• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.399-401
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• 1998

단일 문자 인식과 달리 연속 필기 패턴의 인식은 근본적인 필기 패턴의 형태적 특성을 충분히 고려할 필요가 있으며 다양한 형태의 패턴에 대한 특징이나 정보를 사용하여 종합적으로 판단 할 수 있는 모델의 유연성이 요구된다. 신경망의 학습 기능은 패턴의 왜곡과 잡음 등에 크게 영향을 받지 않으면서 인식에 필요한 특징의 추출이나 패턴 부류에 해당하는 노드의 반응을 스스로 학습시킬 수 있고, 다양한 형태의 정보를 쉽게 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 퍼지 이론(Fuzzy theory)은 일정한 규칙이나 수학적 모델로 표현하기 어려운 패턴의 애매한 특징을 모델링할 수 있기 때문에 인식 대상의 총체적 특징을 추출해 신경망에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연속 필기 숫자 패턴을 인식을 위한 신경망과 퍼지 이론을 이용한 통합 신경망 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.797-800
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• 2003

In the current study, the authors propose a method for extracting license plate regions by means of a neural network trained to output the plates center of gravity. The method is shown to be effective. Since the learning pattern presentation positions are defined by random numbers, a different pattern is submitted to the neural network for learning each time, which enables it to form a neural network with high universality of coverage. The article discusses issues of the optimal learning surface for a license plate revered by the learning pattern, the effort of suppression learning of the number and headlight sections, as well as the effect of learning pattern enlargement/reduction and of concentration value conversion. Results of evaluation tests based on pictures of 595 vehicles taken at an underground parking garage demonstrated detection rates of 98.5%.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.1 no.3
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• pp.105-109
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• 2008

In the current study, the authors propose a method for extracting license plate regions by means of a neural network trained to output the plate.s center of gravity. The method is shown to be effective. Since the learning pattern presentation positions are defined by random numbers, a different pattern is submitted to the neural network for learning each time, which enables it to form a neural network with high universality of coverage. The article discusses issues of the optimal learning surface for a license plate covered by the learning pattern, the effect of suppression learning of the number and headlight sections, as well as the effect of learning pattern enlargement/reduction and of concentration value conversion. Results of evaluation tests based on pictures of 595 vehicles taken at an underground parking garage demonstrated detection rates of 98.5%.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.4
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• pp.365-374
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• 2008

In this paper, we propose a model to enrich an ontology by incrementally extending the relations through variations of patterns. In order to generalize initial patterns, combinations of features are considered as candidate patterns. The candidate patterns are used to extract relations from Wikipedia, which are sorted out according to reliability based on corpus frequency. Selected patterns then are used to extract relations, while extracted relations are again used to extend the patterns of the relation. Through making variations of patterns in incremental enrichment process, the range of pattern selection is broaden and refined, which can increase coverage and accuracy of relations extracted. In the experiments with single-feature based pattern models, we observe that the features of lexical, headword, and hypernym provide reliable information, while POS and syntactic features provide general information that is useful for enrichment of relations. Based on observations on the feature types that are appropriate for each syntactic unit type, we propose a pattern model based on the composition of features as our ongoing work.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.164-168
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• 1995

SEJONG-NET은 시각 문자패턴의 인식 과정을 설명 할 수 있는 적절한 패러다임을 제공하기 위해 척추동물의 시신경계 구조와 기능을 모방하여 만든 문자인식 모형이다. 초기에는 온라인 한글 인식을 위하여 설계되었으며, 이후 다양한 문자 집합이나 오프라인 한글 문자를 위한 모뎀들이 개발되었다. 현재까지 개발된 여러 SEJONG-NET 모델이 가지고 있는 문제점은 정직성이라고 할 수 있다. 즉, 설계 초기에 고려한 인식 대상 문자 집합과 문자 패턴에 대해서만 인식이 가능하고, 변형된 패턴을 기존의 패턴으로 근사화하여 해석하거나 새로운 패턴에 대하여 그것을 추가 학습하는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문은 SEJONG-NET의 이러한 제약점을 해결하여 한글 인식 문제에 일반적으로 적용될 수 있도록 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상위층에서는 인간이 가지고 있는 문자에 대한 구조적인 지식을 표현하고 학습을 통해 추가적으로 습득할 수 있는 형태로 구현하였고, 하위층에서는 상위층에서 쓰이는 구조적인 지식을 표현하는데 적합한 특징을 추출해 낼 수 있도록 구현하였다. 특히 하위층에서는 인간의 초기 시각 피질에서 감지되는 특징들을 추출하도록 구현하여 사용되는 특징이 일반성을 가질 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 기반으로 하여 본 논문에서는 변형된 패턴에 대한 적응 학습 능력을 가지며 인지과학적인 사실에 보다 충실하도록 개선된, 온라인 한글 인식을 위한 SEJONG-NET 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1011-1014
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• 2002

