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영상감시시스템에서 움직임의 비교사학습을 통한 비정상행동탐지 (Unsupervised Motion Learning for Abnormal Behavior Detection in Visual Surveillance)

  • 정하욱;장형진;최진영
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제48권5호
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    • pp.45-51
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    • 2011
  • 본 논문에서는 비교사학습법을 통해 영상의 방대한 정보를 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안하고자 한다. 여기서 이동궤적들은 자연어 처리에 사용되는 알고리즘인 잠재 디리클레 할당 모형(Latent Dirichlet Allocation)에 의해 직진, 좌회전, 우회전등 각 상황 별로 주제에 따라 그 영역을 효과적으로 분류할 수 있다. LDA를 이용해 주제별로 의미 있는 영역을 분류한 후, 각 주제별로 분류된 궤적을 관측열로 보고 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)의 바움-웰치 알고리즘을 사용하여 학습한다. 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 비교함으로써 영상내의 행동이 정상인지 비정상인지를 효과적으로 판단할 수 있다. 실험결과 다양한 영상에 대해 의미있는 주제별로 영역이 잘 분류되며 추적에러로 인한 궤적의 노이즈에도 강인하게 물체의 무단횡단, 신호위반과 같은 상황을 효과적으로 탐지하는 것을 확인할 수 있다.

토픽모델링을 이용한 대한원격탐사학회지의 연구주제 분류 및 연구동향 분석: 자연·환경재해 분야를 중심으로 (A Study on the Research Topics and Trends in Korean Journal of Remote Sensing: Focusing on Natural & Environmental Disasters)

  • 김태용;박혜민;허준용;양민준
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_2호
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    • pp.1869-1880
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    • 2021
  • 대한원격탐사학회지는 국내 원격탐사 분야를 대표하는 학술지로 원격탐사를 바탕으로 다학제 간 융합연구를 통해 수행된 다양한 분야의 연구논문들이 게재되고 있다. 본 연구는 대한원격탐사학회지에 게재된 논문을 바탕으로 토픽모델링을 수행하여 원격탐사 분야의 역사와 발전에 대해 논의하고자 한다. 1985년부터 2021년까지 총 1,847편의 논문 제목, 주제어, 다국어 초록을 수집하였다. 대한원격탐사학회지의 전반적인 연구 동향과 자연·환경재해 분야의 연구동향을 확인하기 위해 Latent Dirichlet Allocation (LDA)를 수행하였으며, 연구주제를 분류하고 연구동향을 확인하였다. 대한원격탐사학회지 전체 논문을 대상으로 LDA를 수행한 결과 4개의 연구주제('극권', '수권', '지권', '기권')로 분류할 수 있었으며, 시간에 따라 '기권'과 관련된 연구주제들이 성행하는 것을 확인하였다(linear slope=3.51 × 10-3, p< 0.05). 전체 논문 중 자연·환경재해 분야를 대상으로 LDA를 수행한 결과 7개의 연구주제('해양 오염', '대기 오염', '화산재해', '산불', '홍수', '가뭄', '폭우')로 분류할 수 있었으며, 시간에 따라 '대기 오염'과 관련된 연구주제들이 성행하는 것을 확인하였다(linear slope=2.61 × 10-3, p<0.05). 본 연구의 결과는 원격탐사를 다루는 다양한 분야의 연구자들에게 원격탐사 분야와 자연·환경재해 분야의 역사와 발전에 대한 이해를 제공했음에 의의가 있다.

주제분류 기반의 개인화 검색시스템에 관한 연구 (A Study on Personalized Search System Based on Subject Classification)

  • 김광영;곽승진
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제45권4호
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    • pp.77-102
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    • 2011
  • 본 연구의 목적은 이용자의 자신의 성향 정보에 맞는 정확한 검색결과를 제공하기위한 개인화 검색시스템을 설계, 구현, 평가하는 것이다. 이를 위해서 주제 분류와 하이브리드기반의 이용자 프로파일을 구성하였다. 제안한 개인화 검색시스템의 성능 평가를 위해서 전문가들이 직접 국내과학기술 DB의 논문의 적합성을 판별하기위해서 MRR, MAP과 사용성 평가를 측정하였다. 그 결과 전문가가 직접 "컴퓨터공학"과 "문헌정보학" 분야에서 평가한 국내과학기술논문 결과에서도 제안한 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 정확도가 더 높았다. 특히 중의성을 가진 키워드 부분에서 더 높은 정확도를 보였다. 질적 평가인 심층면담을 통한 평가에서도 개인화 검색시스템이 이용자가 선호하는 문서들을 우선적으로 제공함으로써 정보검색 시간 및 정보 획득에 용이하다고 응답하였다. 또한 다양한 추천 시스템을 제공함으로써 새로운 정보 탐색에 도움이 된다하였으며, 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 이용자의 만족도가 높음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 전문가 직접 평가 결과 모두 제안한 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 더 높은 효율성을 제공하는 것을 입증하였다.

