• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.108-111
• /
• 2007

속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.167-169
• /
• 2012

본 연구는 정수기 화재의 원인 판정을 위한 지식기반을 구축하기 위해서 인위적 착화가 발생했을 때의 연소 확산 패턴을 해석하였다. 실험이 재현되는 동안 외부에서 인위적인 에너지의 공급은 없었으며, 정수기는 정상 작동 상태를 유지시켰다. 인위적 화염으로 착화되어 50[sec] 경과하였을 때까지 불꽃은 외부에서 관측되지 않았다. 그러나 120[sec] 정도 경과되었을 때 일순간 화염은 확산되기 시작하였으며, 부분적인 소락이 발생되는 것이 관측된다. 화염이 180[sec] 동안 진행되었을 때 강제로 진압된 후 연소패턴 분석에서 최초의 착화점을 기준으로 정확한 브이패턴(V-pattern)이 형성되었으며, 외부에서 화염이 공격되었을 때와 확연한 차이가 있음을 알 수 있다. 또한 정수기 후면에 설치된 방열판의 열화 특성 분석에서 화열의 공격방향 판정이 가능한 것을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.36 no.8
• /
• pp.633-641
• /
• 2009

In this paper, we proposed a new pattern classifier which can be incrementally learned, be added new class in learning time, and handle with analog data. Proposed pattern classifier has hierarchical structure and the classification rate is improved by using different metric for each levels. Proposed model is based on the Gaussian ARTMAP which is an artificial neural network model for the pattern classification. We hierarchically constructed the Gaussian ARTMAP and proposed the Principal Component Emphasis(P.C.E) method to be learned different features in each levels. And we defined new metric based on the P.C.E. P.C.E is a method that discards dimensions whose variation are small, that represents common attributes in the class. And remains dimensions whose variation are large. In the learning process, if input pattern is misclassified, P.C.E are performed and the modified pattern is learned in sub network. Experimental results indicate that Hierarchical Gaussian ARTMAP yield better classification result than the other pattern recognition algorithms on variable data set including real applicable problem.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.21-24
• /
• 2002

본 논문에서는 광대역 무선 데이터 서비스용으로 표준화된 WLAN IEEE 802.11a Convolutional 부호기의 펑처링 패턴에 따른 성능을 분석하고, 간략화 된 구현 방법을 제시한다. 제한된 주파수 대역에서 Convolutional 부호기의 구조를 변경함이 없이 정보 전송율을 향상시키기 위해 부호기에서 출력되는 비트열을 일정한 비트 간격마다 1비트씩 생략하는 펑처링 기법이 주로 이용된다. IEEE 802.11a WLAN 채널코딩에서도 부호율이 l/2, 구속장 7인 Convolutional 부호기를 기반으로 2/3와 3/4과 같은 높은 부호율을 얻기 위해 펑처링 기법을 채택하고 있다. 본 논문에서는, 단일 하드웨어 구조를 사용해서 1/2의 기본 부호율로부터 전송율에 따라 WLAN IEEE 802.11a의 펑처링에 의한 부호율 2/3와 3/4에서, 부호기의 구조를 간략화하기 위해 펑처링 패턴 구조에 따른 부호화 성능을 조사하고 단일하드웨어 구조를 사용해서 이들 부호율의 시스템을 구현할 수 있도록 한다. 모의 실험에서는 부가 백색 가우시안 잡음 현상이 존재하는 채널을 모델링 해서, BPSK와 QPSK의 변조방법에 대해 WLAN IEEE 802.11a 펑처링 패턴에 따른 부호화 성능을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.1345-1346
• /
• 2015

본 논문에서는 보행자 및 배경 이미지로부터 HOG-PCA 특징을 추출하고 다항식 기반 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Network) 패턴분류기과 최적화 알고리즘을 이용하여 보행자를 검출하는 시스템 설계를 제안한다. 입력 영상으로부터 보행자를 검출하기 위해 전처리 과정에서 HOG(Histogram of oriented gradient) 알고리즘을 통해 특징을 추출한다. 추출된 특징은 고차원이므로 패턴분류기 분류 시 많은 연산과 처리속도가 따른다. 이를 개선하고자 PCA (Principal Components Analysis)을 사용하여 저차원으로의 차원 축소한다. 본 논문에서 제안하는 분류기는 pRBFNNs 패턴분류기의 효율적인 학습을 위해 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시킨다. 사용된 데이터로는 보행자 검출에 널리 사용되는 INRIA2005_person data set에서 보행자와 배경 영상을 각각 1200장을 학습 데이터, 검증 데이터로 구성하여 분류기를 설계하고 테스트 이미지를 설계된 최적의 분류기를 이용하여 보행자를 검출하고 검출률을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.10a
• /
• pp.269-272
• /
• 2000

