• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.57-63
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• 2009

컴퓨터 기반의 영상 데이터베이스의 급격한 증가에 따라 영상 정보를 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상분할 알고리즘에 Active Contour, 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(Color Autocorrelogram), 질감 특징으로 CWT(Complex Wavelet Transform), 그리고 형태 특징으로 Hu 불변모멘트를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 영역기반 다중 특징 영상검색 알고리즘을 제안한다. 칼라 오토코렐로 그램은 영상의 H(Hue), S(Saturation) 성분으로부터 추출 하였고, 질감 특징과 형태 및 위치 특징은 V(Value) 성분으로부터 추출하였다. 효율적인 유사도 측정을 위해 추출된 특징(오토코렐로그램, Hu 불변 모멘트, CWT 모멘트)을 결합하여 정확도와 재현율을 측정하였다. Corel DB 및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 제안된 영상검색 알고리즘은 94.8%의 정확도와 90.7%의 재현율을 가지며 성공적으로 영상검색 시스템에 응용할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.119-133
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• 2011

웹 2.0의 등장과 함께 RESTful 웹 서비스의 활용이 전통적인 SOAP 기반 웹 서비스에 비해 크게 증가되고 있다. 최근 웹상에 이용 가능한 RESTful 웹 서비스들의 수가 급격하게 증가됨에 따라 사용자들이 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 이슈로 대두되었다. 그러나 기존의 키워드 기반 검색 방법은 나쁜 재현율과 나쁜 정확률 때문에 문제가 많다. 본 논문에서는 연관규칙 기반 클러스터링 기법에 패턴 기반 시맨틱 분석 기법을 추가한 하나의 새로운 시맨틱 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 이를 통해 온톨로지를 자동 구축하여 시맨틱 정보의 주석처리 부담을 줄일 수 있고, 보다 효율적인 웹 서비스 검색을 지원한다. 본 논문에서 제안된 방법은 ProgrammableWeb 사이트로부터 168개의 RESTful 웹 서비스를 다운로드 받아 실험 분석을 수행한 결과, 기존의 키워드 기반 검색 방법에 비해 재현율과 정확률 두 측면에서 각각 35%, 18%의 성능 향상을 보였다.

• 인지과학
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• 제12권1_2호
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• pp.35-42
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• 2001

본 논문에서 문서는 문서관계도라고 하는 가중치 그래프로 표현된다. 노드는 문서의 구성요소인 문장을 명사벡터로 표현하고, 링크는 노드들 간의 의미적인 관계를 표현하며 의미적 유사도를 가중치로 가지고 있다. 한 노드의 인접한 노드를 사이의 유사도 합을 도합유사도라고 하며, 이를 문서에서 문장의 중요도로 간주한다. 본 논문에서는도합유사도를 이용한 한국어 문서요약 시스템을 기술한다. 실험에 사용된 평가용 요약문서는 정보처리관련 분야에서 수집된 논문 100편과 KORDIC에서 구축한 신문기사 105건을 이용하였다. 문서요약 시스템에 의해서 생상된 요약문서와 크기가 본문의 20%이고 평가용 요약문서가 논문(서론과 결론)일 경우, 재현율과 정확률은 각각 46.6%와 76.9%를 보였으며, 또한 평가용 요약문서가 신문기사일 경우, 재현율과 정확률은 각각 30.5%과 42.3%를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.43-51
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• 2014

소셜 네트워크 서비스는 편리한 접근성과 뚜렷한 사용자 주관 점에서 사회 여러 분야에서 폭 넓고 유용하게 사용될 충분한 가능성을 가지고 있다. 그 중에서도 트위터는 사용자간의 네트워크 형성이 간단하고 개방적이며 실시간 전파력이 뛰어난 특징을 가지고 있다. 그러나 140글자로 제한된 글에서 의미 분석을 시도해야 한다는 점과 한글 자연어처리의 한계, 트위터 자체의 제약과 기술적 문제들로 실제 분석에는 많은 어려움이 따른다. 본 논문은 특정 계정이나 키워드에 의존하여 개별 트윗을 분석한 기존의 방법 대신 항구성을 띄는 인간의 정치적 성향을 분석에 적용할 경우 정확도 향상에 기여할 수 있음을 가정하고 2012년 4월 11일 제19대 국회의원선거 기간 동안 수집한 트윗 코퍼스에 적용한 실험을 통해 보였다. 실험 결과는 실제 선거 결과와 정확히 일치하였으며, 75.4%의 정확도와 34.8%의 재현율을 보인 개별 트윗 분석보다 사용자의 타임라인별 정치 성향 분석이 약 8%의 정확도와 5%의 재현율 향상을 가져옴을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.221-225
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• 2009

