• Tunnel and Underground Space
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• v.25 no.2
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• pp.210-219
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• 2015

This paper describes a new quantitative process for evaluating the roughness of discontinuity, which is suggested as a qualitative criteria in RMR or Q-system. For this purpose, the Delphi method which is one of the surveying methods was introduced. The selected panels were asked to evaluate the roughness of discontinuities on the Web which was hosted by authors in advance. A total of 3 surveys were performed using JRCs suggested by Barton and Choubey as well as Ai generated by the Monte Carlo simulations. After each survey, the results were provided to all panels for comparing their decisions to others. As surveys proceeded, better consensus and convergence were achieved. With a good agreement of panels on roughness classification, the quantitative criteria for roughness of discontinuity in RMR and Q-system was established in this study.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.141-147
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• 2001

소프트웨어의 측정값에 근거하여 소프트웨어 품질에 관한 의사결정을 할 때, 동치관계의 요구조건인 추이적(transitive) 특성이 항상 만족되는 것은 아니다. 순환수(cyclomatic number)가 거의 비슷한 프로그램에서, 하나의 \"구조적인\" 프로그램 범주에 속하고 또 다른 하나는 \"비구조적인\" 프로그램 범주에 속한다고 명확히 분류할 수 있는가하는 점이다. 따라서, 본 연구에서는 동치관계보다는 허용적 관계를 만족하는 허용적 러프집합에 근거한 소프트웨어 분류기준을 제시하고자 한다. 분류기준을 생성하기 위한 실험 데이터 집합을 수집하고, 집합 내의 각 원소에 관한 허용적 클래스들을 생성한 후, 각 허용적 클래스들의 중심값을 클러스터링하여 분류기준을 생성한다. 생성된 분류기준을 또 다른 실험 집합에 적용하여 비교 분석한 결과 생성된 분류기준이 타당함을 보여준다.생성된 분류기준이 타당함을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.417-420
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• 2012

기계학습을 이용하는 문서 자동분류 시스템은 분류모델의 구성을 위해서 단어를 특징으로 사용한다. 자동분류 시스템의 성능을 높이기 위해 보다 의미있는 특징을 선택하여 분류모델을 구성하기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 특히 인터넷상에서 사용되는 웹문서는 단어 외에도 태그정보, 링크정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 이 두 가지 정보를 이용하여 웹문서 자동분류 시스템의 성능을 향상 시키는 방법 제안 한다. 태그 정보와 링크 정보를 이용하여 적절한 특징을 선택하고, 각 특징의 중요도를 계산하여 가중치를 구한다. 계산된 가중치를 각 특징에 부여하여 분류 모델을 구성하고 나이브 베이지안 분류기를 통하여 성능을 평가하였다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.222-223
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• 2020

최근 악성코드로 인한 피해가 증가하고 있다. 악성코드는 악성코드가 속한 종류에 따라서 대응하는 방법도 다르기 때문에 악성코드를 종류별로 분류하는 연구도 중요하다. 기존에는 악성코드 시각화 과정을 통해서 생성된 악성코드의 글로벌 이미지를 사용해 악성코드를 각 종류별로 분류한다. 글로벌 이미지를 악성코드로부터 추출한 바이너리 정보를 사용해서 생성한다. 하지만, 글로벌 이미지만을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류하는 경우 악성코드의 종류별로 중요한 특징을 고려하기 않기 때문에 분류 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 악성코드의 글로벌 이미지에 악성코드의 종류별 특징을 나타내기 위한 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용한 악성코드 분류 방법을 제안한다. 첫 번째, 악성 코드로부터 바이너리를 추출하고 추출된 바이너리를 사용해서 글로벌 이미지를 생성한다. 두 번째, 악성 코드로부터 로컬 특징을 추출하고 악성코드의 종류별 핵심 로컬 특징을 단어-역문서 빈도(Term Frequency Inverse Document Frequency, TFIDF) 알고리즘을 사용해 선택한다. 세 번째, 생성된 글로벌 이미지에 악성코드의 패밀리별 핵심 특징을 픽셀화해서 적용한다. 네 번째, 생성된 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용해서 컨볼루션 모델을 학습하고, 학습된 컨볼루션 모델을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1347-1348
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• 2015

본 논문에서는 기상레이더 데이터에서 섞여있는 강수에코 및 비강수에코를 분류하기 위하여 Interval Type-2 FCM based RBFNN의 도움으로 사례 및 에코 분류기의 설계를 제안한다. 학습과 테스트 데이터는 현재 기상청에서 사용하는 UF radar data를 사용하였으며, 사례 분류기와 에코패턴 분류기의 데이터를 각각 생성한다. 전처리 과정인 사례 분류를 통하여 강수사례 혹은 비강수사례를 분류하여 강수사례일 경우 에코패턴분류를 진행하며, 비강수사례일 경우 데이터에 관측된 모든 반사도 값을 제거한다. 사례 및 에코 분류기는 Interval Type-2 FCM based RBFNN을 통하여 패턴분류를 진행하며, 패턴분류 성능을 확인한다. 또한 후반부 파라미터의 동정 시, 각 규칙에 파라미터를 전역적으로 구하는 LSE와 각 규칙에 대한 파라미터를 독립적으로 구하는 WSLE의 비교연구를 수행한다. 분류기의 성능을 확인하기 위하여 사례 분류 후 에코패턴분류의 결과는 현재 기상청에서 사용하고는 품질검사(QC) 데이터와 비교하여 평가하였다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.411-422
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• 2000

