• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1000-1010
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• 2019

Image semantic segmentation and dehazing are key tasks in the computer vision. In recent years, researches in both tasks have achieved substantial improvements in performance with the development of Convolutional Neural Network (CNN). However, most of the previous works for semantic segmentation assume the images are captured in clear weather and show degraded performance under hazy images with low contrast and faded color. Meanwhile, dehazing aims to recover clear image given observed hazy image, which is an ill-posed problem and can be alleviated with additional information about the image. In this work, we propose a deep multi-task network for simultaneous semantic segmentation and dehazing. The proposed network takes single haze image as input and predicts dense semantic segmentation map and clear image. The visual information getting refined during the dehazing process can help the recognition task of semantic segmentation. On the other hand, semantic features obtained during the semantic segmentation process can provide cues for color priors for objects, which can help dehazing process. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed multi-task approach, showing improved performance compared to the separate networks.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1807-1824
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• 2015

As the technologies advance, mobile peer-to-peer (MP2P) networks or systems become one of the major ways to share resources and information. On such a system, the information retrieval (IR), including the development of scalable infrastructures for indexing, becomes more complicated due to a huge increase on the amount of information and rapid information change. To keep the systems on MP2P networks more reliable and consistent, the index structures need to be updated frequently. For a semantic IR system, the index structure is even more complicated than a classic IR system and generally has higher update cost. The most well-known indexing technique used in semantic IR systems is Latent Semantic Indexing (LSI), of which the index structure is generated by singular value decomposition (SVD). Although LSI performs well, updating the index structure is not easy and time consuming. In an MP2P environment, which is fully distributed and dynamic, the update becomes more challenging. In this work, we consider how to update the sematic index generated by LSI and keep the index consistent in the whole MP2P network. The proposed Concept Space Update (CSU) protocol, based on distributed 2-Phase locking strategy, can effectively achieve the objectives in terms of two measurements: coverage speed and update cost. Using the proposed effective synchronization mechanism with the efficient updates on the SVD, re-computing the whole index on the P2P overlay can be avoided and the consistency can be achieved. Simulated experiments are also performed to validate our analysis on the proposed CSU protocol. The experimental results indicate that CSU is effective on updating the concept space with LSI/SVD index structure in MP2P semantic IR systems.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.238-240
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• 2002

If there is an Information Retrieval system which comprehends the semantic content of documents and knows the preference of users. the system can search the information better on the Internet, or improve the IR performance. Therefore we propose the IR model which combines semantic based indexing and fuzzy relevance model. In addition to the statistical approach, we chose the semantic approach in indexing, lexical chains, because we assume it would improve the performance of the index term extraction. Furthermore, we combined the semantic based indexing with the fuzzy model, which finds out the exact relevance of the user preference and index terms. The proposed system works as follows: First, the presented system indexes documents by the efficient index term extraction method using lexical chains. And then, if a user tends to retrieve the information from the indexed document collection, the extended IR model calculates and ranks the relevance of user query. user preference and index terms by some metrics. When we experimented each module, semantic based indexing and extended fuzzy model. it gave noticeable results. The combination of these modules is expected to improve the information retrieval performance.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권3호
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• pp.109-114
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• 2011

IR(Intermediate Representation) 최적화 과정은 컴파일러 back-end의 중요한 부분으로서 sub-expression elimination, dead code elimination 등 최적화 기법들을 사용한다. 하지만 IR 최적화 단계에서 생기는 에러들을 검출하고 디버깅하는데 많은 어려움이 있다. 그 첫 번째 이유로는 컴파일 된 어셈블리 코드를 해독하여 에러를 체크하기 어렵고 두 번째로는 IR 최적화 단계에서 에러가 생겼는지 결정 짓기 어렵기 때문이다. 이런 이유들로 인하여, 우리는 C 레벨에서 IR 코드변환 무결점 여부를 체크하기 위한 기법들에 관한 연구를 진행하여 왔다. 우리는 MeCC(Memory Comparison-based Clone) 탐색기를 기반으로 하여, 최적화하기 전 IR코드와 최적화 한 후의 IR코드를 각각 C코드로 다시 변환한 뒤, 이 두 개의 C코드를 MeCC의 입력으로 주고, 결과의 일치 여부를 확인하는 방법을 사용한다. 하지만 MeCC가 완벽한 결과를 알려주지 않기 때문에, 우리는 각 IR 최적화 기법마다의 특징에 대한 정보를 사전에 처리해서 그 결과의 정확도를 높였다. 이 논문에서는 dead code elimination, instruction scheduling 및 common sub-expression elimination 등 최적화 기법들을 이용한 변환 코드들을 예시로 실험하여 최종적으로 MeCC에서의 C 레벨 코드의 정확한 에러 체크 동작여부를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.19-29
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• 2019

Requirements traceability is regarded as one of the important quality attributes in software requirements engineering field. If requirements traceability is guaranteed then we can trace the requirements' life throughout all the phases, from the customers' needs in the early stage of the project to requirements specification, deployment, and maintenance phase. This includes not only tracking the development artifacts that accompany the requirements, but also tracking backwards from the development artifacts to the initial customer requirements associated with them. In this paper, especially, we dealt with the traceability between functional requirements and non-functional requirements. Among many Information Retrieval (IR) techniques, we decided to utilize Latent Semantic Indexing (LSI) and Latent Dirichlet Allocation (LDA) in our research. Ultimately, we conducted an experiment on constructing traceability by using two techniques and analyzed the experiment results. And then we provided a comparative study between two IR techniques in constructing traceability between functional requirements and non-functional requirements.

