• Smart Media Journal
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• v.10 no.1
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• pp.39-46
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• 2021

This study is about a method of extracting a summary from a news article in consideration of the importance of each sentence constituting the article. We propose a method of calculating sentence importance by extracting the probabilities of topic sentence, similarity with article title and other sentences, and sentence position as characteristics that affect sentence importance. At this time, a hypothesis is established that the Topic Sentence will have a characteristic distinct from the general sentence, and a deep learning-based classification model is trained to obtain a topic sentence probability value for the input sentence. Also, using the pre-learned ELMo language model, the similarity between sentences is calculated based on the sentence vector value reflecting the context information and extracted as sentence characteristics. The topic sentence classification performance of the LSTM and BERT models was 93% accurate, 96.22% recall, and 89.5% precision, resulting in high analysis results. As a result of calculating the importance of each sentence by combining the extracted sentence characteristics, it was confirmed that the performance of extracting the topic sentence was improved by about 10% compared to the existing TextRank algorithm.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.180-185
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• 2002

본 논문에서는 키워드를 입력해 검색된 영상들을 유사한 특징을 갖는 소수의 그룹으로 그룹핑하고 각 그룹을 대표하는 대표영상을 추출하여 우선적으로 사용자에게 보여주고 필요에 따라 나머지 영상들을 단계적으로 서비스할 수 있는 방안을 제시한다. 영상 그룹핑을 위한 각 영상의 특징은 영상에 포함된 중심 객체를 사용하여 추출한다. 이를 위해 검색 키워드는 객체와 연관성이 있는 단어로 제한하여 영상을 검색하며 검색된 영상으로부터 중심 객체를 추출할 수 있는 객체 추출 방법을 활용하였다. 각 영상으로부터 추출된 중심 객체에 대한 특징 벡터는 칼라 분포를 이용한다. 영상 그룹핑은 칼라분포로 표현되는 특징공간에서의 밀집도를 조사하여 높은 밀도로 모여있는 영역별로 추출하여 동일한 그룹으로 분류하였다. 대표 영상은 분류된 그룹에서 가장 밀집도가 높은 영상으로 선택된다. 한편, 얼굴이 포함된 영상은 사전에 따로 분류하고 얼굴 크기 및 얼굴 수에 따라 영상을 그룹핑하여 각 그룹에 대한 대표 영상을 선정한다. 본 연구에서 제안한 방법은 사용자에게 모든 검색 결과를 일괄적으로 보여주는 것에 비해 보다 빠른 시간 내에 사용자가 원하는 영상을 편리하면서도 효과적으로 확인할 수 있는 방법을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.520-529
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• 2007

간암은 세계적으로 흔한 악성 종양에 속하지만 우리나라에서 간암은 위암, 폐암 다음으로 높은 사망률을 보이며 이러한 간암은 조기진단이 요구된다. 전문의는 간암의 진단을 위해 조영증강 CT영상을 이용하여 육안으로 간암을 판별하는데, 조영증강 CT영상을 이용한 진단은 주 종양의 진단에는 도움이 되지만 주 종양에서 주위 간 조직으로 전이된 간암들을 판별하는 것은 어려우며 실제로 시술 중에야 전이된 간암의 존재를 알 수 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT영상을 이용하여 간과 주 종양을 자동으로 추출한 후, 미세하게 주 종양 주위로 전위된 간암들을 추출하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자한다. 조영증강 CT영상은 흉부에서 5mm간격으로 40 ${\sim}$ 50장정도로 촬영된다. 조영증강 CT영상을 이용하여 간 영역을 추출하기 위해서 간의 형태학적 정보 그리고 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법 등을 적용하여 추출하며 추출된 간 영역에서 간암의 후보 영역 추출은 간암의 명암도와 형태학적 특징 정보를 이용하여 추출한다. 본 논문에서는 간암의 추출을 위해 맵 상에 흩어져 분포되어 있는 유사 패턴들의 무게 중심을 찾아 하나의 패턴으로 그룹화 하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하여 간암 판별에 적용한 후, 기존의 SOM 알고리즘과 비교 분석한 결과. 본 논문에서 제안된 SOM 알고리즘을 적용한 간암 추출이 더 효율적임을 확인 할 수 있었으며, 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.47-50
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• 2018