본 논문에서는 ETRI에서 개발 중인 용언구에 기반한 한영 기계번역 시스템 CaptionEye/KE에 대하여 논술한다. CaptionEye/KE는 대량의 고품질 한-영 양방향 코퍼스로부터 추출된 격틀사전 및 대역패턴, 대역문 연결패턴 등의 언어 지식들을 바탕으로 하여, 한국어의 용언구 단위의 번역을 조합하여 전체 번역을 수행한다. CaptionEye/KE는 변환방식의 기계번역 시스템으로서, 크게 한국어 형태소 분석기, 한국어 구문 분석기, 부분 대역문 연결기, 부분 대역문 생성기, 대역문 선택/정련기, 영어형태소 생성기로 구성된다. 입력된 한국어 문장에 대해 형태소 분석 및 태깅을 수행한 후, 격틀사전을 이용하여 구문구조를 분석하고 의존 트리를 생성해 낸다. 이렇게 생성된 의존 트리로부터 대역문 연결패턴을 이용하여 용언구들간의 연결에 대한 번역을 수행한 후 대역패턴을 이용하여 각 용언구들을 번역하고 문장 정련과정을 거쳐 영어 문장을 최종 생성한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.456-464
• /
• 1997

We describe a random prcess model that prvides sets of patterms whth prcisely contrlolled within-class varia-bility and between-class distinctions.We used these pattems in a simulation study wity the back-propagation netwoek to chracterize its perfotmance as we varied the process-controlling parameters,the statistical differences between the processes,and the random noise on the patterns.Our results indicated that grneralized statistical difference between the processes genrating the patterns provided a good predictor of the difficulty of the clssi-fication problem. Also we analyzed the performance of the Bayes classifier whith the maximum-likeihood cri-terion and we compared the performance of the neural network to that of the Bayes classifier.We found that the performance of neural network was intermediate between that of the simulated and theoretical Bayes classifier.

• Journal of the HCI Society of Korea
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.49-56
• /
• 2007

A nonintrusive projection-based AR approach using complementary pattern has been recently proposed and applied to virtual studio. However, the approach faces the tradeoff between the pattern imperceptibility and compensation accuracy. To alleviate the tradeoff, we propose a content adaptive pattern concealment approach. The projector input images (AR images) are divided into rectangular regions and spatial variation and color distribution are computed in the regions. Based on the spatial variation and color distribution, we embed locally different strength of pattern images into different color channels. It is demonstrated that the proposed approach has two opposite advantages by comparing it with the previous (non-adaptive) approach through a variety of experiments and subjective evaluation. Our content adaptive approach can obtain the same performance using weaker pattern than the previous approach and thus significantly improve the imperceptibility of the pattern. On the contrary, our content adaptive approach can make strong pattern less perceptible and thus produce better compensation results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.127-129
• /
• 2002

객체지향 디자인 패턴은 아주 작은 재사용 구조로서 객체지향 방법론의 가장 큰 장점인 재사용성과 모듈성을 극대화시켜 실제 구현 과정에서 해결 방안으로 제시 가능한 것으로 이를 적용하면 시스템 개발은 물론 유지 보수에도 큰 효과가 있다. 순공학에서는 디자인 패턴을 이용하는 이점이 명확하지만, 소프트웨어 인공물들 즉, 디자인이나 코드 등에서 디자인 패턴의 사례를 발견하기 위해 사용하는 역공학 기술은 프로그램의 이해, 디자인을 코드로 변환하는 변환성, 코드의 질적 평가 등의 핵심 영역에서 유용하다. 본 논문은 Java 소스 코드를 AOL(Abstract Object Language)이라는 추상객체언어를 이용하여 클래스 특성 추출기 및 패턴 식별기라는 단계를 통해 구조적 디자인 패턴을 추출하는 프로세스에 대하여 기술한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.24 no.12A
• /
• pp.2008-2014
• /
• 1999

IDDQ testing is an effective testing method to detect various physical defects occurred in CMOS circuits. In this paper, we consider intra-gate shorts within circuit under test and implement IDDQ test pattern generator to find test patterns which detect considered defects. In order to generate test patterns, gate test vectors which detect all intra-gate shorts have to be found by type of gates. Random test sets of 10,000 patterns are applied to circuit under test. If an applied pattern generates a required test vector of any gate, the pattern is saved as an available test pattern. When applied patterns generate all test vectors of all gats or 10,000 patterns are applied to circuit under test, procedure of test pattern generation is terminated. Experimental results for ISCAS'85 bench mark circuits show that its efficiency is more enhanced than that obtained by previously proposed methods.