ICT(Information & Communication Technology) 활용 지리수업을 위해서는 데이터베이스(database, 이하, ‘DB' 라 칭함)형 교수-학습 자료를 개발하는 것이 필수적이다. 이러한 DB형 교수-학습자료는 WBI(Web Based Instruction. 웹기반수업)에서의 지리이미지자료 사용상의 문제점을 극복해 줄 대안으로 간주된다. 이를 위하여 본 구에서는 우선 지리이미지 데이터베이스 프로그램(이하. '지리이미지 DB 프로그램' 이라 칭함)을 기반으로 CD-ROM 형태의 지리이미지 전자사전(이하, 'GEO-DB' 라 칭함)을 제작했다. GEO-DB에는 3,060개의 지리이미지가 원자료로 수록되어 있는데, 이러한 자료들은 온라인과 오프라인 상에서 교사와 학습자가 공동으로 수집한 것이다. GEO-DB에는 교사와 학습자 모두 지리이미지 자료를 단순하게 활용함은 물론. 임의적으로 자료의 가공이 가능하도록 포트폴리오 기능을 첨부했는데, 이러한 포트폴리오 기능은, 특히 학습자의 자기주도적 학습능력의 신장에 기여하고자 한 것이다 GEO-DB는 사용의 수월성, 검색의 신속성 및 확장의 무한성을 갖고 있어서, 지리 교수-학습에서 ICT의 활용 가능성을 극대화시켜 줄 수 있고. 학습자의 지리학습능력의 신장과 지리학습태도의 변화에 크게 기여할 수 있는 것으로 교사와 학습자에 의해 평가되었다.
본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.
Statistical information about spoken Korean was obtained. The data are the results of analyzing the Korean phonetic dictionary. This is one of the basic survey to make phoneme ballanced corpus of Korean Speech Data Base (KSDB).
Recognizing the problem that the definition of the term pan-ock does not appear precisely in the dictionary, the definition of pan-ock was established through analysis by analyzing 183 cases of pan-ock searched in the Korean Classics DB and classifying them into buildings and ships. First of all, the 65 pan-ocks classified as architecture were used in various ways, such as residences, religious facilities, jang-pan-ocks, and prisons, depending on their use. Second, the 90 cases of pan-ock related to ships were the concept of houses that combine work and accommodation on ships. Finally, through military installations, literary expressions, and bureaucrats who have seen trains and wagons, Pan-ock uses boards. It can be used for walls or roofs only, or for both walls and roofs. Therefore, it is necessary to consider the case of the Joseon Dynasty with the definition of Pan-ock in the existing dictionary. In other words, Pan-ock refers to "houses, religious facilities, royal tombs, and prisons, with various uses and forms. In addition, it refers to the joining of only the wall or the roof with planks, or the joining of both the wall and the roof," suggesting a broader interpretation of the category.
본 논문에서는 사전과 시소러스를 이용하여 문장음성 이해를 위한 확률모델을 제안한다. 제안한 확률모델은 입력되는 음성과 텍스트 문장에서 단어를 추출한다. 컴퓨터가 선택한 카테고리의 사전 DB와 입력된 문장에서 추출된 단어와 비교하고 확률모델로부터 확률값을 얻는다. 이때 컴퓨터로부터 상위어 정보를 알아내고 상위어 사전을 검색하여 단어를 추출하고 입력된 단어와 확률 모델을 비교하여 결과값을 얻는다. 사전과 상위어 사전으로부터 얻은 두개의 확률값을 더하고 그 값을 미리 정해진 임계값과 비교하여 문장의 이해도를 측정한다. 이와 같은 이해 시스템을 스무고개 게임에 적용시켜 그 성능을 평가 하였다. 상위어 확률 값($\alpha$)이 0.9이고 임계값 ($\beta$)은 0.38일 때 문장음성 이해의 정확도는 79.8%였다.
본 연구는 공공기관이 소장한 이미지데이터의 검색 및 열람 등의 활용성을 높이기 위한 전문검색서비스 구현 시 필수적인 문서인식시스템의 고도화를 목표로 한다. 주요한 연구방향은 공공기관이 소장하고 있는 데이터를 사전에 분석하여 문서이미지 전처리 및 문서구조분석 기술을 개발하고, 문서인식 과정에서 활용하기 위한 이미지내용DB, 문자모델DB, 용어DB로 구성되는 특화된 지식베이스를 구축하는 것이다. 또한, 지식베이스 관리도구를 개발하여 향후 다양한 형태의 문서이미지로의 확장을 가능하게 한다. 최근 본 연구는 국가기록원에서 소장하고 있는 이미지데이터에 적합한 문서구조분석 라이브러리와 특화된 지식베이스를 결합한 문서인식 프로토타입 시스템 개발을 완료했다. 향후 본 연구의 결과는 방대한 소장자료의 검색 및 활용을 극대화할 전문검색시스템 연계를 위한 성능평가 및 테스트베드 구축에 활용될 것이다.
