• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.328-330
• /
• 2002

본 논문에서는 패턴이나 음성데이터와 같이 순차적 데이터론 인식하는데 널리 사용되어온 모델로서, 일련의 순차적인 성질을 내포하고있는 데이터를 다루는 문제에 적합하다고 할 수 있는 HMM을 이용하여 정보추출 문제를 다룬다. 기본적으로는 통상적인 HMM 사용법을 따르나 모델의 구조를 정함에 있어서 HMM을 사용할 때는 주로 목적에 맞는 HMM의 구조를 수동으로 구성하고 모델 내부의 확률 파라미터 값을 학습시켰던 데 반해, 본 논문에서는 데이터의 전처리 정보를 이용하여 초기에 추상적으로 설정한 모델이 학습을 통해서 점차 구체화되어 가는 자기 구성 은닉마르코프 모델(5-HMM)을 제시하여 사용한다. 제시된 방법은 CFP(Call for Paper)등의 텍스트 데이터에 더만 실험에서 기존 방식을 사용한 HMM보다 향상된 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10c
• /
• pp.544-546
• /
• 2003

인터넷의 급속한 발전으로 인해 네트워크를 통한 텍스트, 이미지. 사운드, 비디오 등과 같은 디지털 컨텐츠의 유통이 점차 대용량으로 변화하고 있다. 이러한 컨텐츠의 유통을 위해 쓰이는 URI는 텍스트의 한 페이지, 사운드 또는 비디오 클립, 정지 화상과 동영상은 물론 프로그램과 같은 컨텐츠를 인식하는데 쓰이고 URL을 이용하여 정보자원의 물리적 위치를 표시하는 문자열을 통해 정보자원에 접근하고 검색하게 된다. 하지만 휴대용 단말기를 이용하는 경우 단점이라 할 수 있는 입력기능의 제한으로 인해 정보이용이 쉽지 않기 때문에 정보 접근을 위한 새로운 URI 체계와 서비스 환경이 필요하다. 새로운 URI 체계에 하나의 대안으로 바코드나 특정 이미지와 같은 화상을 이용할 수 있는 방법이 있으며 이를 화상 URI로 체계화시키는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 관련 기술들을 연구하고 화상 URI 시스템에서 사용되어질 URI 체계를 현재 세계 표준으로 유력한 DOI를 따르는 네임스페이스 구성에 관하여 연구하고 서비스 제공을 위해 구축되어져야할 환경에 관해 기술한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2015.10a
• /
• pp.228-230
• /
• 2015

방송 대본은 방송 콘텐츠에 대해 얻을 수 있는 가장 주요한 텍스트 데이터 중에 하나이다. 본 논문에서는 토픽 모델을 통해 방송 대본 분석을 수행하고 그 결과를 제시한다. 방송 대본을 토픽 모델로 학습하기 위해 대본의 장면 단위로 문서를 구성하여 학습하여 대본의 장면을 분석하고 등장인물 단위로 문서를 구성하여 등장인물을 분석하여 그 특징을 살펴본다. 토픽 모델을 사용하여 방송 대본을 분석하는 과정에서 방송 대본이 가지는 특징을 분석하고 그로부터 향후 연구방향에 대해 논의한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.335-339
• /
• 2021

기계독해(MRC)는 인공지능 알고리즘이 문서를 이해하고 질문에 대한 정답을 찾는 기술이다. MRC는 사전 학습 모델을 사용하여 높은 성능을 내고 있고, 일반 텍스트문서 뿐만 아니라 문서 내의 테이블(표)에서도 정답을 찾고자 하는 연구에 활발히 적용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 사전학습 모델을 테이블 데이터에 활용하여 질의응답을 할 수 있는 방법을 제안한다. 더불어 테이블 데이터를 효율적으로 학습하기 위한 데이터 구성 방법을 소개한다. 사전학습 모델은 BERT[1]를 사용하여 테이블 정보를 인코딩하고 Masked Entity Recovery(MER) 방식을 사용한다. 테이블 질의응답 모델 학습을 위해 한국어 위키 문서에서 표와 연관 텍스트를 추출하여 사전학습을 진행하였고, 미세 조정은 샘플링한 테이블에 대한 질문-답변 데이터 약 7만건을 구성하여 진행하였다. 결과로 KorQuAD2.0 데이터셋의 테이블 관련 질문 데이터에서 EM 69.07, F1 78.34로 기존 연구보다 우수한 성능을 보였다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
• /
• v.47 no.4
• /
• pp.1-18
• /
• 2016

