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송철환(Chull-Hwan Song),유성준(Seong Joon Yoo),구영현(Young Hyun Ku) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ
이 논문에서는 상이한 형식의 멀티미디어 메타데이터를 통합하기 위해서 통합 메타데이터를 정의하기 위해서 기존의 표준 멀티미디어 정보에 대해 다루고 있는 MPEG-7 MDS(Multimedia Description Scheme)와 TV-Anytime을 비교 분석하였다. 이렇게 정의한 메타데이터는 분산된 이종의 멀티미디어 자원을 의미적으로 통합하는 데에 사용될 수 있다. 아울러 이 메타데이터를 기반으로 향후 온톨로지를 정의하고 이를 기반으로 한 추론을 가능하게 해 상황인지 기반 멀티미디어 서비스를 지원하는 데에도 활용될 수 있다.
문서 분류 알고리즘을 이용한 한국어 스팸 문서 분류 성능 비교
송철환(Chull Hwan Song),유성준(Seong Joon Yoo) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2C
한국은 다른 나라에 비해 많은 인터넷 사용자를 가지고 있다. 이에 비례해서 한국의 인터넷 유저들은 Spam Mail에 대해 많은 불편함을 호소하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 다양한 Feature Weighting, Feature Selection 그리고 문서 분류 알고리즘들을 이용한 한국어 스팸 문서 Filtering연구에 대해 기술한다. 그리고 한국어 문서(Spam/Non-Spam 문서)로부터 명사를 추출하고 이를 각 분류 알고리즘의 Imput Feature로써 이용한다. 그리고 우리는 Feature weighting에 대해 기존의 전통적인 방법이 아니라 각 Feature에 대해 Variance 값을 구하고 Global Feature를 선택하기 위해 Max Value Selection 방법에 적용 후에 전통적인 Feature Selection 방법인 MI, IG, CHI 들을 적용하여 Feature들을 추출한다. 이렇게 추출된 Feature들을 Naive Bayes, Support Vector Machine과 같은 분류 알고리즘에 적용한다. Vector Space Model의 경우에는 전통적인 방법 그대로 사용한다. 그 결과 우리는 Support Vector Machine Classifier, TF-IDF Variance Weighting(Combined Max Value Selection), CHI Feature Selection 방법을 사용할 경우 Recall(99.4%), Precision(97.4%), F-Measure(98.39%)의 성능을 보였다.
송철환(Chull Hwan Song),유성준(Sejong Joon Yoo) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
본 논문은 분산환경에서 다양한 형식으로 기술되어 있는 멀티미디어 데이터베이스에 대한 통합 방법을 기술한다. 멀티미디어 컨텐츠에 대해 기술하고 있는 대표적 표준들은 MPEG-7 MDS와 TV-Anytime등이 존재한다. 이런 다양한 형식으로 기술된 데이터베이스를 통합하여 하나된 쿼리로 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 추출하기 위해 우리는 Mediator 방식과 분산환경에 강력한 프로토콜을 제공하고 있는 Web Service를 이용하여 통합 시스템을 구성한다.
유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 온톨로지를 이용한 통합 멀티미디어 데이터베이스 검색
송철환(Chull Hwan Song),유성준(Sejong Joon Yoo) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
본 논문은 유비쿼터스 환경에서 지식 기반 멀티미디어 추론 방법 및 그 추론 과정에서 멀티미디어 컨텐츠 검색을 위한 모델을 제안한다. 따라서 이러한 시스템을 구현하기 위해서 우리는 다음과 같은 내용에 대해 기술한다. 첫 번째, Follow Me 시나리오와 같은 상황 인식에 필요한 지식 표현 및 추론 방법에 대해 기술한다. 두번째, 다양한 멀티미디어 디바이스들의 프로파일에 따른 추론 및 검색 방법에 대해 기술 한다. 세 번째, 이질적으로 기술되어 있는 멀티미디어 데이터베이스에 대해 상호운용성을 갖는 시스템에 대해 기술한다. 마지막으로 위의 3가지 개념에 대한 통합 시스템 및 그에 따른 구현 평가에 대해 기술한다.
Support Vector Machine을 이용한 유해 이미지 분류
송철환(Chull Hwan Song),유성준(Seong Joon Yoo) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2C
본 논문은 인터넷의 대표적인 문제점중의 하나인 Adult Image 분류 연구에 대해 기술한다. 특히 우리는 이러한 Adult Image를 분류하기 위한 Data Set을 5가지 타입으로 구성한다. 이러한 각 Image에 대해 Color, Gradient, Edge Direction 특성의 Feature들을 추출하고 이를 Histogram으로 구성한다. 이렇게 구성된 Histogram을 Support Vector Machine에 적용하여 Adult Image를 분류한다. 그 결과, 우리는 8250개의 Test Set에 대하여 Recall(96.53%), Precision(97.33%), False Positive(2.96%), F-Measure(96.93)의 성능 결과를 보여준다.
SVM과 HMM을 이용한 α - Helix 막횡단 단백질 예측
송철환(Chullhwan Song),유성준(Seong Joon Yoo),김민경(Minkyung Kim),설영주(Youngjoo Seol) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅱ
현재 바이오인포매틱스(Bioinformatics) 분야에서 가장 중요한 부분 중의 하나는 유전자 및 단백질의 구조와 기능을 정확하게 예측하는 것이다. 이는 질병 치료 및 신약개발에 유용하여 이로부터 나온 결과로부터 경제적 산업적 효과를 기대할 수 있다. 이 논문에서는 기계학습(Machine Learning)의 한 분야인 SVM(Support Vector Machine)과 HMM(Hidden Markov Model)를 결합하여 단백질의 막횡단(Transmembrane) α-Helix 단백질 지역을 예측하는 새로운 알고리즘을 개발, 구현 및 실험하였다. 그 결과 이 두 가지 알고리즘이 결합된 방식을 사용함으로써 성능을 향상 시킬 수 있음을 증명했다.
구영현(Younghyun Koo),송철환(Chullhwan Song),유성준(Seong Joon Yoo) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ
UAProfile과 MPEG-21 Terminal capability는 Device의 특성을 기술한다는 점에서 비슷하다. 그러나 자세히 기술하고자 하는 특성이 다르므로 서로 다른 구조를 가지고 있다. 하지만 UAProfile과 MPEG-21 Terminal capability의 메타데이터를 통합함으로서 이 두 메타데이터 그룹들 간의 이질성을 극복할 수 있다. 또한 두 개의 메타데이터들을 합쳤을 경우에는 서로 상호 보완적 역할을 하기 때문에 하나의 메타데이터 그룹을 사용한 결과보다 표현능력을 더 향상시킬 수 있다.