• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.564-567
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• 2021

스미싱은 SMS 문자를 통해 피해자를 현혹시켜 개인정보나 금전 등을 갈취하는 범죄이다. 발전하는 스미싱 범죄 수법에 대응하기 위해선 새로운 스미싱 범죄 사례에서 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 기존 시스템에 통합하여 빠르게 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 빠른 스미싱 대응을 위해 전처리를 하지 않은 SMS 문자 텍스트에서 지식베이스를 자동으로 추출하고 저장하는 자동 지식베이스 추출 모듈을 제안하며, 추출 시스템 지식베이스를 바탕으로 입력된 SMS가 스미싱인지 판별하는 스미싱 SMS 탐지 모듈을 통합한 자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지 시스템을 제시한다. 제시된 스미싱 SMS 탐지 모델은 UCI SMS Spam Collection Dataset을 기준으로 90.9 (F1 score)의 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.121-127
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• 2010

본 연구에서는 피해 전 후 고해상도 항공영상을 이용하여 풍수해 피해정보를 자동 추출하는데 있어 결과물의 신뢰성 제고 방안에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 집중호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화지역을 선정하였으며, 해당 지역 중 특히 피해가 집중된 서벽리, 애당리 지역에 대하여 피해 전 후 영상을 확보하고 자동탐지를 수행하였다. 피해 지역의 자동탐지 수행 전 Normalizing, 대비강조, Equalizing 등의 영상처리를 수행하고, 자동추출 결과의 정확도를 비교하여 피해항목별 최적의 영상처리를 결정하였다. 최적의 영상처리가 적용된 영상에 대하여 피해 항목별 피해형태를 파악하였으며, 가장 정확한 결과물이 추출되는 최적의 임계치를 결정하였다. 도로 항목의 경우 Normalizing 영상처리를 수행하고 임계치를 120으로 부여하여 자동탐지를 수행한 경우 가장 정확한 추출 결과가 나타났으며, 농경지 항목의 경우 대비강조 영상처리와 임계치가 100으로 부여된 경우 피해 지역의 추출이 가장 정확하게 나타났다. 본 연구결과는 향후 유사한 재해 발생 시 초기 신속한 피해규모 산출이 가능하게 하여 적절한 후속 조치를 취할 수 있도록 한다. 또한, 다중밴드 피해 전 후 영상 확보가 가능할 경우 추가적인 피해 항목의 최적 영상처리와 임계치 결정이 가능해지며, 토지피복 분류를 거쳐 피해지역 자동탐지 수행 시 원하는 피해항목만을 선택적으로 추출하는 것도 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.181-184
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• 2000

수중신호의 스펙트로그램상에 형성되는 신호 주파수선은 토널의 신호 세기와 바다 자체의 전달 특성 등으로 인하여 미약하게 탐지되거나 불규칙하게 끊어져서 불연속하게 되며 또한 임펄스성의 주변잡음 성분과 혼재하여 어느 토널이 연속적으로 탐지되는지가 모호하게 되는 경우가 많고 정밀하게 신호 성분만을 탐지, 추출하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신호 세기가 미약한 경우나 높은 주변잡음이 복합되어 있는 경우에도 정밀하게 신호 성분만을 탐 지, 추출할 수 있는 협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출을 위한 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘에 실제 수중표적 신호를 적용하여 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 보인다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.8
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• pp.78-83
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• 2000

Passive sonar system is designed to classify the underwater targets by analyzing and comparing the various acoustic characteristics such as signal strength, bandwidth, number of tonals and relationship of tonals from the extracted tonals and frequency lines. First of all the precise detection and extraction of signal frequency lines is of particular importance for enhancing the reliability of target classification. But, the narrowband frequency lines which are the line formed in spectrogram by a tonal of constant frequency in each frame can be detected weakly or discontinuously because of the variation of signal strength and transmission loss in the sea. Also, it is very difficult to detect and extract precisely the signal frequency lines by the complexity of impulsive ambient noise and signal components. In this paper, the automatic detection and extraction method that can detect and extract the signal components of frequency tines precisely are proposed. The proposed method can be applied under the bad conditions with weak signal strength and high ambient noise. It is confirmed by the simulation using real underwater target data.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.6
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• pp.564-573
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• 2006

