• Korean Chemical Engineering Research
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• 제55권1호
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• pp.135-140
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• 2017

본 논문은 법과학 문서분야에서 가장 활발하게 논의되고 있는 주제 중 하나인 상대적 작성시기 판단에 관한 연구이다. 최근 문서 제작에 가장 많이 이용되는 토너 타입의 출력문자와 필기구류 기재문자의 교차 지점을 분광비교분석기 및 무한초점현미경을 이용하여 관찰하였다. 그 결과, 필기구류 종류에 따라 교차지점 형태를 분류할 수 있었고, 문자간 상대적 작성시기 판단에 관한 결과를 도출하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.427-434
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• 2022

본 연구의 목적은 관람자에게 자아 인식의 문제에 천착하게 하는 몰입의 경험을 제공하는 자화상을 창작하는 것이다. 우리는 관람자로부터 획득한 음성과 이미지 정보를 활용하여 인터랙티브 자화상을 구현하는 방안을 제시한다. 관람자의 음성 정보는 텍스트로 변환되어 시각화되는데, 텍스트 시각화를 위한 픽셀 정보로 관람자의 얼굴 이미지가 활용된다. 텍스트는 개인의 경험과 기억을 바탕으로 자신만의 감성, 상상, 의도 등이 다양하게 혼합되어 있는 결과물이다. 사람들은 각자 다른 방식으로 특정 텍스트에 대한 상이한 해석력을 발휘한다. 제안한 디지털 자화상은 텍스트가 가진 상호텍스트성을 활용하여 내적인 면에서 관람자의 자의식을 재현할 뿐 아니라 텍스트에 내재된 의미들을 확장한다. 넓은 의미에서의 상호텍스트성은 텍스트와 텍스트, 주체와 주체 사이에서 일어나는 모든 지식의 총체를 가리킨다. 따라서 텍스트로 표현된 자화상은 관객과 텍스트, 관객과 관객, 텍스트와 텍스트 사이에서 다양한 관계를 파생시키며 확장해간다. 또한 본 연구는 제안한 자화상이 외적인 면에서도 텍스트가 가진 조형성을 확인하고 시공간성을 재창조할 수 있다는 것을 보여준다. 이 동적 자화상은 실시간으로 관람자들의 관심사를 반영하고 갱신되며 창작되는 특성을 지닌다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.189-191
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• 2022

현대 사회에서 메신저 서비스는 다른 사람과의 의사소통을 위해 필수적으로 사용되고 있으며 이는 범죄자들도 예외는 아니다. 따라서 메신저 데이터는 디지털 포렌식 조사에서 필수적으로 분석해야 하는 대상이며, 대표적으로 2018년 버닝 썬 게이트, 2019년 N 번 방 사건이 메신저 데이터가 범죄를 해결하는 데 중요한 증거로 활용됐다. 메신저 서비스가 널리 사용됨에 따라 디지털 기기에 대량의 메신저 데이터가 저장되고, 이에 따라 디지털 포렌식 조사 과정에서 메신저 데이터를 분석하는데 많은 시간이 소요되고 있기 때문에 이를 효과적으로 대응하기 위한 텍스트 마이닝 연구가 필요하다. 본 논문에서는 인스턴트 메신저를 대상으로 효과적인 NLP 분석을 하기 위해 인스턴트 메시지의 특성에 따른 다양한 자연어 전처리 방법을 연구한다.

• 유통과학연구
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• 제22권3호
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• pp.113-124
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• 2024

Purpose: This study is a quantitative study and analyzes the effect of evaluating the extreme and usefulness of product reviews on sales performance by using text mining techniques based on product review big data. We investigate whether the perceived helpfulness of product reviews serves as a mediating factor in the impact of product review extremity on sales performance. Research design, data and methodology: The analysis emphasizes customer interaction factors associated with both product review helpfulness and sales performance. Out of the 8.26 million Amazon product reviews in the book category collected by He & McAuley (2016), text mining using natural language processing methodology was performed on 300,000 product reviews, and the hypothesis was verified through hierarchical regression analysis. Results: The extremity of product reviews exhibited a negative impact on the evaluation of helpfulness. And the helpfulness played a mediating role between the extremity of product reviews and sales performance. Conclusion: Increased inclusion of extreme content in the product review's text correlates with a diminished evaluation of helpfulness. The evaluation of helpfulness exerts a negative mediating effect on sales performance. This study offers empirical insights for digital market distributors and sellers, contributing to the research field related to product reviews based on review ratings.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.371-376
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• 2012

