• ETRI Journal
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• 제31권4호
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• pp.463-465
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• 2009

In this letter, we present an event stream processing system that can evaluate a pattern query for a data sequence with predicates. We propose a pattern query language and develop a pattern query processing system. In our system, we propose novel techniques for run-time aggregation and negation processing and apply our system to stream data generated from vehicles to monitor unusual driving patterns.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권9호
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• pp.703-711
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• 1991

In this paper, an efficient storage reclamation algorithm for RISC parallel processing in the object orented programming environments is presented. The memory management for the dynamic memory allocation and the frequent memory access in object oriented programming is the main factor that decreases RISC parallel processing performance. The proposed algorithm can be efficiently allocated the memory space of RISCy computer which is required the frequent memory access, so it can be increased RISC parallel processing performance. The proposed algorithm is verified the efficiency by implementing C language on SUN SPARC(4.3 BSD UNIX).

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.679-679
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• 2022

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.17-22
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• 2021

청각장애인들은 수어통역 없이 상담서비스를 이용하기에는 어려움이 있다. 수어 통역사 인력이 많이 부족하여 수어 통역사까지 상담이 연결되는데 많은 시간이 걸리거나 연결이 되지 않는 경우가 많이 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 OpenCV와 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 수어를 영상으로 촬영하고 수어 동작을 인식하여 수어가 뜻하는 의미를 텍스트 형태의 데이터로 변환하여 사용자에게 제공하는 시스템을 제안한다. 상담사는 저장된 수어번역 상담내용을 열람하여 상담을 진행할 수 있다. 전문 수어 통역사가 없어도 상담이 가능하여 수어 통역사를 기다려야 하는 부담을 줄일 수 있다. 제안 시스템을 청각장애인 상담서비스에 적용할 경우 상담 효과의 향상과 향후 청각장애인 상담에 관한 학문적 연구를 촉진하는 계기가 될 것으로 기대된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.33-43
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• 2024

Automated text summarization (ATS) systems rely on language resources as datasets. However, creating these datasets is a complex and labor-intensive task requiring linguists to extensively annotate the data. Consequently, certain public datasets for ATS, particularly in languages such as Thai, are not as readily available as those for the more popular languages. The primary objective of the ATS approach is to condense large volumes of text into shorter summaries, thereby reducing the time required to extract information from extensive textual data. Owing to the challenges involved in preparing language resources, publicly accessible datasets for Thai ATS are relatively scarce compared to those for widely used languages. The goal is to produce concise summaries and accelerate the information extraction process using vast amounts of textual input. This study introduced ThEconSum, an ATS architecture specifically designed for Thai language, using economy-related data. An evaluation of this research revealed the significant remaining tasks and limitations of the Thai language.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.108-117
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• 2024

The selection and recommendation of a suitable job applicant from the pool of thousands of applications are often daunting jobs for an employer. The recommendation and selection process significantly increases the workload of the concerned department of an employer. Thus, Resume Classification System using the Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) techniques could automate this tedious process and ease the job of an employer. Moreover, the automation of this process can significantly expedite and transparent the applicants' selection process with mere human involvement. Nevertheless, various Machine Learning approaches have been proposed to develop Resume Classification Systems. However, this study presents an automated NLP and ML-based system that classifies the Resumes according to job categories with performance guarantees. This study employs various ML algorithms and NLP techniques to measure the accuracy of Resume Classification Systems and proposes a solution with better accuracy and reliability in different settings. To demonstrate the significance of NLP & ML techniques for processing & classification of Resumes, the extracted features were tested on nine machine learning models Support Vector Machine - SVM (Linear, SGD, SVC & NuSVC), Naïve Bayes (Bernoulli, Multinomial & Gaussian), K-Nearest Neighbor (KNN) and Logistic Regression (LR). The Term-Frequency Inverse Document (TF-IDF) feature representation scheme proven suitable for Resume Classification Task. The developed models were evaluated using F-Score_M, Recall_M, Precission_M, and overall Accuracy. The experimental results indicate that using the One-Vs-Rest-Classification strategy for this multi-class Resume Classification task, the SVM class of Machine Learning algorithms performed better on the study dataset with over 96% overall accuracy. The promising results suggest that NLP & ML techniques employed in this study could be used for the Resume Classification task.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.205-211
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• 2009

