• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.19-28
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• 2004

본 논문은 자연영상에서 얻은 교통표지판의 기울기를 보정하고 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구는 명도 이미지를 대상으로 모든 과정이 4단계로 이루어진다. 첫째, 자연 영상에서 에지 검출을 위한 전처리 및 Canny 에지 추출을 수행하며, 둘째, 영상의 기울기를 추출하기 위해 허프 변환에 대한 전처리와 후처리를 한 후, 셋째로 잡음영상과 선을 제거하고 텍스트가 가지고 있는 특징을 이용하여 후보영역 검출을 한다 마지막으로 검출된 텍스트 후보영역 안에서 지역적 이진화를 수행한 후, 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내기 위해 텍스트와 비텍스트 간의 연결요소에 나타나는 특징 차이를 이용하여 텍스트 추출을 수행한다 100장의 샘플영상을 대상으로 실험한 결과 82.54$\%$ 텍스트 추출률과 79.69$\%$ 추출 정확도를 가짐으로써 기존의 런 길이 평활화 방법이나 퓨리어 변환을 이용한 방법보다 더 정확한 텍스트 추출 향상을 보였다. 또한 기울어진 각도 추출에서도 94.3$\%$의 추출률로 기존의 Hough 변환만을 이용한 방법보다 약 26$\%$의 향상을 보였다. 본 연구는 시각 장애인 보행 보조 시스템이나 무인 자동차 운행에 있어 위치 정보를 제공하는데 활용할수 있을 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제23권3호
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• pp.5-21
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• 2006

최근 수년 동안 영상자료와 음성자료 분석에 대한 이론들이 텍스트자료 검색 시스템과 함께 사용되기 위해서 제안되어 왔으며 데이터 처리 속도의 급격한 향상과 함께 발전되어 왔다. 일반적 검색 방법들은 단지 텍스트만을 사용하지만 텍스트와 그림을 동시에 사용하는 검색 방법 또한 최근에 제안되어 왔다. 본 연구는 다매체자료의 공통기술표현포맷(CRFMD)이라는 이름으로 화상자료와 텍스트자료를 하나의 자료 구조로 통합하는 방법을 제안하고 있으며, 주어진 테스트자료에 대한 화상자료의 유사성 분석에서 텍스트와 그림의 형태소를 함께 사용하였을 때 현격히 개선되어 짐을 보여주고 있다. CRFMD는 의료문서 검색, WWW 검색, 박물관 소장품 검색과 같은 다양한 분야의 다매체자료 검색 및 처리에 응용될 수가 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.655-667
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• 2014

본 연구는 질병과 관련한 온라인 포럼에서 추출한 언어 데이터를 통해 제 2형 당뇨병 환자의 질병에 대한 담론을 양적으로 분석하였다. 또한 환자 언어행위의 양적분석을 통해 환자들의 주요 관심사와 심리적 특징의 일반화가 가능한지에 대해 실증적으로 검증하였다. 분석방법으로는 기존의 인터뷰에 기반한 정성적 연구방법론과 달리 환자들의 담론 표본 전체를 파싱 (parsing)과 POS 태깅을 통해 언어학적으로 형태소 분류를 하였다. 주요 어휘빈도 추출과 N-gram을 통한 최빈도 구문구조 분석을 병행하여, 질병과 관련한 이슈의 주요 범주와 심리상태에 관한 언어적인 특징을 살펴보았다. 연구 결과 환자들의 자발적 대화는 주로 다이어트, 운동, 증상, 약물치료, 심리상태의 5가지 범주로 나타나고 있음을 확인하였고, 최빈도 구문구조 분석을 통해 질병치료와 식생활습관 개선 전반에 대한 부정적인 견해가 두드러진 것을 확인하였다. 결과적으로 의료진의 정확한 정보 전달과 전문가의 조언, 정서적 지원 등이 당뇨환자에 대한 심리적 상태에 중요한 만큼 심리치료 서비스이 개선이 필요할 것으로 보인다. 이런한 결과는 기존의 의료제도 안에서의 환자의 관심사와 심리적 특징이 온라인 상에서도 적절하게 투영되고 있음을 시사한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1649-1659
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• 2004

텍스트 생성(text generation)은 언어가 아닌 다양한 지식원으로부터 텍스트를 생성해 내는 언어 처리의 한 분야로, 여러 가지 복합적이고 단계적인 과정을 통해 이루어진다. 본 논문에서는 자연스러운 텍스트 생성을 위한 여러 과정 중, 한번 언급된 대상(entity)을 자연스럽게 지시(refer)하기 위한 지시어 생성(referring expression generation), 특히 한국어에 두드러진 영형(zero pronoun)에 의한 대용화(pronominalization) 과정에 초점을 맞춘다. 이를 위해, 구문 정보와 비용기반 중심화 이론(cost-based centering model)을 바탕으로, 한국어에 적합한 지시어 특히 영형의 생성에 영향을 미치는 다양한 자질(feature)들온 규명하고, 기계 학습을 통해 지시어 생성 모델을 구축하였다. 세 개의 장르 - 묘사문(설명문), 뉴스, 짧은 우화 - 에서 총 95개의 텍스트로부터 학습이 이루어 졌으며 이론 대상으로, 제안된 자질들이 지시어의 생성, 특히 영형의 생성에 효율적으로 적용될 수 있음을 보였다. 또한, 지시어 생성과 관련된 기존의 방법론들과 본 논문에서 제안한 모델을 비교하여 성능이 크게 향상되었음을 보이고, T-test를 통해 99.9%의 신뢰 구간에서 그 성능 향상이 통계적으로 의미가 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.191-204
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• 2021

