• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.33-42
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• 2016

현재 국내 포털사이트 및 기타 공공기관에서 제공하는 지오코딩 서비스는 어드레스-포인트 지오코딩 기법을 활용한다. 이 기법은 매우 높은 위치 정확도를 가지는 반면, 데이터의 품질이 지오코딩 결과물에 큰 영향을 미치며, 3차원 주소에 대한 지오코딩 및 역 지오코딩에 활용될 수 없다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 미국 센서스 국에서 개발한 도로 기반 지오코딩 기법에 기반 하여, 우리나라 도로명주소를 활용한 지오코딩 기법을 제시한다. 이때, 본 연구에서 제안하는 지오코딩 기법은 (1) 단일 건물을 표현하는 2차원 주소뿐만 아니라 지하 건축물 또는 실내 공간까지 포함하는 3차원 주소의 지오코딩을 지원하는 지오코딩 기법과, (2) 특정 지점을 주소로 반환하는 역지오코딩 기법으로 구분된다. 실제 연구 대상지역을 대상으로 제안한 지오코딩 기법을 적용한 결과, 도로명주소의 지오코딩 시 82.63% 매칭률, 역 지오코딩 시 98.5% 매칭률을 가지는 것으로 나타났으며, 평균 위치 오차가 1.7미터로 나타남에 따라 제안한 지오코딩 기법을 활용한 위치 기반 서비스가 가능함을 보였다. 지오코딩 기법 개발에 있어, 본 연구에서는 주소 정규화를 위한 파싱 알고리즘 및 농촌지역, 도로종속 구간 등의 일부 지역을 고려하지 않고 수행하였다. 이에 향후 연구에서는 이와 같은 사항을 고려한 개선된 지오코딩 기법이 제시될 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.133-148
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• 2014

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.43-54
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• 2016

최근 각종 사이버 범죄 위협이 증가하고 있고, 근래 각종 정보시스템을 대상으로 하는 사이버 공격에 대해서 사전 탐지, 차단 등 최전방에서 초동대응을 해야 하는 보안관제센터의 중요성이 높아가고 있다. 보안관제센터, 침해대응센터, 사이버테러 대응센터, Cert Team, SOC(Security Operater Center) 등의 이름으로 국가기관 및 금융권 등의 보안관제센터 분석인원들은 사이버 공격 예방을 위한 많은 노력들을 하고 있다. 침해사고 탐지를 위한 방법으로 관제시스템을 이용하거나 네트워크 보안장비들을 활용하여 탐지를 하고 있다. 하지만 단순 패턴기반으로만 모니터링 하는 1차원적인 방법으로는 침해사고의 예방을 위한 탐지방법으로 많이 부족하다. 관제시스템도 많은 발전을 하고 있으며 침해위협에 대한 예방활동으로 탐지방법에 대한 연구들도 많이 진행하고 있다. 근래 ESM에서 SIEM 시대로 넘어가면서 관제시스템으로 많은 정보를 가져올 수 있게 되었고 필요한 데이터만을 파싱, 분석하여 침해위협 시나리오에 접목시켜 상관분석 정책을 만들 수 있게 되었다. 이에 본 논문에서는 초창기 관제시스템부터 지금의 SIEM(Security Information Event Management)을 이용한 관제시스템까지 노하우를 통하여 효과적인 침해위협의 탐지방법에 대한 사례연구를 발표한다. 본 사례연구 결과를 통해서 우리나라의 다른 관제센터에서 침해사고 탐지를 효과적으로 할 수 있도록 도움이 되었음 한다. 과거 단순 위협 탐지가 아닌 시나리오 기반의 관제체계를 소개하고 상관분석정책에 대한 제작 및 검증방법을 제시하고자 한다.

• 인지과학
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• 제21권1호
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• pp.157-175
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• 2010

의사소통에서 대화자 간 감정의 이해는 메시지의 내용만큼이나 중요하다. 비언어적 요소에 의해 감정에 관한 더 많은 정보가 전달되고 있기는 하지만, 텍스트에도 화자의 감정을 나타내는 언어적 표지가 다양하고 풍부하게 녹아들어 있다. 본 연구의 목적은 인간언어공학에 활용할 수 있는 감정 온톨로지를 구축할 수 있도록 그 구성요소를 분석하는 데 있다. 텍스트 기반 감정 처리 분야의 선행 연구가 감정을 분류하고, 각 감정의 서술적 어휘 목록을 작성하고, 이를 텍스트에서 검색함으로써, 추출된 감정의 정확도가 높지 않았다. 이에 비해, 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지는 다음과 같은 장점이 있다. 첫째, 감정 표현의 범주를 기술 대상과 방식에 따라 6개 범주로 분류하고, 이들 간 상호 대응관계를 설정함으로써, 멀티모달 환경에 적용할 수 있다. 둘째, 세분화된 감정을 분류할 수 있되, 감정 간 차별성을 가질 수 있도록 24개의 감정 명세를 선별하고, 더 섬세하게 감정을 분류할 수 있는 속성으로 강도와 극성을 설정하였다. 셋째, 텍스트에 나타난 감정 표현을 명시적으로 구분할 수 있도록, 경험자 기술 대상과 방식 언어적 자질에 관한 속성을 도입하였다. 넷째, 본 연구의 감정분류는 Plutchik의 분류와 호환성을 갖고 있으며, 언어적 요소의 기술에서 국제표준의 태그세트를 수용함으로써, 다국어 처리에 활용을 극대화할 수 있도록 고려했다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.509-514
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• 2020

