• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.14-19
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• 2007

2차원 웨이블릿이나 3차원 웨이블릿 변환은 주파수 방향으로 나타나는 분광특성을 고려할 수 있는 장점이 있다. 그러나 다중분광 영상에서 3차원 웨이블릿 변환을 이용하여 분류한 연구사례는 발표되거나 보고된 사례가 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 전통적인 분류기법에 의한 처리결과를 제시하고 3차원 웨이블릿 변환 계수와 에너지 변수량들을 이용한 분류 처리결과를 분류 정확도 측면에서 비교하여 분석하였다. 3D 웨이블릿의 경우 공간적인 변화양상과 주파수에 따른 분광정보의 변화 양상을 동시에 알려주는 계수로 표현되기 때문에 본 연구의 처리 기법은 다양한 분광특성을 지니는 객체들이 조밀하고 복합적으로 구성되어 있는 도시지역의 고 해상도 위성영상자료에 효과적으로 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.581-587
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• 2003

독립 요소 분석 (Independent Component Analysis: ICA)는 텍스처를 의미 있는 특징으로 변환하는 강인한 영상 필터를 생성하기 위한 확률적 방법이다. ICA는 고차통계적 특성을 사용하여 ICA 필터와 독립 요소를 동시에 학습한다. 제안한 분류 방법은 fast ICA 알고리즘을 사용하여 KOMPSAT 영상으로부터 ICA 필터를 생성한 다음, 필터에 의해 투영된 텍스처들의 특징들을 독립 평면상에서 무감독 방법으로 분류한다. KOMPSAT 영상은 텍스처 성분이 뚜렷하지 않는 영역이 존재하기 때문에 본 논문에서는 투영된 특징 값들과 윈도우 내의 정규화된 평균 화소값으로 특징 벡터를 재구성하였다. 분류 방법으로는 K-means 클러스터링을 적용하였다. 6.6m 해상도를 가진 KOMPSAT 흑백 영상에 대해 제안한 방법은 우수한 분류 성능을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2743-2745
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• 2002

역전파 신경망과 데이터분포 특징을 고려한 새로운 알고리즘을 개발하였으며, 이를 플라즈마 데이터의 분류에 응용하였다. 데이터 분포는 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스인자를 이용하여 9 종류의 데이터를 발생하였다. 각 데이터에 대하여 은닉층의 뉴런수를 변화시키며, 바이어스와 뉴런수에 따른 모델성능을 평균학습시간 (ATT), 평균예측정확도 (APA), 최적예측정확도 (BPA), 그리고 분류정확도 (CA) 측면에서 세분하여 분석하였다. ATT와 APA에 대해서는 최적화된 학습인자와 데이터 분류인자가 일치하였고, BPA와 CA는 일치하지 않았다. 두 인자간의 상호작용을 동시에 최적화함으로써 완전 분류를 달성하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.675-679
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• 2020

최근 이미지 분류의 성능 향상을 위해 깊은 레이어와 넓은 채널을 가지는 모델들이 제안되어져 왔다. 높은 분류 정확도를 보이는 모델을 제안하는 것은 과한 컴퓨팅 파워와 계산시간을 요구한다. 본 논문에서는 이미지 분류 기법에서 사용되는 딥 뉴럴 네트워크 모델에 있어, 프루닝 방법을 통해 상대적으로 불필요한 가중치를 제거함과 동시에 분류 정확도 하락을 최소로 하는 동적 필터 프루닝 방법을 제시한다. 원샷 프루닝 기법, 정적 필터 프루닝 기법과 다르게 제거된 가중치에 대해서 소생 기회를 제공함으로써 더 좋은 성능을 보인다. 또한, 재학습이 필요하지 않기 때문에 빠른 계산 속도와 적은 컴퓨팅 파워를 보장한다. ResNet20 에서 CIFAR10 데이터셋에 대하여 실험한 결과 약 50%의 압축률에도 88.74%의 분류 정확도를 보였다.

• (The) Research of the performance art and culture
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• no.19
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• pp.123-160
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• 2009

North Korea classify literature and art according to some concepts and standards. First, as concepts, North Korea classify Literature and Art in a species and a type. But in 1996, North Korea added third concept, a kind of Genre, Galae. This shows us that North Korea attempts to subdivide Literature and Art in classification. But there are not fixed contents in each type. So we can say that North Korea emphasis on principles of classification and at the same time they have a flexible attitude. Second, as standards, North Korea in 1987 used manner depicted, medium employed, capacity, a literary style, figured plot, quality and in 1992 used manner depicted, medium employed, object depicted, a mission, a function and in 1996 used manner depicted, medium employed, object depicted, a form of plot and in 2007 used manner depicted, medium employed, a scale and a capacity of work, a quality of materials and contents, emotional color of works, and so forth. So we can say that North Korea regard classification as an important thing as a basic work for developed Literature and art in future. And to South Korea, classification means that it could suggest a way for creative work for Literature and Art.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1998.06b
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• pp.282-290
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• 1998

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.8
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• pp.1049-1054
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• 2018

Keyword searching used in the past as a method of finding similar patents, and automated classification by machine learning is using in recently. Keyword searching is a method of analyzing data that is formalized through data refinement. While the accuracy for short text is high, long one consisted of several words like as document that is not able to analyze the meaning contained in sentences. In semantic analysis level, the method of automatic classification is used to classify sentences composed of several words by unstructured data analysis. There was an attempt to find similar documents by combining the two methods. However, it have a problem in the algorithm w the methods of analysis are different ways to use simultaneous unstructured data and regular data. In this paper, we study the method of extracting keywords implied in the document and using the LDA(Latent Semantic Analysis) method to classify documents efficiently without human intervention and finding similar patents.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.32 no.3
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• pp.247-264
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• 2021

This study aims to create a deep learning-based classification model to classify suicide tendency by suicide corpus constructed for the present study. Also, to analyze suicide factors, the study classified suicide tendency corpus into detailed topics by using topic modeling, an analysis technique that automatically extracts topics. For this purpose, 2,011 documents of the suicide-related corpus collected from social media naver knowledge iN were directly annotated into suicide-tendency documents or non-suicide-tendency documents based on suicide prevention education manual issued by the Central Suicide Prevention Center, and we also conducted the deep learning model(LSTM, BERT, ELECTRA) performance evaluation based on the classification model, using annotated corpus data. In addition, one of the topic modeling techniques, LDA identified suicide factors by classifying thematic literature, and co-word analysis and visualization were conducted to analyze the factors in-depth.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.2D
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• pp.227-234
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• 2009

At present, the length of deceleration lane at freeway diverging areas are designed based on the design speed of main lines and ramps. This is possible on assumption that diverging vehicles decelerate at deceleration section after moving to shoulder lane in advance. But with high diverging volume, several vehicles will try to change to exit lane at the same time. This will cause the distribution of main lane flows or some vehicles may encounter short deceleration length because they miss the proper time to change the lane. The purpose of this study is to establish a design guideline of the length of deceleration section considering the volume of diverging traffic. Also, the results of analysis by the FRESIM simulation model shows that some improvements in respect of delays, speeds and speed deviations of mainline and deceleration lane.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.47-51
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• 2010

A vehicle classification data is essential for traffic road planning and pavement. In this study, the vehicle height, vehicle criteria for classification applied to measure the height of the car driving has devised a way to install equipment. It is capable of measuring the vehicle height was confirmed to field experiments, the measurement system is obtained to the vehicle length and height data. In this experiment, results showed the accuracy of 88.6% compared to classification data using the discriminant function obtained from video replaying. The height of vehicle applying the classification criteria can be utilized to determine the vehicle class.