본 논문에서는 초음파 영상에서 환자 정보를 제거하여 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완동맥 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 제안된 무게 중심법을 이용하여 추출된 후보 영역을 양자화 한다. 무게 중심법은 추출된 사다리꼴 영역에서 FCM 기반 무게중심법과 PCM 기반 무게중심법을 각각 계산한 후, 두 중심 간의 차이가 존재 할 경우에는 두 중심의 평균값을 새로운 무게 중심으로 설정하여 각 픽셀들을 클러스터링하여 상완 동맥 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥 영역에는 고혈압 영역인 빨강색 영역과 저혈압이나 혈류가 역류하는 영역인 파란색 영역이 존재한다. 추출된 상완 동맥 영역에서 고혈압 영역만을 추출하기 위해 빨강색 영역을 제외한 그 외의 영역은 제거한다. 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 초음파 영상을 대상으로 TPR(True Positive Rate) 검사을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법 보다 TPR 값이 높게 나타나는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.46 no.3
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• pp.19-25
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• 2009

In this paper, I suggested the character recognition methods which are used the centroid method and included the spherical transform from the rectangle coordination for the character recognition system and obtained the results of the above 78.14% average differential ratio for the character features. The character feature extraction system using the spherical transform method is suggested in this paper, and the possibilities of the method which is get the invariant feature for the character transition using the centroid are suggested through the differential ratio results.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.235-240
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• 1996

본 논문에서는 정보 검색에서 사용하는 계층적 클러스터링 기법을 이용하여 용례들을 중심어의 의미에 따라 분류하고자 한다. 분류에 필요한 용례 사이의 유사도는 형태소 사이의 유사도를 이용하여 계산한다. 형태소 사이의 유사도 계산에는 상호 정보, 상호 정보의 유사도, 벡터 유사도 등을 사용한다. 품사 태깅된 17만 코퍼스에서 명사 4개와 동사 4개를 중심어로 사용하여 추출된 용례에 대해서 각 방법의 정확도를 실험한 결과 상호 정보와 상호 정보 유사도를 더한 값을 형태소 사이의 유사도로 사용한 방법이 90.16%의 정확도를 보였다. 제안된 방법에서 사용하는 정보들은 의미 태깅되지 않은 코퍼스에서 추출할 수 있기 때문에, 정보의 획득이 쉬운 장점이 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.9
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• pp.419-425
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• 2016

In navigator systems, keeping map data up-to-date is an important task. Manual update involves a substantial cost and it is difficult to achieve immediate reflection of changes with manual updates. In this paper, we present a method for trajectory-center extraction, which is essential for automatic road map generation with GPS data. Though clustered trajectories are necessary to extract the center road, real trajectories are not clustered. To address this problem, this paper proposes a new method using the maximum overlapping interval and trajectory clustering. Finally, we apply the Virtual Running method to extract the center road from the clustered trajectories. We conducted experiments on real massive taxi GPS data sets collected throughout Gang-Nam-Gu, Sung-Nam city and all parts of Seoul city. Experimental results showed that our method is stable and efficient for extracting the center trajectory of real roads.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.19-22
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• 2019