기존의 TTS 시스템은 텍스트 전처리, 구문 분석, 발음표기 변환, 경계 분석, 운율 조절, 음향 모델에 의한 음향 특징 생성, 합성음 생성 등 여러 모듈로 구성되어 있다. 그러나 딥러닝 기반 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호을 합성하는 보코더로 구성된다. 본 논문에서는 최적의 한국어 TTS 시스템 구성을 위해 Tex2Mel 과정에는 Tacotron2를 적용하고, 보코더로는 WaveNet, WaveRNN, WaveGlow를 소개하고 이를 구현하여 성능을 비교 검증한다. 실험 결과, WaveNet은 MOS가 가장 높으며 학습 모델 크기가 수백 MB이고 합성시간이 실시간의 50배 정도라는 결과가 나왔다. WaveRNN은 WaveNet과 유사한 MOS 성능을 보여주며 모델 크기가 수십 MB 단위이고 실시간 처리는 어렵다는 결과가 도출됐다. WaveGlow는 실시간 처리가 가능한 방법이며 모델 크기가 수 GB이고 MOS가 세 방식 중에서 가장 떨어진다는 결과를 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 연구 결과로부터 TTS 시스템을 적용하는 분야의 하드웨어 환경에 맞춰 적합한 방식을 선정할 수 있는 참고 기준을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.17-23
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• 2020

본 논문에서는 자동화 설비 장비의 HMI와 PLC간 RS232 통신 시에 발생하는 실시간 데이터 프레임의 수집을 위하여, 별도의 HMI 혹은 PLC의 수정 없이 MCU를 통하여 실시간 정보 데이터 프레임을 스니핑 함으로서, 사용자가 PLC, HMI 시스템의 수정 작업에 종속되지 않고 데이터를 수집할 수 있는 방법을 제안한다. 사용자는 스니핑 데이터로부터 파싱작업을 통하여 필요한 정보를 수집하고 해당 스니핑 프레임을 목적지로 송신함으로서 본래의 통신 인터페이스를 유지한다. RS232 통신규격으로 MCU의 UART통신 인터페이스 회로를 물리적으로 설계하고, 더불어 MCU내부 DMA장치를 사용함으로서 인터럽트기반 시스템 보다 효율을 개선한다. 또한 환형큐를 사용하여 DMA인터럽트 서비스 루틴의 작업과 메인 스레드의 작업을 논리적으로 분리함으로서 데이터 프레임 IO 작업 처리를 수행한다. 이 방법을 통하여, 사용자는 RS232 규격으로 HMI, PLC간 스니핑 데이터 프레임을 수신하고 PLC와 HMI 간의 프레임 전송이 원래의 목적지에 정상적으로 도착하며 PLC와 HMI의 추가적인 수정 없이 데이터 프레임을 스니핑 함으로서 사용자 시스템에 정상적으로 도착함을 확인할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.19-41
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• 2019

텍스트 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 최근 비정형 텍스트 데이터를 구조화하는 방안에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. doc2Vec으로 대표되는 기존 문서 임베딩 방법은 문서가 포함한 모든 단어를 사용하여 벡터를 만들기 때문에, 문서 벡터가 핵심 단어뿐 아니라 주변 단어의 영향도 함께 받는다는 한계가 있다. 또한 기존 문서 임베딩 방법은 하나의 문서가 하나의 벡터로 표현되기 때문에, 다양한 주제를 복합적으로 갖는 복합 문서를 정확하게 사상하기 어렵다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 기존의 문서 임베딩이 갖는 이러한 두 가지 한계를 극복하기 위해 다중 벡터 문서 임베딩 방법론을 새롭게 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 전체 단어가 아닌 핵심 단어만 이용하여 문서를 벡터화하고, 문서가 포함하는 다양한 주제를 분해하여 하나의 문서를 여러 벡터의 집합으로 표현한다. KISS에서 수집한 총 3,147개의 논문에 대한 실험을 통해 복합 문서를 단일 벡터로 표현하는 경우의 벡터 왜곡 현상을 확인하였으며, 복합 문서를 의미적으로 분해하여 다중 벡터로 나타내는 제안 방법론에 의해 이러한 왜곡 현상을 보정하고 각 문서를 더욱 정확하게 임베딩할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.661-683
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• 2001

