In this paper, we introduce two retrieval methods for photos with speech documents. We compare the pattern of speech query with those of speech documents recorded in digital cameras, and measure the similarities, and retrieve photos corresponding to the speech documents which have high similarity scores. As the first approach, a phoneme recognition scheme is used as the pre-processor for the pattern matching, and in the second one, the vector quantization (VQ) and the dynamic time warping (DTW) are applied to match the speech query with the documents in signal domain itself. Experimental results show that the performance of the first approach is highly dependent on that of phoneme recognition while the processing time is short. The second method provides a great improvement of performance. While the processing time is longer than that of the first method due to DTW, but we can reduce it by taking approximated methods.
인터넷과 컴퓨터를 이용한 학생들의 과제물을 평가하는데 있어 표절의 용이성으로 인해 정확히 판별하는 것은 매우 어렵고 번거로운 일이다. 특히 동일한 주제에 대해서 작성되는 경우가 많으므로 독자적으로 작성된 문서와 표절되어진 문서를 판별하기가 쉽지 않다. 이것은 클러스터링 하고자 하는 문서들에서 주요 단어들 즉, 색인어들의 출현 빈도를 추출한 뒤 이를 이용하여 가장 적합한 Clustering을 찾는 기존의 정보 검색 방법들과는 전혀 다른 문제이다. 본 논문에서는 과제물의 평가에 지침을 제공할 수 있도록 유사 어절 트리를 이용한 표절 유사도에 따른 Cluster들을 생성하는 방법에 대해 제안한다.
XML의 대표적인 특징은 기존의 다른 컨텐츠와는 달리 문서의 구조를 기술할 수 있다는 것이다. 구조적 정보는 활용 방법에 파라 XML문서의 다양한 처리에 있어 성능을 향상시키는 핵심적인 요소가 될 수 있다. 그러나 XML 태그의 자기 서술적인 특성에서 비롯되는 구조적 표현의 차이는 오히려 문서의 식별을 어렵게 하는 원인이 된다. 본 논문에서는 기존의 비트맵 인덱스(Bitmap Index)를 이용한 XML 문서 검색 시스템이 다양한 구조적 유사성을 판별할 수 없는 단점을 보완 가능하도록 경로 중심의 유사 문서 인식 기법을 제안한다. 이 기법은 '경로 구성 유사도'와 '유사 경로 테이블'을 통해 기존의 비트맵 인덱스가 갖는 유사 경로를 인식하지 못하는 단점을 해결하고 검색의 유연성을 부여함으로써 보다 양질의 검색 결과를 도출할 수 있다. 또 이것은 기존 시스템의 Bit-wise 연산에 완전히 이식됨으로써 비트맵 인덱스의 장점인 빠른 성능을 그대로 유지할 수 있게 된다.
빠른 속도로 쏟아지고 있는 각종 발행물, 논문들에 대한 표절 검토는 표절 검출 알고리즘을 통해 직접적인 복제, 짜깁기, 말 바꾸어 쓰기 등을 검토하거나 표절 검토자가 직접 해당 문서의 키워드를 검색하여 확인하는 방식으로 이루어지고 있다. 하지만 점점 더 늘어나는 방대한 양의 문서들에 대한 표절 검토 작업은 더욱 정교한 검토 방법론을 필요로 하고 있으며, 이를 돕기 위해 문서의 직접적인 단어나 복제 비교에서 더 나아가 문서의 내용을 비교하여 비슷한 내용의 문서들을 필터링 및 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 문서의 내용을 비교하기 위해 키워드 추출 알고리즘을 선행하며, 이를 통해 문서의 핵심 내용을 비교할 수 있는 기반을 마련하여 표절 검토자의 작업의 정확성과 속도를 향상시키고자 한다.
The Hausdorff distance is commonly used as a similarity measure between two-dimensional binary images. Since the document images may be contaminated by a variety of noise sources during transmission, scanning or conversion to digital form, the measure should be robust to the noise. Original Hausdorff distance has been known to be sensitive to outliers. Transforming the given image to grayscale image is one of methods to deal with the noises. In this paper, we propose a Hausdorff distance applied to grayscale images. The proposed method is tested with synthetic images with various levels of noises and compared with other methods to show its robustness.
