• Convergence Security Journal
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• v.18 no.3
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• pp.53-59
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• 2018

In this paper, we propose a hierarchical image classification scheme for efficient object image classification. In the non-hierarchical image classification, which classifies the existing whole images at one time, it showed that objects with relatively similar shapes are not recognized efficiently. Therefore, in this paper, we introduce the image classification method in the hierarchical structure which attempts to classify object images hierarchically. Also, we introduce to the efficient class structure and algorithms considering the scalability that can occur when a deep learning image classification is applied to an actual system. Such a scheme makes it possible to classify images with a higher degree of confidence in object images having relatively similar shapes.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.389-396
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• 2006

본 연구에서는 한국어와 영어 메일을 대상으로 2단계 스팸 메일 필터링 시스템을 구축하여 성능평가를 수행한다. 2단계 스팸 메일 필터링 시스템은 블랙리스트를 활용하는 1단계와 기계학습을 통한 지능적인 분류를 하는 2단계로 구성된다. 만약 새로 도착한 메일이 블랙리스트의 내용을 포함한다면 이 메일은 스팸 메일로 분류되고 그렇지 않은 메일은 2단계로 넘어가서 스팸 메일 여부를 판단하게 된다. 메일의 본문이 영어로 작성된 영어 스팸 메일을 일반 메일로부터 분류해내기 위해서는 우선 Stemming과 Stopping 기법을 이용하여 본문에서 정형화된 어휘정보들을 추출한다. 추출된 어휘정보들을 대상으로 속성벡터를 구축한 후 SVM 기계 학습을 시켜 SVM 분류기를 생성하여 지능적인 스팸 메일 필터링을 수행한다. 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 어떻게 선택하느냐에 따라 스팸 메일 필터링 시스템의 성능이 좌우된다. 따라서 SYM 기계 학습을 위한 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 선택하는 여러 알고리즘들을 적용하여 성능을 비교 분석한다. 그리고 한국어 스팸 메일 필터링 시스템과 비교하여 영어 스팸 메일 필터링 시스템의 전체적인 성능을 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.505-509
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• 2007

색 변환(Color Transfer) 기법은 컴퓨터 비전 및 영상 처리 분야에서 점점 더 많은 연구가 되고 있는 분야이다. 이는 참조 영상의 분위기를 원본 영상에 반영하는 기법이다. 본 논문에서는 채도가 낮은 색상에서 나타나는 잘못된 연산 결과를 해결하기 위해 채도 문턱치에 따라 유채색과 무채색으로 분류하여 인덱싱 하고, Lab색 모델에서 색상 채널인 a, b를 사용하여 그림 영상에서의 색 변환하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 화소들의 채도 문턱치를 이용하여 유채색과 무채색으로 분류하는 단계, 분류된 화소들의 색 특성을 이용한 cylindrical metric를 이용한 인덱싱 하는 단계, 각 인덱스 내의 위치적 표준편차와 화소수를 이용하여 인덱스들의 우열을 가리는 단계, 인덱스들의 우세한 순서로 Lab 색 모델에서 a 채널과 b 채널을 이용하여 색 변환하는 단계 등 4단계로 구성된다. 실험결과는 제안한 방법이 무채색과 유채색이 잘 분류되어 인덱싱 되었음을 보이고 원본 영상의 색이 참조영상의 색으로 잘 변환된 것을 보인다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.3
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• pp.283-290
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• 1999

Because MR(Magnetic Resonance) slice images have much information of functions about body organs, it is very effeclive for diagnoses lo analyze and visualize MR slice images. A visuahzation process is composed of medical image acquisition, preprocessmg, segmentation, inlerpolation, rendering. Segmentation and interpolation among thenl ,1re currenl hot topics because of MR slice image imperfections. This paper proposes a method for segmentalion, mlerpolation respectively and addresses 3 D-visualizmg of a head. We segmented head tissues uomg otructural knowledge of head studied by clinical experiments sequentially. We improved the dynamic elastic inlerpolation to Utilize in concave conlour. We compared the proposed segmentation method and the interpolation method with other methods.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.169-172
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• 2001

본 논문에서는 회전된 문서에서의 회전각 검출과 문서에 포함된 그림, 글자, 표, 직선과 같은 구성요소를 자동으로 분석하고 분류하는 방법을 제안한다. 본 연구는 입력영상을 획득하는 과정에서 발생되는 회전각에 의해 발생되는 오류를 최소화하기 위한 회전각 검출단계, 각 구성요소 검출에 불필요한 배경제거 단계, 각 구성요소의 특성을 통한 구성요소 분류단계로 이루어진다. 제안한 문서 인식 시스템의 성능 평가를 위해서 다양 한 문서에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.280-282
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• 2001

