• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.892-904
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• 2021

An image semantic segmentation model is proposed based on improved ENet network in order to achieve the low accuracy of image semantic segmentation in complex environment. Firstly, this paper performs pruning and convolution optimization operations on the ENet network. That is, the network structure is reasonably adjusted for better results in image segmentation by reducing the convolution operation in the decoder and proposing the bottleneck convolution structure. Squeeze-and-excitation (SE) module is then integrated into the optimized ENet network. Small-scale targets see improvement in segmentation accuracy via automatic learning of the importance of each feature channel. Finally, the experiment was verified on the public dataset. This method outperforms the existing comparison methods in mean pixel accuracy (MPA) and mean intersection over union (MIOU) values. And in a short running time, the accuracy of the segmentation and the efficiency of the operation are guaranteed.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.267-272
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• 2007

One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching fur expanding results from an exact matching engine to query the OWL MIT Process Handbook. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.239-246
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• 2010

본 논문은 비음수 행렬 분해와 퍼지 관계를 이용한 새로운 문서군집 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수 행렬 분해된 의미특징을 이용하여 군집 레이블과 군집의 대표 용어들을 선택함으로서 문서군집의 내부구조를 더 잘 표현할 수 있으며, 퍼지 관계 값을 이용한 군집은 문서군집에 유사하지 않은 문서를 더 잘 구분함으로써 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권1호
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• pp.45-58
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• 2022

Community enterprise plays an important role for developing local business. Products from local communities apply local specialties such as high-quality materials and inherited wisdom. This work aims to support merchandises from local community enterprises by bringing out their specialties related to local wisdom and intangible cultural aspects. An ontology is applied to demonstrate the innate information regarding the implicit values of the products and is used as a core for a semantic search system. Details of the products are gathered from their respective community using an interview method and are extracted to align with the developed ontological schema. The semantic search system thus is implemented with a recommendation process for online accessibility for providing the organised information. From evaluation, the developed ontology and its instances are rated highly for their consistency, conciseness, and completeness. In usage, accuracy of the query and recommendation results are evaluated at 97.38% searching accuracy and 85.03% for recommending interesting products.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.254-276
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• 2019

Since the amount of information on the internet is growing rapidly, it is not easy for a user to find relevant information for his/her query. To tackle this issue, the researchers are paying much attention to Document Summarization. The key point in any successful document summarizer is a good document representation. The traditional approaches based on word overlapping mostly fail to produce that kind of representation. Word embedding has shown good performance allowing words to match on a semantic level. Naively concatenating word embeddings makes common words dominant which in turn diminish the representation quality. In this paper, we employ word embeddings to improve the weighting schemes for calculating the Latent Semantic Analysis input matrix. Two embedding-based weighting schemes are proposed and then combined to calculate the values of this matrix. They are modified versions of the augment weight and the entropy frequency that combine the strength of traditional weighting schemes and word embedding. The proposed approach is evaluated on three English datasets, DUC 2002, DUC 2004 and Multilingual 2015 Single-document Summarization. Experimental results on the three datasets show that the proposed model achieved competitive performance compared to the state-of-the-art leading to a conclusion that it provides a better document representation and a better document summary as a result.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.603-612
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• 2014

사용자들에게 좀 더 정확하고 편리한 검색결과를 제공하기 위하여 정보의 구조적인 특징 등을 사용하는 시맨틱 검색의 개념이 널리 연구되고 있다. 이를 위하여, 최근의 정보검색분야와 데이터구축 분야의 연구에서는 데이터의 구조적인 표현과 검색 메카니즘을 구현하기 위하여 온톨로지를 강조하고 있다. 본 연구에서는 웹 환경에서의 검색 정확도와 만족도를 향상시키기 위하여 온톨로지를 이용한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 온톨로지와 KB(KnowledgeBase)를 이용하여 검색 대상을 키워드간의 관계를 유추한 사실(fact)과 관계키워드들을 지니는 웹문서들로 크게 나누고 이들을 서로 유기적으로 검색을 진행하는 시맨틱 검색 질의 처리기법을 제안하였다. 또한 결과에 대한 사용자의 검색 만족도를 높이기 위하여 결과 문서와 사실에 대한 랭킹 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 주어진 식의 값을 달리하여 랭킹을 올바로 구현하는 요소로 키워드의 빈도와 온톨로지상의 클래스 레벨이 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었고, 이를 통하여 적합한 형태의 계수 값을 제시하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.111-118
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• 2022

