimmed 비디오에서 효과적으로 비디오의 범주에 해당하는 의미 있는 프레임 추출이 가능함을 보일 것이다. 우리가 실험에 사용한 코드는 https://github.com/titania7777/VideoFrameSampler에서 확인할 수 있다.