• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.253-255
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• 2016

본 논문에서는 다중 지역 이진 패턴(Multi-scale Bock LBP, MB-LBP) 특징과 랜덤 포레스트에 기반한 새로운 기법의 머리 방향 분류 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 occlusion 과 조명의 변화에 강인한 분류 정확도를 얻기 위해서 랜덤화된 트리를 학습하는 것을 목표로 한다. 우선, 얼굴 이미지로부터 많은 MB-LBP 특징을 추출하고, 얼굴 영상들을 랜덤하게 입력하고 MB-LBP 크기 파라미터와 같은 랜덤 특징과 블록 좌표들을 사용하여 트리를 생성한다. 게다가 각 노드에서 정보 이득을 최대화 하는 트리의 내부 노드를 생성하기 위해서 uniform LBP 의 특성을 고려한 분할 함수를 개발한다. 랜덤화된 트리는 랜덤 포레스트에 포함되어 있으며 마지막 결정단계에서 Maximum-A-Posteriori criterion 으로 최종 결정을 한다. 실험 결과는 제안 기법이 다양한 조명, 자세, 표현, occlusion 상황에서 기존의 방법보다 개선된 성능으로 머리 방향을 분류 할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.64-67
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• 2008

DNA Chip을 이용한 실험은 그 결과에 대하여 대용량의 정보를 쏟아내고 있다. 이러한 데이터를 분석하는 다양한 기법 중, 미리 정해진 클래스에 데이터를 해당하는 클래스로 분류하는 기법인 분류화를 수행하여 의도한 목표를 위한 규칙을 찾아내고자 한다. 본 논문에서는 이를 위해 DNA Chip과 같은 방대한 양의 정보 분석에 대하여 적합한 생태계 모방 알고리즘인 PSO Algorithm을 사용하여 분류 규칙을 발견하여 이를 데이터에 적용, 분류하는 연구를 기술하고 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.482-485
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• 2008

본 연구에서는 u-Eco City 건설을 위한 u-City 기술 연구의 첫걸음으로서 기반시설 관점에서 u-City기술을 분류하고자 한다. 이는 u-City를 구현할 때 기반시설에 u-City기술을 접목함으로써 u-City서비스를 실현할 수 있기 때문에 의미가 있다. 즉, "유비쿼터스 도시건설 등에 관한 법률"에서 언급하고 있는 u-기반시설의 개념을 도입하여 기술을 분류함으로써 서비스-기술-기반시설의 연계성을 명확하게 파악할 수 있다. 본 연구에서 제시하고자하는 u-City 기술의 분류는 u-City기술의 범위를 정하고, 추후 기술개발의 전략적 목표 설정 및 기술전략 수립의 기초자료로써 활용될 수 있으리라 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.31-34
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• 2009

본 연구의 목표는 비교 문장들을 일곱 가지 유형으로 자동 분류하는 것으로서, 비교 문장 추출, 비교 문장 유형 분류, 유형별 비교 관계 분석으로 이어지는 비교마이닝 세 단계 중 두 번째 과제이다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(Transformation-based Learning) 기법을 이용한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환 기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출한 비교 문장들을 대상으로 실험한 결과, 일곱 가지 비교 문장 유형을 분류하는데 있어서 정확도 80.01%의 우수한 성능을 산출하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.220-222
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• 2006

현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 암과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 암의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 암을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 암을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이터를 사용해 특징추출방법과 분류를 위한 Naive Bayes, k-Nearest Neighborhood, Decision Tree, Support Vector Machine, Neural Network 알고리즘을 이용하여 최적의 조합을 찾고 어떤 알고리즘이 가장 효과적인지 실험을 통해 분석해보고 성능평가 하는 것을 목표로 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.36-39
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• 2020

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 복잡한 특징을 담고 있는 얼굴 이미지에 대해 이를 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 특히, 이미지로부터 주요한 특징들을 추출하여 간결하게 이미지를 대표할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 딥 러닝을 통해 생성하는 연구가 인기를 끌고 있다. 이는 딥 러닝 끝 단에 있는 Fully-connected layer 의 출력으로 얻을 수 있으며 이미지의 의미론적 상관관계를 이용하여 학습된다. 구체적으로, 이미지 기술자는 실수형 벡터 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화 하여 비슷한 이미지 사이에는 벡터 거리가 가깝게, 서로 다른 이미지 사이에는 벡터 거리가 멀게 구성된다. 본 연구에서는 미리 학습된 인공 신경망을 통과시켜 얻은 얼굴 이미지 기술자를 활용하여 멤버 분류를 위한 두 개의 인공 신경망을 학습하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 얼굴 인식에 널리 사용되는 벤치 마크 데이터셋을 활용하였고, 그 결과 제안된 방법이 높은 정확도로 멤버를 분류할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.54-57
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• 2023

