• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.2
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• pp.237-248
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• 2010

When scenes in the real world are perceived for the purpose of computer/robot vision fields, there are great deals of texture based patterns in them. This paper introduces a texture feature representation on a coordinate system in which many different patterns can be represented with a mathematical model (Gabor function). The representation of texture features of each pattern on the coordinate system results in the high performance/competence of texture pattern classification. A decision tree algorithm is used to classify pattern data represented on the proposed coordinate system. The experimental results for the texture pattern classification show that the proposed method is better than previous researches.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.383-388
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• 2020

본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.232-234
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• 2004

XML 문서의 요소는 의미적인 정보와 트리기반의 구조적인 정보를 포함하고 있기 때문에 요소의 구조적인 유사성이 곧 XML 문서의 유사성으로 연구되어 왔다. 그러나 구조적이고 순차적인 유사성만을 고려한 순차패턴 유사성 검색 방법은 의미적인(sementic) 유사성을 제대로 반영을 할 수가 없다. 이것은 정보 검색에 있어 재현율(recall)을 낮을 수밖에 없는 원인을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 기존에 사용되었던 순차패턴을 기반으로 한 유사성의 계산 방법과 각각의 연구 방법이 의미적인 유사성에 대하여 한계가 있음을 찾아보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.533-536
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• 2005

기하급수적으로 증가하는 데이터 중에서 개개인 사용자에게 적합한 정보를 추출하여 제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서 집합으로부터 사용자가 원하는 특정 주제의 정보를 정확하게 추출해 낼 수 있는 문서 패턴 검색 방법을 제시한다. 사용자 선호도를 정확하게 반영할 수 있도록 전위 트리를 기반으로 사용자의 키워드 마이닝 프로파일을 생성하고, 이를 이용하여 문서 집합에서 매치된 패턴을 찾아내는 방법을 제안하였다. 생성된 프로파일을 이용한 검색 기법의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.477-480
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• 2005

메모리 기반 추론 기법에서 기억공간의 효율적 사용과 분류 시간을 줄이기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있으며, NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 예로 들 수 있다. 본 논문에서는 학습 패턴 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging) 기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA) 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.484-486
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• 2001

J2EE 플랫폼에 기반 하는 웹 애플리케이션의 수는 최근 들어 급격히 증가하는 추세이다. 이러한 추세에 따라 웹 애플리케이션의 성능 향상을 위한 표준화가 부각되고 있다. 본 논문 에서는 이러한 웹 애플리케이션의 표현계층에 대한 설계 패턴을 알아보고 이러한 패턴을 분류하여 표준화시키고자 한다. 이러한 분류는 웹 애플리케이션의 빠른 생성을 위한 표현 계층 자동생성 템플릿 설계의 바탕이 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.527-529
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• 2019

현대 사회에 1인 가구 수가 증가함에 따라 소비 패턴에도 변화가 생기고 있다. 1인 가구의 빈곤율은 2인 이상 가구에 비해 상대적으로 높아 자산관리 서비스의 필요성이 높아지는데 좀 더 접근성이 좋고 편리하게 소비 습관에 대한 조언을 해 줄 수 있는 서비스가 도움이 될 것으로 분석되었다. 또한, 최근 금융 회사들의 챗봇 도입률이 증가하는 중인 것을 참고 해 본 논문에서는 챗봇을 활용한 소비 패턴 분석을 위한 클라우드 기반의 챗봇 가계부 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.249-252
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• 2004

컴포넌트 기반 개발은 소프트웨어의 생산성을 높이며 유연성, 확장성, 호환성, 상호운영성 높은 정보시스템을 구축한다. 하지만, 이러한 특성이 성능을 저하시키는 요인이 되기도 한다. J2EE 환경에서 3-tier 컴포넌트 조립방식의 웹 어플리케이션 개발 시 성능 향상을 가져오는 아키텍처 패턴을 제시한다. 또한 그 제시한 아키텍처 패턴을 기반으로 한 구현을 통한 응답시간을 측정해 성능 향상 결과를 제시한다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.421-424
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• 2001

본 논문은 설계 패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패싯 방식을 이용한 패턴 분류와 패싯 항목과 패턴간의 관련성을 이용한 패턴 검색 시소러스를 구축하였다. 저장소에 패턴들의 관계성을 정의하고 새로운 패턴을 삽입 시 임의의 패턴과의 관계성을 지정해주면 시스템은 이 패턴에 연관된 패턴들을 보여주고 사용자는 패턴과의 관계성을 지정해 준다. 패턴 검색은 입력한 질의를 추론하여 검색할 수 있도록 부울 질의 형식을 사용하였다. 그리고 기존의 시소러스의 중복성과 복잡한 비교시간을 최소화하기 위하여 "Gamma 확장 + 패싯" 분류방법을 이용하여 패턴들을 분류하였고, 본 연구의 검색 결과가 보다 더 정확한 패턴이 검색될 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.205-208
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• 2001

본 논문은 Biometrics분야 중 다른 생체학적 특징보다도 정확도면에서 가장 뛰어난 특징인 안구의 홍채 패턴을 이용하여 사용자를 인증 하는 시스템에 관한 연구이다. 입력된 안구 영상으로부터 전처리과정을 거쳐 극좌표 변환을 통해 홍채 패턴을 추출한 후 웨이블릿 변환을 이용하여 특징패턴을 압축하였으며, PCA(Principal Component Analysis:주성분 해석)의 한 종류인 GHA(Generalized Hebbian Algorithm)를 사용하여 등록된 사용자의 패턴 DB 에서 Basis 배열을 추출하고, 구축된 Basis 배열과 입력 영상 패턴과의 비교 Matching을 통하여 사용자를 인증하는 시스템을 제안한다.