Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
/
2000.11a
/
pp.71-73
/
2000
Considering that there is the lack of standards for storing genome-related on-line documents, the techniques in Natural Language Processing (NLP) is likely to become more and more important. It is necessary to extract useful information from the raw text and to store it in a computer-readable database format. Recent advances in NLP technologies raise new challenges and opportunities for tackling genome-related on-line text for information extraction task, For example, we can obtain many useful information related to genetic network or metabolic pathways simply by analyzing verbs such as 'activate'or 'inhibit'in Medline abstracts in a fully automatic way, Thus, combining NLP techniques with genome informatics extends beyond the traditional realms of either technology to a variety of emerging applications.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2007.10a
/
pp.431-433
/
2007
In This paper, we present a texture clustering method to extract Container ISO code in complex images. First, we make texture informations using top-hat morphology from realtime images, and we cluster those informations using horizontal and vertical clustering method to extract text area. After extensive experiment, our method demonstrated superior performance against well-known techniques as texture and histogram method.
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
/
2007.11a
/
pp.285-292
/
2007
The parallel corpus is an important resource in the research field of data-driven natural language processing, but there are only a few parallel corpora publicly available nowadays, mostly due to the high labor force needed to construct this kind of resource. A novel strategy is brought out to automatically fetch parallel text from the web in this paper, which may help to solve the problem of the lack of parallel corpora with high quality. The system we develop first downloads the web pages from certain hosts. Then candidate parallel page pairs are prepared from the page set based on the outer features of the web pages. The candidate page pairs are evaluated in the last step in which the sentences in the candidate web page pairs are extracted and aligned first, and then the similarity of the two web pages is evaluate based on the similarities of the aligned sentences. The experiments towards a multilingual web site show the satisfactory performance of the system.
Farhadipour, Aref;Veisi, Hadi;Asgari, Mohammad;Keyvanrad, Mohammad Ali
ETRI Journal
/
v.40
no.5
/
pp.643-652
/
2018
Dysarthria is a degenerative disorder of the central nervous system that affects the control of articulation and pitch; therefore, it affects the uniqueness of sound produced by the speaker. Hence, dysarthric speaker recognition is a challenging task. In this paper, a feature-extraction method based on deep belief networks is presented for the task of identifying a speaker suffering from dysarthria. The effectiveness of the proposed method is demonstrated and compared with well-known Mel-frequency cepstral coefficient features. For classification purposes, the use of a multi-layer perceptron neural network is proposed with two structures. Our evaluations using the universal access speech database produced promising results and outperformed other baseline methods. In addition, speaker identification under both text-dependent and text-independent conditions are explored. The highest accuracy achieved using the proposed system is 97.3%.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2016.11a
/
pp.194-196
/
2016
본 논문에서는 안드로이드 환경에서 글자 인식을 위한 전처리 과정으로 입력 영상에서 글자 영역만을 추출하는 기법을 제안한다. 대부분의 글자 인식 어플리케이션에서 글자를 인식하는 방법은 RoI(Region of Interest)에 인식하려는 글자를 위치시켜 놓고 사용자가 촬영함으로써 진행된다. 하지만 촬영된 영상 그대로를 인식에 사용하기 때문에 잡음 및 글자가 아닌 영역들을 글자로 인식하는 문제 등으로 인하여 인식률이 현저히 떨어진다. 제안하는 기법에서는 MSER(Maximally Stable Extremal Regions) 기법을 통해 각각의 글자를 추출한 후, 글자의 특성을 이용하여 글자 영역만을 추출한다. 기법의 성능 평가는 무료 OCR(Optical Character Recognition) 엔진인 Tesseract-OCR을 통해 글자 인식률을 비교하였으며, 제안하는 기법을 적용한 글자 인식 시스템이 적용하지 않은 시스템보다 글자의 인식률이 향상되는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.16
no.7
/
pp.2407-2424
/
2022
Recently, Transformer has made great progress in video retrieval tasks due to its high representation capability. For the structure of a Transformer, the cascaded self-attention modules are capable of capturing long-distance feature dependencies. However, the local feature details are likely to have deteriorated. In addition, increasing the depth of the structure is likely to produce learning bias in the learned features. In this paper, an improved Transformer structure named TransDCS (Transformer with Dynamic Convolution and Shortcut) is proposed. A Multi-head Conv-Self-Attention module is introduced to model the local dependencies and improve the efficiency of local features extraction. Meanwhile, the augmented shortcuts module based on a dual identity matrix is applied to enhance the conduction of input features, and mitigate the learning bias. The proposed model is tested on MSRVTT, LSMDC and Activity-Net benchmarks, and it surpasses all previous solutions for the video-text retrieval task. For example, on the LSMDC benchmark, a gain of about 2.3% MdR and 6.1% MnR is obtained over recently proposed multimodal-based methods.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