대용량 코퍼스를 사용하여 온톨로지를 구축하는 것은 해당 코퍼스에서 등장하는 용어들과 이들 간의 의미관계를 보다 자동화된 방법으로 추출하는 것으로부터 시작한다. 이때 주로 사용하는 방법이 용어들 사이에서 나타나는 문자열을 일종의 패턴으로 취급하여 특정 패턴과 함께 나타나는 용어들을 해당 패턴에 할당된 의미 관계로 설정하는 방법이다. 하지만 기존의 패턴 기반 의미 관계 추출 방법은 한 문장만을 대상으로 패턴을 추출 및 적용하기 때문에 서로 떨어진 용어에 대한 의미 관계를 추출할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 한계점에 착안하여, 의미 관계를 대표하는 각각의 용어를 하나씩 포함하고 기타 용어를 공유하고 있는 서로 떨어진 패턴 쌍을 추출하여 확장된 패턴을 생성하고 이를 의미 관계 추출에 적용하였다. 본 방법론은 is-${\alpha}$ 관계의 경우 기존 방법론 보다 7.5% 향상된 83.75%의 정확률을, part-of 관계의 경우에는 5% 향상된 동일한 83.75%의 정확률을 보였으며 상대적 재현율을 통해 실제 재현율의 향상 가능성도 함께 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권1호
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• pp.1-4
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• 2007

본 논문에서는 축구 동영상으로부터 자동적으로 하이라이트 장면들을 검출하는 방법을 제안한다. 축구 동영상에서 하이라이트 장면들은 슈팅 장면들이나 골 장면들로 정의 될 수 있다. 우리는 축구 동영상에 대한 구조적 분석을 통해서 일반적으로 골 포스트(goal posts) 영역 주위에서 하이라이트 장면들이 나타나는 것과 하이라이트 장면 이후에는 TV 카메라가 축구 선수들이나 관중석을 확대해서 보여주는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 축구 동영상으로부터 하이라이트 장면들을 검출하기 위한 과정은 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 통계적인 문턱치(statistical threshold)를 이용한 그라운드(playing field) 영역을 추출한다. 두 번째 단계는 골 포스트를 찾기 위해서 그라운드 영역과 그라운드가 아닌 영역들의 경계선 부분을 검출한다. 그리고 마지막 단계에서는 축구 선수나 관객들의 확대 장면을 검출하기 위해서 그라운드가 아닌 영역들에 대해서 connected component labeling 기법을 적용하여 한 장면 내에서 그라운드가 아닌 영역들의 비율을 계산한다. 본 논문에서는 하이라이트 장면 검출에 대한 성능을 평가하기 위하여 정확률(precision)과 재현율(recall)을 사용하고, 실험을 통하여 제안된 방법이 정확률 95.2%, 재현율 854%로 축구 동영상에서 하이라이트 장면을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권5호
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• pp.1-11
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• 2007

영상 정보의 이용이 증가함에 따라 영상을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 영상 분할 알고리즘, 색상 특성, 질감, 그리고 영상의 형태와 위치 정보의 효율적인 결합에 근거한 영역기반 내용 검색 알고리즘을 제안한다. 색상 특징으로는 색상의 공간적인 상관관계를 잘 나타내는 HSI 색상 히스토그램을 선택하였고, 영상의 분할과 질감특성은 각각 Active control와 CWT(Complex wavelet transform)를 사용하였다. 그리고 형태와 위치 특징들은 HSI의 휘도 성분에서 불변 모멘트를 이용하여 추출하였다. 효율적인 유사도 측정을 위해 추출된 특징(색상 히스토그램, Hu 불변 모멘트, CWT)을 결합하여 정확도와 재현율을 측정하였다. www. freefoto.com에서 제공하는 DB를 사용하여 실험한 결과, 제안된 검색엔진은 94.8%의 정확도와 82.7%의 재현율을 가지며 성공적으로 영상 검색 시스템에 응용할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.77-83
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• 2020

