• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.266-270
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• 2010

본 논문에서는 구두점이나 띄어쓰기가 없는 비형식적인 문서에서도 문장의 경계를 잘 인식할 수 있는 문장 경계 인식기를 제안한다. 기존의 문장인식기는 문장경계의 후보를 구두점 출현 위치만으로 하였는데 이는 잡음이 많은 웹문서를 처리하는데 한계가 있다. 반면에 제안한 방법은 문장 경계의 후보를 구두점의 출연 위치로 제한하지 않고 문장 경계 인식을 위한 자질로 구두점에 비 의존적인 음절 n-gram을 사용함으로써, 구두점이 잘 표현된 문서뿐만 아니라 구두점의 생략이 빈번한 웹문서의 문장 경계 인식까지 효과적으로 수행할 수 있다. 통계기반의 기계학습 기법으로 CRFs를 이용하여 하였고, 학습과 실험에 세종계획 말뭉치를 사용하였다. 제안한 문장 경계 인식기는 세종계획 말뭉치에서 99.99%의 정확률과 100.00%의 재현율을 보였고, 세종계획 말뭉치에서 문장 경계의 구두점을 제거한 경우에도 96.20%의 정확률과 87.51%의 재현율을 보여 구두점이 없는 경우에도 문장 경계 인식이 잘이루어짐을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.99-102
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• 1998

본 연구에서는 연속음 인식과 합성을 위한 경계강도 예측 모델을 제안한다. 운율 경계 강도는 음성 합성에서는 운율구 사이의 휴지기의 길이 조절로 합성음의 자연도에 기여를 하고 연속음 인식에서는 인식과정에서 나타나는 후보문장의 선별 과정에 특징변수가 되어 인식률 향상에 큰 역할을 한다. 음성학적으로 발화된 문장은 큰 경계 단위로 볼 때 운율구 형태로 이루어졌다고 볼 수 있으며 구의 경계는 문장의 문법적인 특징과 관련을 지을 수 있게 된다. 본 논문에서는 운율 경계 강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(rd)와 link grammar방법으로 결정된 음절수(syl), 연결거리(torig)를 bigram 모형과 결합하여 운율적 경계 강도를 예측한다. 예측 모형으로는 다중 회귀 모형과 Marcov 모형을 제안한다. 이들 모형으로 낭독체 200 문장에 대해 실험한 결과 76%로 경계 강도를 예측할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.185-188
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• 2018

띄어쓰기와 문장 경계 인식은 그 성능에 따라 자연어 분석 단계에서 오류를 크게 전파하기 때문에 굉장히 중요한 문제로 인식되고 있지만 각각 서로 다른 자질을 사용하는 문제 때문에 각각 다른 모델을 사용해 순차적으로 해결하였다. 그러나 띄어쓰기와 문장 경계 인식은 완전히 다른 문제라고는 볼 수 없으며 두 모델의 순차적 수행은 앞선 모델의 오류가 다음 모델에 전파될 뿐만 아니라 시간 복잡도가 높아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 띄어쓰기와 문장 경계 인식을 하나의 문제로 보고 한 번에 처리하는 다중 클래스 분류 시스템을 통해 시간 복잡도 문제를 해결하고 다중 손실 선형 결합을 사용하여 띄어쓰기와 문장 경계 인식이 서로 다른 자질을 사용하는 문제를 해결했다. 최종 모델은 띄어쓰기와 문장 경계 인식 기본 모델보다 각각 3.98%p, 0.34%p 증가한 성능을 보였다. 시간 복잡도 면에서도 단일 모델의 순차적 수행 시간보다 38.7% 감소한 수행 시간을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.365-369
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• 2002

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 핀다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 된 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.532-535
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• 2021

다양한 SNS 플랫폼이 등장하고, 이용자 수가 급증함에 따라 온라인에서 얻을 수 있는 정보의 활용 가치가 높아지고 있다. 문장은 자연어 처리 시스템의 기본적인 단위이므로 주어진 문서로부터 문장의 경계를 인식하는 작업이 필수적이다. 공개된 문장 경계 인식기는 SNS 문서에서 좋은 성능을 보이지 않는다. 본 논문에서는 문어체로 구성된 일반 문서뿐 아니라 SNS 문서에서 사용할 수 있는 문장 경계 인식기를 제안한다. 본 논문에서는 SNS 문서에 적용하기 위해 다음과 같은 두 가지를 개선한다. 1) 학습 말뭉치를 일반문서와 SNS 문서 두 영역으로 확장하고, 2) 이모티콘을 사용하는 SNS 문서의 특징을 반영하는 어절의 유형을 자질로 추가하여 성능을 개선한다. 실험을 통해서 추가된 자질의 기여도를 분석하고, 또한 기존의 한국어 문장 경계 인식기와 제안한 모델의 성능을 비교·분석하였다. 개선된 모델은 일반 문서에서 99.1%의 재현율을 보이며, SNS 문서에서 88.4%의 재현율을 보였다. 두 영역 모두에서 문장 경계 인식이 잘 이루어지는 것을 확인할 수 있었다.