국내 푸드 코디네이션 관련 연구의 동향 분석 - 2000~2008년 논문을 중심으로 - (Trend Analysis of Food Coordination-related Studies Conducted from 2000 to 2008)

  • 권용석;홍완수
    • 한국조리학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.218-236
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    • 2010
  • 푸드 코디네이션 분야는 90년대 말에 국내에 소개되었고, 현재까지 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 그러나 아직까지 학문에 대한 분류의 기준과 용어에 대해 표준화 된 체계조차 잡혀 있지 않은 실정이다. 본 연구는 2000년부터 2008년 사이에 국내에서 발행된 푸드 코디네이션에 관한 연구의 동향을 조사하였다. 연구수행을 위하여 수집된 자료는 모두 335편이었다. 내용분석과 문헌연구에 의한 유목 분류는 연구 주제, 논문의 연구형식 및 조사방법, 분석 방법, 논문의 연구대상, 연구 조사지역 및 조사대상자 등으로 분류하였다. 본 연구에서 가장 중요한 유목 분류는 연구주제를 분류하는 것이다. 10개의 분류된 연구주제는 1) 푸드 코디네이션의 정의 및 인식에 관한 연구, 2) 식공간 환경에 관한 연구, 3) 색채, 패키지(포장) 디자인에 관한 연구, 4) 테이블 세팅, 식사 매너 및 에티켓에 관한 연구, 5) 사진, 편집 디자인, 아이덴티티 디자인 및 메뉴에 관한 연구, 6) 식공간 구성요소, 테이블/글라스 웨어에 관한 연구, 7) 감성, 오감 및 요리 코디에 관한 연구, 8) 직무, 인적 자원에 관한 연구, 9) 평론, 식문화 및 교육에 관한 연구, 10) 구매, 소비자 행동, 경영및 마케팅에 관한 연구로 나누었다. 위의 10가지 연구주제 중 식공간 구성요소, 테이블/글라스 웨어에 관한 연구(23.6%)가 가장 많이 이루어진 것으로 조사되었다. 그 다음으로 색채, 패키지(포장) 디자인에 관한 연구(17%), 구매, 소비자행동, 경영 및 마케팅에 관한 연구(14.6%), 식공간 환경에 관한 연구(13.4%), 평론, 식문화 및 교육에 관한 연구(9.6%)의 순으로 조사되었다. 위의 5가지 주제로 연구된 논문이 전체의 75% 이상을 차지한 것으로 나타났다.

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패싯 분석을 이용한 웹 자원의 조직 (A Study on Organizing the Web Using Facet Analysis)

  • 유영준
    • 한국비블리아학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.23-41
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    • 2004
  • 웹 자원을 색인 및 조직하는 데에는 키워드 추출에 기반한 자동색인에 의한 방법과 기존의 분류 체계나 주제별 디렉토리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 두 방법은 각각 표준적인 방식이 없거나 분류 구조상의 불합리성으로 인하여 이용자의 정보 요구에 제대로 대처하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 기존 분류 체계의 구조상의 한계와 특정성과 망라성과 같은 웹 자원의 특성과 관련된 문제를 지적함과 더불어 패싯 분석에 의한 웹 자원 조직의 타당성과 그 장단점을 기술하였다. 그리고 패싯 분석을 이용 한 구체적인 방법론 세 가지를 제시하였다. 첫째, 패싯 분석을 기반으로 한 색인 시스템, 둘째, 열거형 분류 체계를 패싯 분류 체계로 구조를 수정한 대안, 셋째, 국내 검색 엔진의 주제별 디렉토리의 패싯 모형 등이다. 이러한 방법론들을 검토한 결과, 패싯 분석에 의한 통제어휘 구축이 웹 자원을 조직하는 수단으로 활용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

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문서 구조 정보에 기반한 웹 페이지 범주화 모델 (A Web Page Categorization Model Based on Document Structural Information)

  • 정성화;이종혁
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.91-96
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    • 1998
  • 본 논문에서는 주제범주 체계를 이용한 웹 검색이 가지는 장점을 이용 할 수 있도록 인터넷 웹 페이지들을 주제범주 체계에 따라 자동으로 분류하는 모델을 제시한다. 특히 웹 페이지 작성자들의 의도를 범주화에 반영할 수 있는 방법으로 HTML 태그를 이용한다. 즉 웹 페이지의 표현에 있어서 벡터 스페이스 모델에서의 색인어 빈도 가중치에 태그 가중치를 추가 하여 보다 좋은 성능을 얻도록 하였다. 그리고 주제범주를 표현하는데 사용되는 자질의 선정에는 기대상호정보, 상호정보 척도를, 문서간 유사도 비교에는 최근린법을 사용하였다. 전북대에서 정보탐정용으로 분류한 웹 페이지를 대상으로 실험하였으며, 기본 모델 대비 약 7%의 정확도 향상을 얻을 수 있었다.