상완동맥은 어깨에서부터 팔꿈치까지 내려오는 상완골의 내측부에 존재하며 혈압을 측정할 때 사용되는 혈관이다. 이 혈관은 골절로 인해 찢어지거나, 또는 혈액순환에 문제가 생겨 혈관이 막히는 경우가 발생한다. 이러한 경우 혈관의 상태를 확인하기 위하여 색조 도플러 초음파 검사를 사용하지만, 사용자에 따라 영상을 통한 판단 기준이 다르다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 FCM과 Fuzzy Decision Tree를 이용한 영상 처리를 통해 일관성 있는 판단기준을 세우기 위한 혈류의 속도를 제안한다. 색조 도플러 초음파 영상에서의 상완 동맥을 추출하여 기울기를 이용한 FCM 알고리즘을 통해 소속도를 추출한 뒤 퍼지 룰에 적용하여 의사 결정 트리로 등급을 분류하고 결과적으로 혈류 속도를 추출한다. 색조 도플러 초음파 영상에서 환자의 개인 정보를 보호하기 위해 개인 정보 영역을 제거하여 ROI 영역을 추출하고 ROI 영역을 이진화를 통하여 상완동맥이 있는 영역을 추출한다. 이진화 된 ROI 영역에서 혈관 영상의 혈류 방향으로의 무게중심을 설정하고 각각의 픽셀과 무게중심 선과의 거리를 이용하여 소속도를 추출한 후 FCM을 사용하여 최적의 기울기를 선정한다. FCM을 통해 추출한 최종 소속도를 이용하여 퍼지 룰에 적용한 뒤 계산된 T-norm과 소속도의 분산을 이용하여 의사 결정 트리를 형성 트리의 단말 노드들은 각 픽셀을 분류한다. 분류되어진 데이터들의 노드별 소속도 평균을 구한 뒤 디퍼지화를 통해 COG(Center of Gravity)를 계산한다. 마지막으로 그 값을 이용하여 혈류 속도에 영향을 미치는 정도를 계산한 뒤 최종 혈류의 속도를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.517-519
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• 2001

클래스 라이브러리, 설계 패턴, 프레임워크 등의 재사용 기술과 더불어 근래 들어 소프트웨어 컴포넌트 기술이 크게 각광을 받았다. 산업계에서도 Microsoft사 중심의 COM+와 Sun사 중심의 Enterprise Java Bean (EJB) [1]이 대두되 있으며 있따른 제품들이 출시되 있다. 소프트웨어의 재사용 단위가 객체에서 컴포넌트로 이동함으로써 기존 객체 중심의 개발 방법론, 모델링 및 개발도구들이 컴포넌트 개념을 포함하며 발전하 있다. 본 논문은 컴포넌트 추출에 초점을 두 있다. 서블릿[2] 프로그램에서 EJB 컴포넌트 추출을 위한 기법을 제공한다. 서블릿기반으로 개발된 웹 프로그램을 분석하여 재사용 가능한 EJB 컴포넌트를 추출하여 차후 유사만 어플리케이션 개발 시 활용하고자 한다. 서블릿의 메소드들을 분석하여 메소드 특성에 따라 session bean [1] 또는 entity bean [11의 메소드로 변환한다. 제안된 컴포넌트 추출 과정을 기술하 Unified Modeling Language(UML)[3] 기반의 추출 모듈에 대한 분석, 설계 다이어그램을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.155-158
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• 2002

본 논문은 영역기반의 영상 검색을 위해 향상된 영역 매칭 알고리즘을 구현하고자 한다. 최근의 Mpeg-7표준은 객체 기반의 영상처리를 특징으로 하고 있으며, 객체 기반의 영상 처리방법들에서 가장 대표적인 방법인 영역기반 검색 방법은 영역 분할과 특징 추출, 그리고 영역매칭을 통한 유사도 측정에 따른 검색으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 영상을 분할한 후 분할된 영역들에 대한 특징을 추출 하고, 추출된 특징들을 다차원 특징 공간에서의 클러스터로 구성한다. 그리고 구성된 클러스터들을 인접한 중심을 가진 특징 그룹화 하여 특징 그룹 중심간의 거리차를 이용하여 질의 이미지와 검색 이미지의 유사도를 측정하는 영역 매칭 방법을 제안한다.