• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.515-518
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• 2009

이동단말기가 보급이 확산됨에 따라 많은 사용자들이 이동단말기를 사용하고 필연적으로 많은 통신행동을 하고 있다. 특히 SMS 는 시간과 장소의 제한이 적어 사용자들의 통신행동 중 큰 비중을 차지하고 있다. SMS 통신행동에서 이모티콘의 사용이 많이 나타나고 있으며 이는 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복하기 위한 방안으로 볼 수 있다. SMS 로부터 사용자의 감정을 추론하려는 기존의 연구가 있었지만 SMS 텍스트에 국한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최근 휴대폰, PDA, 스마트폰 등 이동단말기의 발전에 따라 통신행동 기록, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 수집하고 이용할 수 있음에 착안하여 SMS 텍스트와 함께 이동단말기의 컨텍스트 정보를 추론에 사용하였다. 의사결정트리를 이용하여 가용한 컨텍스트 정보로부터 추론한 정황 정보를 SMS 통신에서 사용하여 기존의 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복할 수 있는 Visual SMS 를 제안한다. 사전에 정의한 훈련 데이터 집합을 통하여 의사결정트리를 생성하고 이를 기반으로 Visual SMS 를 구현, 시뮬레이션하여 추론 결과를 통해 그 기대효과를 확인한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.4
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• pp.174-180
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• 2024

In this paper, we explore an emotion classification method through multimodal learning utilizing wav2vec 2.0 and KcELECTRA models. It is known that multimodal learning, which leverages both speech and text data, can significantly enhance emotion classification performance compared to methods that solely rely on speech data. Our study conducts a comparative analysis of BERT and its derivative models, known for their superior performance in the field of natural language processing, to select the optimal model for effective feature extraction from text data for use as the text processing model. The results confirm that the KcELECTRA model exhibits outstanding performance in emotion classification tasks. Furthermore, experiments using datasets made available by AI-Hub demonstrate that the inclusion of text data enables achieving superior performance with less data than when using speech data alone. The experiments show that the use of the KcELECTRA model achieved the highest accuracy of 96.57%. This indicates that multimodal learning can offer meaningful performance improvements in complex natural language processing tasks such as emotion classification.

• 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 KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.2
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• pp.135-148
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• 2012

This paper proposes a model for recognizing sentential paraphrases through Predicate-Argument Tuple (PAT)-based approximate alignment between two texts. We cast the paraphrase recognition problem as a binary classification by defining and applying various alignment features which could effectively express the semantic relatedness between two sentences. Experiment confirmed the potential of our approach and error analysis revealed various paraphrase patterns not being solved by our system, which can help us devise methods for further performance improvement.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.119-124
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• 1996

본 논문에서는 복잡하고 다양한 시공간적 장면들을 하이퍼텍스트적 구조[1]를 이용하여 서로 연결하고 스크립트 및 프레임이라는 구조를 통해서 장면을 구성함으로써 객체의 재활용도 및 네트워킹을 높이는 객체지향적 멀티미디어 시스템을 설계하고 개발한다. 장면을 구성하는 사물을 객체로 정의하며, 이러한 객체는 2D 그래픽, 텍스트, 사운드와 같은 멀티미디어 정보와 장면에 적용되었을 때 필요한 정보로 구성되어져 있다. 이와 함께 장면과 객체 사이를 연결하는 스크립트와 프래임구조를 통해서 장면 속에서의 객체의 역할을 정의한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05a
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• pp.197-200
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• 2012

본 논문에서는 그래마스의 이론을 적용하여 행동자의 모델을 통해 출연자의 관계와 서로의 행동적 모델을 분석하고자 함이다. 본 연구에서는 텍스트의 분석이 아닌 영상에서 나타난 의미를 텍스트적으로 들여다보고 이를 통하여 영상에 대입하여 분석하였다. '힐링캠프'의 3명의 사회자와 초대손님의 관계에 대하여 분석함으로서 그래마스의 행동자 모델에 적용함으로서 서로의 관계에 대하여 연구해 보았다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.291-296
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• 1998

기존의 텍스트만 제공하던 학습방법에서 발전해 텍스트, 이미지, 사운드 동영상 자료를 제공함으로써 시각적 청각적인 학습효과를 증가시킬 수 있었다. 하지만 많은 경우 2차원 화면상에 문자나 사진 정보만을 제공함으로써 일상적이고 수동적인 학습에 지나지 않았다. 최근에 들어서는 이러한 문제를 극복하려는 한가지 방법으로서 가상현실을 이용한 체험학습을 통하여 보다 능동적이고 효과적인 교육을 시도하려는 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 PC상에서 몰입감을 느낄 수 있는 HMD(Head Mounted Display)와 3차원 마우스를 사용하여 가상현실의 태양계를 탐험하고 이를 바탕으로 학습활동을 함으로써 학습 효과를 높일 수 있는 가상천체 학습 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.819-822
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• 2003

인터넷 기술의 급격한 발달과 함께 인터넷은 교수-학습 도구로서의 중요한 역할을 하게 되었다. 타 교과 교육과 마찬가지로 음악교육에서도 중요성이 나날이 증가하고 있다. 음악교육이 의미 있게 이루어지기 위해서는 음악에 대한 기본 개념을 이해하고 이를 바탕으로 학생 스스로가 능동적으로 참여하는 활동이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 교수방법에서 한 단계 발전하여 플래시를 활용한 교수 학습 모형을 제시하고자 한다. 텍스트와 플래시 애니메이션으로 구성된 학습내용은 아동의 적극적인 참여로 진행되도록 설계 구성하였으며 학습내용의 결과를 즉시 확인할 수 있어 텍스트위주로 학습할 때 보다 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 플래시를 음악교과에 적극적으로 활용한다면 학습효과는 커질 것으로 예상한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.234-237
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• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1573-1576
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• 2005

인터넷의 발전과 함께 유해사이트의 급속한 증가로 유해사이트 분류의 신뢰도를 높일 필요성이 높아지고 있다. 기존의 유해사이트 분류방식에는 텍스트 기반의 분류방식과 Skin-Color Detection 알고리즘을 이용한 이미지 기반 방식이 있으며, 현재 텍스트 기반의 사이트 분류방식이 보편적으로 사용되고 있다. 본 논문은 기존 유해사이트 분류의 신뢰도를 높이기 위하여 유해사이트에 포함된 링크 정보를 기반으로 유해사이트 분류의 정확성을 검증할 수 있음을 증명하였다.