This research article presents the work that is related to the application of different machine learning based similarity techniques on religious text for identifying similarities and differences among its various translations. The dataset includes 10 different English translations of verses (Arabic: Ayah) of two Surahs (chapters) namely, Al-Humazah and An-Nasr. The quantitative similarity values for different translations for the same verse were calculated by using the cosine similarity and semantic similarity. The corpus went through two series of experiments: before pre-processing and after pre-processing. In order to determine the performance of machine learning based similarities, human annotated similarities between translations of two Surahs (chapters) namely Al-Humazah and An-Nasr were recorded to construct the ground truth. The average difference between the human annotated similarity and the cosine similarity for Surah (chapter) Al-Humazah was found to be 1.38 per verse (ayah) per pair of translation. After pre-processing, the average difference increased to 2.24. Moreover, the average difference between human annotated similarity and semantic similarity for Surah (chapter) Al-Humazah was found to be 0.09 per verse (Ayah) per pair of translation. After pre-processing, it increased to 0.78. For the Surah (chapter) An-Nasr, before preprocessing, the average difference between human annotated similarity and cosine similarity was found to be 1.93 per verse (Ayah), per pair of translation. And. After pre-processing, the average difference further increased to 2.47. The average difference between the human annotated similarity and the semantic similarity for Surah An-Nasr before preprocessing was found to be 0.93 and after pre-processing, it was reduced to 0.87 per verse (ayah) per pair of translation. The results showed that as expected, the semantic similarity was proven to be better measurement indicator for calculation of the word meaning.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권6호
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• pp.539-546
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• 2005

최근 인터넷 사용자가 급증하면서 원격교육의 발전과 함께 평가에서도 원격을 이용한 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 현재까지는 자연언어처리의 어려움으로 객관식이나 단답식 평가가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 서술형 주관식 문제의 빠르고 공정한 지능형 채점을 위하여, 다양한 언어 지식을 활용하였다. 이를 위하여, 가공되지 않은 말뭉치에서 의미커널을 구축하고, 수험자가 작성한 답안과 이미 구축된 정답을 벡터로 구성하여 이 답안간의 유사도를 의미커널을 통해 계산하여 정답여부를 자동으로 판단하도록 하였다. 의미커널을 구축하기 위하여 벡터 공간 모델에 기반한 은닉 의미 분석을 이용하였으며, 또한 한글 워드넷을 이용하여 답안의 정보부족 문제를 줄여보고자 하였다. 실험을 위하여 3000 문항의 주관식 문제를 구축하였으며, 의미커널의 구축을 위하여 38,727개의 신문기사를 모아 말뭉치로 구성하고 75,175개의 색인어를 추출하였다. 의미커널에 기반한 자동 채점 시스템으로 실제 수험자에 의하여 작성된 답안을 채점한 결과, 출제자가 실제로 채점한 결과를 기준으로 하여 최고 0.894의 상관관계를 얻을 수 있었다

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.180-191
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• 2016

본 연구는 국내 주요언론이 이념성향에 따라 보도 프레임을 달리할 것이라는 가정 하에 미국 대선 후보 주자였던 '버니 샌더스'를 대상으로 뉴스보도의 의미연결망을 분석하였다. 버니 샌더스라는 인물은 '미국'이라는 보수의 가치와 '불평등 해소'라는 진보의 가치를 동시에 지닌 인물이이서 언론의 이념적 차이가 잘 드러날 수 있는 대상이기도 하다. 보수언론과 진보언론의 빈도순위를 비교해 본 결과, 보수언론은 '사회주의자'와 '흑인'이라는 단어를, 진보언론은 '불평등'과 '문제'라는 단어를 많이 사용한 것으로 나타났다. 특히 보수언론과 진보언론은 '한국'이라는 동일한 단어를 가지고 전혀 다른 의미구성을 보였다. 진보언론은 샌더스가 지적하는 사회문제와 기성정치에 대한 비판을 '한국'사회에 접목하여 이야기하고자 했다면, 보수언론은 '한국'이라는 단어와 구체적인 정당, 그리고 정치인의 이름을 거론해 샌더스와 닮았다고 한 발언에 대해 노골적인 표현으로 비난했다. 이는 동일한 단어를 사용함에도 전혀 다른 관점과 맥락에서 보도하는 경향성을 파악한 것으로, 사안에 대한 언론사의 의미구성이 이념적 지향에 따라 확연한 차이를 보인다는 것을 알 수 있다. 또한 본 연구는 의미연결망 분석을 통해 주요 단어들의 사용빈도 뿐만 아니라 단어들 간의 연결 강도와 중심성을 토대로 뉴스구성의 맥락을 해석했다는 점에서 보도분석을 위한 방법론의 확장에도 기여하고자 하였다.

• 인지과학
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• 제21권4호
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• pp.669-696
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• 2010

본 논문은 한 문서의 전체 의미는 각 부분의미의 합성이라는 관점에서 미리 반자동으로 구축된 감정어휘 평가사전을 기반으로 한 시스템을 제안한다. 인간의 의사 결정 과정과 유사한 방식으로 의사 결정 과정을 모델링하려는 노력으로써 본 ARSSA 시스템은 개별 리뷰의 의미값 연산과 자료 분류를 통해 감정 표현이 나타난 영화평 리뷰의 자동 등급화에 대한 연구를 수행한다. 이는 {'평점' : '리뷰'} 이항구조로 이루어진 현재의 평점 부여 형식에서 발생하는 두 변항의 불연속성 문제를 해결해보려는 목적을 가진다. 이는 어휘 의미 합성 과정에서 반영된 추상적 의미들의 합성 함수를 통해 실현될 수 있다. 시스템의 성능 실험에서 네이버 무비에서 확보한 1000개의 리뷰에 대한 10-fold 교차 검증 실험이 수행되었다. 이 실험은 기존에 부여된 평점과 비교하여 감정어휘 평가사전을 이용하였을 때 85%의 F1 Score를 보였다.