• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.10a
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• pp.176-177
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• 2013

전자해도 표현 측면에서 구분한 종류는 공간적 위상관계를 표현하는 정보, 사물을 표현하는 오브젝트, 그리고 오브젝트의 속성정보를 표현하는 텍스트가 있다. 텍스트가 필요 유무의 구분 없이 동시에 화면에 표출될 때, 각각의 텍스트가 서로 중첩되면서 의미 파악이 힘들뿐만 아니라 화면 가독성에 많은 영향을 미친다. S-52 표준에서는 텍스트의 화면 표출 여부를 선택할 수 있도록 기능을 제공하고 있으나, 이는 모든 텍스트를 동시에 표출하는 것과 하지 않는 것일 뿐 텍스트 중첩 문제는 해결되지 않는다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 텍스트 중첩 유무 및 각 오브젝트의 정보를 바탕으로 텍스트의 표출 여부를 판단하는 방안을 제안하였고 이를 통해 전자해도의 가독성을 높이고 텍스트의 의미전달이 용이하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.379-383
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• 2005

본 연구에서는 자연 이미지에서 한글 텍스트가 갖고 있는 에지 코너 특징을 이용한 한글 텍스트 검출방법을 제안한다. 자연영상으로부터 에지를 검출하고, 검출된 에지를 20종류의 에지 구조 성분을 갖는 에지 맵을 생성한다. 생성된 에지 맵에서 한글 텍스트 특징 갖는 특징들을 조합하여 모두 8가지의 텍스트 영역 후보 특징을 추출한다. 추출된 텍스트 영역의 특징을 수평 및 수직방향으로 검사하여 텍스트의 시작 라인과 끝라인을 검출하여 텍스트 영역의 수평좌표를 구한다. 추출된 텍스트 후보 영역에서 최종적으로 텍스트 영역을 결정한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연 이미지에서 텍스트 영역을 검출에서 좋은 성능을 나타냈다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.80-81
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• 2019

본 논문에서는 자연스러운 장면 영상에서 임의의 방향성을 가진 텍스트를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 텍스트 검출을 위한 기본적인 프레임 워크는 Faster R-CNN[1]을 기반으로 한다. 먼저 RPN(Region Proposal Network)을 통해 다른 방향성을 가진 텍스트를 포함하는 bounding box를 생성한다. 이어서 RPN에서 생성한 각각의 bounding box에 대해 세 가지의 서로 다른 크기로 pooling된 특징지도를 추출하고 병합한다. 병합한 특징지도에서 텍스트와 텍스트가 아닌 대상에 대한 score, 정렬된 bounding box 좌표, 기울어진 bounding box 좌표를 모두 예측한다. 마지막으로 NMS(Non-Maximum Suppression)을 이용하여 검출 결과를 획득한다. COCO Text 2017 dataset[2]을 이용하여 학습 및 테스트를 진행하였으며 주관적으로 평가한 결과 기울어진 텍스트에 적합하게 회전된 영역을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.226-232
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• 2001

본 연구는 결속장치(cohesive devices)가 과학텍스트의 읽기 속도와 내용 이해에 끼치는 영향에 대해 연구하였다. 연구의 목적을 위한 실험을 통해서 먼저, 텍스트의 문단별 읽기 시간을 측정하여 온라인 처리 과정을 검토하였고, 둘째, 회상과 재인 검사를 실시하여 오프라인 상태에서의 이해도를 조사하였다. 이 연구의 재료로 사용된 텍스트는 번개 생성과정에 대한 과학텍스트로서, 반복, 지시사, 정박(anchoring), 인과적 접속사 등의 결속장치를 이용하여 응집성(coherence)의 강도를 높고, 낮게 조작하였다. 실험 결과, 결속장치가 길속장치의 종류와 지엽적 응집성의 강도에 따라 과학텍스트 읽기와 이해에 선택적으로 영향을 끼친다는 것을 발견하였다. 첫째, 인과적 접속사는 읽기 시간에는 영향을 주지 않는 반면, 이해를 촉진했는데, 이 긍정적 효과는 과제의 종류에 따라 다르게 나타났다. 즉, 회상 검사 결과에서는 인과적 접속사가 쓰인 모든 문단에서 유의한 차이가 나타났으나, 재인 검사에서는 유의한 차이가 부분적으로만 나타났다. 둘째, 반복 결속장치는 다른 결속장치와 같이 발생할 경우에만 읽기 시간과 이해를 부분적으로 촉진하는 것으로 나타났다. 셋째. 정박 결속장치의 영향은 읽기와 이해 두 처리 과정에 모두 선택적으로 영향을 준 것으로 나타났다. 인과적 접속사와 함께 쓰인 문단의 경우에는 회상 검사에서만, 반복 결속장치가 함께 쓰인 문단에서는 회상, 재인 검사에서 모두 긍정적 영향을 준 것으로 관찰되었다.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.205-208
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• 2017

