• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.143-149
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• 1998

한국어 정보검색에서 복합명사와 명사구로 발생하는 색인어와 질의어간의 구문적 용어 불일치는 많은 문제를 일으켜왔다. 본 논문에서는 복합명사 분해와 명사구 정규화를 함께 수행하여 유사도 측정값을 적당히 유지함으로써 재현율을 저하시키지 않고서 정확률을 향상시킬 수 있는 구문적 용어불일치 완화방안을 제시하고자 한다 색인모듈에서는 통계정보를 이용하여 복합명사를 분해하고, 의존관계를 이용하여 명사구를 정규화한다. 분해되고 정규화된 키워드에 경계정보 '/'가 할당되고, 가중치가 계산된다. 검색모듈에서는 경계정보를 이용하여 부분일치를 고려하는 유사도 계산을 수행한다. KTSET 2.0으로 실험한 결과, 제안한 방법은 구문적 용어불일치를 완화할 수 있으며, 재현율을 저하시키지 않고서 정확률을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.130-136
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• 1998

한국어 정보검색에서 복합명사의 불규칙한 표기 형태로 인하여 발생하는 색인과 질의의 불일치 문제는 단순명사 단위로 색인하고 질의함으로써 해결할 수 있지만 원래의 복합명사가 가지고 있던 정보를 상실함으로써 정확도의 하락이 예상된다. 따라서 보다 정교한 문서검색을 위해서는 복합명사를 색인으로 사용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 단순한 패턴을 이용한 복합명사 색인 방법으로부터 정교한 명사구 구문분석을 통한 복합명사 색인 방법까지 그 동안 연구되었던 대표적인 복합명사 색인 방법을 실험을 통하여 비교 평가하여 복합명사 색인의 검색성능에 대한 효과성을 검증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.98-106
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• 2006

문서분류기의 개발에 있어 교사학습기법을 이용할 경우 많은 양의 사람에 의한 범주 부착 말뭉치가 필요하다. 그러나 이의 구축은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 최근 이러한 범주 부착 말뭉치 대신 원시말뭉치와 범주마다 약간의 씨앗 정보를 이용하여 학습을 수행하여 문서분류기를 개발하는 방법론이 제시되었다. 본 논문에서는 이 방법론 하에서 다른 연구에서의 결과보다 좋은 성능을 나타내는 비교사 학습 기법을 소개한다. 본 논문에서 제시하는 기법의 특징은 씨앗 단어에서 출발하여 평균상호정보를 이용하여 다른 대표단어 및 그들의 가중치를 학습한 다음, 정보검색에서 많이 사용하는 기술을 이용하여 그 가중치를 갱신하는 것이다. 그리고 이 과정을 반복 수행하여 최종적으로 높은 성능의 시스템을 개발할 수 있음을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.245-251
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• 2000

지금까지의 정보검색 시스템은 소위 키워드 기반 정보검색 시스템으로서 색인이 단일 단어(single word) 즉 키워드의 집합으로 나타내어 진다. 그러나 이 방법은 문서의 내용을 정확히 표현하는 데 한계가 있다. 따라서 최근에는 단어 이상의 구문 단위인 구(phrase)를 이용하여 색인과 검색을 하도록 하는 시스템을 개발하고자 하는 추세에 있다. 따라서, 본 논문에서는 키워드보다는 의미를 좀더 잘 나타내고 일반적인 구보다는 정형화된 형태의 색인 단위인 키팩트를 색인어로 하는 정보검색시스템을 개발하고 이의 성능을 살펴보았다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.1
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• pp.80-87
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• 2001

This article shows how general software-ergonomic principles are successfully applied in the design of user friendly graphical interfaces. A theoretical model(WOB-Model) is derived from empirical studies and validated in the development of several systems. It provides basic principles within a well-balanced framework and leads to concrete design guidelines. The user tests with the software shows that many of the common usability problems can be eliminated.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.1
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• pp.33-43
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• 2020

