• Smart Media Journal
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• v.11 no.7
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• pp.94-103
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• 2022

Weeds bring disadvantages to crops since they can damage them, and a clean treatment with less pollution and contamination should be developed. Artificial intelligence gives new hope to agriculture to achieve smart farming. This study delivers an automated weeds growth point detection using deep learning. This study proposes a combination of semantic graphics for generating data annotation and U-Net with pre-trained deep learning as a backbone for locating the growth point of the weeds on the given field scene. The dataset was collected from an actual field. We measured the intersection over union, f1-score, precision, and recall to evaluate our method. Moreover, Mobilenet V2 was chosen as the backbone and compared with Resnet 34. The results showed that the proposed method was accurate enough to detect the growth point and handle the brightness variation. The best performance was achieved by Mobilenet V2 as a backbone with IoU 96.81%, precision 97.77%, recall 98.97%, and f1-score 97.30%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.301-305
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• 2007

기존의 멀티미디어 자료들을 직접 분석하여 메타데이터를 부여하던 기존 연구들은 멀티미디어 파일에 부여된 키워드에 해당하는 온톨로지가 존재하지 않는 경우 해당 멀티미디어 파일에 대한 직접 검색을 실시하지 않거나, 잘못된 의미가 부여된 키워드에 의하여 검색 결과의 정확성과 재현율이 떨어지는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서 제안한 SASM은 키워드에 부여된 다의성과 동의성의 개념을 이용하여 WordNet을 이용하여 확장한 후, 확장된 키워드들을 이용하여 온톨로지가 구축되어 있지 않더라도 해당 이미지에 대한 직접 분석을 실시할 수 있으며, 키워드에 대한 동의성과 다의성을 이용한 확장된 키워드들을 이용함으로써 검색 결과의 재현율과 정확성의 성능을 향상시켰다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.36 no.3
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• pp.55-60
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• 2015

An effective image retrieval system is required as the amount of medical imaging data is increasing recently. Authors reviewed the recent development of text-based medical image retrieval including the use of controlled vocabularies - RadLex (Radiology Lexicon), FMA (Foundational Model of Anatomy), etc - natural language processing, semantic ontology, and image annotation and markup.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.694-696
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• 2005

본 논문은 `시맨틱 검색`을 위해서 시맨틱 웹 기술을 사용하여 사용자가 원하는 콘텐츠 제공을 위한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 본 연구는 현재 웹의 단점인 사람 위주의 웹 구성, 단순 텍스트 매칭 기반의 검색, 사람의 필터링이 필요한 대량의 결과, 특정 지식 검색이 불가능한 구조의 웹을 시맨틱 검색이 가능하도록 하기 위해서 다음과 같은 단계로 연구한다. 첫째, 도메인에 따른 정확한 정보의 제공을 위해서 OWL 온톨로지를 이용하여 컨텍스트 모델링한다. 둘째, 도메인 관련 웹 문서를 수집하고 도메인 온톨로지를 기반으로 키워드의 의미를 분석하고 주석 처리(annotation)한다. 셋째, 사용자의 자연어 질의에 의미있는 컨텍스트를 추가하여 질의를 확장한다. 넷째, 확장된 질의를 규칙기반 추론엔진을 이용하여 결과를 추론한다. 마지막으로, 사용자 프로파일 분석을 이용하여 선호하는 문서를 우선으로 추천하는 방법을 연구한다. 따라서 본 연구는 질의어에 해당하는 결과문서가 존재하지 않더라도 사용자가 선호하는 문서의 추론이 가능하고, 특정 도메인의 전문가 지식을 추가한 메타 데이터 추론을 통해서 검색 패러다임을 변화시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.601-603
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• 2005

2D 또는 3D 아바타는 웹환경에서 효과적인 정보 전달 및 사용자의 흥미 유발등 많은 장점이 있다. 아바타의 다양한 장점을 살려 사이버 교육, 의료, 군사등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 아바타를 스크립트 언어를 사용하여 아바타를 제어하고자 하는 연구는 일본 NHK사의 TVML를 비롯하여 AML, CML등 다양한 스크립트 언어가 개발되고 있다. 그러나 기존의 아바타 제어를 위해 개발된 스크립트 언어들은 주로 개발자를 대상으로 개발되어 있어 가상환경이나 스크립트 언어에 익숙하지 않은 최종사용자들이 스크립트 언어를 사용하여 아바타를 제어하는 데는 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 직관적인 인터페이스에 의해 생성된 사용자 정보에 기반하여 자동적으로 스크립트 언어가 생성될 수 있는 기법을 제안 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.121-125
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• 2009

