• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.208-211
• /
• 2003

이 논문은 Matched Filter 기술을 사용해 다양한 영상 중 얼굴 영상을 분류하는 연구에 대해서 기술한다. 기본 목표는 얼굴 영상과 그 외의 영상을 분류할 수 있는 효과적인 필터를 개발하는 것이다. 이런 Matched Filter는 Fourier 역변환을 사용해 훈련영상(Training Image)으로부터 얻을 수 있다. 실험평가는 Yale대학의 얼굴 데이터베이스의 얼굴영상과 다양한 형태를 보이는 임의의 영상으로 평가한다. 우리는 여기서 얼굴 영상을 분류하기 위한 방법 중 한가지로서 Matched Filter를 이용할 수 있음을 확인할 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.89-94
• /
• 2016

This paper proposed a facial expression recognition approach using SIFT feature and SVM classifier. The SIFT was generally employed as feature descriptor at key-points in object recognition fields. However, this paper applied the SIFT descriptor as feature vector for facial expression recognition. In this paper, the facial feature was extracted by applying SIFT descriptor at each sub-block image without key-point detection procedure, and the facial expression recognition was performed using SVM classifier. The performance evaluation was carried out through comparison with binary pattern feature-based approaches such as LBP and LDP, and the CK facial expression database and the JAFFE facial expression database were used in the experiments. From the experimental results, the proposed method using SIFT descriptor showed performance improvements of 6.06% and 3.87% compared to previous approaches for CK database and JAFFE database, respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10b
• /
• pp.232-233
• /
• 1998

이 논문에서는 시간지원 데이터베이스를 대상으로 하여 시간 간격과 시간 위상을 지닌 데이터에서의 정보를 탐사한다. 그리고 시간지원 데이터베이스에서의 시간 정보 유형을 제시하고 이에 따라 탐사되는 패턴의 유형을 분류한다. 또한 시간에 대한 계층적 구조인 시간 계층을 도입하고 이를 이용하여 각 항목의 유효시간 정보를 일반화시킨다. 시간 계층에 의한 유효시간의 일반화에 있어서 발생하는 시간 정보 유형의 변화와 패턴 유형의 변화를 살펴본다. 그리고 시간 간격 변화에 따른 패턴 정보의 발견을 예를 들어 기술한다. 이 논문에서는 시간 계층을 이용하여 시간 간격을 변화시킬 경우 발견되는 새로운 유형의 패턴 지식을 탐사하고 이를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.15-18
• /
• 2000

인터넷을 포함한 여러 가지 기술이 발전됨에 따라 인터넷 광고 시장도 두드러지게 성장하고 있다. 무한한 가상 공간과 디지털이 갖는 신속성, 편리함 등 다양한 서비스를 제공할 수 있는 인터넷 기반의 모든 서비스는 데이터베이스로 축적된다. 여기에 애매함과 불확실성을 가지는 실세계를 표현하기 위해 퍼지논리함수를 이용하여 효율적으로 방문객을 분류하는 방법을 제시한다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
• /
• v.16 no.5
• /
• pp.42-53
• /
• 2015

Construction industry has the form of industry progressed through mutual cooperation among participants in various fields. Accordingly, it may be referred to as an aggregate of information where various pieces of information are generated and managed according to each construction phase. Most of the information on the construction project is issued in the form of a document. And document management of the site is critical to successful execution of the project. Therefore, in the construction site to use IT technology for efficient information management. But, most of the information on the construction site is managed by the non-structured document. and Information management in the construction site is difficult to lack of information management systems. In this study, proposed construction information database structure and breakdown structure to the information management of the construction site through the BIM technology. Therefore, previous studies were reviewed about the document management and information link management. and Space breakdown structure and information breakdown structure was proposed to structure the information of the construction site and Database for information storage is designed. And, BIM-based construction information database was examined through the application scenario.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.703-705
• /
• 2002

