• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.36 no.6
• /
• pp.525-534
• /
• 2018

Camera calibration is the process of determining the parameters such as the focal length of a camera, the position of a principal point, and lens distortions. For this purpose, images of checkerboard have been mainly used. When targets were automatically recognized in checkerboard image, the existing studies had limitations in that the user should have a good understanding of the input parameters for recognizing the target or that all checkerboard should appear in the image. In this study, a methodology for automatic target recognition was proposed. In this method, even if only a part of the checkerboard image was captured using rectangles including eight blobs, four each at the central portion and the outer portion of the checkerboard, the index of the target can be automatically assigned. In addition, there is no need for input parameters. In this study, three conditions were used to automatically extract the center point of the checkerboard target: the distortion of black and white pattern, the frequency of edge change, and the ratio of black and white pixels. Also, the direction and numbering of the checkerboard targets were made with blobs. Through experiments on two types of checkerboards, it was possible to automatically recognize checkerboard targets within a minute for 36 images.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
• /
• v.5 no.2 s.10
• /
• pp.83-89
• /
• 2003

In this study, a new coded targets that being suitable for a Mobile Mapping System and method of automated target recognition and coordinates determination of center point was developed, the purpose of a Mobile Mapping System is acquisition and logging data around the road for the camera calibration and the Exterior orientation of system, target installed previously and CCD cameras captured the image, target center point was observed by hands, but using coded target, target recognition and center point observation process will be automated effectively, in addition we keeped up the consistency of photo coordinates observation.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.284-288
• /
• 2022

최근 다양한 언어모델의 구축 및 발전으로 개체명 인식 시스템의 성능은 최고 수준에 도달했다. 하지만 이와 관련된 대부분의 연구는 데이터가 충분한 언어에 대해서만 다루기 때문에, 양질의 지도학습 데이터의 존재를 가정한다. 대부분의 언어에서는 개체 유형에 대한 언어의 잠재적 특성을 충분히 학습할 수 있는 지도학습 데이터가 부족하기 때문에, 종종 자원 부족의 어려움에 직면한다. 본 논문에서는 Masked language modeling 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론에 대한 분석을 수행한다. 이를 위해 전이를 수행하는 소스 언어는 고자원 언어로 가정하며, 전이를 받는 타겟 언어는 저자원 언어로 가정한다. 본 논문에서는 언어모델의 토큰 사전에 언어 독립적인 가상의 자질인 개체 유형에 대한 프롬프트 토큰을 추가하고 이를 소스 언어로 학습한 뒤, 타겟 언어로 전이하는 상황에서 제안하는 방법론에 대한 평가를 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방법론은 일반적인 미세조정 방법론보다 높은 성능을 보였으며, 한국어에서 가장 큰 영향을 받은 타겟 언어는 네덜란드어, 한국어로 전이할 때 가장 큰 영향을 준 소스 언어는 중국어인 결과를 보였다.

• Prospectives of Industrial Chemistry
• /
• v.23 no.3
• /
• pp.42-55
• /
• 2020

다양한 분석물을 탐지하기 위해 타겟 특이적이며 높은 안정성과 효율을 지닌 화학센서 개발은 화학자들의 숙원이다. 그들의 노력으로 지난 수십 년간 많은 센서들이 개발되었으며 화학, 생물학, 약물학, 생리학, 환경 화학 등 여러 분야에서 응용이 되고 있다. 본고에서는 화학센서 개발의 디자인 원리와 발광 메커니즘(ICT, FRET, PeT, AIE)에 대해 알아보고 최근 개발된 유기·무기분자 기반 탐침과 나노물질 및 고분자를 이용한 센서 동향에 대해 다루고자 한다. 나아가 여전히 존재하는 개발 과제는 어떠한 것들이 있는지 짚어보고, 앞으로 화학센서 개발이 나아갈 방향에 대해 예상해보고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.35-40
• /
• 2022

본 논문에서는 시퀀스 레이블링 문제(sequence labeling problem)인 개체명 인식에 사용할 새로운 태깅 포맷인 Delimiter tag (D-tag)를 소개한다. 시퀀스 레이블링 문제에서 사용하는 BIO-tag 포맷은 개체명 레이블을 B (beginning)와 I (inside) 의미의 레이블로 확장하여 타겟 클래스의 수가 2배 증가한다. 또한 BIO-tag 포맷을 사용할 경우, 모델이 B와 I 를 잘못 분류하는 문제가 발생하며, 레이블 수가 많은 세부 분류 개체명의 경우에는 label confusion을 야기한다. 본 논문에서 제안한 D-tag 포맷은 타겟 클래스의 수를 증가시키지 않기 때문에 앞서 언급한 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, D-tag를 사용하여 학습한 모델이 BIO-tag를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보여, 유망함을 확인하였다.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.88-98
• /
• 2014

