• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.225-228
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• 2005

본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 4가지의 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율, FFT(Fast Fourier Transformation), 2차원 히스토그램 면적, 프렉탈, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 4가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다. 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods)보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.148-153
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• 1989

본 논문에서는 광 상관기 (optical correlator) 에 의한 한글문자 분리 인식의 한 방법을 제안하였다. 효율적인 분리 인식을 위해서 병렬 나무 (tree) 구조로부터 입력 신호를 두 방향으로 병렬 처리하여 각 방향으로 자음과 모음을 따로 분리시켜 2단계 만에 인식한 뒤 이들을 위치에 따라 조합하여 문자 분리 인식하도록 하며, 아울러 이러한 병렬 나무구조의 각 단계에서 필터 합성시 MACE (minimum average correlation energy) 개념을 이용하여 광 상 관평면상에서 부엽의 문제를 줄이고, 실제 광 시스템에서 생길 수 있는 왜곡을 학습표본에 포함하여 광 상관기 시스템에 의한 실질적인 한글 문자의 왜곡에 무관한 분리인식을 하도록 하였다.

• 식물분류학회지
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• 제46권1호
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• pp.13-32
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• 2016

나도국수나무족(Neillieae)은 전통적으로 나도국수나무속(Neillia), 국수나무속(Stephanandra), 산국수나무속(Physocarpus)의 3속으로 구성된 장미과의 분류군으로 인식되어 왔다. 그러나, 국수나무속은 최근의 분자계통학적 연구에 근거하여 나도국수나무속에 포함되어, 나도국수나무족은 나도국수나무속과 산국수나무속의 2속으로 구성된 족으로 인식된다. 나도국수나무속은 난형 내지 피침형의 잎, 점첨두 내지 꼬리형의 엽선, 총상 또는 원추화서 및 단심피의 암술을 갖는 특징에 의해 산국수나무속과 뚜렷이 구분된다. 본 속의 식물은 히말라야에서 중국 및 한국을 거쳐 동쪽으로 일본, 남쪽으로 인도네시아에 걸쳐 분포한다. 본 연구에서는 나도국수나무족의 종속지적 연구의 일환으로 나도국수나무속의 분류를 제시하였다. 기준표본을 포함한 표본 조사 및 야외 조사를 바탕으로 형태형질 분석 결과와 현재까지 밝혀진 분자계통학적 연구 결과를 토대로 각 종에 대한 검색표, 모든 학명에 대한 자세한 명명법적인 검증 및 처리를 포함하여 나도국수나무속 및 각 종에 대한 기재, 분포도 및 조사한 표본의 목록을 제시하였다. 본 연구에서는 나도국수나무속에 12종을 인식하였으며, 이 중 3종에서 총 10 변종을 인식하였다. 또한, N. sinensis f. glanduligera 및 N. thyrsiflora의 학명에 대한 선정기준표본을 지정하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.9-16
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• 2019

본 연구의 목적은 수업 시 스마트기기에 적용할 수 있는 나무 이미지를 인식하고 분류하여 정확도를 측정할 수 있는 효율적인 모델을 제안하는 것이다. 2015개정 교육과정으로 개정되면서 초등학교 4학년 과학교과서의 학습 목표에서 스마트 기기 사용한 식물 인식이 새롭게 추가 되었다. 특히 나무 인식의 경우 다른 사물 인식과 달리 수형, 수피, 잎, 꽃, 열매의 부위별 특징이 있으며, 계절에 따라 모양 및 색깔의 변화를 거치므로 인식률에 차이가 존재한다. 그러므로 본 연구를 통해 컨볼루션 신경망 기반의 사전 학습된 인셉션V3모델을 이용하여 재학습 전 후의 나무 부위별 인식률을 비교한다. 또한 각 나무의 유형별 이미지 정확도를 결합시키는 방식을 통해 효율적인 나무 분류 방안을 제시하며 교육현장에서 사용하는 스마트기기에 적용 할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.682-687
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• 2005

본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 5가지 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인, 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율 FFT(Fast Fourier Transform), 2차원 정사영 면적, 프렉탈 차원, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 5가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods) 보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정 환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제29권2호
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• pp.91-99
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• 2001