시각질의응답과 이미지 캡셔닝은 이미지의 특징과 문장의 언어적인 특징을 이해하는 것을 요구하는 작업이다. 따라서 두 가지 작업 모두 이미지와 텍스트를 연결해 줄 수 있는 공동 어텐션이 핵심이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 MSCOCO 데이터 셋에 대하여 사전 훈련된 transformer 모델을 이용 하여 캡션을 생성한 후 이를 활용해 시각질의응답의 성능을 높이는 모델을 제안하고자 한다. 이때 질 문과 관계없는 캡션은 오히려 시각질의응답에서 답을 맞히는데 방해가 될 수 있기 때문에 질문과의 유사도를 기반으로 질문과 유사한 일부의 캡션을 활용하도록 하였다. 또한 캡션에서 불용어는 답을 맞히는데 영향을 주지 못하거나 방해가 될 수 있기 때문에 제거한 후에 실험을 진행하였다. 기존 시 각질의응답에서 이미지와 텍스트간의 공동 어텐션을 활용하여 좋은 성능을 보였던 deep modular co-attention network (MCAN)과 유사도 기반의 선별된 캡션을 사용하여 VQA-v2 데이터에 대하여 실험을 진행하였다. 그 결과 기존의 MCAN모델과 비교하여 유사도 기반으로 선별된 캡션을 활용했을 때 성능 향상을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.21-28
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• 2009

색상 극화란 주어진 텍스트 영역에서 글자색이 무엇인지를 결정하는 과정으로서 텍스트 추출을 위해서 선행되야 하는 작업이다. 본 논문에서는 텍스트 영역이 주어졌을 때 글자 영역을 추출하기 위한 색상 극화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 글자 영역과 배경 영역에 대한 관찰을 바탕으로 두 영역 사이의 면적 비율과 표준편차비율의 관계를 색상 극화에 이용한다. 이를 위하여 그레이 스케일로 주어진 텍스트 영역을 Otsu의 방법으로 이진화하고 이진화된 두 영역을 각각 4-CC 레이블링한다. 레이블링된 두 그룹의 영역에 대해 각각 면적과 영역 중심으로부터의 거리에 대한 표준편차를 계산한 다음 두 그룹에서 면적이 가장 넓은 영역을 갖는 영역 사이의 면적 비와 표준편차가 가장 작은 영역들 사이의 표준편차 비를 이용하여 색상 극화를 수행한다. 다양한 폰트와 크기를 갖는 텍스트 영역에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 강건하게 색상 극화를 수행함을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.271-285
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• 2005

요약 글 작성 시, 세 가지 사전지식유형(영역관련지식, 요약글쓰기전략지식, 중립적 무관련 지식)과 두 가지 인지양식유형(분석형, 전체형기 요약 글의 질에 미치는 영향을 탐색하고자 실험이 실시되었다. 실험 결과, 영역관련지식은 주로 글 이해과정 촉진에 작용하고, 요약글쓰기전략지식은 요약 글 작성 시 계획하기과정과 문장생성하기과정 촉진에 주로 작용한다는 결과를 얻었다. 인지양식유형의 효과는 다소 제한적이지만, 요약 글 작성 시 계획하기과정에 주로 관련된다는 결과를 얻었다 그리고 요약 글 작성 과정에 따른 시간 경과자료의 특징들이 더 논의되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.227-229
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• 2011

웹 사이트를 효과적으로 개발하기 위해 Ajax, jQuery등과 같은 다양한 기술이 개발되고 있다. 관리자 인터페이스를 강력하게 함으로써, 관리자 메뉴에서 다양한 기능을 손쉽게 제작할 수 있지만, 이러한 경우 텍스트 형태를 벗어나지 못하거나, 코드를 그 때 그 때 수정하고 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 CSS를 데이터베이스와 연동하여 제공하고, 이러한 CSS 기능과 다양한 오픈 폰트를 이용해 텍스트를 이미지로 변환함으로써, 기존의 웹 사이트 제작 방법과의 차별화된 기능을 제공하는 방법에 대해 기술한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.814-820
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• 2009

With the rapid development of China economy, many engineering projects with large scale and investment were constructed in China and some were the biggest ones in the world. With the development of engineering practice, great progress in the research of engineering management of China was made and a large number of research findings were embodied in content of research papers and were represented by technical words. To know the state of arts in the research field of engineering management in China, three major parts, namely title, abstract and keywords of research papers in last five years from three representative Chinese journals about engineering management were chose as research materials. Unlike western languages, there are no delimiters between the words of Chinese, so the maximum matching and frequency statistics (MMFS) method, a text segmentation technique of text mining Chinese, was presented to extract the features consisting of technical words, phrases and words from the research materials. Recent research and developing trend of engineering management in China were found by comparing and analyzing the difference of technical words in the research materials of last five years.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제29권4호
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• pp.789-816
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• 2019

Text classification is a challenging task, especially when dealing with a huge amount of text data. The performance of a classification model can be varied depending on what type of words contained in the document corpus and what type of features generated for classification. Aside from proposing a new modified version of the existing algorithm or creating a new algorithm, we attempt to modify the use of data. The classifier performance is usually affected by the quality of learning data as the classifier is built based on these training data. We assume that the data from different domains might have different characteristics of noise, which can be utilized in the process of learning the classifier. Therefore, we attempt to enhance the robustness of the classifier by injecting the heterogeneous data artificially into the learning process in order to improve the classification accuracy. Semi-supervised approach was applied for utilizing the heterogeneous data in the process of learning the document classifier. However, the performance of document classifier might be degraded by the unlabeled data. Therefore, we further proposed an algorithm to extract only the documents that contribute to the accuracy improvement of the classifier.