• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.411-425
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• 2021

In this paper, a vehicle recognition algorithm based on deep convolutional neural network and compression dictionary is proposed. Firstly, the network structure of fine vehicle recognition based on convolutional neural network is introduced. Then, a vehicle recognition system based on multi-scale pyramid convolutional neural network is constructed. The contribution of different networks to the recognition results is adjusted by the adaptive fusion method that adjusts the network according to the recognition accuracy of a single network. The proportion of output in the network output of the entire multiscale network. Then, the compressed dictionary learning and the data dimension reduction are carried out using the effective block structure method combined with very sparse random projection matrix, which solves the computational complexity caused by high-dimensional features and shortens the dictionary learning time. Finally, the sparse representation classification method is used to realize vehicle type recognition. The experimental results show that the detection effect of the proposed algorithm is stable in sunny, cloudy and rainy weather, and it has strong adaptability to typical application scenarios such as occlusion and blurring, with an average recognition rate of more than 95%.

• 한국측량학회지
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• 제21권3호
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• pp.215-228
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• 2003

국토의 효율적인 관리를 위해 국립지리원은 1980년대 중반부터 지도 자동제작을 추진하여왔다. 1995년부터 국가지리정보체계(NGIS) 구축사업의 일환으로 수치지도 제작사업을 본격적으로 착수하여, 우선적으로 1:1,000, 1:5,000, 1:25,000 축척의 수치지형도를 제작$.$갱신하고 있다. 그러나 국토계획의 목적으로 사용되는 1:250,000 축척의 수지지도 제작은NGIS 구축사업에 포함되어 있지 않으며, 1:250,000 수치지도에 대한 기존법규와 작업지침들도 명확하게 규정되어 있지 않은 실정이다. 따라서 수치지도 제작자와 사용자에게 수치지도가 지니고 있는 정보의 특성을 명확하게 제공하고 수치지도가 적절하게 활용될 수 있도록 하며, 또한 다양한 종류의 수치지도들을 연계시킬 수 있는 정보를 제공하기 위해서는 수치지도 자료사전(Data Dictionary)이 필요하다. 이에 본 연구에서는 향후 다양한 그룹의 사용자들을 위한 1:250,000 축척 수치지도 제작을 위하여 1:250,000 축척 수치지도에 표현되어야 하는 지형지물을 기존 국립지리원 지형지물체계 및 새롭게 제안된 지형지물 분류체계에 맞게 제시하였고, 더불어 제시된 지형지물에 대한 자료사전(Data Dictionary)을 작성하였다. 본 연구의 결과물인 자료사전을 이용하여 제작된 1:250,000 축척 수치지도는 다양한 종류의 주제도와 연계가 가능할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권3호
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• pp.457-466
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• 2002

본 논문에서는 인터넷을 통해 실시간으로 항상 최신의 컴퓨터 용어 검색 서비스를 제공할 수 있는 웹을 기반으로 한 컴퓨터 용어 사전을 설계하고 구현하였다. 본 용어사전은 FOLDOC(Free On-Line Dictionary Of Computing)의 사전을 기본으로 영문 해설을 제공하고 각 용어에 대해 한 명 이상의 번역자가 번역할 수 있도록 함으로써 기존 컴퓨터 사전에서 제공하지 않는 기능을 추가하였다. 그리고 SQL Server DBMS와 SQL을 이용한 다양한 검색 인터페이스(입력 문자로 시작하는 용어 검색, 입력 문자가 해설에 들어간 용어 검색 등)를 제공함으로써 적은 정보만으로도 원하는 용어를 검색할 수 있게 하였다. 본 컴퓨터 용어 사전의 성능 평가를 위해서 FOLDOC Mirror Site의 로그를 분석하여 CPU 부하율을 측정하였다. 실험 결과 본 컴퓨터 용어 사전은 최대 1780여명 이상의 동시 사용자를 수용할 수 있다는 결론을 얻었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권3호
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• pp.69-78
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• 2022