목재산업에서 생산성과 품질 향상을 위해서는 공정의 자동화가 절실히 요구되고 있다. 화상처리시스템의 현장 적용성 개선을 위해 국산 소나무와 상수리나무 및 서어나무를 대상으로 옹이, 할렬, 수피 등과 같은 주요 결함들을 인식해내는 알고리듬을 개발하였다. 목재가공공정에서 컨베이어 위를 이동하고 있는 목재를 가상하여 제재목의 규격과 목제품의 품질에 영향을 주는 표면결함들을 대상으로 그 형태와 크기 및 위치를 인식할 수 있는 화상 처리기술을 개발하였다. 화상처리를 이용하여 결함으로 인식된 각 라벨에 대해 8가지의 특성을 개발, 결함인식의 기준으로 사용하였으며, 8가지 특성을 이용하여 수종별 결함 추출의 제한 조건을 마련한 후 필터링을 실시하여 실제 결함과 결함으로 인정되지 않는 라벨을 구분하였다. 또한 수종별로 가장 효과적인 기준의 적용절차를 밝히므로써 결함 인식의 오차를 줄이는 한편, 처리대상 수종에 대한 유연성을 확보하고자 하였다. 한편, 컨베이어를 이동하고 있는 목재의 규격이나 표면상태에 관련된 모든 자료들이 database의 형태로 작성되도록 하여 이후 실제 산업현장에 대한 적용 가능성을 타진하고자 하였다. 그 결과 소나무와 상수리나무 표변에 존재하는 옹이의 오인률은 1% 이하로 매우 우수하였으며, 상수리나무의 할렬과 서어나무의 수피에 대한 오인률도 13% 이하로 낮출 수 있었다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2001년도 추계학술대회
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• pp.12-12
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• 2001

정보기술을 바탕으로 전자상거래의 규모는 빠르게 늘어가고 있다. 본 연구에서는 종합쇼핑몰의 성격을 띠는 사이버 쇼핑몰의 고객과 구매 고객의 특성 등을 살펴보고 의사결정나무를 이용한 이탈고객의 분류, 쇼핑몰에 등록된 상품군과 인구특성적인 변수들간의 대응분석을 실시하여 쇼핑몰에 대한 인식을 제고한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제29권6호
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• pp.959-966
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• 2015

천연기념물은 역사와 자연적 가치가 있는 자연유산으로 희귀성, 특수성, 역사성 등 학술 가치가 커 자연문화재로 지정 및 보호됐으나 최근에는 삶의 질 향상에 따른 국민의 문화생활에 대한 욕구를 충족시키는 것도 천연기념물 관리의 주요한 임무가 되었다. 이를 위해 내장산국립공원에 소재하고 있는 천연기념물 제91호 내장산 굴거리나무군락과 제153호 장성 백양사 비자나무 숲을 대상으로 천연기념물의 지속 가능한 보전 및 이용 측면에서 방문객의 천연기념물에 대한 기본적 인식을 살펴보고 천연기념물 인식수준에 따른 자연에 대한 태도 차이를 분석하였다. 내장산국립공원 방문객 240명에 대한 설문조사 분석 결과, 응답자의 절반 이상이 대상지의 천연기념물을 정확히 인식하지 못하는 것으로 나타났으며, 특히 굴거리나무군락의 인지도가 상대적으로 비자나무 숲보다 더 낮았다. 또한, 천연기념물에 대한 인식수준이 높고, 문화재적 가치 수준이 높다고 인식한 집단의 자연에 대한 태도가 그렇지 않은 집단보다 긍정적임을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 향후 이 지역의 천연기념물 활용방안 수립을 위한 정책시사점을 제안하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.56-62
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• 2008

의사결정나무를 구성하여 강판튜브 비파괴평가에 사용하는 산업용 CR영상의 측정 패턴인식을 도모한다. 본래 비파괴평가는 기계학습기법에 의한 패턴식별과 그 분류에 적합한 분야이다. 의사결정나무의 속성들은 비파괴평가 테스트 절차로부터 취한다. 방사선조사 입사각, 경사도 및 거리 둥의 기하학적 특성들은 입력 영상 데이터 분석으로부터 추정한다. 이 요소들은 대상 입력을 의사결정나무에서 미리 정해진 분류에로 정확히 그리고 쉽게 분류가 이루어지도록 한다. 이 알고리즘은 비파괴평가 결과의 특성화를 간단히 하며 특성 결정을 간편하게 한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘의 유용성을 보였다.

• 산업공학
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• 제3권2호
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• pp.53-62
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• 1990

본 연구는 컴퓨터에 의한 인쇄체 한글의 인식방법을 제안하고 있다. 일반적인 인식방법에서는 세선화과정 후의 이미지를 처리하고 있으나, 본 연구는 이 과정을 거치지 않고 원 이미지로부터 직업 패턴점들을 찾아내고, 이들을 이용하여 획을 결정하고 자모를 분리하였다. 문자 판별시에는 한글 의사 결정 나무(Decision-Tree)를 이용하여 자소를 분리하고 판별하였다. 본 연구는 자형에 관계없는 인식 방법을 제안 하였으므로 필기체 한글 인식에 기초를 제공하게 된다.