• (The)Study of the Eastern Classic
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• no.62
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• pp.209-229
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• 2016

This thesis is to discover the meanings of boundary through East Asian thought so as to make rooms for discoursing on it. First of all people have their own boundaries of 'Me', and they make others as persons or objects in their thoughts. Originally boundary has represented nation's frontier, and it indicated the worlds of space in Buddhism of East Asian culture. It is represented by loka or visaya in Sanskrit and region, dominion, boundary, border in English, which means the worlds that people would fancy in their minds over domains of politics, societies, culture, arts ect, not to be simple. Accordingly we must not approach to its meaning simply like 'beyond border'. There are many boundaries, which are similar to the sublime, for us to arrive in our lives. Spiritually there are also many boundaries(regions) that are made by our desires, wills and concepts. In a while there are limit or problem in our recognizing things, for example, of human's five senses that would be, to an extent connected with Buddhistic understanding of boundaries. Boundaries resulted from partiality in understanding of objects must be got rid of eventually. In regard of these matters, this thesis discusses the meanings of boundary, those that are inevitably made by human's consciousness, and negative ones to be got over from recognition systems of person or any groups.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.185-188
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• 1998

실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.69-72
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• 2008

본 논문은 언어의 통계적 특징을 이용하여 범용의 문장경계 인식기를 제안한다. 제안하는 방법은 대량의 코퍼스 내에서 사용되고 있는 문장 경계를 기준으로 음절 및 어절 등의 자질을 이용하여 통계적 특징을 추출하고 다양한 기계학습 기법을 사용하여 문장경계를 인식하고자 하였다. 또한 특정 언어나 도메인에 제한적이지 않고 범용적인 자질만을 사용하려고 노력하였다. 언어의 특성상 문장의 구분이 애매한 경우 또는 잘못 사용 된 구두점 등의 경우에도 적용 가능하도록 다양한 자질을 사용하여 실험하였으며, 한국어와 영문 코퍼스에 대해서 동일한 자질을 적용하여 실험하여 본 논문에서 제시한 자질들이 한국어 및 다른 언어권의 언어에도 적용될 수 있는 범용적인 자질임을 확인할 수 있었다. 한국어 문장경계 인식을 위한 기계학습 및 실험을 위해서 세종계획 코퍼스를 사용하였으며, 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 실험결과 제안한 방법으로 99%의 정확률과 99.2%의 재현율을 보였다. 영문의 경우는 Wall Street Journal 코퍼스를 사용하였으며, 동일한 자질을 적용하여 실험한 결과 98.9%의 정확률과 94.6%의 재현율을 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.1
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• pp.99-106
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• 2009

Though edge detection, an important stage that significantly affecting the performance of image recognition, has been given numerous researches on its execution methods, it still remains as difficult problem and it is one of the components for image recognition applications while it is not the only way to identify an object or track a specific area. This paper, unlike gradient operator using edge detection method, found out edge pixel by referring to 2 neighboring pixels information in binary image and comparing them with pre-defined 4 edge pixels pattern, and detected binary image edge by determining the direction of the next edge detection exploring pixel and proposed method to detect binary image edge by repeating step of edge detection to detect another area edge. When recognizing image, if edge is detected with the use of gradient operator, thinning process, the stage next to edge detection, can be omitted, and with the edge detection algorithm executing time reduced compared with existing area edge tracing method, the entire image recognizing time can be reduced by applying real-time image recognizing system.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.438-442
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• 1999

제스처 인식은 직관적일 뿐 아니라, 몇 가지의 기본 구성요소에 의하여 코드화(code)가 용이하여, 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)에 있어서 폭넓게 사용되고 있다. 본 논문에서는 손의 모양이나 크기와 같은 개인차 및 조명의 변화나 배율과 같은 입력환경의 영향을 최소화하여, 특별한 초기화 과정이나 모델의 준비과정 없이도 제스처를 인식할 수 있고, 적은 계산량으로 실시간 인식이 가능한 제스처 인식 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 논문에서는 손에 부착하는 센서나 마커 없이, CCD 카메라에 의하여 입력된 컬러영상에서, 컬러정보 및 동작정보를 이용하여 손영역을 추출하고, 추출된 손의 경계선 정보를 이용하여 경계선-중심 거리 함수를 생성했다. 그리고, 손가락의 끝 부분에서는 경계선-중심 거리가 극대점을 이룬다는 원리를 이용하여 생성된 함수의 주파수를 분석하여 극대점을 구함으로써 각각의 손가락 끝 위치를 찾고, 손의 자세를 인식하여 제스처를 인식했다. 또한 본 논문에서 제안된 제스처 인식 방법은 PC상에서 구현되어 그 유용성과 실효성이 증명되었다.