• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.91-99
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• 2006

점진적 파싱 기법은 프로그램의 점진적 구성을 허용하는 언어기반 환경의 중요한 부분이며, 프로그램의 변경된 부분에 대해서만 구문분석을 다시 함으로써 시스템의 성능을 향상 시킨다. 기존의 점진적 파싱은 파싱 정보를 저장하기 위해 스택 자료구조를 사용한다. 본 논문에서는 스택 자료구조를 사용하지 않고 노드 주소로 스레드를 추가하여 스레드 트리 구성 알고리즘을 제안한다. 또한 구성된 스레드 트리를 사용하여 5단계의 점진적 파싱 과정으로 나누어 점진적 스레드 트리 구성 알고리즘을 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제5권4호
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• pp.19-25
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• 2005

스레드 트리란 LR 파싱표를 사용하여 파스 트리인 동시에 파스 스택을 표현 할 수 있는 자료구조이다. $Larchev\^{e}que$는 스택을 사용하여 스레드 트리들 구성하고 점진적 파싱을 한다. 본 논문에서는 재 파싱 노드와 파싱속도를 줄이기 위해 스택을 사용하지 않는 변화된 스레드 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 노드의 재 파싱 과정을 없애기 위해 변화된 스레드 트리와 LR 파싱표를 사용하는 점진적 파싱 알고리즘을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.109-112
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• 2001

This paper proposes an efficient algorithm of extracting anchor blocks for a semantic structure of a news video. We define the FRFD to calculate the frame difference of anchor face position rather than simply uses the general frame difference. Since, The FRFD value is sensitive to existing face in frame, anchor block can be efficiently extracted. In this paper, an algorithm to extract a face position using partial decoded MPEG data is also proposed. In this way a news video can be structured semantically using the extracted anchor blocks.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.21-28
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• 2016

영어 구문 분석기는 영한 기계번역 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 부분이다. 본 논문에서의 영어 구문 분석기는 규칙 기반 영한 기계번역 시스템의 한 부분으로서, 많은 구문 규칙을 구축하고 차트 파싱 기법으로 구문 분석을 수행한다. 구문 규칙의 수가 많기 때문에 구문 분석 과정에서 많은 구조가 생성되는데, 이로 인해 구문 분석 속도가 저하되고 많은 메모리를 필요로 하여 번역의 실용성이 떨어진다. 또한 쉼표를 포함하는 긴 문장들은 구문 분석 복잡도가 매우 높아 구문 분석 시간/공간 효율이 떨어지고 정확한 번역을 생성하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 실제 생활에서 나타나는 긴 문장들을 효율적으로 번역하기 위해 문장 분할 방법을 적용한 3단계 구문 분석 방법을 제안한다. 구문 분석의 각 단계는 독립된 구문 규칙들을 적용하여 구문 분석을 수행함으로써 구문 분석의 복잡도를 줄이려 하였다. 이를 위해 구문 규칙을 3가지 부류로 분류하고 이를 이용한 3단계 구문 분석 알고리즘을 고안하였다. 특히 세 번째 부류의 구문 규칙은 쉼표로 구성되는 문장 구조에 대한 규칙으로 구성되는데, 이들 규칙들을 말뭉치의 분석을 통해 획득하는 방법을 제안하여 구문 분석의 적용률을 지속적으로 개선하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 문장 분할만을 적용한 기존 2단계 구문 분석 방법에 비해 유사한 번역 품질을 유지하면서도 시간/공간 효율 면에서 우수함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.19-30
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• 2016

오늘날 우리는 인터넷에서 쉽게 정보를 얻지만, 수많은 정보들은 데이터 검색에 방해가 되며 비효율적이다. 그러므로 적절한 정보를 제공하는 사용자 맞춤의 웹 검색 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 날씨, 위치, 시간 등 사용자가 처한 상황 정보를 반자동으로 수집하여 사용자에게 필요한 정보를 제공할 수 있는 검색 시스템을 제안한다. 이러한 상황 정보를 이용하면 검색 시스템은 사용자가 특정한 상황에서 어떤 정보를 원하는지 알 수 있으며, 사용자에게 보다 더 유용한 정보를 제공할 수 있다. 제안된 시스템은 '자발적 공유경제 방식의 개인 한글 콘텐츠 제작/공유 서비스'에 기반 하여 각 입력, 저장, 검색 부분에 데이터 파싱 알고리즘을 추가하였다. 실험에서는 몇 개의 일반적인 검색어를 이용해서 기존의 시스템과 제안된 시스템의 결과를 비교한다.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.44-51
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• 1999

