• 대한인간공학회지
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• 제28권2호
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• pp.57-67
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• 2009

This study proposed a practical metaphor development process that consisted of three steps: 1) identifying major functions, 2) developing metaphor candidates, and 3) evaluating appropriateness of the candidates. In the first step, a total of 27 functions might be implemented in a driver information system (DIS) in the near future. Then, three metaphor candidates were selected from existing metaphors, which were reported to be more practical than others by previous studies. Finally, the candidates were evaluated on their appropriateness for driver information systems by using a quick and simple survey. As a result, two metaphors (a PC and a secretary) were identified as the most appropriate ones. The two metaphors can be used to design a variety of interfaces and interactions for driver information systems. In addition, the development process proposed in this study could be applied to developing metaphors for emerging devices with a variety of functions (e.g. PMPs, MP3s, and electronic dictionaries) as well as driver information systems.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.11-18
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• 2005

본 논문에서는 영어 발음기호를 컴퓨터에 효과적으로 입력하는 방법을 연구하기 위해 영어 발음기호 체계와 컴퓨터 분야에 사용되는 입력 및 표현방법을 분석하였다. 이에 따라 영어 발음기호를 쉽게 입력할 수 있으면서 각종 응용 프로그램에서 호환될 수 있는 새로운 글자체와 그 배치를 제시하고 이를 구성해 실험하였다. 실험 결과에 따르면, 워드프로세서를 비롯해 스프레드시트, 데이터베이스, 프레젠테이션 등 각종 응용 프로그램에서 모두 영어 발음기호의 입력이 가능하고, 각 프로그램 간에 데이터 호환이 이루어짐은 물론, 다른 기종의 컴퓨터에도 동일한 글자체 설치에 의해 데이터 호환이 이루어짐을 확인하였다. 특히, 본 논문에서 제시한 글자체 자판 배치를 사용한 결과 워드프로세서 등에서 사용하는 특수문자 입력 기능에 비해 입력속도가 크게 향상됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.219-228
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• 2003

본 논문은 한국어정보처리 과정에서 구문 관계를 의미역으로 사상시키기 위한 규칙을 효과적으로 구축하는 방법을 제시하고 있다. 의미역의 결정은 의미 분석의 핵심 작업 중 하나이며 자연어처리에서 해결해야 하는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 일반적인 언어학 지식과 경험만 가지고 의미역 결정 규칙을 기술하는 것은 작업자의 주관에 따라 결과가 많이 달라질 수 있으며, 또 모든 경우를 다룰 수 있는 규칙의 구축은 불가능하다. 하지만 본 논문에서 제시하는 방법은 대량의 원시 말뭉치를 분석하여 실제 언어의 다양한 사용례를 반영하며, 또 수십 명의 한국어 학자들이 심도 있게 구축하고 있는 세종전자사전의 격틀 정보도 함께 고려하기 때문에 보다 객관적이고 효율적인 방법이라 할 수 있다. 의미역을 보다 정확하게 결정하기 위해 구문관계, 의미부류, 형태소 정보, 이중주어의 위치정보 등의 자질 정보를 사용하였으며, 특히 의미부류의 사용으로 인해 규칙의 적용률이 향상되는 효과를 가져올 수 있었다.

• 인지과학
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• 제16권2호
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• pp.123-140
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• 2005

이 논문은 한국어 교육에서 문형 전자 사전을 바탕으로 하는 자동문형 검사기를 설계하기 위해 문형의 출현 빈도와 사용 빈도 조사를 목적으로 하였다. 먼저 한국어 교육에서의 문형의 개념을 정의하고 그 유형을 구문 문형과 표현 문형으로 나누어 분류하였다. 서술어 중심의 구문 문형과 의존명사, 어미, 조사가 중심인 표현 문형이 학습자 코퍼스에서 어떻게 나타나는지 분석하였다. 학습자 코퍼스는 학습자들이 꼭 배워야 하는 것으로 표준 코퍼스와 학습자들의 생산물인 오류 코퍼스로 나누어 구축하였다. 한국어 교재로 구성된 표준 코퍼스에서의 문형 출현 빈도와 학습자들이 직접 작성한 글을 모은 오류 코퍼스에서 어떻게 문형이 사용되고 있는지 사용 빈도를 조사하였다. 학습자들의 문형 사용 빈도순은 문형 전자 사전에 기술되고, 이것은 문형 검색 속도를 최적화할 것이다.

