• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.10
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• pp.76-87
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• 2008

Prediction of travel time on road network is one of crucial research issue in dynamic route guidance system. A new approach based on Rule-Based classification is proposed for predicting travel time. This approach departs from many existing prediction models in that it explicitly consider traffic patterns during day time as well as week day. We can predict travel time accurately by considering both traffic condition of time range in a day and traffic patterns of vehicles in a week. We compare the proposed method with the existing prediction models like Link-based, Micro-T* and Switching model. It is also revealed that proposed method can reduce MARE (mean absolute relative error) significantly, compared with the existing predictors.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.4
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• pp.397-404
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• 2012

Jeju where concentrates on agriculture and tourism, conversion of outdoor culture into cultivation under structure happens actively for the purpose of increasing profit so continuous examination on house cultivation area is very important for this region. This paper is to suggest the effective image classification method using high resolution satellite image to detect the greenhouse. We carried out classification of greenhouse using the supervised classification and rule-based classification method about Formosat-2 images. Connecting result of two classification try to find accuracy improvement for greenhouse detection. Results about each classification method were calculated the accuracy by comparing with the result of visual detection. As a result, mahalanobis distance among the supervised methods was resulted in the highest detection. Also, it could be checked that detection accuracy was improved by tying with result of supervised method and result of rule-based classification. Therefore, it was expected that effective detection of greenhouse would be feasible if henceforward further study is performed in the process of connecting supervised classification and rule-based classification.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.2
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• pp.347-353
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• 2019

Recent recommendation systems are developing toward the utilization of high-dimensional data. However, high-dimensional data can increase algorithm complexity by expanding dimensions and be lower the accuracy of recommended items. In addition, it can cause the problem of data sparsity and make it difficult to provide users with proper recommended items. This study proposed an algorithm that classify users' subjective data with objective criteria with fuzzy-AHP and make use of rules with repetitive patterns through fuzzy association rules. Trying to check how problems with high-dimensional data would be mitigated by the algorithm, we performed 5-fold cross validation according to the changing number of users. The results show that the algorithm-applied system recorded accuracy that was 12.5% higher than that of the fuzzy-AHP-applied system and mitigated the problem of data sparsity.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.21 no.1
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• pp.51-58
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• 2018

Recently artificial neural networks have shown excellent performance in various fields. However, there is a problem that it is difficult for a person to understand what is the knowledge that artificial neural network trained. One of the methods to solve these problems is an algorithm for extracting rules from trained neural network. In this paper, we extracted rules from artificial neural networks using ordered-attribute search(OAS) algorithm, which is one of the methods of extracting rules, and analyzed result to improve extracted rules. As a result, we have found that the distribution of output values of the hidden layer unit affects the accuracy of rules extracted by using OAS algorithm, and it is suggested that efficient rules can be extracted by binarizing hidden layer output values using hidden unit clarification.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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• pp.142-142
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• 2003

본 연구는 텍스트 분석 기반 자동 발음열 생성 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로 예외 단어 선별 작업을 제안한다. 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운 규칙 적용, 예외 규칙 적용, 일반음운 규칙 적용의 순서로 이루어진다. 이 때 예외 규칙은 예외사전을 검색하여 해당 어휘가 있을 때에만 적용하게 되는데, 예외 단어는 일정한 예외 환경에서만 나타난다. 본 시스템의 예외 사전에 있는 예외 단어는 5만여 어휘 연세사전에서 예외 환경에 해당하는 28,486개의 어휘 중, 총 2,931개의 예외 단어를 선별하였다. 본 시스템의 성능 평가는 ETRI 2,385, PBS 1,637 어절을 사용하였는데 실험 결과 각각 99.8%, 99.9%의 정확도를 보였고, 0.1% 의 오류는 예외 규칙 중에 하나인 어휘적 경음화 현상에서 나타났다. 따라서 예외 사전을 보다 정확하게 만드는 방법인, 예외 단어 선별 작업을 통해 본 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.171-176
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• 2005