본 논문에서는 음성과 자연언어의 통합처리를 위한 효과적인 병렬계산모델을 제안한다. 음소모델은 연속 Hidden Markov Model(HMM)에 기반을 둔 문맥종속형 음소를 사용하며, 언어모델은 지식베이스를 기반으로 한다. 또한 지식베이스를 구성하기 위해 계층구조의 semantic network과 병렬 marker-passing을 추론 메카니즘으로 쓰는 memory-based parsing 기술을 사용한다. 본 연구의 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD(Multiple Instruction Multiple Data) 구조의 다중 Transputer 시스템을 이용하여 구현되었다. 실험결과, 본 연구의 지식베이스 기반 음성인식 시스템의 인식률이 word network 기반 음성인식 시스템보다 높게 나타났으며 code-phoneme 통계정보를 활용하여 인식성능의 향상도 얻을 수 있었다. 또한, 성능향상도(speedup) 관련 실험들을 통하여 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.868-876
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• 1999

본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오(MPEG-compressed video)를 대상으로 내용기반 색인(content-based indexing)에 기초가 될 동영상 자도 d분할에 관한 효과적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MPEG 시퀀스의Ⅰ(Intra), P(Predictive), B(bidirectional) 픽쳐 구성에 구애받지 않고 장면 전환점(scene change)을 검출해 낸다. 컷(cut) 검출을 위해서는 Ⅰ픽쳐의 dc 계수와 P, B 픽쳐의 매크로 블록 참조 특성을 이용하여 차이 측도(difference measure)를 설정한다. 그리고 점진적인 (gradual)장면 전환에서는 p, B 픽쳐의 참조 블록 비율을 이용하여 정확하게 장면 전환 지점을 검출한다. 이때 MPEG 시퀀스를 완전히 복원하지 않고 필요한 데이터만을 추출해 내어 전체 데이터 처리 과정을 좀 더 효율적으로 구성한다. 차이 척도의 성능과 검출 결과는 정확도(precision)와 완전추출도(recall)를 기준으로 비교분석하고, 제안한 방법을 다양한 MPEG 시퀀스에 적용시켜 검출 결과와 수행 시간 측면에서 그 효율성을 확인하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제9권3호
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• pp.1-12
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• 2002

Due to the fast development in computer and communication technologies, a video is now being more widely used than ever in many areas. The current information analyzing systems are originally built to process text-based data. Thus, it has little bits problems when it needs to correctly represent the ambiguity of a video, when it has to process a large amount of comments, or when it lacks the objectivity that the jobs require. We would like to purpose an algorithm that is capable of analyze a large amount of video efficiently. In a video, divided areas use a region growing and region merging techniques. To sample the color, we translate the color from RGB to HSI and use the information that matches with the representative colors. To sample the shape information, we use improved moment invariants(IMI) so that we can solve many problems of histogram intersection caused by current IMI and Jain. Sampled information on characteristics of the streaming media will be used to find similar frames.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.367-372
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• 2001

Feature restoration is that restore feature to 3D solid model using the feature information in STEP AP224. Feature is very important in CAPP, but feature information is defined very complicated in STEP AP224. This paper recommends the algorithm of extraction the feature information in physical STEP AP224file. This program import STEP AP224 file, parse the geometric and topological information, the tolerance data, and feature information line-by-line. After importation and parsing, store data into database. Feature restoration module analyze database including feature information, extract feature information, e.g. feature type, feature's parameter, etc., analyze the relationship and then restore feature to 3D solid model.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.627-630
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• 2022

Over the past few years, fake news has become one of the most significant problems. Since it is impossible to prevent people from spreading misinformation, people should analyze the news themselves. However, this process takes some time and effort, so the routine part of this analysis should be automated. There are many different approaches to this problem, but they only analyze the text and messages, ignoring the images. The fake news problem should be solved using a complex analysis tool to reach better performance. In this paper, we propose the approach of training an Artificial Intelligence using an unsupervised learning algorithm, combined with online data parsing tools, providing independence from subjective data set. Therefore it will be more difficult to spread fake news since people could quickly check if the news or article is trustworthy.