최근 스마트 TV 보급과 더불어 멀티미디어 소비 환경에서 개인 맞춤형 미디어 서비스가 각광을 받고 있다. 이러한 개인 맞춤형 미디어 서비스는 맞춤형 홈 스크린, 타겟 광고 등을 포함하는데, 이러한 서비스를 위해 스마트 TV 환경에서의 얼굴인식 기술은 중요한 이슈로 부각되고 있다. 얼굴인식 기술은 물체인식 분야에서 폭넓게 연구되어 상당히 성숙한 기술이라고 알려져 있음에도 불구하고 심한 환경(저해상도, 조명변화, 포즈변화 등)을 포함하는 제약되지 않은 환경에 적용되었을 때 얼굴인식 시스템의 성능이 크게 저하된다 라고 알려져 있다. 이러한 제약되지 않은 환경을 와일드 환경이라고 정의하고 이 환경에서 얼굴인식 기술이 부딪칠 수 있는 도전요소에 대해 분석하고 이것을 극복하기 위한 최근 얼굴인식 기술 동향에 살펴보도록 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.14B no.5
• /
• pp.383-390
• /
• 2007

Interactions between proteins and genes are often considered essential in the description of biomolecular phenomena and networks of interactions are considered as an entre for a Systems Biology approach. Recently, many works try to extract information by analyzing biomolecular text using natural language processing technology. Previous researches insist that linguistic information is useful to improve the performance in detecting gene interactions. However, previous systems do not show reasonable performance because of low recall. To improve recall without sacrificing precision, this paper proposes a new method for detection of gene interactions based on syntactic relations. Without biomolecular knowledge, our method shows reasonable performance using only small size of training data. Using the format of LLL05(ICML05 Workshop on Learning Language in Logic) data we detect the agent gene and its target gene that interact with each other. In the 1st phase, we detect encapsulation types for each agent and target candidate. In the 2nd phase, we construct verb lists that indicate the interaction information between two genes. In the last phase, to detect which of two genes is an agent or a target, we learn direction information. In the experimental results using LLL05 data, our proposed method showed F-measure of 88% for training data, and 70.4% for test data. This performance significantly outperformed previous methods. We also describe the contribution rate of each phase to the performance, and demonstrate that the first phase contributes to the improvement of recall and the second and last phases contribute to the improvement of precision.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2015.10a
• /
• pp.246-249
• /
• 2015

기계학습 방법에 기반한 자연어 분석은 학습 데이터가 필요하다. 학습 데이터가 구축된 소스 도메인이 아닌 다른 도메인에 적용할 경우 한국어 의미역 인식 기술은 10% 정도 성능 하락이 발생한다. 본 논문은 기존 도메인 적응 기술을 이용하여 도메인이 다르고, 문장의 형태도 다를 경우에 도메인 적응 알고리즘을 적용하여, 질의응답 시스템에서 필요한 질문 문장 의미역 인식을 위해, 소규모의 질문 문장에 대한 학습 데이터 구축만으로도 한국어 질문 문장에 대해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 한국어 의미역 인식 기술에 prior 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 실험결과 소스 도메인 데이터만 사용한 실험보다 9.42, 소스와 타겟 도메인 데이터를 단순 합하여 학습한 경우보다 2.64의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.194-195
• /
• 2012

대향 타겟 스퍼터링법 (Facing Targets Sputtering)을 이용하여 저온 공정에서 ZnO 박막을 증착하였다. 이 실험에서 두 개의 타겟의 거리를 70nm로 고정하고 박막의 증착두께를 150nm로 정하였다. 인가전압을 변수로 하였을 경우 ZnO 박막의 방향성과 결정성을 XRD로 측정하고 분석하였고 OES로 플라즈마 진단을 하였다. 그 결과 인가전압의 증가에 따라 결정성은 증가하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.343-345
• /
• 2012

대향 타겟 스퍼터링법 (Facing Targets Sputtering)을 이용하여 저온 공정에서 ZnO 박막을 증착하였다. 이 실험에서 두 개의 타겟의 거리를 110nm로 고정하고 박막의 증착두께를 150nm로 정하였다. 산소 가스의 유량, 인가 전력을 변수로 하였을 경우 ZnO 박막의 방향성과 결정성을 XRD로 측정하고 분석하였다. 그 결과 인가전압과 산소 유량의 증가에 따라 결정성은 좋아진다.