• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.559-569
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• 2003

Annotation은 개인의 의견, 해설, 요약 등을 표기한 것으로써, 현재 전자문서 환경에서annotation을 효과적으로 처리할 수 있는 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구에서는 annotation의 기능성에 치중하여 직관적인 펜기반 입력 인터페이스를 제공하지 못하거나, 이를 지원하는 일부 시스템에서도 원본 문서와 annotation의 관계가 명확하지 못하여 재 활용성이 떨어지는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 전자문서에서 펜 입력 장치 환경을 위한 컨텍스트 기반 annotation 모델링을 정의하고, 이를 활용한 인터페이스를 제안한다. 이를 위하여, annotation 유형, 문서의 컨텍스트 정보, 그리고 annotation과 원본 문서간의 관계를 정의하고, 모델링 정보에 기반한 펜기반 annotation 입력 인터페이스 와 annotation DTD를 정의하여 다양한 활용이 가능한 시스템을 구현하였다. 그 결과, 본 연구에서는 기존 연구와는 달리 펜기반 입력 환경에서 컨텍스트 기반 annotation의 정확한 정의가 가능하며 이를 활용한 다양한 기능을 제공하는 동시에 앞으로의 응용 가능성을 제시하고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.565-575
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• 2003

This paper proposed context based annotation model and annotation ambiguity correction methods. The proposed model provides various annotation types, semantic models, and pen-based free drawing interface. Annotation correction method that is specifically based on the context which includes various textual and structure information between free-form marking and annotation. Also, interface for XML environment using the proposed model and correction methods is proposed and possibilities of application is looked at. The results from the implementation of the proposed method show that the annotated areas included in the free-form marking information are more accurate, achieving more accurate exchange results amongst multiple users in a heterogeneous document environment

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.850-861
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• 2003

정확한 자유형 annotation 정보를 생성하기 위해서는 자유형 마킹의 기하 정보와 대상문서 내용(context)간에 영역 추출 과정에서 발생하는 모호성들을 인식 및 해결할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 먼저 XML 기반의 annotation 환경에서 자유형 마킹과 다양한 내용간에 발생할 수 있는 모호성을 분석하였으며 이를 해결하기 위한 기법을 제안한다. 제안 기법은 자유형 마킹과 annotation이 생성된 영역간의 다양한 비구조 및 구조정보를 포함하는 내용을 기반으로 한다. 제안 기법에 의하여 분석 및 판별된 annotation 정보는 본 논문에서 정의한 XML 기반의 DTD로 표현되며, 본 연구에서 구현한 시스템을 통하여 출력 및 교환된다. 그 결과 본 연구의 제안 기법을 통하여 생성된 자유형 마킹 정보는 기존의 기법보다 정확한 annotation 영역을 포함하며, 다중사용자 및 서로 다른 문서환경에서도 명확한 교환을 가능케 할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.602-606
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• 2001

전자책은 기존 종이 문서에 비하여 다양한 기능 및 장점을 제공할 수 있기 때문에 현재 다양한 연구 및 서비스가 제공되고 있다. 또한 전자책 환경에서의 정보 공유 및 검색과 같은 다양한 활용을 위해서는 반드시 Annotation 지원이 가능하여야 하며 이에 대한 정확한 Annotation 정의가 요구된다. Annotation이란 일반적으로 문서의 주제 및 내용에 관한 해설, 설명, 그리고 강조를 목적으로 추가되는 문장 또는 텍스트를 의미한다. 그러나 기존 전자책 환경에서의 Annotation과 관련된 연구에서는 이에 대한 심도있는 연구 결과가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 전자책 환경을 위한 Context 기반 Annotation Modeling을 정의하고 이를 활용한 인터페이스를 제안한다. 현재 전자책 환경은 대부분 XML에 기반하고 있으며 이에 본 논문에서는 구조정보와 컨텐츠, 그리고 Annotation간의 관계 및 이를 활용하기 위한 모델링을 제시한다. 또한 모델링 정보를 이용한 다양한 장점 및 환용이 가능한 시스템을 구현하였다. 그 결과 본 연구에서는 기존 연구와는 달리 Context 기반 Annotation의 정확한 정의가 가능하며 이를 활용한 다양한 기능을 제공하는 동시에 앞으로의 응용 가능성을 제시하고 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.219-226
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• 2006

어노테이션(annotation)은 문서에서 개인의 의견, 정리, 요약 등을 표현하기 위한 주석을 의미한다. 따라서 전자문서에서도 어노테이션은 중요하게 사용되며 특히 전자 잉크(digital inking)릉 이용한 이동 단말기 환경에서 효과적으로 사용된다. 그러나 기존 연구에서는 휴대용 단말기 환경의 단점인 적은 디스플레이 공간을 전혀 고려하지 않기 때문에 어노테이션 작성 및 활용이 매우 불편하다. 따라서 본 논문에서는 전자펜과 이동식 단말기 환경을 고려한 어노테이션 모델 및 시스템을 제안한다. 제안 어노테이션 모델은 다양한 컨텍스트(context)를 고려하고 이에 기반한 어노테이션 마크업 언어를 정의한다. 본 모델은 다양한 어노테이션 타입 및 의미(semantic) 모델, 펜 기반 어노테이션의 자동 인식 및 영역 보정 기능 등을 고려하며, 이것을 기반으로 CAML(Context-based Annotation Markup Language)를 정의한다. 또한 본 모델을 이용하여 XML 기반의 전자책문서 및 단말기 환경을 고려한 어노테이션 시스템을 구현하고 그 활용 가능성에 대하여 살펴본다. 본 연구의 결과는 eLearning, Cyber-Class, IETM(Interactive Electronic Technical Manuals) 에서 적절히 응용 가능하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.926-930
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• 2006

