• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.178-180
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• 2002

최근 종이 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 구축되고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 중요하며 이를 위해 교정 부호의 특성과 텍스트 영역의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.2
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• pp.427-436
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• 2021

The purpose of this study is to implement a machine learning language model that learns literary texts. Literary texts have an important characteristic that pairs of question-and-answer are not frequently clearly distinguished. Also, literary texts consist of pronouns, figurative expressions, soliloquies, etc. They hinder the necessity of machine learning using literary texts by making it difficult to learn algorithms. Algorithms that learn literary texts can show more human-friendly interactions than algorithms that learn general sentences. For this goal, this paper proposes three text correction tasks that must be preceded in researches using literary texts for machine learning language model: pronoun processing, dialogue pair expansion, and data amplification. Learning data for artificial intelligence should have clear meanings to facilitate machine learning and to ensure high effectiveness. The introduction of special genres of texts such as literature into natural language processing research is expected not only to expand the learning area of machine learning, but to show a new language learning method.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.3
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• pp.531-541
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• 2018

This study researched text mining and text network analysis to analyze the images of Nonghyup Insurance for consumers. With the recent development of social media, many texts are being produced and reproduced, and texts of social media provide important information to companies. Text mining and text network analysis are used in many studies to identify image of company and product. As a result of the text analysis, the positive image of the Nonghyup Insurance is safety and stability. Negative images of the Nonghyup Insurance is concern and anxiety. As a result of the textual network analysis, Centered mage of Nonghyup Insurance is safety and concern. This paper allows researchers to extract several lessons learned that are important for the text mining and text network analysis.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.22 no.4 s.58
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• pp.173-195
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• 2005

The purpose of this study is to clarify whether readability formulas based on linguistic factors are suitable for secondary and older primary age texts. A comparison among fomulas for primary age texts, some for both primary and secondary age, and some for secondary age revealed that exclusive ones for narrow age range were more effective. A model estimating readability scores from the average number of sentences in paragraphs or a model with two factors, the average number of sentences and paragraphs in texts was found to be good one for secondary age. While a model based on total number of unique syllables or a model from total number of unique syllables and new syllable occurrence ratio was good for primary age.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.10
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• pp.103-112
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• 2013

This study is the subsequent full-scale research to explore an undisputed top Korean TV drama writer, Su-Hyeon Kim, more profoundly, who has been out of scholarly pursuits. As it begins with discussing her mixed tendency by genre, we discuss about a useful reading method of the writer's relatively conservative genre, a home-drama. For the purpose of the study, it sets up the intertextuality theory. This study assents to that criticism of diminishing in its original meaning of M. Bakhtin's dialogism, which led J. Kristeva to name and fix the term. Therefore this paper mainly applies the Bakhtin's intertextuality theory to analyze common elements of the writer's and . Also it applies the G. Gennette's intertextuality of 'imprints' and 'transformation' between hypotext and hypertext to figure out their correlation. The analysis shows that the writer's home-drama realizes its mutual relationship and intersubjectivity of the Bakhtin's core intertextuality concept, which results in gaining viewers' popularity. And it also explains that the writer uses 'repetition' and 'transformation' method of intertextuality to contain its intended message in her own home-dramas. As the result of the study, to the writer, Su-Hyeon Kim, while a melodrama genre is for her fundamental inquiry of a 'privative', 'fractured' human being, a home-drama genre is for her message of the only solution of a 'family' to that inquiry with her own intention.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.391-395
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• 2021

텍스트 스타일 변환은 입력 스타일(source style)로 쓰여진 텍스트의 내용(content)을 유지하며 목적 스타일(target style)의 텍스트로 변환하는 문제이다. 텍스트 스타일 변환을 시퀀스 간 변환 문제(sequence-to-sequence)로 보고 기존 기계학습 모델을 이용해 해결할 수 있지만, 모델 학습에 필요한 각 스타일에 대응되는 병렬 말뭉치를 구하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 최근에는 비병렬 말뭉치를 이용해 텍스트 스타일 변환을 수행하는 방법들이 연구되고 있다. 이 연구들은 주로 인코더-디코더 구조의 생성 모델을 사용하기 때문에 입력 문장이 가지고 있는 내용이 누락되거나 다른 내용의 문장이 생성될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마스크 언어 모델(masked language model)을 이용해 입력 텍스트의 내용을 유지하면서 원하는 스타일로 변경할 수 있는 텍스트 스타일 변환 방법을 제안하고 한국어 긍정-부정, 채팅체-문어체 변환에 적용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.189-190
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• 2015

본 연구에서는 모션 그래픽을 이용하여 스톱 모션 텍스트 제작을 나타내었다. 스톱모션은 컴퓨터애니메이션의 한 종류로서 인형이나 찰흙 같은 소재를 이용하여 한 장면씩 정지 영상을 촬영하여 연속적으로 나타냄으로써 애니메이션으로 이용된다. 본 연구에서는 스톱모션 응용으로 텍스트 애니메이션 기법을 적용하여 텍스트 콘텐츠로 제작하여 나타내었다. 따라서 다양한 영역에서 스톱모션 활용을 할 수 있음을 나타낸다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.55 no.3
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• pp.397-417
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• 2021

As review text contains the experience and opinions of the customers, analyzing review text helps to understand the subject. Existing studies either only used sentiment analysis on online restaurant reviews to identify the customers' assessment on different features of the restaurant or network analysis to figure out the customers' preference. In this study, we conducted both sentiment analysis and network analysis on the review text of the restaurants with high star ratings and those with low star ratings. We compared the review text of the two groups to distinguish the difference of the two and identify what makes great restaurants great.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.346-349
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• 2003

본 논문은 실내외에서 얻어진 자연 영상으로부터 텍스트를 추출하는 방법과 추출되어진 텍스트가 기울어져 있을 경우 기울기 각도를 추정하고 보정하는 방법을 제안한다 이런 모든 과정은 4단계로 수행된다. 명도 이미지를 대상으로 첫째 자연 영상에서 에지 검출 처리를 위한 전처리 단계와 둘째 에지 검출과 세선화를 통한 잡음영상 및 선 제거, 텍스트 특징을 이용한 후보영역 검출단계로 이루어지고 셋째 그 텍스트 후보영역 안에서 이진화를 수행하고 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내어 제거 함으로써 텍스트를 추출한다. 마지막은 후처리로써 추출된 텍스트의 기울기 각도를 추정하고 추정 된 각도만큼 회전함으로써 기울어진 텍스트를 보정한다 본 연구는 다양한 자연 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문의 유용성과 정확한 텍스트추출을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.414-416
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• 2022

개체단위 감정분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)는 자연어 처리에서 중요한 연구분야이다. 이는 입력 문장중에 존재하는 aspect term 의 감정 극성을 분석하는 것이 목적이다. 이 분야에서 현재 많이 사용되는 모델은 대부분 로컬 텍스트 또는 로컬 덱스트와 aspect term 사이의 관계에 주목하고 있다. 로켈 텍스트에 비해 글로벌 텍스트는 로컬 텍스트 뒤에 aspect term 내용을 추가해서 문장중에 있는 aspect term 내용을 더 깊게 학습할 수 있다고 생각한다. 본 논문에서는 새로운 masked attention 메커니즘을 사용하고 attention 메커니즘의 입력으로 글로벌 텍스트중에 있는 로컬 텍스트를 가로채어 전체 글로벌 텍스트의 내용과 융합한다. 이 방법은 semeval2014 데이터 셋에서 매우 좋은 결과를 얻었다.