가중치가 없는 램 기반 신경망은 가중치를 재조정하는 기존 신경망에 비해 계산량 및 인식 시간이 적은 장점을 가지고 있다. 특히 연속적인 연관성을 갖는 제스처와 같은 행위 정보는 각각의 정보들이 시계열적 상관관계를 갖는다. 이와 같은 행위 정보를 인식하려면 일반적으로 많은 계산량과 처리 시간이 요구된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 전처리 과정의 삽입 및 하드웨어 인터페이스 활용 등을 이용한다. 본 논문에서는 이와 같은 추가적인 방법 없이 순차 램 기반 누적 신경망으로 연속적인 행위 정보인 한글 복합어 수화 인식 시스템을 구현하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 카메라로부터 입력받은 연속적인 복합어 수화 영상을 최소한의 이미지 처리인 경계선 검출만으로 수화 인식을 실험하였다. 경계선 검출 후 이진 영상을 전처리 과정 없이 제안된 순차 램 기반 누적 신경망 시스템으로 처리된 결과는 93%의 인식률을 얻었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2756-2768
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• 1997

소프트웨어 프로세스는 소프트웨어의 생산에 사용되는 행위, 규칙, 절차, 기법, 도구의 집합체로 정의할 수 있다. 소프트웨어 프로세스 모형은 실세계 소프트웨어 프로세스의 개념적 표현이며 프로세스 프로그래밍언어로 기술될 수 있다. 본 논문에서는 객체기반 소프트웨어 프로세스 프로그래밍을 위해 설계된 SimFlex 언어구조를 제시한다. SimFlex의 설계는 객체의 개념에 기반을 두고 있으므로 문법적으로나 구문적으로 복잡한 소프트웨어 프로세스를 간결하게 모형화할 수 있다. SimFlex의 언어구조는 주요 프로세스 중심 소프트웨어 개발환경 및 연관된 프로세스 프로그래밍 언어의 분석으로부터 도출되었으므로 SimFlex는 바람직한 객체기반 프로세스 프로그래밍 언어를 위해 필요한 핵심적인 특성을 포함한다. 더욱이 SimFlex는 적절한 적합화를 통하여 특정 프로세스 중심 소프트웨어 개발환경에 포함될 수 있는 기반 프로세스 프로그래밍 언어로 동작할 수 있도록 설계되었다．

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.140-147
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• 2024

한국에서 청각장애인은 지체장애인에 이어 두 번째로 많은 등록 장애인 그룹이다. 하지만 수어 기계 번역은 시장 성장성이 작고, 엄밀하게 주석처리가 된 데이터 세트가 부족해 발전 속도가 더디다. 한편, 최근 컴퓨터 비전과 패턴 인식 분야에서 트랜스포머를 사용한 모델이 많이 제안되고 있는데, 트랜스포머를 이용한 모델은 동작 인식, 비디오 분류 등의 분야에서 높은 성능을 보여오고 있다. 이에 따라 수어 기계 번역 분야에서도 트랜스포머를 도입하여 성능을 개선하려는 시도들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수어 번역을 위한 인식 부분을 트랜스포머와 3D-CNN을 융합한 3D-CvT를 제안한다. 또, PHOENIX-Wether-2014T [1]를 이용한 실험을 통해 제안 모델은 기존 모델보다 적은 연산량으로도 비슷한 번역 성능을 보이는 효율적인 모델임을 실험적으로 증명하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.184-188
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• 2002

본 논문에서는 단순히 주변에 위치하는 어휘들간의 문맥 공기 정보를 이용하는 방식과는 달리 국소 구문 관계 및 의미 공기 정보에 기반한 명사 의미 모호성 해소 방안을 제안한다. 기존의 WSD 방법은 구조 분석의 어려움으로 인하여 문장의 구문 관계를 충분히 고려하지 못하고 주변 어휘들과의 공기 관계로 그 의미를 파악하려 했다. 그러나 본 논문에서는 동사구의 논항 의미 관계뿐만 아니라 명사구내에서의 의미 관계도 고려한 국소 구문관계를 고려한 명사 의미 모호성 해소 방법을 제안한다. 이 때, 명사들의 의미는 자동번역 시스템의 목적에 맞게 공기(co-occurrence)하는 동사들에 따라 분류하였다. 그리고 한중 자동 번역 지식으로 사용되는 명사 의미 코드가 부착된 74,880 의미 격틀의 의미 공기정보를 이용하였으며 형태소 태깅된 말뭉치로부터 의미모호성이 발생하지 않게 의미 공기정보 및 명사구 의미 공기 정보를 자동으로 추출하였다. 실험 결과, 의미 모호성이 발생하는 명사들에 대해서 83.9%의 의미 모호성 해소 정확률을 보였다.