• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.191-194
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• 1997

본 논문에서는 2D-DCT 변환된 동영상 프레임 사이의 오차 블록들의 활성 레벨(atcivity level)과 에지의 특성을 분류하여 동영상의 적응적인 양자화를 제안한다. 각 블록에서는 활성 레벨이 각기 다르고, 같은 활성 레벨이라 할지라도 에지의 특성도 각기 다르게 나타난다. 적응적인 양자화를 위해서, 2D-DCT 변환된 영상 오차의 각 블록의 활성레벨 뿐만 아니라 AC 계수들의 분포에 따른 에지 특성을 분류하면, 블록의 활성 레벨만을 일률적으로 적용한 Sorting 방법의 경우보다 향상된 영상을 복원할 수 있다. 블록의 활성 레벨은 AC energy에 의해서 측정하고, 에지 특성은 AC 계수들의 분포에 의해 결정하게 된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.1087-1092
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• 2002

본 논문에서는 결정 트리 학습을 이용하여 뇌 MRI 시리즈를 분류하는 시스템을 제안한다. 영상으로부터 얻을 수 있는 정보에는 두 종류가 있다. 하나는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등 원 영상으로부터 직접 얻을 수 있는 하위레벨(low-level) 특징들이고, 다른 하나는 특정 개체의 존재유무, 여러 부위 사이의 공간적 관계 등 분할된 영상들에 대한 해석을 통하여만 얻을 수 있는 상위레벨(high-level) 특징들이다. 영상을 의미에 따라 분류하기 위해서는 학습 및 분류가 상위레벨 특징들을 기반으로 수행되어야 한다. 제안된 시스템에서는 결정 트리 학습을 이용하여 영상을 구성하는 요소를 학습하고 분류하며 그에 따라 영상 시리즈를 대표할 수 있는 상위레벨 특징을 추출하였다. 정상, 뇌경색, 뇌종양이 있는 뇌 MRI 시리즈에 대하여 분류 실험을 수행하였으며, 그 결과를 설명 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.387-392
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• 2008

본 논문에서는 에너지 절약을 위한 방법으로 여름철 냉방의 적정 온도 및 풍향을 제어하기 위한 가상의 시뮬레이션을 목적으로 열 영상과 퍼지 추론 규칙을 적용한 온도 및 풍향 제어 기법을 제안한다. 온도 제어를 위한 가상 시뮬레이션에서 열 영상을 분석하기 위해서 영상을 $300{\times}400$의 크기를 가지는 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 R, G, B 값이며 각 색상은 $ 24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 색상 분포 영상은 아래 계층부터 레벨1에서 레벨10의 높이 계층으로 분류한다. 분류한 각 계층은 고유의 색상 분포도를 가지며 색상이 가지는 온도 수치에 따라서 계층별로 온도를 구성한다. 풍향 제어를 위한 각 계층의 높이는 레벨1에서 레벨3까지는 하위층이며, 레벨 4부터 레벨 7은 중간층, 레벨 8부터 레벨 10은 상위층으로 분류한다. 각 계층의 온도와 높이 레벨 값은 온도 조절과 풍향의 우선 순위, 강도 조절, 지속 시간을 구하기 위한 파라미터이다. 실내 공간의 전체적인 온도의 균형과 풍향을 제어하는 과정으로 풍향의 방향, 지속시간을 적용하고 풍향의 강도를 구하기 위해서 색상 분포영상의 각 구간의 온도 및 높이의 특징을 적용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 풍향의 강도를 구한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.18-29
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• 2007

본 논문에서는 뇌 자기공명영상을 분류하기 위하여 결정트리 알고리즘을 2 단계로 적용하는 영상 분류 시스템을 제안한다. 영상으로부터 얻을 수 있는 정보에는 두 종류가 있다. 하나는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등 영상으로부터 직접 얻을 수 있는 하위레벨 특징들이고, 다른 하나는 특정 객체의 존재 유무, 여러 부위 사이의 공간적 관계 등 분할된 영상들에 대한 해석을 통해서 얻을 수 있는 상위레벨 특징들이다. 의미에 따라 영상을 분류하기 위해서는 상위레벨 특징들을 기반으로 학습 및 분류가 수행되어야 한다. 제안하는 시스템에서는 결정트리 학습을 각각의 레벨에 개별적으로 적용하며, 하위레벨 분류 결과를 이용하여 상위레벨의 특징을 추출한다. 종양이 있는 뇌 자기공명영상 집합에 대하여 분류 실험을 수행하였으며, 몇 가지 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효과를 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.766-768
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• 2003

