• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.457-459
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• 2001

웹의 등장으로 우리는 현재 멀티미디어 정복까지도 쉽게 이용할 수 있게 되었지만, 웹에서의 텍스트 문서정보의 브라우징(Browsing)은 많은 마우스 클릭과 스크롤링을 필요로 하고 있다. 또한 현재의 웹 텍스트 문서의 브라우징은 문서의 내용이 클 경우 검색자가 현재 브라우징하고 있는 문서가 본인이 필요로 하는 것인지, 아닌지를 판단하는데 많은 시간과 노력을 요구한다. 본 논문에서는 문서의 제목 부분과 내용 단락의 전체가 아닌 1-2줄만으로도 문서의 전체 윤곽을 쉽게 파악할 수 있다는데 착안하여 웹에서의 효율적인 텍스트 문서 브라우징 시스템을 개발하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.399-405
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• 2007

생물 의료 분야에서 정보의 양이 아주 빠르게 증가하고 있다. 이러한 방대한 양의 정보에서 유용한 정보를 추출하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 이용한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 그렇지만 이렇게 뽑아진 정보조차 그 양이 방대하고, 또한 텍스트로 되어 있기 때문에 직관적으로 이해하기가 어렵다. 따라서 이러한 정보들을 좀 더 직관적으로 이해하기 위해서는 정보 시각화 시스템이 필수적이다. 최근 들어 이러한 정보 시각화에 대한 연구가 많이 진행되었으나 이러한 시각화 정보조차 너무나 방대하기 때문에 사용자가 필요로 하는 정보를 여과해 주는 방법이 필요하다. 그리고 시각화 시스템에서의 지식 발견을 위한 방법을 제공하여야 한다. 본 논문에서는 생물 의료 정보의 텍스트 시각화에 초점을 맞추어 생물 의료 정보의 효과적인 표현 방법과 지식 발견을 위한 직관적인 인터페이스를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.364-366
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• 2012

키네틱 타이포그래피는 오늘날 다양한 분야에서 문자 및 텍스트에 시각적 효과를 주는데 사용되고 있다. 현재 키네틱 타이포그래피 제작을 위한 기존의 저작 도구에서는 주로 키프레임 보간 방식을 이용하여 텍스트에 애니메이션 효과를 적용한다. 그러나 키네틱 타이포그래피에서 자주 쓰이는 효과 중 하나인 텍스트의 일부가 다른 텍스트보다 먼저 특정 위치로 이동한 뒤 나머지 텍스트가 순서대로 도달하는 효과는 기존의 방법으로는 각각의 텍스트를 따로 조작하게 되어 불편하고 저작 시간이 길어진다는 문제가 있다. 본 논문에서는 텍스트 내에서 사용자가 원하는 부분만을 스케치로 선택한 뒤, 선택된 부분을 먼저 이동시키고 나머지 부분은 선형 보간을 활용하여 이동시키는 기법을 제안함으로써 복수의 텍스트를 개별적으로 조작해야만 하는 기존의 문제를 해결할 수 있는 스케치 기반의 인터페이스 및 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2289-2292
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• 2002

최근 웹을 기반으로 한 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인상의 전자 문서 환경에 맞게 변화하고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 일반문서와 달리 웹 문서의 구조정보를 고려한 편집이 지원되어야 하며 또한 교정부호와 텍스트간의 정확한 영역 인식이 이루어져야 한다. 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 교정 부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화하고, 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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.441-442
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• 2018

본 논문에서는 입시상담을 위한 챗봇 시스템을 텍스트 유사도 기반으로 개발하였다. 텍스트를 인지하여 답변을 제공해 주는 방식이며 실시간을 요하는 데이터들은 크롤링한 데이터를 가공을 한 후 사용자에게 대답을 해주고 사용자가 답변에 얼마나 좋은 정보인지 체크하여 그에 맞는 답변을 내어 준다. 사용자의 텍스트를 인식하는 것은 텍스트 유사도를 이용하여 정확하게 인지하고 사용자의 질문과 답변을 서버 DB에 저장을 하여 비슷한 질문이 있을 경우 저장된 답변과 평점을 이용하여 답변을 제공한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.59-64
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• 2015

최근 온라인 텍스트 자료를 이용하여 대중의 의견을 분석하는 작업이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 작업에는 주관적 방향성을 갖는 텍스트의 논증 구조와 중요 내용을 파악하는 과정이 필요하며, 자료의 양과 다양성이 급격히 증가하면서 그 과정의 자동화가 불가피해지고 있다. 본 연구에서는 정책에 대한 찬반 의견으로 구성된 한국어 텍스트 자료를 직접 구축하고, 글을 구성하는 기본 단위들 사이의 담화 관계를 정의하였다. 각 단위들 사이의 관계는 기계학습과 규칙 기반 방식을 이용하여 예측되고, 그 결과는 합성되어 하나의 글에 대응되는 트리 구조를 이룬다. 또한 텍스트의 구조상에서 주제문을 직접적으로 뒷받침하는 문장 혹은 절을 추출하여 글의 중요 내용을 얻고자 하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.3 s.106
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• pp.205-214
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• 2006

Texts in images have significant and detailed information about the scenes, and if we can automatically detect and recognize those texts in real-time, it can be used in various applications. In this paper, we propose a new text detection method that can find texts from the various camera-captured images and propose a text segmentation method from the detected text regions. The detection method proposes color variance as a detection feature in RGB color space, and the segmentation method suggests an improved K-means color clustering in RGB color space. We have tested the proposed methods using various kinds of document style and natural scene images captured by digital cameras and mobile-phone camera, and we also tested the method with a portion of ICDAR[1] contest images.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.5
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• pp.187-197
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• 2020

Recently, various methods of text embedding using deep learning algorithms have been proposed. Especially, the way of using pre-trained language model which uses tremendous amount of text data in training is mainly applied for embedding new text data. However, traditional pre-trained language model has some limitations that it is hard to understand unique context of new text data when the text has too many tokens. In this paper, we propose self-supervised learning-based fine tuning method for pre-trained language model to infer vectors of long-text. Also, we applied our method to news articles and classified them into categories and compared classification accuracy with traditional models. As a result, it was confirmed that the vector generated by the proposed model more accurately expresses the inherent characteristics of the document than the vectors generated by the traditional models.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.3
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• pp.1-10
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• 2022

With the development of web technology, large amounts of web documents are being produced. This web document contains various spatial texts, and by converting these texts into spatial information, it is the basis for searching for text documents with spatial query. These spatial texts consist of a wide range of areas, including postal codes and local phone numbers, as well as administrative place names and POI names. This paper presents algorithms that can map locations based on spatial text information existing within web documents. Through these algorithms, web documents can be searched for documents describing the region on a map rather than a general web search. In this paper, we demonstrated the presented algorithms are useful by implementing a web geo-text query system.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.149-158
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• 2009

Major purpose of this study is to explore effect of presentation modalities of Television and print on children's and adult's recall. So An experiment was conducted by comparing children's and adults' recall of information stories presented in three different modalities: "television moving Image1(auditory-visual redundancy)", "television moving Image2(auditory-visual redundancy)" and "print text". Results indicated that children remembered more infornation from the television moving Image than from print versions regardless of auditory-visual redundancy. But for the adults advantage of television was only found for information that had been accompanied by redundant pictures in television moving Image, providing support for the dual-coding hypothesis.