본 논문에서는 의미정보 말뭉치 구축 도구인 Kane에 대해 설명한다. 형태소 분석기나 구문 분석기, 개체명 인식기 등 자연어처리를 위한 기본이 되는 시스템에는 말뭉치가 필요하며, 말뭉치의 구축에는 많은 비용이 든다. 일반적으로 말뭉치 구축 작업은 전용 구축 도구가 없이 문서 편집기를 사용하여 이루어지는 경우가 많아 말뭉치 구축 작업 효율이 떨어지고, 자연스럽게 구축되는 말뭉치의 품질도 낮아진다. 문서 편집기를 사용할 때 발생하는 대표적인 문제는 키보드를 이용한 기계적인 작업이 반복된다는 것이며, 키보드 입력에 따른 오타 문제 또한 발생한다. Kane에서는 기계적인 작업 및 키보드 입력을 간편한 인터페이스를 통해 최소화하였으며, 마우스 조작으로도 쉽게 말뭉치를 구축할 수 있다. 또한 사전을 이용한 이전 작업 내용 참조 기능을 지원하여 작업의 효율성 및 일관성 문제를 개선하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.787-790
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• 2002

의미 기반 영상 검색은 Color, Texture, Region 정보, Spatial Color Distribution등의 저차원 특징 정보와 이미지 데이터에 의미를 부여하기 위해 주서 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드나 시소러스와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 이에 본 논문에서는 시각 데이터에 존재하는 객체들과 그 객체 사이의 개념관계를 Ontology의 한 형태인 WordNet을 이용하여 의미 정보로 표현할 수 있도록 한다. 이를 활용하면 영상 데이터의 자동 주석 시스템이나 검색 시스템에서 인간이 인식하는 개념적인 사고방식에 더욱 접근할 수 있는 결과물을 얻을 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.331-337
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• 2005

현재 인터넷과 멀티미디어 데이터배이스 상에서 부딪치는 검색 문제의 해결 방안으로서 명시적 배경지식의 사용을 지향하는 시맨틱 웹과 새로운 표준 기술 등은 이미지 데이터에 대한 배경 지식을 규정하는 구문론 등을 지원한다. 따라서 본 연구에서는 이미지의 주제(양)에 대한 배경지식을 표현한 도메인 온톨로지를 이용하여 사용자에게 검색어의 정확한 선택이 이루어지도록 제공하고 이미지의 내용과 기술 특정에 대한 시맨틱 주석을 이용하여 검색 용어의 일반화와 다의어, 이미지 대상물의 행위와 같은 고수준의 메타데이터 스키마를 제공함으로써 이미지의 검색에 있어 내용에 기반한 시맨틱 주석과 도메인 온톨로지의 구현과 검색 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.554-557
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• 2004

기존의 웹 컨텐츠를 휴대폰이나 PDA 등과 같은 개인용 단말기에 표현하기 위해서는 단말기성능상의 제약(낮은 CPU 성능, 작은 출력 화면, 입출력 방법의 단순함 등)을 고려한 컨텐츠 변환의 과정이 필요하다. 트랜스코딩이란 기존의 웹 컨텐츠를 다양한 단말기의 환경에 따라 적합한 형태로 변환 하는 것을 의미한다. 지금까지의 트랜스코딩에 관한 연구는 단말기의 성능을 고려한 서비스 제공자 중심의 일방적인 컨텐츠 변환 기법으로 사용자 관심사의 반영이 어렵고 서비스 이용의 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 반영한 어노테이션 기반의 효과적인 XML 문서 트랜스코딩 기법을 제안한다. 제안하는 트랜스코딩 프레임워크는 3단계로 구성되며 사용자 어노테이션의 생성, 어노테이션을 이용한 원본 문서의 재구성, 단말기 성능을 고려한 XSLT 변환으로 이루어진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.523-525
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• 2004

기존의 웹 컨텐츠를 휴대폰이나 poA등과 같은 개인용 단말기에 표현하기에는 단말기 성능상의 제약(낮은 CPU 성능, 작은 출력 화면, 입출력 방법의 단순함 등)이 따르게 되므로 컨텐츠 변환의 과정이 필요하게 된다. 트랜스코딩이감 기존의 웹 컨텐츠를 단말기의 환경에 따라 적합한 형태로 변환하는 것을 의미하며, HTML 문서의 레이아웃 정보를 이용하여 변환하는 연구가 다양하게 이루어져 왔다. 본 논문에서는 사용자 의견을 반영한 XML문서의 정확한 트랜스 코딩을 위하여 시맨틱 어노테이션 기법을 제안한다. XML 문서의 트랜스코딩에는 IPTC(International Press Telecommunications Council)에서 정한 NewsML을 기반으로 하였으며, 본 논문에서 제안하는 트랜스코딩 프레임워크는 크게 3단계로 나뉘어 진다. 어노테이션 생성 및 인식, 어노테이션의 구조 정보를 활용한 페이지 생성 및 페이지 앱 구성, 디바이스에 따른 페이지의 변환으로 구성된다. 향후 연구로는 어노테이션과 페이지 생성 기법을 통해 생성된 XML 문서를 CC/PP를 이용하여 poA나 휴대폰 등의 시스템에 적합하게 변환하는 기법 등이 요구된다.