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- 저자 : HyungJeong Yang (검색결과 17 건)
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양형정(Hyungjeong Yang),Jia-yu Pan(Jia-yu Pan),Pinar Duygulu(Pinar Duygulu),Christos Falout(Christos Falout) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.10
본 논문에서는 상호 관계에 기반한 자동 이미지 주석 생성 방법을 보인다. 새로운 실험 이미지를 위한 자동 주석의 생성은 훈련 데이타 내의 주석과 함께 주어진 이미지들을 이용하여 이미지의 시각적 속성과 텍스트 속성의 상호 관계를 발견해 냄으로 수행된다. 본 논문에서 제시하는 상호 관계 기반 자동주석 생성 모델은 1) 시각적 속성의 적절한 군집화, 2) 시각적 속성과 텍스트 속성의 가중치 부여, 3) 노이즈 제거를 위한 차원 축소 등의 요소를 고려하여 설계 된다. 실험은 680 MB의 Corel 이미지 데이타를 이용하여 각 10개의 데이타 집합에 대해 수행 되었으며, 실험 결과, 시각적 속성과 텍스트 속성에 대한 가중치 부여와 시각적 속성의 적절한 군집화가 모델의 성능을 향상 시키며, 본 논문에서 제시한 상호 관계기반 모델이 기존의 EM을 이용한 자동 주석 생성 모델에 비해 45%의 상대적 성능 향상을 보인다. This paper presents correlation-based automatic image captioning. Given a training set of annotated images, we want to discover correlations between visual features and textual features, so that we can automatically generate descriptive textual features for a new unseen image. We develop models with multiple design alternatives such as 1) adaptively clustering visual features, 2) weighting visual features and textual features, and 3) reducing dimensionality for noise sup-pression. We experiment thoroughly on 10 data sets of various content styles from the Corel image database, about 680MB. The major contributions of this work are: (a) we show that careful weighting visual and textual features, as well as clustering visual features adaptively leads to consistent performance improvements, and (b) our proposed methods achieve a relative improvement of up to 45% on annotation accuracy over the state-of-the-art, EM approach.
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트리플 기반 이미지 색인을 이용한 개념 기반 이미지 검색
양형정(Hyungjeong Yang),양재동(Jaedong Yang),이윤준(Yoonjoon Lee),허대영(Daeyoung Heh) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.3
방대한 양의 이미지 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 이미지 데이타 자체의 내용에 의해 이미지를 색인하고 검색하는 내용 기반의 이미지 정보 검색 기법이 요구된다. 그러나 현재의 내용 기반 이미지 정보 검색 시스템들은 단순 객체만을 다루며, 이 객체들의 복합 객체 형태인 개념에 의한 이미지 검색을 지원하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 트리플을 이용하여 이미지를 인덱싱하고, 이미지로부터 의미를 추출해냄으로써 개념적으로 사용자 질의에 부합하는 개념 기반 이미지 정보 검색 기법을 제안한다. 이미지를 구성하는 객체들과 그들 사이의 공간 관계로부터 추출되는 개념 객체는 기본적으로 단순 객체들의 복합 형태이다. 이러한 개념 객체를 비롯한 이미지 데이타내의 모든 객체들과 그들 사이의 공간 관계는 트리플에 의해 표현되며 이들은 이미지를 색인하고 이미지 데이타내의 개념 객체를 추출하는데 일관되게 사용된다. This paper proposes a concept-based Image retrieval technique based on triples To effectively manage a vast amount of images, we need an image retrieval systems capable of indexing and searching based on the characteristics of their content. However, such a content-based image retrieval technique alone may not satisfy user queries if retrieved images turn out to be relevant only when they are conceptually related with the queries. In this paper, we develop an image retrieval technique to extract semantics of images based on triples. The semantics can be extracted by capturing concepts in terms of its constituent objects and spatial relationships between them. The concepts are basically composite objects formed from the aggregation of the constituents. All the objects including the concepts and their spatial relationships are uniformly represented by triples, which are used to index images as well as capturing their semantics.
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김미선(Misun Kim),양형정(Hyungjeong Yang),티엔윙안(Tien Nguyen Anh),주종민(Jongmin Joo),채호진(Chaeho Jin) 한국정보과학회 2018 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.24 No.11
본 논문에서는 농산물 가격의 등락을 기준으로 감성사전을 구축하여 농산물 관련 온라인 뉴스의 긍정/부정을 분류하는 방법을 제안한다. 이를 위해 비정형 텍스트문서를 문장 단위로 분할한 뒤 분석내용과 연관 없거나 가격 등락에 상관없이 빈번하게 언급된 단어들을 불용어로 처리한다. 형태소 분석을 진행한 후 비지도 학습 기반으로 키워드를 추출하여 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)을 이용해 긍정/부정 분류를 수행하였다. 그 결과 빈도기반 키워드를 이용한 긍정/부정 분류보다 비지도 학습기반 키워드 추출과 인공신경망의 일종인 합성곱 신경망을 이용했을 때 약 20% 이상 분류 정확도가 향상되었다. In this paper, we propose a method for sentiment analysis of online news by constructing emotional dictionary base on the fluctuation in prices of various agriculture products. The collected unstructured text data were segmented into sentences and the frequently mentioned words which were not related to price fluctuation were removed as stop words. After the morphological analysis, the keyword was extracted based on the unsupervised learning and the experiments were conducted based on the proposed model using the convolutional neural network (CNN). Consequently, about 20% improvement in accuracy was observed when CNN was used than the word frequency based method.
