• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.441-446
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• 1999

본 연구는 접속사를 통한 텍스트 통합 과정이 논리적 추론 종류에 따라 다른 정보처리 과정 혹은 다른 종류의 단원적 구조(modular structure in language processing)에 의해 처리되는지를 조사하기 위해 실시되었다. 또한, 접속사를 통한 추론 과정이 실어증의 증상 종류에 따라 다른 종류의 언어정보처리 손상이 있는지를 평가하기 위해 실시되었다. 실험에 참가한 환자는 이해성 실어증환자(Wernicke aphasic), 전반성 실어증 환자(Global aphasic), 표현성 실어증 환자(Broca aphasic) 등이었다. en 종류의 과제를 이용하였다. 한 과제는 앞 뒤 문장을 논리적 관계성을 표현하는 접속사를 채워 넣는 과제였고 다른 과제는 접속사가 포함된 텍스트가 옳은지를 판단하는 정오 판단 과제였다. 실험재료 문장에 사용된 접속사는 추가적인 정보를 제공하는 '그리고'와 대등 관계를 나타내는 '그러나' 및 인과 관계를 표현하는 '그래서' 였다. 이 세 종류의 접속사는 각기 다른 논리적 관계성을 나타낸다. 실험 결과는 실어증 환자가 전반적으로 채워 넣기 과제에서 보다는 정오 판단 과제에서 더 많은 실수를 보였으며, 표현성 실어증 환자보다는 이해성 실어증 환자가 더 많은 오류를 보였다. 또한, 세 종류의 접속사 중에 '그리고'가 표함된 텍스트에서 더 많은 실수를 보였다. 이 연구에서 나타난 흥미 있는 결과는 표현성 실어증 환자는 '그러나' 접속사가 포함된 텍스트에서의 수행이 '그래서'가 포함된 경우에서보다 좋은 반면에 전반성 실어증 환자는 '그래서'를 포함하는 텍스트에서의 수행이 '그러나'를 포함하는 텍스트에서의 수행이 더 우수해서 이중해리(double dissociation)가 나타난다는 사실이다. 이 결과는 선후 문장이 어떤 종류의 논리적 관계성을 지니는가에 따라 다른 종류의 정보처리가 진행된다는 것을 암시하는 결과이다.>$\textrm{cm}^2$.。C로 비교적 양호한 초전박막의 전기적 특성을 나타내었다.(Mg+Fe)비를 갖고 전자에 비해 Al이 풍부한 환경에서 생성되었으며, 따라서 활석과 연관되지 않은 녹니석은 생성시 광체와 인접한 화강아질 편마암에 의해 주로영향을 받았을 것으로 생각된다. 녹니석의 이러한 2가지 화학조성상의 경향은 녹니석과 공존하는 운모류나 각섬석류들의 화학분석결과와도 잘 일치한다. 이러한 결과는 이 지역의 활석 광상이 초염기성암 기원의 사문암이 열수변질작용을 받아 생성되었음을 명확하게 지시하며, 따라서 활석 광석내에 존재하는 녹니석은 활석의 근원 광물로서 녹니석편암 및 녹니석 편마암 매의 녹니석이 활석화되고 남은 잔존광물이 아니라, 주변암에 의해 성분상의 영향을 받은 열수와 사문암과의 변질교대작용에 의한 활석화과정 중에 주로 생성된 것으로 추정된다. 이러한 결과는 연구지역의 활석광상이 초염기성암의 사문암화 작용과 활석화 작용의 두 가지 변질작용에 의해 형성되어졌음을 알려준다.농도 증가 없이 폐 조직에 약 50배 정도의 고농도 cisplatin을 투여할 수 있었으며, 또한 분리 폐 관류 시 cisplatin에 의한 직접적 폐 독성은 발견되지 않았다이 낮았으나 통계학적 의의는 없었다[10.0%(4/40) : 8.2%(20/244), p>0.05]. 결론: 비디오흉강경술에서 재발을 낮추기 위해 수술시 폐야 전체를 관찰하여 존재하는 폐기포를 놓치지 않는 것이 중요하며, 폐기포를 확인하지 못한 경우와 이차성 자연기흉에 대해서는 흉막유착술에 더 세심한 주의가 필요하다는 것을 확인하였다. 비디오흉강경수술은 통증이 적고, 입원기간이 짧고, 사회로의 복귀가 빠르며, 고위험군에 적용할 수 있고, 무엇보다도 미용상의 이점이 크다는 면에서 자연기흉에 대해 유용한 치료방법임에는 틀림이 없으나 개흉술에 비해 재발율이 높고 비용이 비싸다는 문제가 제기되고 있는 만큼

