• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.113-116
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• 2002

최근 방송의 디지털화에 따라 수많은 채널의 수용이 가능하게 되어, 현재와 같이 신문의 방송편성표를 보고 사용자가 원하는 프로그램의 시작 시간을 알아내는 것은 힘들어 졌다. 디지털방송에서는 신문 방송 편성표와 같은 기능을 하는 방송 프로그램에 대한 정보를 보여주는 EPG(Electronic Program Guide)를 제공하고 있다. 현재 서비스되고 있는 EPG를 보면, 프로그램의 시작 시간을 GUI로 사용자가 쉽게 알아 볼 수 있어 하고 있어 신문 편성표나 인터넷으로 제공되는 각 방송국의 편성표와 달리 TV 화면에서 프로그램 정보를 검색할 수 있어 편리해졌다. 그러나 이 EPG에서 제공되는 시간은 매우 부정확하기 때문에 시청자가 불편을 느낄 수 있다. 본 논문에서는 방송의 시작 시간을 정확히 알아내어 EPG를 정확히 갱신하는데 목적이 있다. 이를 위해 방송의 시작부분을 미리 저장한 후, 시작 부분을 Visual Rhythm을 이용해 shot들을 추출하여 데이터베이스를 구성하고, 이와 같은 방식으로 방송 스트림의 shot들도 추출하여 데이터베이스와의 Pattern Matching을 통해 보다 정확한 방송시간으로 EPG를 갱신하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1997.11a
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• pp.71-74
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• 1997

본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.346-349
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• 2021

표 기계독해에서는 도메인에 따라 언어모형에 필요한 지식이나 표의 구조적인 형태가 변화하면서 텍스트 데이터에 비해서 더 큰 성능 하락을 보인다. 본 논문에서는 표 기계독해에서 이러한 도메인의 변화에 강건한 사전학습 표 언어모형 구축을 위한 의미있는 표 데이터 선별을 통한 사전학습 데이터 구축 방법과 적대적인 학습 방법을 제안한다. 추출한 표 데이터에서 구조적인 정보가 없이 웹 문서의 장식을 위해 사용되는 표 데이터 검출을 위해 Heuristic을 통한 규칙을 정의하여 HEAD 데이터를 식별하고 표 데이터를 선별하는 방법을 적용했으며, 구조적인 정보를 가지는 일반적인 표 데이터와 엔티티에 대한 지식 정보를 가지는 인포박스 데이터간의 적대적 학습 방법을 적용했다. 기존의 정제되지 않는 데이터로 학습했을 때와 비교하여 데이터를 정제하였을 때, KorQuAD 표 데이터에서 f1 3.45, EM 4.14가 증가하였으며, Spec 표 질의응답 데이터에서 정제하지 않았을 때와 비교하여 f1 19.38, EM 4.22가 증가한 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.36 no.1
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• pp.187-209
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• 2002

This study analyzes the concepts and background of introducing preference order in general classification schemes and investigates and analyzes the major tables of preference of DDC 21 specifically in the Tables and in the Schedules. It also suggests specific examples for application in almost all cases of the tables of preference.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.87-90
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• 2020

표 질의응답은 반-정형화된 표 데이터에서 질문에 대한 답을 찾는 문제이다. 본 연구에서는 한국어 표 질의응답을 위한 표 데이터에 적합한 TAPAS를 이용한 언어모델 사전학습 방법과 표에서 정답이 있는 셀을 예측하고 선택된 셀에서 정확한 정답의 경계를 예측하기 위한 표 질의응답 모형을 제안한다. 표 사전학습을 위해서 약 10만 개의 표 데이터를 활용했으며, 텍스트 데이터에 사전학습된 BERT 모델을 이용하여 TAPAS를 사전학습한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 기계독해 모델을 적용했을 때 EM 46.8%, F1 63.8%로 텍스트 텍스트에 사전학습된 모델로 파인튜닝한 것과 비교하여 EM 6.7%, F1 12.9% 향상된 것을 보였다. 표 질의응답 모델의 경우 TAPAS를 통해 생성된 임베딩을 이용하여 행과 열의 임베딩을 추출하고 TAPAS 임베딩, 행과 열의 임베딩을 결합하여 기계독해 모델을 적용했을 때 EM 63.6%, F1 76.0%의 성능을 보였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.318-323
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• 2007

모바일매핑시스템은 차량에 CCD카메라, GPS IMU등의 장비를 탑재하고 도로 및 주변지역의 영상을 획득하여 지도제작 및 도로 도로시설물의 유지관리를 위한 시스템이다. 그러나 모바일매핑시스템의 자료는 자료의 양이 방대하여 지도제작 및 시설물 관리에 사용되기 위해서는 일차적인 가공이나 편집이 필요하다. 모바일매핑시스템은 대상물의 위치 및 영상정보를 획득할 수 있는 효율적인 시스템으로 도로 시설물의 유지 관리, 수치지도의 갱신 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 이러한 모바일매핑시스템은 CCD 카메라 영상과 차량의 위치 및 자세정보를 제공하게 되고 이는 영상안의 객체에 대한 위치정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 본 연구에서는 모바일매핑시스템을 이용하여 영상내부에 나타난 거리표의 3차원 위치를 결정하고자 한다. 또 도로관리통합시스템의 핵심 키가 되는 거리표의 3차원 정보를 자동으로 추출함으로써 모바일매핑시스템의 방대한 정보를 효율적으로 처리하기 위한 방법을 알아볼 것이다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.3
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• pp.48-60
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• 2007