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김용일(Youngil Kim),양형정(Hyungjeong Yang),양재동(Jaedong Yang) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅰ
기존의 이미지 검색에서는 원하는 이미지를 검색하기 위하여 사용자가 이미지의 가시적 속성을 정확히 표현하도록 요구함으로써 질의가 제한되었다. 본 논문에서는 색상으로부터 유추될 수 있는 감성 형용사를 감성 용어 시소러스로 구축하여 감성 기반 이미지 검색이 가능하도록 하였다. 감성 용어 시소러스를 이용함으로써 ‘부드러운’, ‘세련된’ 등과 같은 감성 용어를 검색의 질의어로 사용할 수 있게 되어 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있게 되고, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.
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Camera-based Music Score Recognition Using Inverse Filter
Nguyen, Tam,Kim, SooHyung,Yang, HyungJeong,Lee, GueeSang The Korea Contents Association 2014 International Journal of Contents Vol.10 No.4
The influence of acquisition environment on music score images captured by a camera has not yet been seriously examined. All existing Optical Music Recognition (OMR) systems attempt to recognize music score images captured by a scanner under ideal conditions. Therefore, when such systems process images under the influence of distortion, different viewpoints or suboptimal illumination effects, the performance, in terms of recognition accuracy and processing time, is unacceptable for deployment in practice. In this paper, a novel, lightweight but effective approach for dealing with the issues caused by camera based music scores is proposed. Based on the staff line information, musical rules, run length code, and projection, all regions of interest are determined. Templates created from inverse filter are then used to recognize the music symbols. Therefore, all fragmentation and deformation problems, as well as missed recognition, can be overcome using the developed method. The system was evaluated on a dataset consisting of real images captured by a smartphone. The achieved recognition rate and processing time were relatively competitive with state of the art works. In addition, the system was designed to be lightweight compared with the other approaches, which mostly adopted machine learning algorithms, to allow further deployment on portable devices with limited computing resources.
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트리플을 이용한 개념 기반 이미지 정보 검색 시스템 COIRS의 설계 및 구현
김호영(HoYoung Kim),양형정(HyungJeong Yang),최재훈(JaeHun Choi),양재동(JaeDong Yang) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
본 논문에서는 개념기반 이미지 정보 시스템 COIRS(COncept-based Image Retrieval System)를 설계하고 구현하였다. 기존의 내용 기반 이미지 검색 시스템으로는 QBIC(Query By Image Content), CORE(COntent-based Retrieval Engine), Chabot, Virage 이미지 검색 엔진 등이 있다. 이 시스템들의 단점은 이미지의 색상, 질감, 모양 등의 외향적인 속성만을 가지고 검색을 수행하기 때문에 각 속성들로부터 유추해낼 수 있는 시멘틱에 기반한 정보의 검색은 지원하지 못한다는 점이다. COIRS는 개념에 기반한 질의가 가능하다는 점에서 기존의 내용 기반 이미지 검색 시스템들과는 차이가 있다. COIRS에서 이미지는 트리플들의 집합으로 표현되며 트리플 시소러스에 의해 개념을 유추해 내고 궁극적으로는 이미지 전체의 의미를 추출할 수 있도록 한다. COIRS는 이미지 색인기, 트리플 시소러스, 용어 시소러스, 이미지 검색기로 구성되어 있다. 이미지 검색은 질의 트리플들과 역화일의 트리플의 부합으로 수행되어 진다. COIRS의 주된 장점은 기존의 이미지 정보 검색 시스템들이 색, 모양, 질감 등의 외향적인 정보만을 고려해서 검색을 수행하는데 반해 개념에 기반한 검색을 수행하므로 보다 사용자 위주의 시스템이라고 할 수 있다.
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제품 설계 정보와 영상 데이터의 병합을 위한 에지 기반 라벨링에 의한 영상 분할
이형재 ( Hyungjae Lee ),김용일 ( Yongil Kim ),양형정 ( Hyungjeong Yang ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2
본 논문에서는 협동적 제품 개발 환경에서 제품 설계 데이터와 제품 내의 객체 정보를 매칭하고 영상 기반에서 공학 데이터를 검색하기 위한 목적으로 영상 내의 객체의 각 영역을 분할 하고자 한다. 제품 설계시 생성 과정에서 CAD 툴 등으로부터 생성되는 영상은 객체 화소값의 차이가 적고 생산환경에 맞게 실시간으로 정보를 제공 할 수 있어야 한다. 위와 같은 두 가지 사항을 해결하기 위해, 전처리 과정이 없이 객체 내의 각 부분 정보를 알 수 있는 에지 기반 라벨링(Edge_Based Labeling) 기법을 제안한다.
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