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이우기(Wookey Lee),김기백(Kibaek Kim),이화기(HwaKi Lee) 한국경영과학회 2008 한국경영과학회지 Vol.33 No.4
The explosively growing attractiveness of the Web is commencing significant demands for a structuring analysis on various web objects. The larger the substantial number of web objects are available, the more difficult for the clients (i.e. common web users and web robots) and the servers (i.e. Web search engine) to retrieve what they really want. We have in mind focusing on the structure of web objects by introducing optimization models for more convenient and effective information retrieval. For this purpose, we represent web objects and hyperlinks as a directed graph from which the optimal structures are derived in terms of rooted directed spanning trees and Top-k trees. Computational experiments are executed for synthetic data as well as for real web sites' domains so that the Lagrangian Relaxation approaches have exploited the Top-k trees and Hop constraint resolutions. In the experiments, our methods outperformed the conventional approaches so that the complex web graph can successfully be converted into optimal-structured ones within a reasonable amount of computation time.
이우기(Wookey Lee),백종태(Jongtae Baek),이화기(Hwaki Lee),김영모(Young-Mo Kim) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.11
본 연구에서는 얼굴에서 각도 특성을 추출하여 얼굴인식 모형으로 표현하였다. 사진에서 얼굴방향을 부여하고, 동일인물의 다양한 사진들을 모았을 경우 각 사진들이 방향을 달리하는 통합된 얼굴인식 모형으로 표현될 수 있다. 이러한 접근법을 통해 결과적으로 매우 뛰어난 얼굴탐색이 가능해졌으며, 동시에 방향이 조금씩 다른 모든 사진을 저장할 필요가 없으므로 저장공간이 크게 절감되는 장점이 있다. Our approach extracts the angles from a face picture with which a face recognition model can be established. Extracting the angle of faces from the clipped various photos can enrich the expression of the usual feature vector models. As a result, this technique outperforms the conventional face recognition methods, and also can save available storage a lot, because it is not necessary to store all the slightly different angled photos.
백종태(Jongtae Baek),강민구(Minku Kang),이우기(Wookey Lee),이화기(Hwaki Lee) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2C
기술의 발달에 따라 정보 검색은 기존 텍스트 기반의 단순 단어 검색뿐만 아니라 단어의 의미를 파악하는 시멘틱 검색 속성을 이용하는 엔티티 검색 스마트 폰의 발달로 최근 대두되고 있는 음성검색 등의 여러 형태의 검색 기법을 사용할 수 있게 되었다. 하지만 이러한 검색 기법들은 나름대로의 질의어를 입력해서 그것을 토대로 연관된 정보를 보여주는 기법이며 이러한 기법들은 언어화 하기 힘든 이미지를 질의어로 선정하는 경우에는 이용하기 어렵다는 단점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이미지를 그래프 형태로 변환 한 후 노말라이즈 컷(Normalized Cut)을 이용하여 그래프 검색을 진행하는 기법을 제안한다. 노말라이즈 컷이란 이미지의 색 명암 질감 등의 정보를 수치화 하여 유사한 값을 가진 노드(픽셀)들을 연결하고 통합하여 유사성이 떨어지는 노드사이의 연결 정보는 삭제해서 독립시키는 기법으로 그래프 개념을 활용하여 이미지 내의 객체 정보를 분할하는 것에 활용되는 방법이다. 본 논문에서는 노말라이즈 컷을 이용하여 이미지를 그래프로 변환하고 그래프 검색 기법들을 이용해서 비교하여 정보를 언어화 할 수 없는 이미지에 대한 효과적인 검색이 가능함을 보이고 실험으로 입증했다.