분자생물학의 급진적 발전은 현대 계통분류학에 큰 변혁을 가져왔다. 특히 유전의 근원물질인 DNA나 RNA를 분리.조작.분석하는 기술의 발전으로 이를 이용만 계통수 제작은 계통생물학의 중요한 실험방법으로 자리잡고 있다. 그 중 염기서열 비교 방법은 현재 유전자 계통수 제작에 가장 널리 이용되는 방법이다. 하지만 이러만 계통수는 각 객체간의 거리만을 표현하고, 객체군간의 차이는 설명하기 힘들다. 본 연구에서는 염기서열의 상대적인 특징(유사도)을 대신하는 염기서열의 총량과 염기 함량 등을 이용해 새로이 분류 기법 중 결정트리 방법에 적응하고, 종 분류의 유전적 모델을 설계한다. 또한 결정트리의 클래스인 종은 상위 클래스들을 포함하고 있어, 본 논문에서는 기존의 결정트리 분류자를 수정한 단계적 결정트기 분류자를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1363-1366
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• 2005

대학 정보시스템 분류를 기존의 통합성과 커스터마이징으로 분류하는 것을 현 실정에 맞게 현재의 정보화율을 고려한 어플리케이션 분류를 시도하였다. 전국 대학을 대상으로 실시한 설문조사를 통해 각 시스템의 통합성과 커스터마이징을 조사하여 ‘복잡도’라는 하나의 변수로 설정하였다. 대학에서 정보화가 가능한 모든 시스템에 대해 현재의 정보화율과 복잡도를 고려하여 대학 정보시스템을 분류하였다. 이 분류를 기준으로 ASP 방식을 도입하는 방안(로드맵)을 제시하였다. 분류 모델에 정보화율을 도입함으로써 현재의 상황을 고려한 어플리케이션 분류 모델을 제시하였다. 이 분류 모델은 각 분야에 있어 정보화율에 따른 단계적 ASP 도입 방안 마련에 기초적 기준이 될 것이다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.38 no.5
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• pp.667-685
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• 2003

To address the requirements of gap analysis for species protection, as well as the needs of state and federal agencies for detailed digital land cover, a 43-class map at the vegetation alliance level was created for the state of Kansas using multi-temporal Thematic Mapper imagery. The mapping approach included the use of three-date multi-seasonal imagery, a two-stage classification approach that first masked out cropland areas using unsupervised classification and then mapped natural vegetation with supervised classification, visualization techniques utilizing a map of small multiples and field experts, and extensive use of ancillary data in post-hoc processing. Accuracy assessment was conducted at three levels of generalization (Anderson Level I, vegetation formation, and vegetation alliance) and three cross-tabulation approaches. Overall accuracy ranged from 51.7% to 89.4%, depending on level of generalization, while accuracy figures for individual alliance classes varied by area covered and level of sampling.

• The Journal of Information Technology
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• v.5 no.4
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• pp.173-183
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• 2002

In this paper, we propose an efficient forecasting methodology of the mid and long-term frequency demand in Korea. The methodology consists of the following three steps: classification of basic service group, calculation of effective traffic, and frequency forecasting. Based on the previous studies, we classify the services into wide area mobile, short range radio, fixed wireless access and digital video broadcasting in the step of the classification of basic service group. For the calculation of effective traffic, we use the measures of erlang and bps. The step of the calculation of effective traffic classifies the user and basic application, and evaluates the effective traffic. Finally, in the step of frequency forecasting, different methodology will be proposed for each service group.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.1
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• pp.121-127
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• 2009

The Multistage Feature-based Classification Model(MFCM) is proposed in this paper. MFCM does not use whole feature vectors extracted from the original data at once to classify each data, but use only groups related to each feature vector to classify separately. In the training stage, the contribution rate calculated from each feature vector group is drew throughout the accuracy of each feature vector group and then, in the testing stage, the final classification result is obtained by applying weights corresponding to the contribution rate of each feature vector group. In this paper, the proposed MFCM algorithm is applied to the problem of music genre classification. The results demonstrate that the proposed MFCM outperforms conventional algorithms by 7% - 13% on average in terms of classification accuracy.