v.65
no.1
/
pp.142-149
/
2016
This paper proposes a method to detect LP(License Plate) of vehicles in indoor and outdoor parking lots. In restricted environment, there are many conventional methods for detecting LP. But, it is difficult to detect LP in natural and complex scenes with background clutters because several patterns similar with text or LP always exist in complicated backgrounds. To verify the performance of LP text detection in natural images, we apply MB-LGP feature by combining with ensemble machine learning algorithm in purpose of selecting optimal features of small number in huge pool. The feature selection is performed by adaptive boosting algorithm that shows great performance in minimum false positive detection ratio and in computing time when combined with cascade approach. MSER is used to provide initial text regions of vehicle LP. Throughout the experiment using real images, the proposed method functions robustly extracting LP in natural scene as well as the controlled environment.
With the advent of text analytics, VOC (Voice of Customer) data become an important resource which provides the managers and marketing practitioners with consumer's veiled opinion and requirements. In other words, making relevant use of VOC data potentially improves the customer responsiveness and satisfaction, each of which eventually improves business performance. However, unstructured data set such as customers' complaints in VOC data have seldom used in marketing practices such as predicting service time as an index of service quality. Because the VOC data which contains unstructured data is too complicated form. Also that needs convert unstructured data from structure data which difficult process. Hence, this study aims to propose a prediction model to improve the estimation accuracy of the level of customer satisfaction by combining unstructured from textmining with structured data features in VOC. Also the relationship between the unstructured, structured data and service processing time through the regression analysis. Text mining techniques, sentiment analysis, keyword extraction, classification algorithms, decision tree and multiple regression are considered and compared. For the experiment, we used actual VOC data in a company.
Entity normalization, or entity linking in the general domain, is an information extraction task that aims to annotate/bind multiple words/expressions in raw text with semantic references, such as concepts of an ontology. An ontology consists minimally of a formally organized vocabulary or hierarchy of terms, which captures knowledge of a domain. Presently, machine-learning methods, often coupled with distributional representations, achieve good performance. However, these require large training datasets, which are not always available, especially for tasks in specialized domains. CONTES (CONcept-TErm System) is a supervised method that addresses entity normalization with ontology concepts using small training datasets. CONTES has some limitations, such as it does not scale well with very large ontologies, it tends to overgeneralize predictions, and it lacks valid representations for the out-of-vocabulary words. Here, we propose to assess different methods to reduce the dimensionality in the representation of the ontology. We also propose to calibrate parameters in order to make the predictions more accurate, and to address the problem of out-of-vocabulary words, with a specific method.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
/
v.43
no.3
/
pp.427-439
/
2019
This study investigated the semantic network based on the focus of the fashion image and SNS text utilized by global SPA brands on the last seven years in terms of the quantity and quality of data generated by the fast-changing fashion trends and fashion content-based media environment. The research method relocated frequency, density and repetitive key words as well as visualized algorithms using the UCINET 6.347 program and the overall classification of the text related to fashion images on social networks used by global SPA brands. The conclusions of the study are as follows. A common aspect of global SPA brands is that by looking at the basis of text extraction on SNS, exposure through image of products is considered important for sales. The following is a discriminatory aspect of global SPA brands. First, ZARA consistently exposes marketing using a variety of professions and nationalities to SNS. Second, UNIQLO's correlation exposes its collaboration promotion to SNS while steadily exposing basic items. Third, in the case of H&M, some discriminatory results were found with other brands in connectivity with each cluster category that showed remarkably independent results.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.