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.5
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• pp.485-490
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• 2003

In this paper, we propose the possibility of introducing chaotic sequences into digital watermarking systems as potential substitutes to commonly used pseudo noise sequences. Chaotic sequences have several good properties including the availability of a great number of them, the ease of their generation, as well as their sensitive dependence on their initial conditions. And the quantization does not destroy the good property. So this paper proposes a method that transforms Hangul text to chaotic sequence. And we presents how the Hangul text is expressed by an implied data and the implied data is regenerated into the original text. In this paper, we use this implied Hangul text for watermarking.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.8
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• pp.41-47
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• 2022

In this paper, we propose how to implement text summaries for colloquial data that are not clearly organized. For this study, SAMSum data, which is colloquial data, was used, and the BERTSumExtAbs model proposed in the previous study of the automatic summary model was applied. More than 70% of the SAMSum dataset consists of conversations between two people, and the remaining 30% consists of conversations between three or more people. As a result, by applying the automatic text summarization model to colloquial data, a result of 42.43 or higher was derived in the ROUGE Score R-1. In addition, a high score of 45.81 was derived by fine-tuning the BERTSum model, which was previously proposed as a text summarization model. Through this study, the performance of colloquial generation summary has been proven, and it is hoped that the computer will understand human natural language as it is and be used as basic data to solve various tasks.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.672-674
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• 2023

본 논문은 뉴로-심볼릭 구조를 바탕으로 일반 텍스트로부터 온톨로지 생성이 가능한 심층 신경망 기반 온톨로지 추출기를 제안한다. 온톨로지 추출 단계를 (i) 온톨로지 학습 및 (ii) 온톨로지 생성의 2 단계로 상정, (i) 일반 텍스트로부터 문장 구조 및 논리적 관계를 학습하는 트랜스포머 기반 심층 생성 신경망 출력을 이용하여 (ii) 계층적으로 결합한 심볼릭 추론기로 온톨로지를 생성하는 뉴로-심볼릭 구조 온톨로지 추출기를 구현하였다. 1800 개 훈련 집합으로 학습 후 200 개 테스트 집합으로 평가한 결과, 정확도 91.9%, Precision 100%, Recall 99.1%로 비교 모델 OpenIE 의 성능에 비해서 각각 83.8%, 1.8%, 3.5% 개선된 것을 확인하였다. 정성적 품질에 있어서, 복잡한 문장 (예: 관계대명사, 접속사, 중첩 구조)에서도 비교 모델에 비해 더 정밀한 온톨로지 생성 결과를 보였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.3
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• pp.847-852
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• 2010

Text in natural images has a various and important feature of image. Therefore, to detect text and extraction of text, recognizing it is a studied as an important research area. Lately, many applications of various fields is being developed based on mobile phone camera technology. Detecting edge component form gray-scale image and detect an boundary of text regions by local standard deviation and get an connected components using Euclidean distance of RGB color space. Labeling the detected edges and connected component and get bounding boxes each regions. Candidate of text achieved with heuristic rule of text. Detected candidate text regions was merged for generation for one candidate text region, then text region detected with verifying candidate text region using ectilarity characterization of adjacency and ectilarity between candidate text regions. Experctental results, We improved text region detection rate using completentary of edge and color connected component.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.151-156
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• 1999