오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이타베이스에 대한 효율적인 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 그리고 초고속 정보통신망과 디지털 기술의 발전은 비디오 데이타를 통신 및 컴퓨터와 결합하여 새로운 멀티미디어로 발전하고 있으며, 인터넷 방송, 주문형 비디오(VOD) 등에 크게 활용하고 있다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 비디오를 검색하기 위해 비디오의 정확한 특징정보를 추출하여 비디어 데이타베이스를 구축하여야 한다. 비디오 데이타베이스는 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 비디오 데이타베이스에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적할 수 있는 내용기반 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 제시하였다. 그리고 제안된 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 사용하여 새로운 인터넷 방송 프로그램 컨텐츠 제작에 활용할 수 있는 비디오 데이타베이스를 구현하였다. 이를 위해 비디오 분할과 대표키 프레임 추출 시 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보의 상호관계를 기반으로 하여 비디오 데이타의 특징정보를 추출하고, 검색할 수 있도록 주석기반 검색과 내용기반 검색을 통합한 비디오 인덱싱 방법을 제시하였다. 통합된 비디오 인덱싱 방법은 비디오의 하위 레벨에 표현된 내용기반 메타데이타 유형과 비디오의 특징정보 추출이 어려운 상위 레벨에 표현된 주석기반 메타데이타 유형을 동시에 이용하므로 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 비디오 데이타베이스는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적하여 데이타베이스를 구축하므로 정확한 인터넷 방송 컨텐츠 정보의 축적관리와 구축작업의 효율화가 가능하며, 또한 인터넷 방송 컨텐츠 제작 시 정보공유 및 재이용이 가능하므로 새로운 컨텐츠 제작의 효율성을 높일 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권1호
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• pp.60-73
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• 2010

본 연구의 목적은 한국어 수분류사 체계를 설정하고, 수분류사와 공기명사 간 의미관계 정보를 제공하는 한국어 수분류사 어휘의미망 "KorLexClas 1.5"의 정보구조와 구축방식을 소개하는 데 있다. KorLex 명사, 동사, 형용사, 부사가 영어 워드넷(Princeton WordNet)을 기반으로 참고구축 방식으로 개발된 것에 비해, KorLexClas 1.0버전과 이를 확장한 1.5버전은 직접구축 방식으로 개발하였다는 점에서, 수분류사의 계층구조와 언어단위 간 의미관계 설정은 매우 방대한 시간과 정교한 구축 방식을 요구한다. 따라서 작업의 효율성을 기함과 동시에, 구축된 어휘의미망의 신뢰성 및 확장성을 높이기 위해, (1) 다양한 기구축 언어자원을 활용하되 상호 검증하는 절차를 거치고, (2) 부분문장 분석방법을 이용하여, 수분류사 및 공기명사 목록을 확장하며, (3) 언어학적 준거를 기준으로 수분류사의 계층구조를 설정하고, (4) 수분류사와 공기명사 간 의미관계 정보를 제공하되 확장성을 확보하기 위해, KorLexNoun 1.5에 '최하위 공통상 위노드(LUB : Least Upper Bound)'를 설정하는 방식을 택한다. 이러한 특성을 가진 KorLexClas 1.5는 기계번역을 비롯한 한국어정보처리의 제 분야에 응용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.563-572
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• 2004

문장추상화(Sentence Abstraction)는 문장의 의사전달 기능이 보존된 단순화이다. 이는 문장교열(Sentence Revision)과 개념추상화(Concept Abstraction)를 동시에 가능하게 한다. 문장교열은 사람이 생각한 바와 문장으로 표현된 의미의 차이를 해결하는 방법이다. 개념추상화는 개념들의 공통된 요소로부터 얻은 보편적인 관념을 표현하는 것이다. 문장추상화는 문장의 주요구성성분들을 선별해 내고, 이들의 의미적인 정보를 파악하여 상위개념을 표현함으로써 문장교열과 개념추상화를 가능하게 한다. 본 논문에서는 문장추상화를 위한 구문분석기 LGPI+와, 온톨러지 OfN을 구체화하였다. 문장추상기 SABOT는 LGPI+와 OfN을 활용하며, 구문분석 결과를 처리하여 문장에서 추상화 할 후보난어를 선택한다. 문장추상화를 활용한 원문이해 시스템으로 23개 이야기의 58개 문단에 대해 중요 문장에 대한 문장재현율과 선별된 문장들의 주제관련성을 확인해 보았다. 실험결과, 문장재현율은 54～72%의 범위이었고, 주제관련성은 76～86% 정도의 비율로 나타났다. 이를 유사 시스템과 비교해 보았을 때, 약 10～20% 정도의 성능향상을 보인다. 본 논문에서는 문장추상화를 활용하여 글의 화제문을 효율적으로 선택할 수 있는 문장교열과 원문의 이해심도를 보다 더 깊게 할 수 있는 개념추상화가 가능함을 확인하였다.