• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.463-468
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• 2004

이 연구에서는 원격탐사 자료를 이용하여 얻어진 분류 결과로부터 분류 정확도의 공간적 불확실성을 추정하고자 하였다. 기존 분류결과로부터 얻어지는 토지 피복별 확률값을 지구통계학적 시뮬레이션 기법을 이용하여 참조자료의 공간적 분포와 통합하였다. 다중센서 화상 통합에 적용한 결과, 각 토지피복 항목별로 공간적인 정확도 분포를 얻을 수 있을 수 있었으며 이러한 자료는 분류결과를 해석하는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.173-176
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• 2001

이 연구는 계층적 분류체계를 기반으로 자동분류를 수행할 HiCat 알고리즘을 제안한다. HiCat 알고리즘은 DDC 지식베이스의 주제어와 기계학습을 거친 정보를 동시에 이용하고, 각 계층별로 주제적합성가중치를 구해 최종 주제범주를 결정한다. 이 알고리즘이 최적의 성능을 보이는 조건을 알아보고, 일반 분류기와의 성능 비교를 통해 HiCat 알고리즘을 평가해 보았다.

• Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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• 1995.03a
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• pp.181-185
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• 1995

현재 구미에서 터널의 설계에는 RMR, Q와 같은 암반분류 기법과 경계요소 해석법과 같은 간략한 탄성 프로그램에 경험적 파괴조건식을 적용하여 이완대를 계산하고 터널의 지보량을 추정하는 방식이 널리 적용되고 있다. RMR이나 Q와 같은 암반분류법은 지하공동의 안정성에 영향을 미치는 중요한 지질 요인들에 근거하여 암반을 몇가지 등급으로 분류하고 지보방법을 결정하는 분류 방식으로 가장 많이 사용되고 있으나 각 항목의 평가방식이 경험적인 판단을 요하게 되어 주관적인 오류에 빠질 가능성이 많고, 또 여러 가지 대체 수단이 있어 종합적인 판단을 얻기가 용이하지가 않다. (중략)

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.12
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• pp.585-594
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• 2013

In this study, we studied methods of communication among audiences, artwork and artist and analyzed interactive media art using the nonverbal communication methods. We analyzed the 4 types of nonverbal communication based on sign and meaning[1] and reclassified suitably for analysis of interactive media art. According to the analysis result, we draw typical characters by analyzing interactive media artwork which were corresponding to the each types. Also we analyzed overlap area and classify. Through these processes, we found communication methods in interactive media artwork connect audiences and artwork by organic combination of several nonverbal communication. In this paper, we suggest a new approach about the communication among audiences, artwork and artist through analyzing interactive media art using nonverbal communication.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.6
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• pp.238-245
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• 2013

Gesture recognition has been widely one of the research areas for natural user interface. This paper presents a novel gesture recognition method using tree classification and multiclass SVM(Support Vector Machine). In the learning step, 3D trajectory of human gesture obtained by a Kinect sensor is classified into the tree nodes according to their distributions. The gestures are resampled and we obtain the histogram of the chain code from the normalized data. Then multiclass SVM is applied to the classified gestures in the node. The input gesture classified using the constructed tree is recognized with multiclass SVM.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.632-635
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• 2016

증강현실에서 영상과 증강된 콘텐츠 간의 이질감을 줄이기 위해서 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 하며, 정확한 호모그래피 행렬을 추정할때 RANSAC 알고리즘이 널리 사용된다. 그러나 RANSAC 알고리즘은 랜덤 샘플링 과정을 반복적으로 거치기 때문에 불필요한 연산 과정이 발생하고 이로 인해 알고리즘의 효율이 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해 DCS-RANSAC 알고리즘이 제안되었다. 제안된 DCS-RANSAC 알고리즘은 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 그룹으로 분류하고 각 그룹에 제약조건 문제를 적용하여 불필요한 연산 과정을 줄이고 정확도를 향상시킨 알고리즘이다. 그러나 DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않아 분류시 정확도가 저하되는 경우가 있다. 위의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 머신러닝 기법을 통해 이미지들을 자동으로 분류하고 각 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 MCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 분류하고 분류된 이미지에 제약조건을 적용시켜 알고리즘의 처리시간을 줄이고 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 MCS-RANSAC은 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 6% 단축되었고 호모그래피 오차율은 약 15% 줄어들었으며 참정보 비율은 2.8% 증가한 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.727-729
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• 2005

나이브베이즈분류기($na\ddot{i}ve$ Bayes classifier)는 학습, 적용 및 계산자원 이용의 측면에서 매우 효율적인 모델이다. 또한, 그 분류 성능 역시 다른 기법에 비해 크게 떨어지지 않음이 다양한 실험을 통해 보여져 왔다. 특히, 데이터를 생성한 실제 확률분포를 나이브베이즈분류기가 정확하게 표현할 수 있는 경우에는 최대의 효과를 볼 수 있다. 하지만, 실제 확률분포에 존재하는 조건부독립성(conditional independence)이 나이브베이즈분류기의 구조와 일치하지 않는 경우에는 성능이 하락할 수 있다. 보다 구체적으로, 각 자질변수(feature variable)들 사이에 확률적 의존관계(probabilistic dependency)가 존재하는 경우 성능 하락은 심화된다. 본 논문에서는 이러한 나이브베이즈분류기의 약점을 효율적으로 해결할 수 있는 자질변수의 통합기법을 제시한다. 자질변수의 통합은 각 변수들 사이의 관계를 명시적으로 표현해 주는 방법이며, 특히 상호정보량(mutual information)에 기반한 통합 변수의 선정이 성능 향상에 크게 기여함을 실험을 통해 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.240-242
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• 2019

본 논문에서는 대한민국 국토에 대한 토지피복지도를 인공위성 영상으로부터 생성하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 합성곱 신경망을 이용하여 인공위성 영상의 각 패치를 4 종류의 토지 용도로 분류한다. 이후 인공위성 영상과 토지 용도 분류 결과를 조건부 랜덤 필드에 적용하여 픽셀 단위로 색상과 질감이 유사한 영역을 같은 토지 용도로 분류될 수 있도록 하여 정확한 토지피복지도를 생성한다. 현재 대한민국 국토에 대한 토지피복지도 생성을 위해 구축된 데이터 세트가 없기 때문에 본 연구에서는 합성곱 신경망 학습을 위한 데이터 세트를 직접 구축하였다. 이를 위해 환경공간정보 서비스 웹사이트로부터 인공위성 영상을 취득하고, 각 영상을 패치 단위로 나누어 토지 용도를 직접 분류하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 토지 용도 분류 합성곱 신경망의 성능을 평가하였으며, 최종 생성된 토지피복지도는 제안하는 방법이 효과적으로 토지 용도를 분류할 수 있음을 나타낸다.

• Directory of Electronic and Electrical Manufacturers
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• s.1997-98
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• pp.164-180
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• 1997

1. 지역은 서울특별시, 각 광역시 및 각도별로 구분 2. 서울특별시는 다시 구별로 분류 3. 본사 및 공장의 소재지가 같을 경우, 본사란에 표기

• River and Culture
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• v.2 no.4
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• pp.113-119
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• 2006

우리나라의 하천의 경우에도 환경생태 평가지수 방법과 같은 하천의 생태를 평가하고 분류할 수 있는 방안을 도입하여 하천의 상태에 따라 하천의 환경 상태를 분류하고 각 상태에 적정한 하천유지유량을 공급할 수 있도록 하는 방법을 모색하는 것도 고려해 볼 수 있다.