정보의 급속한 확산과 더불어 체계적이고 효율적으로 정보를 분류하고 활용할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 생물정보에 있어서도 기존에 축적된 많은 정보뿐만 아니라 새로 밝혀지는 정보들을 자동적으로 분류하고 재활용하는 방법의 일환으로 귀납적 논리 프로그래밍을 적용한 방법론이 채택되고 있다. 본 논문에서는 귀납적 논리 프로그래밍을 이용하여 단백질 구조 분류 데이터베이스론 생성하고 이를 기반으로 단백질 폴더에 내재된 공통의 규칙들을 발견하고, 새로운 단백질에 적용하여 구조를 예측할 수 있는 방법론에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10c
• /
• pp.142-144
• /
• 2002

대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.277-279
• /
• 2004

생물을 진화적으로 분석할 때, 보전적인 유전자(Conserved gene)득은 기능이 알려지지 못했던 다양한 생물학적 정보를 얻어내는데 유용하게 쓰일 수 있다. 특히 완전히 서열이 밝혀진 지놈(Genome) 데이터로부터 진화적으로 보존적인 유전자 서열의 상동성에 따른 분류를 통한 2차 데이터베이스의 구축은 생물학자들에게 다차원적인 정보를 제공 할 수 있다. 이미 이러한 데이터베이스가 다양한 방법에 따라 구축되었고 생물학자들의 연구에 활용되고 있다. 그러나 기 구축된 데이터베이스들은 생물학자들이 이용하기에 Paralogs의 포함 문제점으로 인해 신뢰성이 떨어지거나 데이터베이스 생성기간이 오래 걸린다는 단전이 있다 본 연구는 기존에 구축된 데이터베이스들의 구축방법을 응용하고, 정보기술을 활용하여 빠르고 효과적으로 정확성을 높인 새로운 구축 방법론과 데이터베이스를 활용한 분석 시스템에 대해 제시하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.8 no.3
• /
• pp.131-143
• /
• 2007

The current trends in information technology and intelligent systems use data mining techniques to discover patterns and extract rules from distributed databases. In distributed environment, the extracted rules from data mining techniques can be used in dynamic replications, adaptive load balancing and other schemes. However, transmission of large data through the system can cause errors and unreliable results. This paper proposes the intelligent distributed platform based on dynamic group binding using mobile agents which addresses the use of intelligence in distributed environment. The proposed grouping service implements classification scheme of objects. Data compressor agent and data miner agent extracts rules and compresses data, respectively, from the service node databases. The proposed algorithm performs preprocessing where it merges the less frequent dataset using neuro-fuzzy classifier before sending the data. Object group classification, data mining the service node database, data compression method, and rule extraction were simulated. Result of experiments in efficient data compression and reliable rule extraction shows that the proposed algorithm has better performance compared to other methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.358-360
• /
• 2002

인터넷의 확산과 첨단기술의 발달로 생물학 정보에 대한 온라인 데이터베이스 집합이 급속히 증가하고 있으나, 데이터의 양이 방대하고 이질적인 형태로 제공되기 때문에 실제 현장의 생물학 연구자들이 쉽게 이용하는데는 여러 가지 어려움이 있다. 이 논문에서는 단백질과 핵산 정보를 제공하는 대표적인 온라인 데이터베이스인 NCBL에, 질의를 하여 얻어진 데이터를 포함한 웹 문서로부터, 정보를 추출하여 사용자의 목적에 적합한 맞춤형 데이터베이스를 구축하는 시스템을 제안한다. 온톨로지를 이용하여 질의 처리를 하며, 웹 문서에 대한 정보추출 기법과 계층구조에 따른 유형별 저장방식을 통해 데이터베이스를 구축한다. 한편, 데이터 추출을 위해 식별 및 분류 작업을 수행한다. 제안한 시스템은 서열정보를 분석하는 생물학자들에게 관심대상 정보를 추출하여 맞춤형 데이터베이스를 구축함으로써, 손쉽게 서열정보 분석을 지원하도록 하는데 목적이 있다.