In previous researches for iris feature extraction, they transform a original iris image into rectangular one by stretching and interpolation, which causes the distortion of iris patterns. Consequently, it reduce iris recognition accuracy. So we are propose the method that extracts iris feature by using polar coordinates without distortion of iris patterns. Our proposed method has three strengths compared with previous researches. First, we extract iris feature directly from polar coordinate circular iris image. Though it requires a little more processing time, there is no degradation of accuracy for iris recognition and we compares the recognition performance of polar coordinate to rectangular type using by Hamming Distance, Cosine Distance and Euclidean Distance. Second, in general, the center position of pupil is different from that of iris due to camera angle, head position and gaze direction of user. So, we propose the method of iris feature detection based on polar coordinate circular iris region, which uses pupil and iris position and radius at the same time. Third, we overcome override point from iris patterns by using polar coordinates circular method. each overlapped point would be extracted from the same position of iris region. To overcome such problem, we modify Gabor filter's size and frequency on first track in order to consider low frequency iris patterns caused by overlapped points. Experimental results showed that EER is 0.29%, d' is 5,9 and EER is 0.16%, d' is 6,4 in case of using conventional rectangular image and proposed method, respectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.167-170
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• 2022

본 논문에서는 화장품의 효율적 구매를 위한 화장품 성분표를 분석하고 정보를 전달하는 기능의 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 화장품 성분표에 최적화시킨 OCR (Optical Character Recognition) 모델을 사용해 화장품 성분표를 촬영한 영상에서 인식한 문자 데이터를 추출한다. 이 문자 데이터를 통해 얻은 화장품 성분이 사용자 피부 유형에 적합한지 구축된 데이터베이스와의 비교를 통해 소비자에게 최종 전달된다. 200개의 화장품 성분표 영상을 사용해 제안하는 화장품 성분표 분석 모델의 성능을 평가한 결과 80.348%의 정확도를 보였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.2
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• pp.215-228
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• 2020

Under Article 19, Paragraph 1 of the Food Industry Promotion Act, Rural Development Administration renews the Korean foods composition table every five years. Before the publication of the tenth revision of the Korean foods composition table in 2021, this paper suggests methods for collecting representative samples of 182 highly consumed foods in Korea. Food markets are categorized by their distribution channels, which are supermarkets and local markets. Eight samples are collected from each category by applying the National Food and Nutrient Analysis Program (NFNAP)'s stratified multi-stage sampling. The NFNAP was implemented in 1997 as a collaborative food composition research effort between the National Institute of Health (NIH) and the US Department of Agriculture (USDA) to secure reliable estimates for the nutrient content of food and beverages consumed by the US population. Selected supermarkets for selecting representative food samples are Emart Kayang, Homeplus Siheung, Lottemart Dongducheon, Emart Suwon, Lottemart Dunsan, Lottemart Yeosu, Emart Ulsan, and Hanaroclub Ulsan. Selected local markets also are Doksandongusijang in Geumcheon-gu and Pungnapsijang in Songpa-gu, Seoul, Ilsansijang in Ilsanseo-gu, Goyang, Unamsijang in Buk-gu, Gwangju, Beopdongsijang in Daedeok-gu, Daejeon, Bongnaesijang in Yeongdo-gu and Jwadongjaeraesijang in Haeundae-gu, Busan, and Jungangsijang in Jinhae-gu, Changwon.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.416-423
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• 2006

본 논문은 개인별 프로그램 선호도와 채널 선호도를 기반으로 프로그램을 추천해주는 선호프로그램편성표를 구성하여 이를 효과적으로 보여주는 사용자인터페이스(UI) 모델을 제안한다. 현재 개인 맞춤화 전자프로그램가이드(PEPG)에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있으나 주로 추천 알고리즘 연구에 그 초점이 맞춰져 있는 실정이다. 동일한 추천 알고리즘에 의해 추출된 프로그램이라 할지라도 정렬 순서와 디스플레이 방법에 따라 편성표를 이용하는 사용자의 용이성이 달라질 수 있다. 이에 본 논문은 추천 알고리즘에 의해 추출된 프로그램들의 선호도에 현재시간 기준으로 가중치를 부과하여 그 프로그램들의 선호도를 합산한 값으로 정렬한 편성표를 구성하였다. 이러한 선호프로그램편성표는 시청자가 가장 선호하는 프로그램과 채널이 최우선으로 보여지게 되므로 쉽고 빠르게 원하는 프로그램을 찾아갈 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 사용자는 원하는 프로그램이 시작할 때까지 기다리거나 하는 시간의 낭비없이 시청이 가능하다. 본 논문을 통해 향후 등장하게 될 많은 개인 맞춤화된 서비스들을 개발하는데 도움이 될 수 있길 바란다.