The mobile visual search service uses a query image to acquire linkage information through pre-constructed DB search. From the standpoint of this purpose, it would be more useful if you could perform a search on a web-based keyword search system instead of a pre-built DB search. In this paper, we propose a representative query extraction algorithm to be used as a keyword on a web-based search system. To do this, we use image classification labels generated by the CNN (Convolutional Neural Network) algorithm based on Deep Learning, which has a remarkable performance in image recognition. In the query extraction algorithm, dictionary meaningful words are extracted using Wikipedia, and hierarchical categories are constructed using WordNet. The performance of the proposed algorithm is evaluated by measuring the system response time.
WWW(Word Wide Web)은 인터넷 상에서 광범위하게 분산된 다양한 형식의 데이터를 손쉽게 검색할 수 있도록 하며, 모든 응용의 사용자 환경을 손쉽게 포함시킴으로서 새로운 미디어 타입의 통합을 위한 가장 성공적인 기술로 평가받고 있다. E-Mail 서비스는 WWW 시스템의 가장 기본적인 기능으로, 인터넷 기술이 발전하고 사용자가 기하급수적으로 증가함에 따라 E-Mail 사용자도 늘고있다. 그러나 기존의 서비스는 HTML의 텍스트 기반 구조를 통한 비동기적인 형태의 서비스를 계속 유지하고 있어, 최근 인터넷상의 상당수를 차지하는 오디오, 비디오와 같은 실시간 환경의 멀티미디어 데이터들을 통합하는 좀더 동기적인 표현방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 E-Mail 서비스에 대한 동기적 방법론을 제안하고 구현하고자 한다.
본 논문에서는 자연언어 대화를 통한 데이타베이스 인터페이스 시스템을 설계 및 구현한다. 시스템은 크게 언어해석부, 문맥처리부, 대화처리부,및 데이타베이스 처리 로 구성된다. 언어해석에 있어 입력 발화문의 미정의어를 분류하여 처리하는 방법을 제시함으로써 데이타 베이스 인터페이스의 난점으로 지적되어 온 사전의 크기를 효과 적으로 줄일 수 있었다. 그리고 기존의 개별적인 임력 발화문에 의한 자연언어 검색 시스템과는 달리 본 시스템은 대화 처리부를 통하여 한 문장의 입력문이 아닌 연속된 대화를 통하여 데이타베이스 정보를 검색할 수 있는 인터페이스 환경을 제공한다. 라서 본 논문에서는 명제적 내용뿐 아니라 사용자의 의도가 포함된 화행을 정의하고 따문헌 검색을 위한 사용자 행위 모델을 설정하였다. 따라서 시스템은 이와 같은 지식들 을 이용하여 사용자의 계획을 인식하였으며 효율적으로 대화 이해 및관리를 수행할 수 있었다.그리고 본논문에서제안된 방법론의 검증을 위하여 문헌 데이타베이스 영역에서 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 스마트폰으로 음식 메뉴를 촬영한 영상으로부터 글자를 인식하는 안드로이드 기반의 한글 음식 메뉴 인식 어플리케이션을 설계하고 구현한다. Optical Character Recognition (OCR) 기술은 크게 전처리, 인식 그리고 후처리 과정으로 구분된다. 전처리 과정에서는 Maximally Stable Extremal Regions (MSER) 기법을 이용하여 글자를 추출한다. 인식 과정에서는 무료 OCR 엔진인 Tesseract-OCR을 이용하여 글자를 인식한다. 후처리 과정에서는 음식 메뉴에 대한 사전 DB를 이용하여 잘못된 결과를 수정한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해 실제 메뉴판을 DB로 이용하여 인식 성능을 비교 측정하는 실험을 진행하였다. 구글 플레이스토어에 있는 글자 인식 어플리케이션인 OCR Instantly Free, Text Scanner 그리고 Text Fairy와 인식률 측정 실험을 진행하였으며 실험 결과 제안하는 기법이 다른 기법보다 평균적으로 14.1% 높은 인식률을 보여주는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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