본 논문에서는 진단시스템의 추론성능을 향상시키기 위한 방법으로서, 사례 기반 추론을 통해서 규칙 기반 추론의 단점을 보완하여 성능을 향상시키는 혼합형 추론 모델을 제안한다. 본 모델의 특징은 규칙 기반 추론의 확장성 문제와 규칙화 할 수 없는 예외적인 상황에 대한 문제점을 사례 기반 추론에서 사례로 저장하여 규칙 기반 추론의 단점을 보완하는데 있다. 이런 두 모델의 문제점을 해결하는 과정은 첫째로, 문제에 따라 규칙기반추론 모듈의 베이스를 통해서 적절한 규칙을 적용 후 추론을 적용하여 근접한 해를 얻어낸다. 두 번째로, 규칙베이스에 저장되어 있지 않은 문제에 대해서는 사례 라이브러리를 검색하고 유사성 검사를 통해서 저장된 사례를 찾아 입력된 사례에 적용하여 문제를 해결한다. 셋째로, 해결된 문제에 대해서 수정작업을 통해 사례 라이브러리를 확장한다. 이와 같이 세 과정을 통해 본 논문에서 제안하는 방법론의 성과를 측정하기 위하여 정비 메뉴얼을 규칙화하여 규칙베이스를 구축하였고 전문가들의 경험적인 지식에 대해서는 사례라이브러리로 구축하였다. 또한 지식베이스를 통해서 진단을 수행하고 해결된 문제에 대해서 정확도 검사를 통해 진단의 정확성을 측정하여 혼합형추론엔진의 성능을 검증하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.31 no.2
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• pp.159-164
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• 2013

It is well known that a single moving camera video is capable of extracting the 3-dimensional position of an object. With this in mind, current research performed image-based monitoring to establish a floating structure model using a camcorder system. Following this, the present study extracted frame images from digital camcorder video clips and matched the interest points to obtain relative 3D coordinates for both regular and irregular wave conditions. Then, the researchers evaluated the transformation accuracy of the modified SURF-based matching and image-based displacement estimation of the floating structure model in regular wave condition. For the regular wave condition, the wave generator's setting value was 3.0 sec and the cycle of the image-based displacement result was 2.993 sec. Taking into account mechanical error, these values can be considered as very similar. In terms of visual inspection, the researchers observed the shape of a regular wave in the 3-dimensional and 1-dimensional figures through the projection on X Y Z axis. In conclusion, it was possible to calculate the displacement of a floating structure module in near real-time using an average digital camcorder with 30fps video.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.3
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• pp.45-54
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• 2014

In this paper, an improved two-step P2P traffic classification scheme is proposed to overcome the limitations of the existing methods. The first step is a signature-based classifier at the packet-level. The second step consists of pattern heuristic rules and a statistics-based classifier at the flow-level. With pattern heuristic rules, the accuracy can be improved and the amount of traffic to be classified by statistics-based classifier can be reduced. Based on the analysis of different decision tree algorithms, the statistics-based classifier is implemented with REPTree. In addition, the ensemble algorithm is used to improve the performance of statistics-based classifier Through the verification with the real datasets, it is shown that our hybrid scheme provides higher accuracy and lower overhead compared to other existing schemes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.558-560
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• 2003

최근 신문기사의 음성 서비스 등 음성합성 연구가 실용단계로 접어들고 있으나, 텍스트의 비-문자 처리에는 오류율이 높다. 본 연구는 신문 텍스트에 나타나는 비-문자 중 중의성이 높은 이음표의 문자화 유형을 6가지로 제시하고, 이음표를 포함한 어절의 패턴화된 구조 및 좌우 문맥 정보를 이용하여 이음표의 문자화 규칙을 알아본다. 제시된 이응표의 문자화 규칙과 이음표가 좌우 문맥 숫자의 문자화에 미치는 영향에 따른 숫자 읽기 방식을 포함하여 이음표 포함된 텍스트의 문자화 전사 시스템을 구현하였고, 2런치 J신문 텍스트를 코퍼스로 하여 이음표 문자화 시스템의 정확도를 측정하였다. 아울러 실험 결과에서 오류로 나타난 유형을 분석하여 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.853-854
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• 2014

서비스 산업에 있어 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 기존의 설문조사를 이용한 방법은 자발적이고 즉각적인 고객의 의견을 수집하는데 한계가 있어 최근에는 서비스의 즉각적이고 사실적인 피드백을 얻기 위해서 조사에 대한 인지 없이 능동적이고 자발적으로 작성한 소셜미디어 상의 게시글을 수집하고 분석하는 방법을 이용하여 고객의 피드백을 파악하고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 미디어상의 빅데이터 정보를 분석하는 기술의 적합성을 평가하는 방법을 제안한다. 수집 적합성 평가는 사전 설정된 수집규칙에 의해 수집된 수집데이터에 대한 검증방안을 수립하고 샘플링 조사를 수행하여 목표 수준의 정확도가 이루어지지 않을 경우 수집엔진에 대한 기능 보완 및 수집 주기 재설정 등 수집 규칙을 재설정하고 샘플조사 범위를 확대하여 평가하는 일련의 과정 반복을 통해 수집 정확도를 향상시킨다.