• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.668-671
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• 2010

In this paper, we present a novel automatic algorithm for scalp and skull segmentation in T1-weighted head MR images. First, the scalp and skull part are constructed by using intensity threshold. Second, the scalp outer surface is extracted based on an active level set method. Third, the skull inner surface is extracted using a canny edge detection algorithm. Finally, the fast sweeping, tagging and level set methods are applied to reconstruct surfaces from the detected points in three-dimensional space. The results of the new segmentation algorithm on MRI data acquired from eight persons were compared with manual segmented data. The average similarity indices for the scalp and skull segmented regions were equal to 84.42% for the test data.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1008-1009
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• 2020

텍스트 기반의 훈련 데이터는 데이터를 수집한 이후에 각 문자별로 태깅 작업이 필요하다. 말뭉치(Corpus)는 언어학에서 주로 이루고 있는 텍스트 집합이다. 말뭉치는 각 단어의 품사 표기에 대한 정보가 태그 형태로 되어 있다. 본 연구에서는 한국어 기반의 태깅 작업을 연구했으며, 기본 한국어 말뭉치가 아닌 기업이나 연구 기관에서 데이터를 수집하여 말뭉치나 별도 학습 데이터를 구축하기 위한 자동 태깅 방법에 대해 알아본다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권4호
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• pp.241-264
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• 2009

본 연구는 전자저널의 효율적인 검색과 이용을 위한 방안을 모색하기 위해 문헌조사와 96명을 대상으로 한 설문조사 및 두 개의 전자자원관리시스템(Verde와 Millennium)에 대한 사례조사를 수행하고, 이를 바탕으로 하여 전자저널 검색 모형을 설계한 후 평가하였다. 이 모형의 핵심은 택소노미 기반의 전자자원관리시스템에 폭소노미 태그 기능을 결합하여 시스템 중심의 서비스와 이용자 중심의 서비스를 상호 보완하였다는 점이다. 또한 이용자가 직접 부여하는 태그 이외에 시스템내의 로그파일을 이용하여 자동으로 태그를 생성하여 전자저널 검색의 접근점을 확장시키고, 태그의 비통제 어휘 문제를 극복하기 위해서 관리자가 시스템을 통해서 태그를 통제할 수 있는 기능도 포함시켰다.

• 한국어병학회지
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• 제26권2호
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• pp.59-64
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• 2013

This study aimed to develop an algorithm to determine the optimal injection position in olive flounder, Paralichthys olivaceus when a vaccine is injected into the fish by using a vision-based automatic equipment measruing the total length (TL), width and weight of the fish. Over a 5-month period, 500 olive flounders were examined to analyze the relation of the fish size and to the shape and location of its abdomen, using radiography, a ruler plate and scale. There were significant correlations between the TL and the shape and location of the abdomen. The abdomen was located 0.232TL - 2.7221 mm ($R^2$=0.8787) from the end of the mouth of the fish. The height and width of the abdomen in the fish were 0.1292TL + 1.8768 mm ($R^2$=0.7935) and 0.183TL-5.9791 mm ($R^2$=0.8641), respectively. The injection point in the abdominal region avoiding organs was determined by calculating the center of gravity of the abdomen volume. This can be expressed as g (0.2759TL - 2.0965, 0.1295TL - 4.2325) on the basis of TL line coordinates. The injection point by the expressed coordinates had errors for the x and y axes as 12.15 mm and 8.28 mm, respectively. These were enough to use the algorithm to injection for the equipment. This automated method to determine the position of any part in the fish can also be used for other purposes, for example, intramuscular injection or auto-tagging of fish.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.268-271
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• 2018

스마트공항은 ICT 신기술을 공항에 적용하여 공항 이용자인 여객 입장에서는 편리하고 안전한 서비스를 제공받고, 공항 운영자 입장에서는 공항 시스템의 효율적인 관리를 위하여 추진하는 미래 공항 서비스로써 적용 범위는 랜드 사이드, 터미널, 에어 사이드 등 공항의 전반적인 분야를 포함한다. 본 논문에서는 스마트공항 실현을 위한 다양한 범위 중에서 여객 편의성을 제공하는 터미널의 공항 프로세스에 대한 기술적 해결방안에 대해 제안한다. 공항 프로세스를 스마트화하기 위해서는 웹 또는 모바일 체크인, 셀프 체크인/태깅/백드롭/보딩 등 셀프 서비스가 강화되어야 하며, 자동출입국, 스마트 보안검색, AI기반 수화물 자동검색 등의 기술이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 스마트 공항과 스마트 프로세스에 대한 개념을 설명하고, 기술적 고려사항에 대해 제언하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.84-89
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• 2010

최근 스마트폰의 성능이 향상되고 다양한 기능이 추가됨에 따라 기록되는 라이프로그 정보가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 라이프로그를 체계적으로 저장하고 검색하는 일이 중요해지고 있다. 사용자 컨텍스트는 라이프로그 검색의 정확도를 높이기 위한 중요한 요소 중 하나로 논의되어 왔다. 따라서 이를 자동으로 추출하고, 라이프로그의 태깅에 활용하려는 많은 연구가 시도되었다. 그러나 많은 기존 연구들은 컨텍스트를 추출하기 위해 사용자 주변에 센서가 설치되어 있는 환경을 가정하였는데, 이러한 환경은 비용 등의 문제로 일부 제한된 영역에서만 적용 가능하기 때문에, 광범위한 지역에서 사용자의 컨텍스트를 추출할 수 없다는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 외부 센서들이 설치된 환경을 가정하지 않고, 스마트폰에 장착된 센서만을 활용하여 사용자의 컨텍스트를 찾아내고, 이를 라이프로그 자동 태깅에 적극 활용하는 방법에 대해 제안한다. 특히 본 연구에서는 기존의 포괄적인 컨텍스트의 정의를 일정 시간 간격동안 지속되는 사용자의 상황으로 한정지어 재정의하고, 이를 라이프로그 태깅에 활용하는 방법에 대해서 논의한다.