온라인 정보가 증가함에 따라 많은 양의 정보 중에서 사용자가 원하는 정보를 정확하고 신속하게 찾아 주는 문서 여과의 중요성 또한 증가하고 있는 추세이다. 본 논문은 문서 여과 문제를 이진 문서 분류 문제로 보고, 나이브 베이즈 분류기를 동적인 문서 여과 목적으로 사용하였다. 이때 사용자가 자신의 관심 분야에 해당하는 주제를 제대로 여과 받기 위해서 학습 대상으로 삼아야 할 학습문서의 범위와 관련성 있는 문서를 제대로 여과 받기 위해서 체크해야 하는 관련성 표기 비율에 따른 분류기의 성능에 대하여 실험을 하였다. 코사인 유사계수를 이용한 여과 방법과의 성능도 비교 실험하였다. 실험 결과 나이브 베이즈 이진 분류기는 문서집합의 크기가 일정한 정도일 때 관련성 있는 문서가 모두 표기되지 않더라도 여과에는 큰 영향을 미치지 않음을 볼 수 있었다.
XML(eXtensible Markup language) 사용의 급속한 증가는 웹에 존재하는 많은 양의 정보들을 XML기반 데이터로 생성하게 했으며 저장과 교환에 있어서 표준이 되도록 했다. 이는 사용자에 의한 임의의 태그정의를 가능하게 하는 XML 사용의 용이성에 기반한다. 그러나 이러한 장점은 비슷한 내용을 갖는 XML 문서에 대해서 사람들마다 개개의 태그이름과 구조를 사용한다는 문제점을 만든다. 따라서 유사한 의미를 가지고 있지만 서로 다른 문서로 분류된다. 이러한 점을 개선하기 위해 XML 문서 태그들 간의 벡터 스페이스 모델과 XML 데이터를 이용하여 시소러스를 구축하는 방법 등이 연구되고 제안되어 왔지만 아직 초보적인 단계이다. 본 논문에서는 XML 문서를 구성하는 태그들을 동의어로 확장하여 벡터를 생성하고 생성된 벡터를 가지고 태그들 간의 유사성을 체크하여 서로 다른 XML 문서들의 유사성을 수치적으로 계산한다.
최근 DTD (Document Type Descriptor)를 포함하고 있지 않은 XML 문서의 사용이 증가하고 있다. 따라서 서로 다른 구조를 갖는 많은 양의 XML 문서를 관계형 DBMS에 저장하거나, 인덱스를 이용하여 매핑하는 등 보다 효율적으로 관리하기 위한 다양한 인덱싱 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들 중 경로 비트맵 인덱싱 기법은 경로 구성 유사도를 기반으로 3차원 비트맵 클러스터를 생성하고, 클러스터 단위의 검색을 수행함으로서 빠른 검색 속도를 보여주었다. 그러나 이 기법은 비교하려는 두 경로 중 항상 짧은 경로가 기준 경로가 되는 한계점과, 같은 노드 구성을 가지는 두 경로에서도 노드의 위치에 따라 그 유사도가 크게 변하는 등의 여러 문제점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 해결하고, 정확한 클러스터링을 수행하기 위해서는 합리적인 경로 유사도 계산식이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결하고, 보다 정확한 클러스터링을 수행할 수 있는 새로운 경로 유사도 계산식을 제안한다.
In this paper, we propose a generative adversarial networks (GAN) based text-to-image generating method. In many natural language processing tasks, which word expressions are determined by their term frequency -inverse document frequency scores. Word2Vec is a type of neural network model that, in the case of an unlabeled corpus, produces a vector that expresses semantics for words in the corpus and an image is generated by GAN training according to the obtained vector. Thanks to the understanding of the word we can generate higher and more realistic images. Our GAN structure is based on deep convolution neural networks and pixel recurrent neural networks. Comparing the generated image with the real image, we get about 88% similarity on the Oxford-102 flowers dataset.
표준특허란 표준문서의 규격을 기술적으로 구현하는 과정에서 필수적으로 적용해야 하는 특허로서, 최근 선진국은 "R&D-특허-표준화의 연계"를 강화하고 있고 글로벌 기업 또한 표준과 연계한 특허 획득에 주력하고 있다. 우리나라 또한 기술선점, 시장지배력 및 경제적 파급효과 등의 표준특허 확보의 중요성을 인식하고 있고, 정부와 정부부처의 산하 연구기관을 중심으로 표준특허 관련 법 제도 등의 관련연구가 진행되고 있다. 그러나 표준특허 분석결과만이 연구결과로 공개되고 있을 뿐, 실제로 표준특허 선별을 위한 정형화된 기법은 전무한 상태이며 분석방법론 관련연구 또한 매우 미미한 상태이다. 따라서 본 논문은 형태학적 특성에 기반을 두어 표준과 특허문서 간 유사도를 측정하고, 측정된 유사도를 분석하여 신뢰성 있게 표준특허를 선별하는 방법을 제안하고 그 적용사례를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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