• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.234-237
• /
• 2000

멀티미디어 데이터를 다루는 기술이 급격하게 발전함에 따라 멀티미디어 데이터베이스를 운용함에 있어서 사용자의 효율적인 검색을 지원하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로로 압축된 뉴스 영상에서 내용기반 검색을 위한 효율적인 텍스트 프레임 추출방법을 제시한다. 제시하는 방법은 문자가 있는 프레임을 탐색하는 데 있어서 압축된 데이터에 최소한의 복호화만을 함으로써 탐색시간을 줄이고, 뉴스 영상에서의 문자의 특성을 고려하여 중복 추출을 줄이고 시간을 단축한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.304-306
• /
• 2016

본 논문에서는 기계학습 방법에 기반을 둔 119 긴급 신고 전화 전사 데이터에 대한 구급, 구조, 화재 상황 분류 알고리즘을 개발하였다. 신고전화에서 빈번하게 발생하는 비정형 발화 패턴을 효율적으로 정규화하고 자연어 문장 처리 기법에서 일반적으로 사용하는 방법을 적용하여 신고전화 텍스트 데이터를 기계학습에서 사용할 수 있는 특징 벡터로 재구성하였다. 2743개의 신고전화에 대해 선형 서포트 벡터 머신을 이용하여 상황 분류를 수행한 결과, 92% 의 정확도를 얻을 수 있었다.

• The Journal of Bigdata
• /
• v.2 no.2
• /
• pp.95-104
• /
• 2017

In 2014, Seoul Metropolitan Government launched a response service aimed at responding promptly to civil complaints. The complaints received are categorized based on their content and sent to the department in charge. If this part can be automated, the time and labor costs will be reduced. In this study, we collected 17,700 cases of complaints for 7 years from June 1, 2010 to May 31, 2017. We compared the XGBoost with RandomForest and confirmed the suitability of Korean text classification. As a result, the accuracy of XGBoost compared to RandomForest is generally high. The accuracy of RandomForest was unstable after upsampling and downsampling using the same sample, while XGBoost showed stable overall accuracy.

• Communications of Mathematical Education
• /
• v.32 no.4
• /
• pp.555-573
• /
• 2018

The purpose of this study is to identify the emotional language of math teachers in math class using text mining techniques. For this purpose, we collected the discourse data of the teachers in the class by using the excellent class video. The analysis of the extracted unstructured data proceeded to three stages: data collection, data preprocessing, and text mining analysis. According to text mining analysis, there was few emotional language in teacher's response in mathematics class. This result can infer the characteristics of mathematics class in the aspect of affective domain.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.21 no.4
• /
• pp.9-13
• /
• 2021

With the development of communication technology, various forms of digital crime are increasing, and the need for digital forensics is increasing. Moreover, if a textual document containing sensitive data is deliberately deleted or modified by a particular person, it could be important data to prove its connection to a particular person and crime through a system that checks for data modification detection. This paper proposes a data modification detection system that can analyze the hash data, file size, file creation date, file modification date, file access date, etc. of SHA-256, one of the encryption techniques, focusing on text files, to compare whether the target text file is modified or not.

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

• Journal of Information Management
• /
• v.25 no.1
• /
• pp.24-46
• /
• 1994

In this paper I will discuss definitions of hypermedia, multimedia and hypertext. Hypertext is the grouping of relevant information in the form of nodes. These nodes are then connected together through links. In the case of hypertext the nodes contain text or graphics. Multimedia is the combining of different media types for example sound, animation, text, graphics and video for the presentation of information by making use of computers. Hypermedia can be viewed as an extension of hypertext and multimedia. It is based on the concept of hypertext that uses nodes and links in the structuring of information in the system. In this case the nodes consist of an the different data types that are mentioned in the multimedia definition above. The 'node-and-link' concept is used in organisation of the information in hypermedia systems. The 'book' metaphor is an example of the way these systems are implemented. This concept is explained and a few advantages and disadvantages of making use of hypermedia systems are discussed. A new approach for the development of hypermedia systems, namely the knowledge-based approach is now looked into. Joel Peing-Ling Loo proposed this approach because he thought that it is the most effective way for handling this kind of technology. A semantic-based hypermedia model is developed in this approach to formulate solutions for the restrictions in presenting information authoring, maintenance and retrieval. The knowledge-based presentation of information includes the use of conventional data structures. These data structures make use of frames(objects), slots and the inheritance theory that is also used in expert systems. Relations develop between the different objects as these objects are included in the database. Relations can also exist between frames by means of attributes that belong to the frames.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.7 no.4
• /
• pp.745-750
• /
• 2021

In Big data visualization analysis of unstructured text data, raw data is mostly large-capacity, and analysis techniques cannot be applied without cleansing it unstructured. Therefore, from the collected raw data, unnecessary data is removed through the first heuristic cleansing process and Stopwords are removed through the second machine cleansing process. Then, the frequency of the vocabulary is calculated, visualized using the word cloud technique, and key issues are extracted and informationalized, and the results are analyzed. In this study, we propose a new Stopword cleansing technique using an external Stopword set (DB) in Python word cloud, and derive the problems and effectiveness of this technique through practical case analysis. And, through this verification result, the utility of the practical application of word cloud analysis applying the proposed cleansing technique is presented.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.106-111
• /
• 2018

감성분석(Sentiment Analysis)은 텍스트에 나타난 감성을 분석하는 기술로 자연어 처리 분야 중 하나이다. 한국어 텍스트를 감성분석하기 위해 다양한 기계학습 기법이 많이 연구되어 왔으며 최근 딥러닝의 발달로 딥러닝 기법을 이용한 감성분석도 활발해지고 있다. 딥러닝을 이용해 감성분석을 수행할 경우 좋은 성능을 얻기 위해서는 충분한 양의 학습데이터가 필요하다. 하지만 감성분석에 적합한 학습데이터를 얻는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기존에 구축되어 있는 감성사전을 활용한 대용량 학습데이터 구축 방안을 제안한다.