국토를 효율적으로 관리하고 도시문제를 과학적으로 해결하기 위해 최근 스마트시티, 디지털트윈 등 3차원 공간정보 관련 기술이 급격하게 발전하고 있다. 이러한 3차원 공간정보 구축은 주로 영상정보를 이용하여 객체를 3차원 입체화하고 실감형 영상인 텍스처링 영상을 추출하여 객체벽면에 영상을 부여하는 방식으로 수행된다. 하지만 객체 주변의 다양한 요인으로 인해 텍스처링 영상에서는 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이에 본 연구에서는 최근 기술인 딥러닝 기술 중에서 ResNet 알고리즘을 이용하여 건물 폐색을 유발하는 가로수에 대한 데이터셋을 만들고 이에 대한 해결방안을 제시하고자 한다. 연구결과 ResNet 알고리즘의 공간정보 적용 가능성을 판단하고 이를 적용한 레이블링 생성 SW 개발하여 실제 가로수를 대상으로 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 텍스처링 영상에 적용하여 정확도와 재현율로 검출능력을 분석하였다. 분석결과를 위해 딥러닝 분야에서 많이 사용되고 있는 정밀도와 재현율을 이용한 F값을 적용하였으며 가로수 단일 객체가 포함된 건물의 측면부 영상과 경사 영상에 대해서는 높은 F값을 도출하여 우수한 성과를 확인하였으나, 같은 해상도를 가진 건물 전면부 영상에서는 그림자 등의 요인으로 F값이 낮음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1444-1452
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• 2010

CRUMPET과 같은 모바일 단말기 서비스 시스템은 사용자의 상황과 특성이 사용자마다 서로 달라 정보가 매우 적고 이 또한 연관성을 찾기가 매우 어렵다. 사용자의 상황과 특성에 따른 정보 선호도를 제공하기 힘든 단점과 사용자가 원하는 정확한 정보를 추천하기 어렵기 때문에 개념적인 정보를 제한적으로 추천한다. 따라서 본 논문에서는 스피어만 상관 계수를 이용하여 사용자 상황과 특성에 적합한 정보를 추천하는 시스템을 제안하였다. 사용자 정보로부터 연관성을 찾아 서열화하고 사용자의 상황과 특성에 적합한 정보를 목록으로 제공하여 제한적인 개념적 정보 추천의 단점을 해결하였다. 성능 실험은 기존의 서비스 시스템들과 비교하여 효과성인 정확도와 재현율로 측정하였으며, 성능 실험 결과 정확도는 92.3%, 재현율은 73.8%로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권4호
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• pp.278-288
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• 2002

본 논문에서는 사용자 질의가 가지는 특정한 의미로부터 개념적으로 서로 연관된 문제들을 문제 은행에서 검색해 줌으로써 학습자의 연상학습을 지원할 수 있는 퍼지 검색 시스템을 설계하고 구현하였다. 특히, 연상학습의 특성인 검색의 일정한 정확률과 높은 재현율을 유지하기 위해 이 검색 시스템은 퍼지 시소러스를 이용하였다. 여기서, 도메인 종속적인 개념들 사이의 관계를 퍼지 정도로 표현하는 시소러스는 질의에 기술된 탐색어와 문제를 대표하는 색인어 사이의 용어 불일치 문제를 해결해 줌으로써 연상학습에 적합한 검색 성능을 나타낼 수 있게 한다. 따라서, 본 논문에서는 퍼지 시소러스를 이용한 문제검색 시스템의 연상학습에 대한 적합성을 검색의 정확률과 재현율을 통해 평가하였다.