• Journal of Korea Trade
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• 제24권8호
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• pp.39-62
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• 2020

Purpose - Korean exports account for a vast proportion of Korean GDP, and large volumes of Korean products are sold in the United States. Identifying and characterizing actual and potential product hazards related to Korean products is critical to safeguard Korean export trade, as severe quality issues can impair Korea's reputation and reduce global consumer confidence in Korean products. In this study, we develop country-of-origin-based product risk analysis methods for social media with a specific focus on Korean-labeled products, for the purpose of safeguarding Korean export trade. Design/methodology - We employed two social media datasets containing consumer-generated product reviews. Sentiment analysis is a popular text mining technique used to quantify the type and amount of emotion that is expressed in the text. It is a useful tool for gathering customer opinions regarding products. Findings - We document and discuss the specific potential risks found in Korean-labeled products and explain their implications for safeguarding Korean export trade. Finally, we analyze the false positive matches that arise from the established dictionaries that were used for risk discovery and utilize these classification errors to suggest opportunities for the future refinement of the associated automated text analytic methods. Originality/value - Various studies have used online feedback from social media to analyze product defects. However, none of them links their findings to trade promotion and the protection of a specific country's exports. Therefore, it is important to fill this research gap, which could help to safeguard export trade in Korea.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.288-307
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• 2016

Image distortions are typically characterized by degradations of structures. Dictionaries learned from natural images can capture the underlying structures in images, which are important for image quality assessment (IQA). This paper presents a general-purpose no-reference image quality metric using a GRadient-Induced Dictionary (GRID). A dictionary is first constructed based on gradients of natural images using K-means clustering. Then image features are extracted using the dictionary based on Euclidean-norm coding and max-pooling. A distortion classification model and several distortion-specific quality regression models are trained using the support vector machine (SVM) by combining image features with distortion types and subjective scores, respectively. To evaluate the quality of a test image, the distortion classification model is used to determine the probabilities that the image belongs to different kinds of distortions, while the regression models are used to predict the corresponding distortion-specific quality scores. Finally, an overall quality score is computed as the probability-weighted distortion-specific quality scores. The proposed metric can evaluate image quality accurately and efficiently using a small dictionary. The performance of the proposed method is verified on public image quality databases. Experimental results demonstrate that the proposed metric can generate quality scores highly consistent with human perception, and it outperforms the state-of-the-arts.

• 정보관리연구
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• 제38권1호
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• pp.21-36
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• 2007

본 연구는 국내 대학도서관의 온라인 참고서가 구축현황과 참고서가 접근을 위한 접근점 및 온라인 참고정보원의 유형을 분석해 보고자 하였다.서울.경기지역 소재41개 대학도서관을 조사대상으로 홈페이지의 직접 접속을 통해 자료를 수집하였다. 41개 관 중 30개 관에 참고서가가 구축되어 있었으며, 참고정보원에 접근하기 위한 홈페이지상의 메뉴로는 "이용자서비스", "전자정보원", "참고정보원"의 순이었다. 제공되고 있는 참고정보원의 유형은 도서관별로 다양하였으며, "명부/명감", "사전", "통계", "백과사전"의 순으로 밝혀졌다. 국내 대학도서관의 온라인 참고서가 구축 및 활성화를 위하여 선정을 위한 평가기준의 설정 및 적용, 접근의 용이성, 주제별 접근방법, 참고정보원의 계속적인 갱신 및 추가 등을 제언하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.75-81
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• 2016

소설에서 주요 인물은 소설의 이야기를 전개하는 아주 중요한 역할을 담당하여 소설에서 없어서는 안 되는 중심인물을 의미한다. 기존의 인물명 인식 연구에서는 구축해놓은 인물명 사전을 통해 인물명을 인식하였고, 영어의 경우 대소문자 구별이 있으며 인물명과 함께 사용되는 단어를 활용하여 인물명을 인식하였다. 본 논문에서는 한국어 소설에서 용언, 규칙 및 가중치를 이용한 주요 인물명 인식 기법에 대해 제안한다. 먼저, 인물이 행할 수 있는 용언을 근거로 인물명 후보를 인식하고, 인식된 인물명 후보 중 인물명으로 사용될 수 없는 규칙에 해당되는 후보들을 제거한다. 문장에 나타나는 인물명 후보의 수에 따라 가중치를 부여하여 중요도를 계산하고, 중요도가 임계치 이상인 경우 주요 인물명으로 판단한다. 소설 300권을 대상으로 실험 결과 평균 85.97%의 정확도를 보였다. 인식된 주요 인물명은 향후 소설내 등장인물 간 연관관계를 파악하거나 등장인물의 행위, 성향 등을 파악하는데 활용될 수 있다.

