http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
윤병수(Byung-Su Youn),황명권(Myung-Gwon Hwang),김판구(Pan-Koo Kim) 한국정보기술학회 2009 Proceedings of KIIT Conference Vol.2009 No.-
최근 많은 의미적 정보처리에 관한 연구들은 지식베이스를 기반으로 수행되고 있다. 대표적 지식베이스인 워드넷은 거의 모든 개념들에 대한 정의와 관계를 형성하고 있지만, 실제로 관용어처럼 사용되는 많은 명사구들에 대한 정의가 부족하다. 이러한 명사구들은 대부분 단의어로써 의미적 정보처리에 중요한 단서가 된다. 이에 본 연구실에서는 다양한 문서집합으로부터 관용어처럼 사용되는 명사구들을 추출하고 워드넷에 확장하는 방법을 연구하고 있다. 특히, 본 논문에서는 명사구들을 추출하고, 추출된 명사구들 중에서 중요한 것들만을 선정할 수 있는 방법을 다룬다.
김동철(Dong-Chul Kim),윤병수(Byung-Su Youn),김판구(Pan-Koo Kim) 한국멀티미디어학회 2009 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2009 No.1
현재 비디오의 내용 인식은 시각적으로 보이는 것 외의 그 비디오에 포함된 의미적 내용인식 메커니즘이 필수적이다. 특히, 움직임 기반의 비디오 검색에 있어서 객체 움직임 분석과 이에 대한 효율적인 인덱싱 방법이 요구 된다. 본 논문에서는 비디오 내 객체 움직임들의 의미적 모델링을 위해 객체를 정의하고 비디오 내 객체 간의 동작을 이해할 수 있는 형태의 하나로써 의미적 움직임 모델링을 제안한다. 이 방법을 이용하여 기본적인 움직임 객체에 대한 의미는 얻을 수 있었고, 기존 저차원 기반 인덱싱 방법에 비해 향상된 데이터 모델링을 제시함으로 검색 성능을 높일 것으로 기대된다.
황명권(Myung-Gwon Hwang),윤병수(Byung-Su Youn),김동철(Dong-Chul Kim),김판구(Pan-Koo Kim) 한국멀티미디어학회 2009 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2009 No.1
본 논문은 텍스트를 가진 이미지를 의미적으로 인덱싱하는 방법을 다루고 있다. 이미지의 텍스트는 이미지의 내용을 묘사하고 이미지 핵심에 대해서는 조금 더 자세히 다루는 것이 일반적이다. 이미지를 가장 잘 표현하는 단어에 가중치를 의미적으로 부여하기 위해, Term Frequency와 문맥 가중치를 측정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이미지에 대한 저차원 처리에 대해서는 전혀 다루지 않고 text를 처리하기 때문에 자연어 처리의 일종이라 할 수 있다.
황명권(Myung-Gwon Hwang),윤병수(Byung-Su Youn),김판구(Pankoo Kim) 한국정보기술학회 2009 Proceedings of KIIT Conference Vol.2009 No.-
본 연구는 의미적 정보 처리의 기반이 되는 지식베이스의 semantic relation network 확장을 다루고 있다. 본 연구실의 기존 연구에서, 현재 가장 보편적으로 사용되고 있는 지식베이스인 WordNet은 실세계에서 적용되는 많은 관계를 간과하고 있는 것으로 파악되었다. 지식베이스가 실세계의 개념 관계쌍을 최대한 반영할 수 있도록 semantic relation network를 증축하는 방법을 기존 연구에서 시도하였으며, 다른 연구와의 비교평가에서 더욱 풍부한 개념 관계쌍을 포함하는 것으로 확인되었다. 하지만, 일부 개념 관계쌍에서 관계성이 떨어지는 개념들까지 포함함으로써 오히려 의미적 정보 처리의 성능을 저하시키는 요인이 발견되어, 본 연구에서는 그러한 것들을 제거하는 방법을 다룬다
Unknown Word Lexical Dictionary의 자동 생성 방법
황명권 ( Myung-gwon Hwang ),윤병수 ( Byung-su Youn ),정일용,김판구 ( Pan-koo Kim ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.1
본 연구는 의미적 정보 검색을 위한 연구 중의 하나로, 현재까지의 의미적 문서 검색에서 큰 걸림돌이었던 사전에 정의되지 않은 단어(Unknown Word)들의 어휘 사전(Lexical Dictionary)을 자동으로 생성하기 위한 것이다. 이를 위해 UW를 기존의 영어 어휘 사전인 워드넷(WordNet)에 정의되지 않은 단어로 간주하고, 웹 문서의 입력을 통하여 UW와 관련된 단어들을 추출하여 의미적 관련 정도를 확률적, 의미적 방법으로 측정한다. 본 논문에서는 UW Lexical Dictionary를 자동으로 구축하기 위한 방법에 대해서만 기술하였고, 정량적이고 객관적인 평가는 포함하지 않고 있다. 하지만 본 연구의 효용성을 확인하기 위한 몇 가지 문서로부터 추출된 결과는 본 연구가 상당히 의미적이며 가치가 높을 것으로 기대되고 있다.