The purpose of this study is to explore application of topic modeling for topic analysis of book report. Topic modeling can be understood as one method of topic analysis. This analysis was conducted with texts in 23 book reports using LDA function of the "topicmodels" package provided by R. According to the result of topic modeling, 16 topics were extracted. The topic network was constructed by the relation between the topics and keywords, and the book report network was constructed by the relation between book report cases and topics. Next, Centrality analysis was conducted targeting the topic network and book report network. The result of this study is following these. First, 16 topics are shown as network which has one component. In other words, 16 topics are interrelated. Second, book report was divided into 2 groups, book reports with high centrality and book reports with low centrality. The former group has similarities with others, the latter group has differences with others in aspect of the topics of book reports. The result of topic modeling is useful to identify book reports' topics combining with network analysis.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.13 no.4
• /
• pp.115-126
• /
• 2008

VNC(Virtual Network Computing) is a desktop sharing system based on the RFB(Remote Framebuffer) protocol which allows you to control a remote computer running a VNC server through a VNC client(or viewer) on a local computer. To exchange information between the two computers, VNC provides the functionality of sharing the clipboard contents. Unfortunately, the current VNC softwares support only the clipboard text contents, not providing methods for sharing the clipboard multimedia contents such as images. In this paper, we extend the RFB protocol to share the clipboard contents composed of text and images. Also, to support the developed protocol. we extend both the UltraVNC server and the JavaViewer VNC client which are free open-source softwares. Through the developed VNC softwares, users can exchange the clipboard contents including texts and images between the remote computer and the local computer.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2006.05a
• /
• pp.501-504
• /
• 2006

본 논문에서는 텍스트로 구성된 문서에 대한 음성 변환 시스템의 각 분야에 대해 기술하고, 음성합성 기술인 TTS기반의 음성지원 일정관리 시스템 설계 및 구현 부분에 대하여 설계한다. 이를 위해서 음성합성 기술의 개념 및 원리와 구조 등을 이해하고, 시스템 설계 및 구현을 하고자 한다. 시스템 설계 구현부에는 Speech SDK 5.1(음성합성엔진)을 사용하여 음성합성 기술부분을 처리하고, 이를 바탕으로 C# 언어를 사용하여 구현한다. 기존 텍스트기반의 일정관리 시스템 설계 부분에다가 음성합성 기능을 추가하여 텍스트의 지루함을 탈피하고, 음성 기술을 접목시켰다. 본 논문에 사용되는 엔진은 영문위주의 음성합성이므로 시스템 설계 부분에 있어 음성처리 부분을 영문으로 하여 결과물을 산출하였다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.32 no.8
• /
• pp.742-751
• /
• 2005

This paper proposes a novel text image watermarking algorithm based on word classification. The words are classified into K classes using simple features. Several adjacent words are grouped into a segment. and the segments are also classified using the word class information. The same amount of information is inserted into each of the segment classes. The signal is encoded by modifying some inter-word spaces statistics of segment classes. Subjective comparisons with conventional word-shift algorithms are presented under several criteria.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.487-489
• /
• 2002

기존의 키워드 기반 이미지 검색에서는 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 인간이 주석 형태로 달아주었다. 그러나 이런 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석을 달아놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개념 기반 이미지 검색 시스템을 위한 WordNet의 적용 방안에 대해 연구했다. WordNet은 단언형이 아닌 단어의 의미 즉 synset이 구성 요소라는 특징을 이용해 각각의 이미지에 텍스트 정보 대신 적합한 개념의 Synset번호를 저장한다. 그리고 검색시 개념간의 유사성 측정을 이용해 검색어와 개념적으로 유사한 모든 이미지를 검색하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.07a
• /
• pp.526-529
• /
• 2018

본 연구에서는 텍스트 네트워크분석을 활용하여 국방분야 연구의 핵심 주제어와 연구주제를 분석하고 이를 통해 전체 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 국방대학교 학위과정 논문을 대상으로 국방분야 연구현황을 진단하고 지식구조를 구성하였다. 8년간 누적된 논문 710건의 초록을 분석하여 총 6,883개의 단어를 추출한 후, 단어의 논문 등장 빈도수와 단어간 링크수를 파레토 법칙에 따라 상위 20%의 기준으로 총 270개의 단어로 추출하였고, 컴포넌트 분석을 통해 최종 170개의 핵심 주제어를 도출하였다. 이 핵심 주제어를 통해 중심성 분석과 응집구조를 분석하여, 국방분야에 대한 총 6개의 지식구조 그룹을 도출하였다.