• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.97-100
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• 2007

최근 무선 통신 서비스의 증가로 다양한 안테나 모델의 개발이 이루어지고 있으며 안테나 성능 시험을 정확하고 합리적으로 평가할 수 있는 측정 기술에 대한 정량적인 연구의 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 안테나의 근역장 측정 시스템에서 안테나 특성의 자동 측정 시스템을 구축하기 위한 안테나의 끝단을 정렬하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 안테나의 하면 영상을 카메라로 입력받아 객체를 추출하고 안테나 객체의 윤곽선을 추출한다. 추출된 윤곽선 정보를 이용하여 객체의 왜곡정도를 측정하며 이를 보정하기 위한 각도를 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 표준 혼 안테나를 이용하였으며 그 결과는 안테나 객체가 효율적으로 추출되고 왜곡 보정을 위한 각도도 측정됨을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.8-14
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• 2001

본 논문에서는 의료영상에서 특정 장기를 추출하여 질환 부위를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 의료영상이 추출되어진 장기 부위에서 질환을 인식하기 위하여 단일 신경회로망을 이용하면 신경회로망의 학습 능력과 일반화 능력이 한정적이므로 성능개선에 많은 문제가 있다. 따라서 추출된 장기로부터 질환부위를 인식하는 것은 신경회로망을 복합적인 방법, 즉 RBF (Radial Basis Function), BP (Back Propagation)로 구성하여 단일 신경회로망의 단점을 극복하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 입력 의료영상의 다양한 형태 변화에 적응력이 뛰어남을 실험결과로 알 수 있었다. 그리고, 전체 알고리즘의 수행시간이 장기추출 알고리즘을 포함하여 일반적으로 10초 이내에 수행됨을 실험 결과 알 수 있었다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 의료영상의 질환부위를 인식하여 판별 자동화를 통해 원격의료에 사용 되어 질 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.425-427
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• 2010

대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 크게 개체명 인식, 전문용어 인식, 관계추출 작업으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어 왔기 때문에, 이와 관련된 기계학습모델을 위한 테스트컬렉션 또한 독립적으로 구축되어 왔다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많아, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따르므로, 개체명과 전문용어를 동시에 추출 할 수 있는 기계학습 모델을 위한 테스트컬렉션이 필요하다. 본 연구에서는 생의학 분야 과학기술문헌에 대한 개체명, 전문용어를 통합한 PLOT(Person, Location, Organization, Terminology)과, PLOT 간의 관계추출을 위한 테스트컬렉션을 구축한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.597-604
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• 2009

번호판 인식 시스템의 인식 성능의 향상을 위해서는 문자 추출 및 문자인식을 하는 인식단계의 성능도 중요하지만 번호판 영역의 추출의 성능, 또한 중요하다. 본 논문에서는 기존 번호판 추출 과정의 오류를 분석하여, 유형별 분류를 하고, HoG (histogram of gradient) 특징 추출과 AdaBoost 기반 검증 절차를 적용하여 알고리즘 개선을 하였다. HoG 특징은 다양한 유형의 번호판 유형과 잡음에 강건한 특성을 갖게 되어, 이전에 검출하지 못하였던 번호판 영역을 검출하는데 효과적인 방법임을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.12-19
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• 2006

본 논문에서는 질의 응답 시스템의 성능 향상을 위한 질의문 심층 분석을 제안한다. 일반적인 질의응답 시스템들은 사용자의 자연언어 질의의 의미를 분석하지 않기 때문에 정확한 정답을 제공하는 것이 어렵다. 질의문 심층 분석은 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성을 이용하여 사용자의 질의를 의미적으로 분석하고, 의미자질들을 추출한다. 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성은 사용자 질의의 의미와 구문 구조를 반영하기 위해 의미자질과 형식형태소로 표현된다. 웹에서 추출한 세부 정답 유형이 '인물'인 100개의 질의에 대한 실험을 통해, 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대해 질의문 심층 분석을 수행함으로써 사용자의 질의 의도를 분석하고, 의미자질들을 추출할 수 있음을 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.281-282
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• 2012

문서에 존재하는 중요한 개체를 인식하고 그것들 간의 관계를 식별하는 시맨틱 트리플 추출은 문헌 분석의 기반이 되는 중요한 작업이다. 본 논문에서는 특허 문헌에서 이러한 시맨틱 트리플을 추출하는 방법에 대해서 설명한다. 특허 문헌의 효과적인 자동 분석을 위하여 문장 내의 다양한 구문적 변형을 인식하여 하나의 정규화된 의미 형태로 표현해주는 술어-논항 구조 기반의 패턴을 사용하였고, 패턴의 자동화된 확장을 위하여 부트스트랩핑 방법을 적용하였다. 이러한 방법은 소규모의 시드 데이터를 활용하여 특정의미 관계를 갖는 패턴을 자동으로 확장하고 최종적으로는 유의미한 트리플을 추출하는 방법으로 다량의 이진 관계 집합을 처리해야 할 때 아주 유용한 방법이다. 시스템 적용을 통하여 특허 문헌에 적합한 38개의 연관관계 집합을 생성하였고, 32,608개의 유의미한 트리플을 추출하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.117-124
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• 2013