본 논문에서는 텍스트 영상에 대한 데이터 천이 최소화를 위한 새로운 데이터 코딩기법과 회로를 제안한다. 제안한 회로는 기존의 Modified LVDS(Low Voltage Differential Signaling)의 문제점인 입력되는 데이터간의 동기와 출력되는 데이터간의 동기 문제를 수정한 개선된 MLVDS 회로와 Text image에 대한 천이 최소화를 위한 추가적인 직렬 데이터 코딩 기법인 TMUX 알고리즘으로 한 클럭에 2비트의 신호를 동시에 전송하여 동작 주파수를 줄일 수 있으며, 전자파 장애와 전력 소비를 해결할 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해서 텍스트 영상 데이터 천이 최소화 향상과 입출력간의 동기문제를 보완되었음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.486-497
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• 2010

연구의 목적은 디지털텍스트의 시각적 변형에 관한 연구 동향을 탐색하고 현재 학습 자료로 사용되고 있는 디지털텍스트의 시각적 변형 실태를 분석하는 것이다. 종합적 메타분석법에 따라 시각적 변형에 관한 선행연구들을 종합적으로 고찰하여 분석함으로써 디지털텍스트의 시각적 변형에 관한 연구 동향을 정리하였다. 총 167편의 선행문헌을 분석한 결과 기능주의적 시각적 변형, 역동적 시각적 변형, 상호작용적 시각적 변형 관련 연구로 구분할 수 있었고 각 연구주제별 문헌유형과 연구방법이 분석되었다. 그리고 사례분석법에 의해 디지털텍스트의 시각적 변형 실태가 분석되었다. 우수한 학습 자료로 판단할 수 있는 콘텐츠 12개를 선정하여 연구 동향 결과를 근거로 하여 마련한 분석틀에 따라 각 항목별로 조사하였다. 그 결과 드러난 문제점으로는 첫째, 타이포그래피 관련 기본적인 설계 원칙들이 충실히 반영되지 않은 경우들이 있었다. 둘째, 텍스트의 이해를 증진시킬 수 있는 시각적 설계에 대한 깊은 고려 없이 학습단계별로 내용을 전달하는데 초점을 두고 있었다. 셋째, 웹 테크놀로지가 충분히 활용되지 못하고 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.33-43
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• 2024

Automated text summarization (ATS) systems rely on language resources as datasets. However, creating these datasets is a complex and labor-intensive task requiring linguists to extensively annotate the data. Consequently, certain public datasets for ATS, particularly in languages such as Thai, are not as readily available as those for the more popular languages. The primary objective of the ATS approach is to condense large volumes of text into shorter summaries, thereby reducing the time required to extract information from extensive textual data. Owing to the challenges involved in preparing language resources, publicly accessible datasets for Thai ATS are relatively scarce compared to those for widely used languages. The goal is to produce concise summaries and accelerate the information extraction process using vast amounts of textual input. This study introduced ThEconSum, an ATS architecture specifically designed for Thai language, using economy-related data. An evaluation of this research revealed the significant remaining tasks and limitations of the Thai language.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.359-362
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• 2002

In this paper, we propose a new feature-based text watermarking for the binary text image. The structure of specific characters from preprocessed text image are modified to embed watermark. Watermark message are embedded and detected by the following method; Hole line disconnect using the connectivity of the character containing a hole, Center line shift using the hole area and Differential encoding using difference of flippable score points. Experimental results show that the proposed method is robust to rotation and scaling distortion.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.806-808
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• 2014

현재까지의 음성 출력 시스템은 텍스트를 있는 그대로 읽어 주는 것에 불과했다. 단위, 약어의 경우 알파벳을 그대로 읽어 주게 되어 그 본래의 의미를 제대로 파악하기 어려웠다. 본 연구에서는 단위나 약어의 본래의 의미를 찾아서 풀어서 음성 변환해 주는 방법을 제안함으로써 시각 장애인에게도 텍스트의 정확한 정보를 전달할 수 있다는 장점이 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.219-226
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• 2016

일반 생활 속에서 우리 인간의 눈으로 정보를 인식하고 그 정보를 이용하는 것에는 한계가 없을 만큼 다양하고 방대하다. 그러나 인공지능이 발달한 현재의 기술로도, 인간의 시각 처리 능력에 비하면 턱없이 능력이 부족하다. 그럼에도 불구하고 많은 연구자들은 실생활 속에서 정보를 얻고자 하고 있고, 특히 글자로 된 정보를 인식하는데 많은 노력을 기울이고 있다. 글자를 인식하는 분야에서 일반적인 문서에서 글자를 추출하는 것은 일부 정보처리 분야에서 이용되고 있지만, 실영상에서 문자를 추출하고 인식하는 부분은 아직도 많이 부족하다. 그 이유는 실영상에서는 색깔, 크기, 방향, 공통점 등에서 다양한 특징을 갖고 있기 때문이다. 본 논문에서는 이런 다양한 환경에서 문자 영역을 추출하기 위하여 적응적 에지 강화 기반의 MSER을 적용하여 장면 텍스트 추출을 시도하고, 비교적 좋은 방법임을 실험으로 보인다.