본 연구에서는 결정트리 분야에서 각 분류알고리즘을 살펴보고 통계학의 판별분석과 기계학습(Machine Learning)분야에서 분류알고리즘을 비교하고, 자료에 따라 오분류율을 분석 하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.4
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• pp.451-455
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• 2008

In this paper, the k-nearest templates method is proposed to combine multiple classifiers effectively. First, the method decomposes training samples of each class into several subclasses based on the outputs of classifiers to represent a class as multiple models, and estimates a localized template by averaging the outputs for each subclass. The distances between a test sample and templates are then calculated. Lastly, the test sample is assigned to the class that is most frequently represented among the k most similar templates. In this paper, C-means clustering algorithm is used as the decomposition method, and k is automatically chosen according to the intra-class compactness and inter-class separation of a given data set. Since the proposed method uses multiple models per class and refers to k models rather than matches with the most similar one, it could obtain stable and high accuracy. In this paper, experiments on UCI and ELENA database showed that the proposed method performed better than conventional fusion methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.951-952
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• 2017

숫자 인식 분야는 인식 분야에서도 오래된 분야이며 다양한 방법이 제시되어 있는데, 그 중 다중 퍼셉트로 신경망을 이용한 숫자 분류기에 대한 비교 분석을 수행한다. 특히 복잡한 문제를 여러 개의 단순한 문제로 나누는 방식의, 각 숫자에 대한 독립적인 분류기를 설계하는 방식에 대하여 분석을 수행한다. 일반적인 하나의 분류기로 전체 숫자를 분류하는 방식과의 비교를 통하여 숫자 분류에는 각 숫자에 대한 독립적인 분류기를 이용하는 것이 적합하다는 사실을 실험적으로 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.307-310
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• 2000

소프트웨어의 측정값에 근거하여 소프트웨어 품질에 관한 의사결정을 할 때, 동치관계의 요구조건인 추이적(transitive) 특성이 항상 만족되는 것은 아니다. 순환수(cyclomatic number)가 거의 비슷한 프로그램에서, 하나는 "구조적인" 프로그램 범주에 속하고 또 다른 하나는 비구조적인 프로그램 범주에 속한다고 명확히 분류 할 수 있는가하는 점이다. 따라서, 본 연구에서는 동치관계보다는 허용적 관계를 만족하는 허용적 러프집합에 근거한 소프트웨어 분류 기준 제시하고자 한다. 분류기준을 생성하기 위한 실험 데이터 집합을 수집하고, 집합 내의 각 원소에 관한 허용적 클래스들을 생성한 후, 각 허용적 클래스들의 중심값을 클러스터링하여 분류기준을 생성한다. 생성된 분류기준을 또 다른 실험 집합에 적용하여 비교 분석하여 생성된 분류기준이 타당함을 보여준다.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2009.02a
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• pp.583-604
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• 2009

최근 제조 기업들의 가장 큰 화두 중 하나는 제품과 서비스의 통합이다. 그간 제품과 서비스 통합과 관련한 다양한 개념들이 제시되어 왔으나, 정의 및 유형에 대한 보편적인 프레임워크가 존재하지 않는다. 본 연구에서는 제품과 서비스의 통합에 관련된 다양한 개념들을 아우르는 포괄적인 용어 (umbrella term)로써 통합 제품-서비스(integrated product-service: IPS)를 제시한다. 기존 문헌 연구를 통해 IPS 관련 기존 개념들을 개괄하고, 이들을 Product/service fusion과 Product/service Convergence의 두 가지로 분류한다. 다음으로 IPS를 유형화하기 위한 분류체계(typology)로써 IPS 큐브(cube)를 제시한다. IPS 큐브는 통합의 형태(pattern), 원천(origin), 기술(technology)의 세 가지 차원으로 구성되며, 각 차원이 모두 세 가지 유형으로 구분되기 때문에, IPS 큐브는 27개의 셀로 이루어진 정육면체 형태를 띤다. 각 셀은 고유한 IPS 유형을 나타내며, 각 셀에 해당하는 실제 IPS 사례들이 제시된다. 본 연구에서 제시한 IPS 큐브는 유형별 IPS 개발을 위한 전략, 프로세스, 방법론을 개발하는데 있어서 유용한 시사점을 제공해줄 수 있다.