• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-10
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• 2012

본 논문은 문서 분류의 전처리 단계인 특징 선택을 위해 의미를 고려한 최적의 특징 선택 방법을 제안한다. 특징 선택은 불필요한 특징을 제거하고 분류에 필요한 특징을 추출하는 작업으로 분류 작업에서 매우 중요한 역할을 한다. 특징 선택 기법으로 특징의 의미를 파악하여 특징을 선택하는 LSA(Latent Semantic Analysis) 기법을 사용하지만 기본 LSA는 분류 작업에 특성화 된 기법이 아니므로 지도적 학습을 통해 분류에 적합하도록 개선된 지도적 LSA를 사용한다. 지도적 LSA를 통해 선택된 특징들로부터 최적화 기법인 유전 알고리즘을 사용하여 더 최적의 특징들을 추출한다. 마지막으로, 추출한 특징들로 분류할 문서를 표현하고 SVM (Support Vector Machine)을 이용한 특정 분류기를 사용하여 분류를 수행하였다. 지도적 LSA를 통해 의미를 고려하고 유전 알고리즘을 통해 최적의 특징 집합을 찾음으로써 높은 분류 성능과 효율성을 보일 것이라 가정하였다. 인터넷 뉴스 기사를 대상으로 분류 실험을 수행한 결과 적은 수의 특징들로 높은 분류 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.704-706
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• 2012

본 논문은 용어 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의사연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권4호
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• pp.584-594
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• 1999

의미 체계는 한국어 기초어휘에 대한 개념지식을 구축하는데 기본이 될 뿐만 아니라, 문장 분석시의 구조적 모호성과 단어 의미 모호성을 해소하는 중요한 단서를 제공할수 있다. 이러한 의미 체계가 실용적으로 여러 응용 시스템에서 사용되기 위해서는 광범위하고 타당한 자료를 바탕으로 하여 객관적인 방법으로 설정되어야한다. 국어 사전의 뜻풀이말에서의 상위개념을 표제어의 상위어로 선정하는 bottom-up 방식으로 구축하였던 한국어 명사의미체계는 사전편찬시의 비일관적인 뜻풀이말의 기술에 따른 여러 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 사전 뜻풀이말에서 상위개념을 수식하는 어절과 용언의 의미호응관계에서 상위개념의 의미속성을 추출하고, 이들 의미 속성에 의한 명사의미체계를 구축하고 이를 바탕으로 명사의미 TAG를 설정할수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.305-306
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• 2013

본 논문은 클라우드 기반의 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 클라우드 기반의 비음수 행렬분해를 이용한 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.968-969
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• 2013

본 논문은 클라우드 기반의 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 클라우드 기반의 비음수 행렬분해를 이용한 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.279-288
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• 2019

본 연구에서는 항공정사영상을 이용하여 SegNet 기반의 의미분할을 수행하고, 토지피복분류에서의 그 성능을 평가하였다. 의미분할을 위한 분류 항목을 4가지(시가화건조지역, 농지, 산림, 수역)로 선정하였고, 항공정사영상과 세분류 토지피복도를 이용하여 총 2,000개의 데이터셋을 8:2 비율로 훈련(1,600개) 및 검증(400개)로 구분하여 구축하였다. 구축된 데이터셋은 훈련과 검증으로 나누어 학습하였고, 모델 학습 시 정확도에 영향을 미치는 하이퍼파라미터의 변화에 따른 검증 정확도를 평가하였다. SegNet 모델 검증 결과 반복횟수 100,000회, batch size 5에서 가장 높은 성능을 보였다. 이상과 같이 훈련된 SegNet 모델을 이용하여 테스트 데이터셋 200개에 대한 의미분할을 수행한 결과, 항목별 정확도는 농지(87.89%), 산림(87.18%), 수역(83.66%), 시가화건조지역(82.67%), 전체 분류정확도는 85.48%로 나타났다. 이 결과는 기존의 항공영상을 활용한 토지피복분류연구보다 향상된 정확도를 나타냈으며, 딥러닝 기반 의미분할 기법의 적용 가능성이 충분하다고 판단된다. 향후 다양한 채널의 자료와 지수의 활용과 함께 분류 정확도 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제35권1호
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• pp.36-47
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• 2017

신흥유학 성리학을 바탕으로 조영된 조선시대 별서원림인 소쇄원과 중국 송대 성리학 생성기(生成期)에 조영된 창랑정을 비교 고찰하여 원림문화의 조영사상과 구성요소의 의미론적 해석에 관한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소쇄원은 한국 별서원림 중에서도 성리학사상을 오롯이 구현하였으며, 중국 창랑정은 현재까지 잘 보존된 가장 연원이 깊은 중국의 사가원림으로서, 조영 시기는 소쇄원보다 약 500년가량 앞서며 조영자인 소순흠 또한 송대의 사대부로서 창랑정 조영배경에는 성리학이라는 뿌리 깊은 사상이 자리 잡고 있다. 둘째, 소쇄원과 창랑정 두 원림 모두 은일사상(隱逸思想)에 뿌리든 둔 자연친화(自然親和)성향이 두드러진다. 특히 소쇄원은 산림에 입지한 형태로 은일(隱逸) 중에서도 '소은(小隱)'이며 창랑정은 도시에 입지한 '중은(中隱)'으로 해석할 수 있다. 셋째, 소쇄원과 창랑정의 명명(命名)에 상징의미가 배태된 원림요소들을 비교분석하면, 소쇄원은 자연합일(自然合一)된 원림으로서 유불선(儒佛仙)의 다양한 사상들이 습합되어 발전된 중국 송대 성리학 사상이 원림조영에 깊숙이 내재되어 있으며, 현재 창랑정에서 발견할 수 있는 다양한 상징요소들의 의미해석의 밑바탕으로 작용하고 있다. 넷째, 사상적인 변화는 반드시 원림의 형식적 양식이나 요소들에 체현(體現)됨으로 원림요소를 비교분석하였다. 이를 통해 소쇄원은 최대한 자연을 활용함으로써 최소한의 인공을 가미하여 조영된 원림임을 알 수 있다. 즉 자연환경과 인문환경을 결합함으로써 공간의 의미적인 특징을 표출하고자 하였다. 그 대표적인 예로 소쇄원의 대봉대는 조영자의 이상을 표현하는 장소이며, 창랑정은 높은 담장 내에는 원내의 경치가 새롭게 창출되고 속세와의 단절감을 둔 채 재현된 자연을 구축함으로써, 창랑정은 가산 위에서 주변의 가경을 관조하며 삶을 성찰하는 공간으로서의 장소성이 감지된다. 한국과 중국은 같은 문화적 뿌리를 가졌음에도 불구하고 원림의 양식이나 성격에서는 다양한 차이를 드러내고 있다. 이는 사회적, 문화적 배경이 각 민족의 특성과 결합하여 원림을 형성하였고, 상이한 결과를 나타나는 것으로 해석할 수 있다.