Current image retrieval techniques have shortcomings that make it difficult to search for images based on a semantic understanding of what the image is about. Since an image is normally associated with multiple contexts (e.g. when and where a picture was taken,) the knowledge of these contexts can enhance the quantity of semantic understanding of an image. In this paper, we present a context-aware image retrieval system, which uses the context information to infer a kind of metadata for the captured images as well as images in different collections and databases. Experimental results show that using these kinds of information can not only significantly increase the retrieval accuracy in conventional content-based image retrieval systems but decrease the problems arise by manual annotation in text-based image retrieval systems as well.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1498-1504
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• 2016

The progress of mobile computing technology is bringing a large amount of multimedia contents such as image. Thus, we need an image retrieval system which searches semantically relevant image. In this paper, we propose a semantic image annotation and retrieval in mobile environments. Previous mobile-based annotation approaches cannot fully express the semantics of image due to the limitation of current form (i.e., keyword tagging). Our approach allows mobile devices to annotate the image automatically using the context-aware information such as temporal and spatial data. In addition, since we annotate the image using RDF(Resource Description Framework) model, we are able to query SPARQL for semantic image retrieval. Our system implemented in android environment shows that it can more fully represent the semantics of image and retrieve the images semantically comparing with other image annotation systems.

• Educational Technology International
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• 제17권1호
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• pp.87-116
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• 2016

In this research, we designed a teacher professional development (PD) program where a small group of mathematics teachers could share, reflect on, and discuss their pedagogical knowledge and practices of ICT-integrated lessons, using a video annotation tool called DIVER. The main purposes of this paper are both micro and macro: to examine how the teachers were engaged in the meaning-making process in a video-based PD (micro); and to derive implications about how to design effective video-based teacher PD programs toward a teacher community of practices (macro). To examine teachers' meaning-making in the PD sessions, discourse data from a series of 10 meetings was segmented into idea units and coded to identify discourse patterns, focusing on (a) participation levels, (b) conversation topics, and (c) conversation depth. Regarding the affordance of DIVER, discourse patterns of two meetings, before and after individual annotation with DIVER were compared through qualitative vignette analysis. Overall, we found that the teacher discourse shifted the focus from surface features to deeper pedagogical issues as the PD sessions progressed. In particular, the annotation function in DIVER afforded the teachers to exercise descriptive analyses of video clips in a flexible manner, thereby helping them cognitively prepared to take interpretative and evaluative stances in face-to-face discussions with colleagues. In conclusion, deriving from our research experiences, we discuss the possibilities and challenges of designing video-based teacher PD in a school context.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.650-662
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• 2005

어노테이션 시스템에서 원본문서가 갱신되었을 경우 어노테이션이 항상 적절한 위치를 유지하기 위해서는 로버스트(robust)한 위치재생성(repositioning) 기능이 필요하다. XML 문서환경에서 어노테이션에 대한 위치재생성을 위해서는 텍스트 정보뿐만 아니라 구조문서 특성을 포함할 수 있어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 XML 기반의 원본문서 및 어노테이션 정보를 논리구조트리(logical structure tree)로 표현하고, 각 트리간의 대응관계를 분석하여 복수의 후보 앵커들을 생성한다 또한 복수의 후보 앵커들 중 최적의 후보 앵커를 선택하기 위하여 논리구조트리 앵커 노드의 문자열(textual data) 및 레이블 정보에 기반한 단계별 앵커링 기준을 제시한다. 그 결과 본 논문에서는 구조문서 환경에서 다양한 형태의 컨텍스트 갱신이 발생하였을 경우에도 로버스트한 위치재생성이 가능하다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.267-275
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• 2023

This paper presents the development of specialized software for annotating volume-of-interest on ¹⁸F-FDG PET/CT images with the goal of facilitating the studies and diagnosis of head and neck cancer (HNC). To achieve an efficient annotation process, we employed the SE-Norm-Residual Layer-based U-Net model. This model exhibited outstanding proficiency to segment cancerous regions within ¹⁸F-FDG PET/CT scans of HNC cases. Manual annotation function was also integrated, allowing researchers and clinicians to validate and refine annotations based on dataset characteristics. Workspace has a display with fusion of both PET and CT images, providing enhance user convenience through simultaneous visualization. The performance of deeplearning model was validated using a Hecktor 2021 dataset, and subsequently developed semi-automatic annotation functionalities. We began by performing image preprocessing including resampling, normalization, and co-registration, followed by an evaluation of the deep learning model performance. This model was integrated into the software, serving as an initial automatic segmentation step. Users can manually refine pre-segmented regions to correct false positives and false negatives. Annotation images are subsequently saved along with their corresponding ¹⁸F-FDG PET/CT fusion images, enabling their application across various domains. In this study, we developed a semi-automatic annotation software designed for efficiently generating annotated lesion images, with applications in HNC research and diagnosis. The findings indicated that this software surpasses conventional tools, particularly in the context of HNC-specific annotation with ¹⁸F-FDG PET/CT data. Consequently, developed software offers a robust solution for producing annotated datasets, driving advances in the studies and diagnosis of HNC.