• 한국비블리아학회지
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• 제23권1호
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• pp.91-111
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• 2012

웹 정보의 폭발적인 성장과 함께, 단순히 한 두 개의 키워드의 입력에 따른 검색은 너무 많은 검색결과를 가져오게 되기 때문에 전통적인 정보검색기법은 이용자들에게 있어서 만족할 수 없는 결과를 제공하고 있다. 본 연구에서는 정보에 대한 의미를 기반으로 정보검색의 질적 향상을 위한 기술의 개발을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 시멘틱 웹 기술에서 요구되는 시멘틱 기반 검색에 대한 최근의 연구동향 및 기술을 분석하여 시멘틱 기반 검색시스템에서 요구사항을 파악하고, 지능형 검색시스템의 아키텍처, 시멘틱 검색 서비스 개발 과정과 핵심기술 등을 살펴보았다. 분석결과와 함께, 시멘틱 기반 정보검색 시스템의 전체적인 아키텍처에 대한 설계 및 요구사항을 제안하였다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제6권2호
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• pp.83-104
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• 2002

I argue that Definiteness Effect (DE) should include Indefiniteness Restriction (IR) as well as Definiteness Restriction (DR). DR is exhibited by existential constructions, predicate nominals, inalienable possession constructions, and verbs with semantic features like 〔((CAUSE TO) COME TO) EXIST〕. IR is caused by some existence presupposition of aspectual adverbs, aspectual verbs, repetitives, and topic markers. The environments for DR and IR determine the (in)definiteness of Korean bare noun phrases which otherwise can be used either way. The neutralization of DR is also induced by focus which imposes a certain amount of structure on the event quantification. Van der Sandt's (1992) Presuppositions-as- Anaphora-Theory is effectively used to account for those examples from DR, ID, and the neutralization of BR.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권8호
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• pp.584-594
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• 2002

정보 검색(Information Retrieval)이나 디지털 도서관(Digital Library)과 같은 분야에서 가장 중요한 요소는 사용자가 필요로 하는 정보를 찾아주는 것이다. 이를 위해서 사용자가 사용하는 장치는 사용자의 의도뿐만 아니라 문서의 내용 또한 잘 파악하여야 한다. 본 논문은 문서의 의미적인 내용을 파악하는데 도움을 주는 효과적인 키워드 추출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 문서에서 추출된 명사들의 의미(sense)를 결정(disambiguation)하고, 의미가 결정된 명사로 어휘체인을 생성한다. 특정 척도를 이용하여 강한 체인을 선별하고, 몇 개의 강한 체인에서 키워드들을 추출한다. 문서에서 사용된 명사들의 실제 센스를 결정하는 단계에서 semantic window라는 개념을 제안한다. 이것은 주변 명사들과의 의미관계를 미리 살펴보고, 문서내의 명사들의 센스를 결정하는 것이다. 본 시스템의 성능을 검증하기 위하여, 주요 구(key phrase) 추출 시스템인 KEA의 성능과 비교 분석하였다. 본 시스템은 정보 검색과 디지털 도서관을 포함한 범용적인 도메인에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.554-563
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• 2007

전자 상거래의 발달과 함께 B2B Market Place의 등장과 통합으로 전자 상거래의 중심 단위인 전자 카탈로그의 양도 급증하고 있다. 이러한 전자 카탈로그의 정보의 질적, 양적 증가는 상품 정보 검색의 난이도를 높이고 있다. 특히, 대량 거래를 하는 상품 전문가의 의사 결정을 위해 단일 분류 체계가 아닌 다양한 분류체계 내에서의 상품 정보 검색을 지원하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 하지만 기존의 검색 시스템은 일반 문서 검색 시스템이 대다수이며, 이러한 전자 카탈로그의 특성을 반영하지 못하고 있어 이를 지원하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 전자 카탈로그가 지니고 있는 속성적, 어휘적인 특성을 반영하고 의미적 연결관계에 기반한 검색을 통하여 해당 요구 사항을 충족시킬 수 있는 시스템의 토대를 마련하고자 하였다. 이를 위해, 전자 카탈로그의 특징을 반영한 전자 카탈로그 기본 모델을 제시하고, 검색을 결과 제시를 위한 유사도 평가 요소를 도출하였으며, 정확성 향상을 위해 이를 어휘적 특성을 고려한 데이타 확장 모델 및 어휘 기반 유사도 평가 요소로 확장하였다. 그리고 제시한 모델을 통해 의미적 연결 관계에 기반한 전자 카탈로그 유사도 평가 함수를 제시하고 이를 전자 카탈로그 정보 검색시스템으로 구현하고 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.25-31
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• 2007

본 연구에서는 문서에 나타나는 용어의 통계값을 이용하여 구술문서자료에 포함되어있는 용어들간의 의미 네트워크를 자동으로 구축하는 시스템을 제안하였다. 본 연구를 위하여 전북 새만금지역에서 채록한 186개의 구술생애사 문서자료를 사용하였으며, 구축된 용어네트워크에서 용어들 사이의 관계는 용어들을 백터화하여 결정하였다. 새만금 구술문서에서 중요단어로 선택된 단어의 수는 약 1700여 개이다. 단어들 사이의 용어네트워크는 구축 시스템을 통해서 실시간 내에 표현할 수 있었다. 이 용어네트워크는 앞으로 전개될 시멘틱 검색시스템 구축에 새로운 장을 열 것이며, 구술문서 분석에 크게 기여할 것으로 기대한다.