최근 대규모 네트워크 데이터에 대한 패턴을 분석하기 위한 연구에 대하여 관심을 가지고 침입탐지 시스템을 개선하기 위해 노력하고 있다. 특히, 이러한 광범위한 네트워크 데이터 중에서 침입을 목적으로 하는 데이터에 대한 탐지 능력을 개선하기 위해 먼저, 광범위한 침입항목들에 대한 탐지 적용기술을 학습하고, 그 다음에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입패턴 인식능력 및 새로운 패턴을 빠르게 인지하는 적용기술을 제안하고자 한다. 침입 패턴인식을 위해 각 네트워크에 돌아다니는 관련된 패킷 정보와 호스트 세션에 기록되어진 자료를 필터링하고, 각종 로그 화일을 추출하는 프로그램들을 활용하여 침입과 일반적인 행동들을 분류하여 규칙들을 생성하였으며, 생성된 새로운 규칙과 학습된 자료를 바탕으로 침입탐지 모델을 제안하였다. 마이닝 기법으로는 학습된 항목들에 대한 연관 규칙을 찾기 위한 연역적 알고리즘을 이용하여 규칙을 생성한 사례를 보고한다. 또한, 추출 분석된 자료는 리눅스 기반의 환경 하에서 다양하게 모아진 네트워크 로그파일들을 분석하여 제안한 방법에 따라 적용한 산출물이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.422-426
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• 2007

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.199-202
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• 2005

TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 다국적 언어의 문자 인식은 표준패턴의 구조적 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 학습패턴 집합의 규모와 특징의 수가 증가함으로 인하여 특징추출 및 인식 과정에서 방대한 계산량이 요구된다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터에 포함되는 다량의 특징 집합으로부터 인식에 필요한 효과적인 특징을 선별함으로써 패턴 분류기의 효율성을 개선하기 위한 방법론을 고찰한다. 이를 위하여 수정된 형태의 Adaboost 기법을 제안하고 이를 적용한 실험 결과로부터 그 유용성을 고찰한다. 제안된 알고리즘은 초기의 특징 집합을 취약한 성능을 갖는 다수의 분류기(classifier)로서 고려하며, 이로부터 반복학습을 통하여 개선된 분류기를 점진적으로 선별해 나가게 된다. 학습의 원리는 주어진 학습패턴 집합에 기초하여 일종의 교사학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 각 패턴에 할당된 가중치 값은 각 단계에서 산출되는 분류결과에 따라 적응적으로 수정되어 반복학습이 진행됨에 따라 점차 보완적 성능을 갖는 분류기를 선택할 수 있게 한다. 즉, 주어진 각 학습패턴에 대하여 초기에 균등한 가중치가 부여되며, 반복학습의 각 단계에서 적용되는 분류기의 출력을 분석하여 오분류된 패턴의 가중치 분포를 증가시켜 나간다. 본 연구에서는 실제 응용으로서 OSD 메뉴검증 시스템을 대상으로 제안된 이론을 적용하고 그 타당성을 평가한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.2 s.105
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• pp.171-178
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• 2006

Most approaches for extracting hypernyms of a noun from its definitions in an MRD rely on lexical patterns compiled by human experts. Not only these approaches require high cost for compiling lexical patterns but also it is very difficult for human experts to compile a set of lexical patterns with a broad-coverage because in natural languages there are various expressions which represent same concept. To alleviate these problems, this paper proposes a new method for extracting hypernyms of a noun from its definitions in an MRD. In proposed approach, we use only syntactic (part-of-speech) patterns instead of lexical patterns in identifying hypernyms to reduce the number of patterns with keeping their coverage broad. Our experiment has shown that the classification accuracy of the proposed method is 92.37% which is significantly much better than that of previous approaches.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.50-54
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• 1999

본 연구에서는 기존의 한정된 길이의 영어 또는 한글의 발음 단위를 이용하던 자동 음차 표기 방식과 달리, 학습 데이터에서 추출한 임의 길이의 음운 패턴을 사용하는 방법을 제안한다. 통계적 정보에 기반하여 추출한 음차 표기 패턴과 외래어 표기 규칙에 기반하여 기술한 음차 표기 패턴을 위치와 길이에 관계없이 사용하여 주어진 영어 단어의 한글 음차 표기를 얻어낸다. 제안하는 방법은 먼저 주어진 영어 단어의 가능한 모든 발음 단위를 기준으로 한글 표기 네트워크를 만든 후, 학습 데이터에서 추출한 음운 패턴을 교차 적용시켜 네트워크 각 노드의 가중치를 결정한다. 가중치가 결정된 네트워크에서 가중치의 합이 가장 좋은 경로를 찾아냄으로 해서 음차 표기를 수행한다. 본 연구에서 제안하는 방법으로 실험을 한 결과 자소 단위 86.5%, 단어 단위 55.3%의 정확률을 얻을 수 있었다.