• 인지과학
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• 제12권3호
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• pp.19-28
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• 2001

본 논문에서는 한국어문서에서 음차표기된 외래어를 자동적으로 인식 및 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음차표기된 외래어 인식 및 추출 문제를 음절태깅문제로 변환한다. 음절태깅문제는 주어진 단어 내의 음절들에 대하여 순수 한국어를 구성하는 음절인지 또는 음차표기된 외래어를 구성하는 음절인지를 태깅하는 작업으로 정의된다. 이를 위하여. 주어진 어절 내의 음절의 나열을 순수 한국어 음절을 표현하는 상태와 외래어 음절을 표현하는 상태의 이진 상태(binary state)로 모델링한 은닉 마르코프 모델을 이용한다. 제안된 방법은 기존 연구에 비하여 높은 재현율과 정확률로 음차표기된 외래어를 인식 및 추출하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.101-105
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• 2018

이 논문은 가장 잘 알려진 어휘부중 하나인 워드넷의 활용 범위 확장을 위해 워드넷 신셋에 "사건구조 프레임(Event Structure Frame)"을 주석하는 연구에 관한 것이다. 워드넷을 비롯하여 현재 사용되고 있는 어휘부는 풍부한 어휘의미정보가 구조화되어 있지만, 사건구조에 관한 정보를 포함하고 있지는 않다. 이 연구의 가장 큰 기여는 워드넷에 사건구조 프레임을 추가함으로써 워드넷과의 연결만으로 핵심적인 어휘의미정보를 모두 추출할 수 있도록 해준다는 점이다. 예를 들어 텍스트 추론, 자연어처리, 멀티 모달 태스크 등은 어휘의미정보와 배경지식(상식)을 이용하여 태스크를 수행한다. 워드넷에 대한 사건구조 주석은 자동사건구조 주석 시스템인 GESL을 이용하여 워드넷 신셋에 있는 예문에 먼저 자동 주석을 하고, 오류에 대해 수동 수정을 하는 반자동 방식이다. 사전 정의된 23개의 사건구조 프레임에 따라 예문에 출현하는 타겟 동사를 분류하고, 해당 프레임과 매핑한다. 현재 이 연구는 시작 단계이며, 이 논문에서는 빈도 순위가 가장 높은 100개의 동사와 각 사건구조 프레임별 대표 동사를 포함하여 총 106개의 동사 레마에 대해 실험을 진행하였다. 그 동사들에 대한 전체 워드넷 신셋의 수는 1337개이다. 예문이 없어서 GESL이 적용될 수 없는 신셋을 제외하면 1112개 신셋이다. 이 신셋들에 대해 GESL을 적용한 결과 F-Measure는 73.5%이다. 향후 연구에서는 워드넷-사건구조 링크를 계속 업데이트하면서 딥러닝을 이용해 GESL 성능을 향상 할 수 있는 방법을 모색할 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1169-1178
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• 2008

웹 2.0에서 대부분의 정보는 사용자에 의해 생산되고, 사용자가 붙인 태그에 의해 분류되어진다. 현재 태그와 연관된 서비스 및 연구들은 자동 태깅 기법이나 태그 클라우드 구성 기술에 초점이 맞춰 진행되어짐에 따라, 태그에 의해 분류되어진 정보 및 리소스들을 효율적으로 분류하여 사용자에게 제공하는 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 웹상에 산재되어있는 리소스 및 그에 따른 태그 정보들을 수집하여 태그들 간의 연관성에 따라 맵핑하고, 이를 클러스터링하여 검색에 적용하기 위한 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 제안 시스템의 성능평가를 위해 태그 기반 대표사이트인 플리커 사이트의 이미지 검색 결과와의 정확성과 재현율을 비교 평가함으로서 향상된 검색결과를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.213-222
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• 2019

지능형 음성 대화 인터페이스 구현에 있어 핵심어의 의미표지는 사용자 의도 파악을 위한 중요한 요소이다. 대화시스템은 사용자 발화의 의도를 파악하기 위해 핵심어와 그 의미표지를 이용하여 발화의 의도를 결정한다. 하나의 핵심어는 여러 개의 의미표지를 가질 수 있는 중의성을 지닌다. 이러한 중의성을 지닌 핵심어를 사용자의 의도와 일치하는 의미표지로 결정하는 것은 단어 의미 분별 문제와 유사하다. 우리는 전사된 대화 말뭉치의 약 23%를 수동으로 의미를 부착하여 핵심어에 대한 의미표지 사전, 유의어 사전, 문맥벡터 사전을 먼저 구축한 후, 나머지 77% 대화 말뭉치에 존재하는 핵심어의 의미를 자동으로 부착한다. 중의성을 가진 핵심어는 문맥벡터 사전으로부터 문맥 벡터 유사도를 계산하여 의미를 결정한다. 핵심어가 미등록어인 경우에는 유의어 사전을 이용하여 가장 유사한 핵심어를 찾아 그 핵심어의 의미를 부착한다. 중의성을 가진 고빈도 핵심어 3개와 저빈도 핵심어 3개를 말뭉치에서 선정하여 제안 시스템의 성능을 평가하였다. 실험결과, 수동으로 구축한 말뭉치를 사용하였을 때 약 54.4%의 정확도를 얻었고, 반자동으로 확장한 말뭉치를 사용하였을 때 약 50.0%의 정확도를 얻었다.