텍스트로부터 명사를 추출하기 위해서 다양한 기법이 이용될 수 있는데, 본 논문에서는 학습 데이터를 이용하여 생성한 규칙과 사전을 이용하는 단순한 모델을 통해 명사를 효과적으로 추출할 수 있는 기법에 대하여 기술한다. 사용한 모델은 기본적으로 명사, 어미, 술어 사전을 사용하고 있으며 명사 추정은 학습 데이터를 통해 생성한 규칙을 통해 이루어진다. 제안한 방법은 복잡한 언어학적 분석 없이 명사 추정이 가능하며, 복합명사 사전을 이용하지 않고 복합 명사를 추정할 수 있는 장점을 지니고 있다. 또한, 명사추정의 주 요소인 규칙이나 사전 등록어의 추가, 갱신 등이 용이하며, 필요한 경우에는 특정 분야의 텍스트 분석을 위한 새로운 사전의 추가가 가능하다. 제안한 방법을 이용해 "제1회 형태소 분석기 및 품사 태거 평가대회(MATEC '99')"의 명사 추출기 분야에 참가하였으며, 본 논문에서는 성능평가 결과를 제시하고 평가결과에 대한 분석을 기술하고 있다. 또한, 현재의 평가기준 중에서 적합하지 않은 부분을 규정하고 이를 기준으로 삼아 자체적으로 재평가한 평가결과를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.517-519
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• 2004

MPEG-4는 이미지, 비디오. 오디오와 다양한 기하객체 및 텍스트객체 등 설러 가지 멀티미디어 데이터를 각 객체 단위로 합성하여 멀티미디어 컨텐츠를 구성함으로써 멀티미디어 데이터에 대한 재사용성과 효율성을 높이며, 사용자와의 상호작용이 가능한 시청각 장면을 생성하고 전송을 가능하게 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 개발하게 전개되고 있는 이때, PC에서뿐만 아니라 언제 어디서나 가능한 모바일 환경에서 다양한 사용자 인터랙션에 중점을 두고 카드메일, 간단 게임 저작 등을 가능하게 함으로써 poA환경에서 전문적인 저작도구를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문은 poA환경에서 기하객체와 텍스트, 이미지 등의 객체들을 이용하여 MPEG-4 컨텐츠 저작을 위한 씬 트리를 생성하고 이에 대한 인코딩을 통하여 BIFS 파일 포맷을 형성하고 멀티플렉서를 통하여 MPEG-4 파일을 생성함으로써 PDA환경에서 직접적이고도 시각적인 저작이 가능한 MPEG-4 건텐츠 저작시스템을 제안하고 그 개발 결과를 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.501-504
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• 2021

최근 언어 모델은 분류, 기계 독해, 생성 등의 태스크에서 성공적인 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 인코더-디코더 구조의 언어 모델인 BART, T5 그리고 PALM을 위키피디아 한국어 데이터 집합으로 사전 학습한 후 기계 독해와 문서 생성 요약 태스크에 대하여 미세 조정을 하고 성능 비교를 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.731-732
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• 2023

언리얼 엔진 기반의 메타버스나 실시간 게임 환경에서 캐릭터의 맞춤형 동작이 필요한 경우가 있다. 본 논문은 모션 디퓨전 모델을 활용하여 특정 동작을 자동 생성하는 기능을 제공하는 언리얼 엔진 플러그인을 제시한다. 특히 사용자가 텍스트로 신체 동작이나 감정 표현을 기술해 입력값으로 제공하면 서버에서 모션 디퓨전 모델로 애니메이션을 실시간으로 생성한 후, 언리얼엔진 클라이언트에서 후처리하여 사용자의 캐릭터에 실시간으로 적용하는 방식으로 구현했다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.10
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• pp.1386-1399
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• 2004

This paper presents correlation-based automatic image captioning. Given a training set of annotated images, we want to discover correlations between visual features and textual features, so that we can automatically generate descriptive textual features for a new unseen image. We develop models with multiple design alternatives such as 1) adaptively clustering visual features, 2) weighting visual features and textual features, and 3) reducing dimensionality for noise sup-Pression. We experiment thoroughly on 10 data sets of various content styles from the Corel image database, about 680MB. The major contributions of this work are: (a) we show that careful weighting visual and textual features, as well as clustering visual features adaptively leads to consistent performance improvements, and (b) our proposed methods achieve a relative improvement of up to 45% on annotation accuracy over the state-of-the-art, EM approach.