• 감성과학
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• 제11권3호
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• pp.301-312
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• 2008

소비자 선호의 만족은 제품의 성공의 중요한 열쇠이다. 그렇기 때문에 디자인 관리자들은 소비자선호에 대해 면밀한 검토를 통해 수익성 있는 제품 디자인을 개발하려고 노력한다. 이러한 선호 디자인제품과 디자인 요소간의 영향에 관련한 연구들이 꾸준히 연구되어 왔으나 기존 연구들을 살펴보면 대다수의 연구에서는 개별제품에 대한 선호되는 디자인요소만을 다루고 있어 선호되는 디자인에 있어서 제품군별 연관성 및 차별성을 파악하지 못하고 있다는 한계점이 있었다. 따라서 본 연구는 여러 제품군들 간의 디자인요소와 소비자 선호와의 관계를 살펴 공통적인 선호 디자인요소와 개별 제품군에서만 선호되는 차별적인 선호 디자인 요소를 찾아 이를 통해 디자이너나 디자인 관리자에게 성공적인 제품 개발의 가이드라인을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 휴대용 전자기기 중 전자사전, 노트북, 휴대폰, MP3플레이어를 대상으로 4개 제품에 대한 공통의 선호 디자인요소와 각각 제품별 선호 디자인요소를 분석해보았다. 이를 위한 분석 방법으로, 4개의 개별 제품군에서 공통적으로 디자인요소가 선호에 미치는 영향은 계층적 회귀분석을 사용하여 분석하였고, 개별 제품군에서 디자인 요소가 제품 선호에 미치는 영향은 회귀분석을 사용하였다. 분석결과에서, 이 4가지 제품군의 공통 선호 디자인요소 분석에서는, 전체바디타입은 영향을 미치지 않고, 전체 바디 컬러가 흰색일 경우 재질은 금속재질일 경우 광택이 경우 선호했고, 개별 제품군별 선호디자인요소의 경우, 전자사전의 경우, 바디형태가 타원형일수록, 컬러가 블랙일 경우, 노트북의 경우 개별선호 디자인요소와 공통 선호 디자인요소가 같으며, 휴대폰의 경우 재질이 플라스틱일 경우, MP3 플레이어의 경우 바디형태가 직사각형이고, 재질이 플라스틱이 선호되는 것으로 나타났다. 본 연구는 다양한 제품군에 있어서 선호에 영향을 미칠 수 있는 디자인요소를 분석함으로써 제품군별 공통의 선호 디자인요소와 개별 제품별 선호 디자인요소를 파악하여 디자이너에게 제품 개발시 좀 더 명확하고 합리적인 디자인적 시사점을 제시할 수 있다는 측면에서 의의가 있다고 할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권4호
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• pp.175-183
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• 2015

본 논문은 글자 영상을 효과적으로 확대 (up-scaling)하기 위한 학습 기반 초고해상도 (super-resolution; SR) 기법을 제안한다. 제안 기법은 크게 학습 단계와 합성 단계로 나뉜다. 학습 단계에서 다양한 HR (high-resolution) /LR (low-resolution) 글자 영상 쌍들을 수집한다. LR영상들은 양자화를 하고, 충분히 많은 수의 HR-LR 블록쌍들을 추출한다. 양자화된 LR블록을 기준으로 블록 쌍들을 소정의 개수의 클래스들로 구분한다. 클래스 별로 최적의 2D-FIR 필터 계수를 계산하고, 양자화한 후색인용 LR 블록과 함께 사전에 저장한다. 합성 단계에서 입력 LR 영상 내 각 블록을 양자화한 후 사전 내 양자화된 LR블록들과 정합하여 가장 근사한 블록에 대응하는 FIR 필터계수를 선정한다. 마지막으로 선택된 FIR필터로 HR 블록을 합성하여 최종적인 HR영상을 생성한다. 또한, 우리는 잡음이 있는 글자 영상에 대응하기 위해 학습과정에서 잡음 세기에 따른 복수개의 사전들을 제작한다. 입력 LR 영상의 잡음 레벨에 맞는 사전을 선택하여 HR영상을 합성한다. 실험 결과는 제안 기법이 종래 기법보다 잡음이 없는 환경에서는 물론 잡음이 있는 환경에서 우수한 주관적/객관적 화질을 가짐을 보인다.