CEFR(Common European Framework of Reference for Language)는 유럽 전역의 교육기관에서 언어구사 능력을 평가하는 평가 기준이다. 본 논문은 학습자가 문장 작문한 것을 CEFR 에 기반하여 평가하는 모델을 기술하는 것을 목표로 한다. CEFR 기반 문장 작문 평가는 크게 전처리 단계, 작문 단계, 평가 단계로 구성된다. CEFR 기반 문장 작문 평가 모델의 평가는 CEFR 수준별로 분류한 문장들이 전문가의 수동 분류와 일치하는 지의 정확도와 학습자가 작문한 결과의 자동 평가로 측정되었다. 실험은 독일어를 대상으로 하였으며 독일어 전공 41 명의 대학생에게 CEFR 6 등급별로 5 문장씩 총 30 문장의 2 세트를 만들어 실험을 실시하였다. 그 결과 CEFR 등급별 자동 분류는 전문가의 수동 분류와 61.67%로 일치하는 정확도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.29-30
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• 2024

본 논문은 Krafton의 PUBG: BATTLEGROUNDS 게임에서 플레이어 분류를 목표로 하며, 포즈 추정기술을 사용하여 일반 플레이어와 봇을 구분한다. 이는 게임에서 직접 수집한 비디오 데이터를 기반으로 하며, 다음과 같은 두 가지 접근 방식을 제안한다. 첫 번째 방법은 동작 시퀀스 분석을 통해, 사용자의 특정동작 패턴을 식별하고 로지스틱 회귀 모델을 활용해 사용자 유형을 분류한다. 두 번째 방법은 YOLO-pose 모델을 사용하여 비디오 데이터에서 키포인트를 추출하고, 이를 LSTM 모델에 적용하여 프레임별로 사용자의 유형을 분류한다. 이러한 이중 접근 방식은 게임의 공정성과 사용자 경험을 향상시키는 새로운 도구를 제공하며, 보다 안전한 게임 환경에 기여할 수 있다. 이 연구는 게임 산업뿐만 아니라 보안 및 모니터링 분야에서도 동작 분석에 대한 혁신적인 접근 방식으로 활용될 잠재력을 가지고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제23권3호
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• pp.253-261
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• 2004

본 논문에서는 음성 신호가 지니고 있는 화자 의존적 특징 변수를 변환 시키는 음성 개성 변환 기법이 새롭게 제안되었다. 제안된 방법은 성도 전달 함수의 특성을 반영하는 켑스트럼 벡터와 여기 신호의 특성을 반영하는 피치 값을 변환 대상 변수로 삼았으며, 이들에 대한 변환 기법으로 다중 응답 분류 회귀 트리를 사용하였다. 다중 응답 분류 회귀 트리는 기존의 분류 회귀 트리를 다차원 확장시킨 형태로서, 반응값이 벡터 형태로 존재하는 분류 회귀 트리를 의미한다. 본 논문에서는 기존의 코드북 메핑 방법과 비교하여 제안된 기법의 성능을 평가하였으며, 분류 회귀 트리에 입력되는 관찰값을 다양하게 변화시켜 트리의 복잡도와 변환 성능을 정량적으로 분석하였다. 네 명의 화자를 이용한 음성 개성 변환 실험에서, 기존의 코드북 메핑과 비교하여 객관적으로 우수한 성능을 나타내었으며, 청취 테스트에서도 변환음이 목표로 하는 화자의 음성과 유사함을 관찰할 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.89-96
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• 2007

교육평가에서 이원분류표는 B.S.Bloom이 제안한 것으로서 학생들을 위한 수업목표를 확인하고 결정하는데 유용하여 학교 현장에서 평가를 위한 기준으로 널리 사용되고 있다. 그런데, 교과 내용이나 각 학교의 교육적 환경이 다르기 때문에 여러 형식의 이원분류표가 사용되고 있다. XML(extensible markup language) 문서에서는 문서의 구조, 내용, 그리고 외양을 나타내는 프리젠테이션이 각각 분리되어 있어서 체계적인 문서 구조와 변형된 여러 양식을 요하는 이원분류표의 작성에 적합하다. 본 논문에서는 이원분류표를 위한 DTD(data type definition)를 설계하였다. 또한, 이원분류표 XML 문서 및 프리젠테이션을 위한 XSL(extensible stylesheet language)의 예시와 활용 방안을 제시하였다. 제안된 DTD는 교육 평가와 관련된 다양한 응용에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 기대된다.