채용 플랫폼의 일자리 정보는 IT 기술의 발전과 함께 많은 산업 분야에서 대량의 데이터를 발생시키고 있으며 실시간 발생하는 비정형도가 높은 특징이 있다. 또한 일자리와 관련한 채용공고와 훈련정보 등은 4차 산업혁명 등 산업기술의 변화와 밀접한 관계가 있어 기술변화 및 발전을 이해하는데 높은 데이터 가치를 지니고 있다. 본 논문은 구인-구직과 관련된 정보들을 직관적으로 이해하고 활용하기 위해 관련된 데이터를 정의해 직무데이터 사전을 만들고, 공고-직무-훈련 등 데이터 간 연계와 추론을 할 수 있도록 온톨로지 모델링에 기반한 데이터맵을 설계·구축 및 평가를 수행하였다. 이를 통해 업무능력 중심의 추론 기능은 수요자 간 미스매치를 최소화하고 데이터사전 최적화로 사용자가 만족할 수 있는 QoS 지원이 가능함과 검색엔진 기반 구인-구직 시스템보다 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.113-124
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• 2015

미리 선언된 구조를 이용하여 수집 저장된 정형적 데이터와는 달리 웹 2.0의 시대에서 일반 사용자들이 평상시에 사용하는 자연어 형태로 작성된 비정형 데이터 분석은 과거보다 훨씬 더 넓은 응용범위를 가지고 있다. 데이터 양이 폭발적으로 증가하고 있다는 특성뿐 만 아니라 인간의 감성이 그대로 표현된 특성을 가진 텍스트에서 의미 있는 정보를 추출하는 빅데이터 분석 기법을 텍스트마이닝(Text Mining)이라 하며 본 연구는 이를 주제로 하고 있다. 본 연구를 위해 오픈 소스인 통계분석용 소프트웨어 R 프로그램을 이용하였으며, 비정형 텍스트 문서를 웹 환경에서 수집, 저장, 전처리, 분석 작업과 시각화(Frequency Analysis, Cluster Analysis, Word Cloud, Social Network Analysis)작업 등의 과정에 관한 알고리즘 구현을 연구하였다. 특히, 연구자의 연구 영역 분석에 초점을 더욱 높이기 위해 Data Dictionary를 참조한 키워드 추출 기법을 사용하였다. 실제 사례에 적용한 R은 다양한 OS 구동, 일반적 언어와의 인터페이스 지원 등 통계 분석용 소프트웨어로써 매우 유용하다는 점을 발견할 수 있었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제65호
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• pp.93-103
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• 2008

In this paper, we propose a method for optimizing a multiple pronunciation dictionary used for modeling pronunciation variations of non-native speech. The proposed method removes some confusable pronunciation variants in the dictionary, resulting in a reduced dictionary size and less decoding time for automatic speech recognition (ASR). To this end, a confusability measure is first defined based on the Levenshtein distance between two different pronunciation variants. Then, the number of phonemes for each pronunciation variant is incorporated into the confusability measure to compensate for ASR errors due to words of a shorter length. We investigate the effect of the proposed method on ASR performance, where Korean is selected as the target language and Korean utterances spoken by Chinese native speakers are considered as non-native speech. It is shown from the experiments that an ASR system using the multiple pronunciation dictionary optimized by the proposed method can provide a relative average word error rate reduction of 6.25%, with 11.67% less ASR decoding time, as compared with that using a multiple pronunciation dictionary without the optimization.

• 말소리와 음성과학
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• 제8권2호
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• pp.11-16
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• 2016

This study explores the phoneme distribution and syllable structure of entry words in the CMU English Pronouncing Dictionary to provide phoneticians and linguists with fundamental phonetic data on English word components. Entry words in the dictionary file were syllabified using an R script and examined to obtain the following results: First, English words preferred consonants to vowels in their word components. In addition, monophthongs occurred much more frequently than diphthongs. When all consonants were categorized by manner and place, the distribution indicated the frequency order of stops, fricatives, and nasals according to manner and that of alveolars, bilabials and velars according to place. These results were comparable to the results obtained from the Buckeye Corpus (Yang, 2012). Second, from the analysis of syllable structure, two-syllable words were most favored, followed by three- and one-syllable words. Of the words in the dictionary, 92.7% consisted of one, two or three syllables. This result may be related to human memory or decoding time. Third, the English words tended to exhibit discord between onset and coda consonants and between adjacent vowels. Dissimilarity between the last onset and the first coda was found in 93.3% of the syllables, while 91.6% of the adjacent vowels were different. From the results above, the author concludes that an analysis of the phonetic symbols in a dictionary may lead to a deeper understanding of English word structures and components.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.209-215
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• 2021