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소재도서관 분류체계에 대한 비교 연구 (A Comparative Study on the Classification System of Material Library)

  • 정옥경
    • 한국비블리아학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.297-317
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 국내외 소재도서관의 분류체계를 비교 분석하여 다양한 산업 및 공예 소재를 일관되고 체계적으로 분류할 수 있는 분류체계 방안을 제시하는 것이다. 이 연구를 위하여 먼저 국내외 소재도서관의 운영사례와 분류체계를 조사한 후 일반분류표인 KDC와 DDC의 소재관련 분류항목을 비교 분석하여 소재자료를 일관되고 체계적으로 분류할 수 있는 방안을 제시하였다. 소재도서관의 분류체계는 주제 중심으로 분류하지 않고 소재명과 형태로 분류하거나, 또는 일반분류표처럼 아라비아숫자를 사용하여 주제 중심으로 분류한 경우도 있었다. 대부분의 소재도서관은 자체적으로 개발한 분류체계를 사용하고 있으므로 소재정보의 접근 및 공유가 어렵다. 그러므로 소재도서관에 소장된 소재정보의 공유를 위한 소재도서관용 표준분류체계의 개발이 필요하다.

가중치 부여 휴리스틱을 이용한 개념 기반 문서분류기 TAXON의 개선 (Improvement of A Concept-Based Text Categorization System(TAXON) Using Weight Determination Heuristic)

  • 강원석;강현규;김영섬
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.153-155
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    • 1998
  • 본 논문에서는 개념을 기반으로 문서의 분류를 하는 확률벡터 모델의 분류기TAXON(Concept-based Text Categorization System)의 개선을 도모한다. TAXON은 한국어 문장을 분석하여 명사를 추출하고 명사의 개념을 시소러스 도구를 통해 획득한 후 이를 벡터화하여 주제와 입력 문서와의 관계성을 검사하는 문서 분류기이다. 본 논문은 문서 분류기 TAXON의 성능을 향상시키기 위하여 확률벡터 계산에 가중치 부여 휴리스틱을 도입한다. 그리고 시소러스 도구를 확장하여 문서 분류의 질을 높인다.

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국가지식정보 자원 분류 체계 표준화 연구 (A Study on the Developing Standard Classsification of the National Knowledge and Information Resources)

  • 고영만;서태설;조순영
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.151-173
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    • 2006
  • 본 연구의 목적은 지식정보자원 데이터베이스를 구축하고 관리하고 서비스하는 국내의 모든 공공 기관과 민간 기관에서 공동으로 활용될 수 있으며 다양한 자료유형과 매체유형을 포괄할 수 있는 국가지식정보 분류표준(안)을 개발하는 것이다. 연구의 기초 작업으로서 문헌분류 체계와 지식정보자원 분류 체계의 차이, 지식정보자원의 분류사례 및 지식정보자원 분류에 대한문헌분류 체계의 적용 가능성을 분석하였다. 기초 분석에 이어 국가지식정보 표준분류 체계 개발에 필요한 지식의 분야별 분포, 분류의 계층과 유연성 확보 방안, 지식정보 자원의 자료유형과 매체유형, 국가지식정보의 포털서비스 방안 등이 분석되었다. 이러한 분석을 토대로 본 연구에서는 주제 분류표, 자료유형 분류표, 매체유형 분류표로 구성된 다원적 국가지식정보 분류 표준(안) 모형을 제시하였다.

문서 주제에 따른 문장 생성을 위한 LSTM 기반 언어 학습 모델 (LSTM based Language Model for Topic-focused Sentence Generation)

  • 김다해;이지형
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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    • pp.17-20
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    • 2016
  • 딥러닝 기법이 발달함에 따라 텍스트에 내재된 의미 및 구문을 어떠한 벡터 공간 상에 표현하기 위한 언어 모델이 활발히 연구되어 왔다. 이를 통해 자연어 처리를 기반으로 하는 감성 분석 및 문서 분류, 기계 번역 등의 분야가 진보되었다. 그러나 대부분의 언어 모델들은 텍스트에 나타나는 단어들의 일반적인 패턴을 학습하는 것을 기반으로 하기 때문에, 문서 요약이나 스토리텔링, 의역된 문장 판별 등과 같이 보다 고도화된 자연어의 이해를 필요로 하는 연구들의 경우 주어진 텍스트의 주제 및 의미를 고려하기에 한계점이 있다. 이와 같은 한계점을 고려하기 위하여, 본 연구에서는 기존의 LSTM 모델을 변형하여 문서 주제와 해당 주제에서 단어가 가지는 문맥적인 의미를 단어 벡터 표현에 반영할 수 있는 새로운 언어 학습 모델을 제안하고, 본 제안 모델이 문서의 주제를 고려하여 문장을 자동으로 생성할 수 있음을 보이고자 한다.

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