인간 및 다른 생물들의 DNA 서열이 밝혀짐에 따라 DNA 서열 정보를 이용할 수 있는 계산적 처리방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 DNA의 패턴을 분류할 수 있는 면역계 부정 선택에 기반한 알고리즘을 제안한다. 부정 선택은 면역세포 생성시 자신을 인식하지 않는 항원 인식부를 생성하기 위한 과정이다. 이 항원 인식부를 통해 자기와 비자기를 구별한다. 이것을 n개의 자기 또는 비자기 집단으로 확장하고 n개의 항원 집단을 구성하면 n개의 패턴 분류가 가능하다. 본 논문에서는 부정 선택에 기반한 DNA 염기 레벨에서의 패턴 분류방법과 아미노산 레벨에서의 패턴분류 방법을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.185-207
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• 2022

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 인해, 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터 분석에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 그중 텍스트 분류는 학계 및 업계에서 오랜 기간 연구되어 온 분야로, 분류의 성능을 향상시키기 위해 계층형 레이블 등 데이터 자체의 특성을 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 하지만 계층적 분류를 위해 주로 사용되는 하향식 접근법은 상위 레벨의 오분류가 하위 레벨의 정분류 기회를 차단한다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 레이블의 계층적인 관계를 고려하면서도 상위 레벨의 분류가 하위 레벨의 분류를 차단하지 않도록 하여 분류 성능을 향상시키기 위해, 오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오토인코더의 잠재변수에 하위 레이블을 예측하는 주 분류기를 추가하고, 인코더의 은닉층에 상위 레벨의 레이블 예측하는 보조 분류기를 추가하여 End-to-End 학습을 진행한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위하여 국내 논문 데이터 총 22,512건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 모델이 기존의 지도 오토인코더 및 DNN 모델에 비해 분류 정확도와 F1-Score에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.215-218
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• 2007

이 논문은 고해상도 Quickbird 영상을 이용하여 세부레벨계획을 위한 토지피복분류를 수행하였으며 고해상도 영상을 이용한 토지피복분류를 위하여 객체기반분류와 ISODATA 기법을 적용하였다. 객체기반분류는 eCognition 소프트웨어를 사용하였으며 ISODATA 기법의 토지피복분류 결과와 비교분석을 수행하였다. 연구 대상지역은 인도의 Sukkalampatti이라 하는 작은 유역을 대상으로 연구를 진행하였다. 고해상도 영상의 사용으로 토지피복분류에 있어서 공간 해상도에 따른 토지피복의 세부레벨분류 정확도를 향상 시킬 수 있는 이점을 확인 할 수 있으며 또한, 객체기반분류와 ISODATA 기법의 분류 결과는 eCognition을 사용한 객체기반 토지피복분류결과가 ISODATA의 픽셀기반의 분류방법보다 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.341-344
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• 2001

본 논문에서는 학습을 수행하여 뇌 MR 이미지를 자동으로 분류하고 검색하는 시스템을 설계하였다. 이미지로부터 얻을 수 있는 정보는 크게 두 가지 부류로 나눌 수 있다. 이미지 자체로부터 얻을수 있는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등의 하위레벨(low-level) 정보가 있고, 이미지 의미 해석에서 오는 전이, 포함, 방향, 등의 상위레벨(high-level) 정보가 있다. 이 논문은 의료 이미지에 대하여 상위 및 하위 레벨 정보의 각 특징을 살리고 효과적으로 검색하기 위해, 두 부류의 이미지 정보에 대한 결정 트리(Decision Tree) 학습을 2 단계로 적용하여 이미지를 분류하도록 시스템을 설계하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1635-1640
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• 2017

본 논문에서는 싱글 야외 영상에서 날씨 분류를 위한 계층적 이미지 트리 모델을 정의하고, 영상의 밝기와 k-평균 세분화 영상을 이용한 날씨 분류 알고리즘을 제안하였다. 계층적 이미지 트리 모델의 첫 번째 레벨에서 실내와 야외 영상을 구분하고, 두 번째 레벨에서는 야외 영상이 주간, 야간 또는 일출/일몰 영상인지를 밝기 영상과 k-평균 세분화 영상을 이용하여 판단하였다. 마지막 레벨에서는 두 번째 레벨에서 주간 영상으로 분류된 경우 에지 맵과 안개 율을 기반으로 맑은 영상 또는 안개 영상인지를 최종 추정하였다. 실험 결과, 날씨 분류가 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었으며, 제안하는 방법이 주어진 영상에서 효과적으로 날씨 특징이 검출됨을 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.290-292
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• 2009

본 논문에서는 world of warcraft(MMORPG), 카트라이더(레이싱 게임)에서 사용되는 데이터들을 신뢰성을 중요도에 따라 레벨1(가장 중요)부터 레벨3(보통)까지 분류함으로써, 새로운 네트워크 전송 프로토콜의 설계 또는 게임에 적합한 네트워크 구조를 설계하는 데에 도움을 주고자 한다.