2015 개정 교육과정에 따라 2019년부터 초등학교 5~6학년은 SW교육을 의무적으로 실시하게 되었다. 특히 SW교육을 위한 프로그래밍 언어의 경우 초등학교와 중학교에서는 블록형과 텍스트형 구분 없이 활용할 수 있으나, 고등학교의 경우에는 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 활용하도록 제시하고 있다. 하지만 많은 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍 언어를 접하게 되면 문법의 어려움과 외국어의 벽에 부딪쳐 어려워한다. 본 연구에서는 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍을 학습할 때 효율적인 프로그래밍 학습을 위하여 한글 프로그래밍 언어를 사용할 것을 제안한다. 한글 프로그래밍 언어를 교육적으로 활용하였을 때의 장점과 교육적 활용에 있어 고려해야 할 문제점, 한계점 및 보완해야 할 점을 분석해보고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.447-451
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• 2022

본 논문에서는 사용자가 대화 텍스트 방식의 입력을 주었을 때 이를 키워드 중심으로 변환하여 이미지를 생성해내는 방식을 제안한다. 대화 텍스트란 채팅 등에서 주로 사용하는 형식의 구어체를 말하며 이러한 텍스트 형식은 텍스트 기반 이미지 생성 모델이 적절한 아웃풋 이미지를 생성하기 어렵게 만든다. 이를 해결하기 위해 대화 텍스트를 키워드 중심 텍스트로 바꾸어 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 입력으로 변환하는 과정이 이미지 생성의 질을 높이는 좋은 방안이 될 수 있는데 이러한 태스크에 적합한 학습 데이터는 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 다루기 위한 하나의 방안으로 사전학습된 초대형 언어모델인 KoGPT 모델을 활용하며, 퓨샷 러닝을 통해 적은 양의 직접 제작한 데이터만을 학습시켜 대화 텍스트 기반의 이미지 생성을 구현하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.1-6
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• 1997

본 논문에서는 인지적 텍스트 이해 모형을 제시하고 이에 기반한 자동 요약 시스템을 구현하였다. 문서는 정보의 단순한 집합체가 아닌 정형화된 언어 표현 양식으로서 단어의 의미적 정보와 함께 표현 양식, 문장의 구조와 문서의 구성을 통해 정보를 전달한다. 요약 목적의 텍스트 이해 및 분석 과정을 위해 경제 분야 기사 1000건에 대한 수동 요약문을 분석, 이해 모델을 정립하였고. 경제 분야 기사 1000건에 대한 테스트 결과를 토대로 문장간의 관계, 문서의 구조에서 요약 정보 추출에 사용되는 정보를 분석하였다. 본 텍스트 이해 모형은 단어 빈도수에 의존하는 통계적 모델과 비교해 볼 때, 단어 간의 관련성을 찾아내고, 문서구조정보에 기반한 주제문 추출 및 문장간의 관계를 효과적으로 사용함으로서 정보를 생성한다. 그리고 텍스트 이해 과정에서 사용되는 요약 지식과 구조 분석정보의 상관관계를 체계적으로 연결함으로서 자동정보 추출에서 야기되는 내용적 만족도 문제를 보완한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.26 no.3
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• pp.111-129
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• 2009

This study examined the usability of text-based search and visual search of a large multidisciplinary library database to provide an empirical analysis of the acceptability of visual systems in the information retrieval environment. It also examined if there are differences in the usability assessment based on experimental order. The results indicated that the text-based search supported users' search behaviors more efficiently than the visual search. Also the text-based search was rated higher than the visual search in terms of user perceptions of four usability factors.

• 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.