데이터 품질 관리는 최근 중요한 이슈로 자리잡았다. 데이터베이스의 메타데이터 표준화는 데이터 품질관리 방안 중 하나이다. 본 연구에서는 일관된 메타데이터 관리를 위하여 표준단어사전 관리를 지원하는 알고리즘을 제시한다. 해당 알고리즘은 웹 사전 크롤링을 통해 데이터베이스 메타데이터의 동의어 관리 자동화를 지원한다. 또한 웹 사전 크롤링 과정에서 생길 수 있는 동음이의어 판별 이슈를 해결하여 데이터의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 기존의 수동적 관리에 비해 메타데이터 데이터 품질의 신뢰도를 높인다. 또한 이음동의어 데이터 등록 및 관리에 소비되는 시간을 단축시킬 수 있다. 새로운 데이터 표준화 부분 자동화 모델에 대한 추가 연구는 향후 데이터 표준화 프로세스에서 자동화 가능한 작업을 파악하여 진행되어야 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1145-1161
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• 2004

본 연구는 인터넷에 분산되어 있는 언어자원들의 미디어 데이터를 통합하여 멀티미디어 전자사전 시스템을 구축하는 기법을 연구하는 것으로, 텍스트 데이터를 기반으로 한 기존 전자사전 시스템을 멀티미디어 환경으로 발전시킨다. 이를 위하여 인터넷에 분산되어 있는 언어자원들의 미디어 데이터를 웹 브라우저 환경에서 통합하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 미디어 통합데이터에 의해 웹 브라우저가 모든 작업을 수행하므로 복잡한 서버 시스템을 필요로 하지 않는다. 구현하는 전자사전은 웹 브라우저 환경에서 작동하며, 텍스트와 이미지 및 음성을 통합하여 합성하거나 움직임을 재생한다. 통합과 움직임의 데이터를 기술하기 위하여 각 미디어의 의미를 분석하여 SMIL 문서를 생성하고 웹 브라우저에서 실행하도록 하였다. 제안하는 멀티미디어 전자사전 시스템은 단순한 미디어 데이터들을 통합하는 방식으로 작동하므로 전용 서버 시스템을 필요로 하지 않는다. 또한, 각 미디어 데이터는 분산되어 있는 데이터를 공유하는 형태이므로 저장 공간을 절약하게 되며, 최근의 데이터로 갱신하는 것이 간단하게 이루어진다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2851-2865
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• 2014

To improve the rate-distortion performance of distributed video compressive sensing (DVCS), the adaptive sparse basis and nonlocal similarity of video are proposed to jointly reconstruct the video signal in this paper. Due to the lack of motion information between frames and the appearance of some noises in the reference frames, the sparse dictionary, which is constructed using the examples directly extracted from the reference frames, has already not better obtained the sparse representation of the interpolated block. This paper proposes a method to construct the sparse dictionary. Firstly, the example-based data matrix is constructed by using the motion information between frames, and then the principle components analysis (PCA) is used to compute some significant principle components of data matrix. Finally, the sparse dictionary is constructed by these significant principle components. The merit of the proposed sparse dictionary is that it can not only adaptively change in terms of the spatial-temporal characteristics, but also has ability to suppress noises. Besides, considering that the sparse priors cannot preserve the edges and textures of video frames well, the nonlocal similarity regularization term has also been introduced into reconstruction model. Experimental results show that the proposed algorithm can improve the objective and subjective quality of video frame, and achieve the better rate-distortion performance of DVCS system at the cost of a certain computational complexity.