In this paper, we present a overview of content-based image retrieval (CBIR) systems: its results and its problems. We propose our CBIR system currently based on color and texture. From the CBIR systems. we discuss the way to add semantic values in image retrieval systems. There are 3 ways for adding them: concept definition, machine learning and man-machine interaction. Along with this we introduce our preliminary results and discuss them in the goal of reaching semantic retrieval. Different result representation schemes are presented. At last, we present our work to build a complete annotated image database and our image annotaion program.
The Semantic Web is an extension of the current Web in which information is given formal and explicit meaning. The Semantic Web enables computer programs to understand information contents and thus facilitates more efficient discovery, automation, integration and sharing of data. To create Semantic Web contents one needs appropriate tools. In this paper, we describe such a toolkit we have constructed. The most important feature of the toolkit is that it makes use of information extraction techniques for automatically annotating web page contents. Experiments with a real life application show promising results and demonstrate the usefulness of the toolkit.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.3-8
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2015
최근에 ISO/TC 37/SC 4 산하의 Working Group 2 Semantic annotation에서 자연언어의 의미주석에 관한 4 개의 국제표준을 완성하여 출판하였다. 그 중에서 2 개의 국제표준 ISO 24617-1 SemAF-Time(ISO-TimeML)[1]과 24617-7 ISOspace[2]를 간략히 소개하는 것이 이 발표의 목적이다. 자연언어 텍스트에서 전자는 사건과 관련된 시간 정보를 주석처리하고, 후자는 사건(event), 특히 운동(motion)과 관련된 공간 정보를 주석 처리하는 주석체계(annotation scheme)들을 구축, 기술하는 명세언어(specification language)이다. 이 표준들은 또한 ISO 24612:2012 LAF (Linguistic annotation framework)[3]의 제약조건들을 준수하며 언어 주석체계를 구축하였다. 오늘의 발표는 이들 두 개의 국제표준에 준한 주석체계들 ASisoTime과 ASisoSpace가 LAF를 따라 어떻게 구축되었는지 그 추상통사구조(abstract syntax)를 명시하고, 의미주석체계로서의 이들 주석체계의 타당성을 보이기 위하여 주석기반의 의미형식(semantic form)들을 체계적으로 도출하는 과정을 또한 보이도록 한다.
Kim, Kyoung-Ryol;Choi, Dong-Hyun;Kim, Eun-Kyung;Choi, Key-Sun
Annual Conference on Human and Language Technology
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2011.10a
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pp.49-54
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2011
본 논문에서는 회의공지 이메일을 대상으로 하는 개최장소 추출시스템에 대하여 소개한다. 개최장소 추출 시스템은 두 단계로 구성되는데, 첫 번째 단계는 본문에 포함된 개최장소의 추출이고, 두 번째 단계는 추출된 개최장소의 Geocoding이다. 개최장소의 추출을 위하여 문맥 패턴을 분석하여 개최장소가 포함된 문장 주변의 패턴을 반영하는 Local-Grammar Graph를 구축하며, 개최장소의 Geocoding을 위하여는 Addr2Geocode API를 사용한다. 본 논문은 일정공지메일의 개최장소를 추출하기 위한 LGG 방법론 기반의 어휘-통사적 언어 정보를 기술하는 것을 목적으로 한다.
Park, Jae-Hong;Lim, You-Jeong;Kim, Do-Wan;Park, Chan-Kyu;Cho, Hyun-Kyu
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.817-820
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2002
Semantic Web 환경의 등장 배경과 Semantic Web을 구성하는 구성요소 및 기술분석에 대해 살펴볼 것이며 이를 바탕으로 제주도의 숙박, 항공, 렌트카 정보 온톨로지 구축과 Jena 에서 지원하는 RDQL 을 이용하여 사용자가 원하는 서비스 자원 발견을 수행할 수 있는 프로타이프 테스트 베드 구축에 대해 살펴볼 것이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.81-85
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2010
최근에 스마트 폰과 같은 모바일 플랫폼의 사용이 증가함에 따라, 모바일 플랫폼에서 사용자의 편의성을 증대시켜주는 시스템 및 프로그램에 대한 요구 사항이 커지고 있다. 본 논문에서는 한국어 E-mail로부터 회의 등의 일정에 관한 정보를 얻어내는 시스템 구조를 제안하고, 그 중 일정의 시간 정보에 대한 구현 및 성능을 제시한다. 본 논문에서는 일정을 서술하기 위해 필요할 것으로 생각되는 12가지의 정보 유형을 정의하였다. 또한, E-mail의 서술 형태를 개조식으로 서술된 부분과 비개조식으로 서술된 부분으로 분류하고, 개조식으로 서술된 부분에 대하여 시간과 관련된 2가지 정보를 추출 하였다. 실험 결과, 일정의 '시작 시간'에 대한 정보 추출의 경우 F-Measure 90.10% 일정의 '종료 시간'에 대한 정보 추출의 경우 F-Measure 84.07%를 달성하였다.