Retrieving a 3D model from a 3D database and augmenting the retrieved model in the Augmented Reality system simultaneously became an issue in developing the plausible AR environments in a convenient fashion. It is considered that the sketch-based 3D object retrieval is an intuitive way for searching 3D objects based on human-drawn sketches as query. In this paper, we propose a novel deep learning based approach of retrieving a sketch-based 3D object as for an Augmented Reality Model. For this work, we introduce a new method which uses Sketch CNN, Wasserstein CNN and Wasserstein center loss for retrieving a sketch-based 3D object. Especially, Wasserstein center loss is used for learning the center of each object category and reducing the Wasserstein distance between center and features of the same category. The proposed 3D object retrieval and augmentation consist of three major steps as follows. Firstly, Wasserstein CNN extracts 2D images taken from various directions of 3D object using CNN, and extracts features of 3D data by computing the Wasserstein barycenters of features of each image. Secondly, the features of the sketch are extracted using a separate Sketch CNN. Finally, we adopt sketch-based object matching method to localize the natural marker of the images to register a 3D virtual object in AR system. Using the detected marker, the retrieved 3D virtual object is augmented in AR system automatically. By the experiments, we prove that the proposed method is efficiency for retrieving and augmenting objects.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.4
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• pp.185-193
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• 2008

In spite of rapid development of IT-related meteorology and services, human users still ought to check the weather information manually as they did before because traditional weather information retrieval is based on pull-type and human interpretation. Furthermore, the automatic machine-driven weather information processing has been neglected for a long time although the intelligent weather information processing is expected to be very useful for personal daily life and ubiquitous computing. In this paper, we discussed a design of GRIB based ontology to enable smart weather information processing. GRIB is the general purposed and world-wildly used weather data format approved by the World Meteorological Organization. With the designed ontology and the inference system containing Jess engine, several intelligent weather applications have been implemented and tested to verify the virtue of machine-driven weather information processing.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• v.12 no.2
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• pp.167-172
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• 2012

In biology the advent of the high-throughput technology for sequencing, probing, or screening has produced huge volume of data which could not be manually handled. Biologists have resorted to software tools in order to effectively handle them. This paper introduces a bioinformatics tool to help biologists find potentially interesting pathway maps from a transcriptome data set in which the expression levels of genes are described for both case and control samples. The tool accepts a transcriptome data set, and then selects and categorizes some of genes into four classes using a fuzzy filtering technique where classes are defined by membership functions. It collects and edits the pathway maps related to those selected genes without analyst' intervention. It invokes a sequence of web service functions from KEGG, which an online pathway database system, in order to retrieve related information, locate pathway maps, and manipulate them. It maintains all retrieved pathway maps in a local database and presents them to the analysts with graphical user interface. The tool has been successfully used in identifying target genes for further analysis in transcriptome study of human cytomegalovirous. The tool is very helpful in that it can considerably save analysts' time and efforts by collecting and presenting the pathway maps that contain some interesting genes, once a transcriptome data set is just given.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.63-67
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• 1996

이 논문에서는 대량의 신문기사나 일반 텍스트 문서를 효율적으로 저장 및 검색 할 수 있는 정보검색 시스템을 구현한다. 이 시스템은 문서의 주제, 저자, 날짜, 출판사 또는 사용자 정의에 의한 속성과 본문에 대한 색인어와 색인관련정보를 생성한다. 모든 색인어는 최대 64가지의 속성정보와 문서별 단어빈도(tf)를 가질 수 있다. 색인은 형태소 분석을 이용하는 방법과 N-gram을 이용하는 방법이 동시에 사용되며, 색인어는 가중치를 가진다. 이 논문에서 구현한 시스템을 이용하여 7개월치 신문자료를 색인한 결과, 생성된 데이터베이스의 크기는 원래 문서의 약 22%이며 문서의 개수가 증가함에 따라 점점 그 비율은 감소한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.127-130
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• 2006

본 논문에서는 MPEG-7 의 특징 기술자를 이용하고, 초기 중요도 가중치를 고려한 관심영역(ROI: Region-Of-Interest) 기반의 의료 영상 검색 시스템을 제안한다. 의료 영상에서 의미 없는 배경 부분을 제거하고, 영역 추출 처리 시간을 줄이는 관심 윈도우(AW: Attention Window)를 생성하여 관심 영역 세그먼테이션을 수행한다. 또한 인간 시각에 부합하는 검색 성능의 향상을 위해 특징 벡터 거리 계산에서 영역의 초기 가중치를 설정하였다. 실험에서 구현된 시스템은 의료 영상을 효과적으로 찾아내며, 조합된 특징과 가중치를 이용한 유사도 측정으로 검색 성능이 향상됨을 보여준다.