Temporal information plays an important role in natural language processing (NLP) applications such as information extraction, discourse analysis, automatic summarization, and question-answering. In the topic detection and tracking (TDT) area, the temporal information often used is the publication date of a message, which is readily available but limited in its usefulness. We developed a relatively simple NLP method of extracting temporal information from Korean news articles, with the goal of improving performance of TDT tasks. To extract temporal information, we make use of finite state automata and a lexicon containing time-revealing vocabulary. Extracted information is converted into a canonicalized representation of a time point or a time duration. We first evaluated the extraction and canonicalization methods for their accuracy and investigated on the extent to which temporal information extracted as such can help TDT tasks. The experimental results show that time information extracted from text indeed helps improve both precision and recall significantly.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.113-117
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• 2008

본 논문에서는 패턴기반 자동번역시스템의 효율적인 번역 성능 향상을 위해 병렬 코퍼스(parallel corpus)를 이용한 오류 자동 탐지 방법을 제안하고자 한다. 번역시스템에 존재하는 대부분 오류는 크게 지식 오류와 엔진 오류로 나눌 수 있는데 통상 이런 오류는 이중 언어가 가능한 훈련된 언어학자가 대량의 자동번역 된 결과 문장을 읽음으로써 오류를 탐지하고 분석하여 번역 지식을 수정/확장하거나 또는 엔진을 개선하게 된다. 하지만, 이런 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서는 병렬 코퍼스 중의 목적 언어(Target Language) 문장 즉, 정답 문장과 자동번역 된 결과 문장을 다양한 방법으로 비교하면서 번역시스템에 존재하고 있는 지식 및 엔진 오류를 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 한-중 자동번역시스템에 적용하여 그 정확률과 재현률을 측정하였으며, 자동적으로 오류를 탐지하여 추출 할 수 있음을 증명하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.167-170
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• 2007

연안 김 양식장의 효과적 관리를 위해서는 실제 시설량의 조사가 펼요하며 인공위성을 이용한 방법이 가장 효과적이다. 본 연구에서는 스펙트로미터에 의한 해수 및 김 양식장 시설에 대한 광 측정을 통하여 파장별 특성을 조사하였다 10m의 해상도를 갖고 있는 SPOT-5 다중분광영상을 사용하였으며，김 양식장의 자동탐지알고리듬의 개발을 위하여 경기도 화성시 제부도 남방해역에 대한 2005년도 영상을 사용하였다. 김 양식장을 추출하기 위하여 우선 3밴드 영상의 분광특성을 이용한 밴드차(Band difference) 영상을 작성하여，두 가지 방법(형태학적 처리기법 및 Canny 에지 탐지기법)으로 처리를 한 후，두 결과를 합성하여 라벨령함으로써 탐지율을 극대화하였다 양식장 시설 현황 조사 결과는，정부에서 전체 생산량을 조절할 수 있게 하며，양식업자가 좋은 수확을 달성하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.3
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• pp.209-219
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• 2019

Satellite imagery occurs geometric and radiometric errors due to external environmental factors at the acquired time, which in turn causes false-alarm in change detection. These errors should be eliminated by geometric and radiometric corrections. In this study, we propose a methodology that automatically and simultaneously performs geometric and radiometric corrections by using the SURF (Speeded-Up Robust Feature) algorithm and the mask filter. The MPs (Matching Points), which show invariant properties between multi-temporal imagery, extracted through the SURF algorithm are used for automatic geometric correction. Using the properties of the extracted MPs, PIFs (Pseudo Invariant Features) used for relative radiometric correction are selected. Subsequently, secondary PIFs are extracted by generated mask filters around the selected PIFs. After performing automatic using the extracted MPs, we could confirm that geometric and radiometric errors are eliminated as the result of performing the relative radiometric correction using PIFs in geo-rectified images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.39 no.6
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• pp.549-558
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• 2020

In this paper, the method is discussed such that the robustness of automatic initiated narrowband target tracking is improved in passive sonar. In the case of automatic tracking initiation as target in passive sonar, due to a number of clutter, the clutter is initiated as target and tracked which prohibits the operation capability. The associated probability and information entropy of measurements, extracted from detection data, is calculated to keep going on automatic target initiation and tracking of true target, but reduce the automatic initiation and tracking of clutter. If the association probability and information entropy of the extracted measurements is satisfied for the predefined conditions, the procedure of automatic initiation begins. Using sea-trial data, simulations are executed and the results from the proposed method indicate that it keeps the automatic target initiation and tracking of true target and suppresses the automatic target initiation and tracking of clutters in contrary to the conventional method.