본 논문에서는 고정된 카메라로부터 획득한 연속된 이미지 시퀀스를 이용하여 조명 변화에 강건한 운동 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 운동 객체 추출 시 가장 문제가 되는 것은 조명과 잡음에 의한 영향이다. 시간의 변화에 따른 조명의 변화로 어두운 영역에 의한 가려짐 현상이 발생할 경우 객체 영역을 판단하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 잡음에 강건한 방법인 가우시안 혼합 모델을 이용하여 운동객체를 추출 하였으며, 조명에 대한 영향을 최소화 하고자 대표 조명 영상을 정의하고 이를 통하여 입력 영상에 대한 조명 성분을 제거하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.265-268
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• 2008

유사 쉐이더 검색이란 그래픽 디자이너가 원하는 쉐이더와 유사한 쉐이더를 검색하는 것을 의미한다. 본 논문의 저자들은 유사 쉐이더 검색을 이용하여 쉐이더 생성 시 발생하는 시행착오와 시간을 크게 줄일 수 있는 쉐이더 스페이스 네비게이터를 제안한 바 있다. 유사 쉐이더 검색을 수행하기 위해서는 서로 다른 네트워크 구조를 가지는 쉐이더들로부터 동일한 특징들을 추출할 수 있는 방안이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층적 인지감 추출 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 복잡한 네트워크를 가지는 쉐이더들을 분석하여 검색에 필요한 고정된 소수의 특성들만을 추출한다. 추출된 특성들은 서로 다른 네트워크 구조에서도 동일한 수와 형태를 갖기 때문에 다른 구조의 쉐이더들 간에도 유사도를 쉽게 측정할 수 있다. 다양한 실험을 수행함으로써 제안하는 프레임 워크를 이용하여 유사 쉐이더를 효과적으로 검색할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.223-225
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• 2004

현재의 P2P 시스템은 특정한 분야에서는 성공을 거두고 있지만 지식과 정보 공유의 목적으로서는 활용되지 못하고 있다. 사용자가 웹에서 수집한 자료와 새로 생성한 지식 및 정보 콘텐츠들은 기존의 P2P시스템으로는 공유하기 힘든 몇 가지 이유가 있다. 그 이유 중 하나는 대부분의 P2P시스템은 사용자가 콘텐츠 각각에 대한 메타데이터를 작성하도록 하거나 키워드가 나타나도록 파일명을 수정하도록 요구하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 CONCEPT P2P는 P2P 환경에서 콘텐츠를 공유하는데 개념지도를 사용한다. 개념지도는 시간 소모적인 메타데이터 작성 작업에 대한 대안이 될 수 있기 때문이다 CONCEPT P2P는 로컬 파일 시스템에 수집하고 있는 관심 콘텐츠의 공유를 목적으로 한다. 사용자의 개념지도를 추출하여 개념지도로부터 콘텐츠 묶음을 검색하므로 무리한 수작업이 없이도 다양한 분야의 콘텐츠를 효과적으로 공유할 수 있도록 설계하였다. 또한 다른 사용자와 개념 네트워크를 형성하여 관심 개념에 의해서 클러스터링 되고 있는 복수개의 콘텐츠를 지속적으로 수집하고 배포하는 접근을 취하였다. 개념 지도를 기술하고 검색하는 부분에서는 RDF 기반의 시맨틱 웹 언어와 RDF 질의 언어인 QEL을 사용하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.359-371
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• 2012

최근 커피 시장의 규모는 급속도로 커지고 커피 산업도 빠르게 성장하고 있다. 그 결과 커피 교육 기관이 다양한 형태로 급증하고 있으나 대부분의 수업이 실습에 편중되어 있는 경우가 많아 이론 수업의 기틀을 마련하고 커피 교육을 학문으로 체계화 하는 노력이 필요하다. 이에 커피 교육에 관한 연구 조사 및 커피 교사 학습자의 요구 분석을 토대로 교육용 디지털 콘텐츠를 제작하였다. 기존의 교육용 콘텐츠와는 차별화하여 명확한 교수 학습 방법, 교수 전략을 개발한 후 시행하였다. 또한 전문적인 시각 언어를 바탕으로 커피 추출 시 일어나는 물리적 화학적 현상을 3D 애니메이션 프로그램으로 시뮬레이션 하였다. 즉, 본 연구의 교육용 콘텐츠 제작의 전반적인 과정은 현장 교사 학습자의 요구조사, 교육학 전공자의 교수전략, 콘텐츠 제작자의 상호연계에 의해 이뤄졌다. 본 콘텐츠를 커피 원리에 대한 이론 수업에 적용한 결과 학습자의 집중도, 흥미성 및 학습 동기 유발에 효과적이었다. 교사들은 과학적 현상에 대한 학습자의 이해에 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 평가하였다.