Park, Sangwon;Choi, Donghyun;Kim, Eunkyung;Choi, Keysun
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.197-201
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2010
지식/정보 서비스의 수준이 급격히 발전함에 따라 기반 기술인 자연언어처리의 중요성이 증가했고, 또 여러 분야에서 다양한 목적에 부합하는 자연언어처리 도구를 필요로 하고 있다. 한국어 자연언어처리 기반 기술 중에서 형태소 분석은 기초적이면서도 중요한 분석 단계이다. 하지만 현재까지 개발된 한국어 형태소 분석기들은 대부분 특정 시스템에 맞게 최적화되어 실행 효율성과 정확성을 높이는데 중점을 두고 있다. 이러한 도구들은 접근성과 확장성이 떨어지고 다양한 요구에 유언하게 대처할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 플러그인 형태의 한국어 형태소 분석 컴포넌트들을 이용하여 유연하게 워크플로를 구성하고 다양한 목적에 맞게 활용할 수 있도록 지원하는 한국어 형태소 분석 시스템을 제안한다. 이번 연구를 통해서 보다 많은 사람들이 형태소 분석 기술에 쉽게 접근하고 활용하여, 한국어 분석 기반 기술 및 용용 기술이 더욱 발전 할 수 있을 것으로 기대한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.71-76
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2022
The purpose of this research is to investigate the types of semantic errors made by MT in translating EFL college students' original drafts written in Korean into English. Specifically, this study attempts to find out 1) what types of semantic errors are most frequently committed by MT? and 2) how students feel about the quality of the MT-produced output? The findings from this study indicated that MT produced the errors related to accuracy (47%) the most, followed by the errors related to fluency and ambiguity (14.6% respectively). Students were well aware of the errors with accuracy and fluency but had limited ability to check the errors with ambiguity. Based on the findings, this study suggests pedagogical implications which can be implemented in L2 writing classrooms.
Bridging traditional experts' disciplinary boundaries is important for nuclear knowledge management systems. However, expert competences are often described in unstructured texts and require substantial human effort to link related competences across disciplines. The purpose of this research is to develop and evaluate a natural language processing approach, based on Latent Semantic Analysis, to enable the automatic linking of related competences across different disciplines and communities of practice. With datasets of unstructured texts as input training data, our results show that the algorithm can readily identify nuclear domain-specific semantic links between words and concepts. We discuss how our results can be utilized to generate a quantitative network of links between competences across disciplines, thus acting as an enabler for identifying and bridging communities of practice, in nuclear and beyond.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.2
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pp.524-543
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2022
Correct facade image parsing is essential to the semantic understanding of outdoor scenes. Unfortunately, there are often various occlusions in front of buildings, which fails many existing methods. In this paper, we propose an end-to-end deep network for facade parsing with occlusions. The network learns to decompose an input image into visible and invisible parts by occlusion reasoning. Then, a context aggregation module is proposed to collect nonlocal cues for semantic segmentation of the visible part. In addition, considering the regularity of man-made buildings, a repetitive pattern completion branch is designed to infer the contents in the invisible regions by referring to the visible part. Finally, the parsing map of the input facade image is generated by fusing the results of the visible and invisible results. Experiments on both synthetic and real datasets demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods in parsing facades with occlusions. Moreover, we applied our method in applications of image inpainting and 3D semantic modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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