• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.603-606
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• 2003

본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망을 이용하여 한글 모음을 인식하고, 그 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 기존의 연구들은 단순히 문자의 선분, 획 등의 정합만을 이용하여 한글의 자소 분류에 중점을 두었다. 그러나 인식 대상 운자의 특성이 각각 다르므로 효율적인 인식을 위해서는 먼저 포괄적인 특정적 유형 분류가 필요하다. 제안된 한글 유형 분류 시스템에서는 먼저 ART 신경회로망의 문제점인 증가분류 알고리즘의 단점을 최소화할 수 있도록 비교층에 최초 활성화패턴의 크기를 기억하는 메모리를 두고 각 층간 하향틀 변화를 경계인수 값을 "1" 이내로 제한하여 이미 입력된 패턴을 다시 입력할 때, 새로운 노드의 활성화를 방지하여 비교적 입력순서에 둔감한 분류가 가능하였다. 실험 결과 제안된 시스템에서는 한글의 6형식 중 1, 3, 4, 5형식 분류는 평균 97.3% 의 분류율을 보였으나, 나머지 2, 6형식 분류는 다소 떨어지는 평균 94.9% 분류율를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1296-1299
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• 2012

건설정보 분류체계에 관한 연구는 기존에 수차례 이루어졌으며, 그 결과로 건설정보 분류체계를 제시하고 이를 고시하였다. 하지만, 건설정보 분류체계가 고시된 후 수년이 경과되었으나, 아직까지 현업에서의 활용은 극히 저조한 상태이다. 이러한 요인은 당초 건설정보 분류체계가 실제 현업에서 활용할 수 있는 수준으로 분류체계를 구성하여야 하나, 개념적인 분류로 이루어지고, 목적 및 용도별 구분이 명확하지 않아 활용방법을 이해하는데 어려움이 발생되고 있다. 또한 법적인 구속력이 미약하여 적용이 미흡하며 각 발주기관의 정보분류체계의 인식부족 및 활용분야의 인식부족으로, 실무 활용성이 미흡하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 기존 국내외 건설정보 분류체계의 연구사례와 국내외 건설정보 분류체계의 유형 및 개발 동향에 관하여 살펴보고자 한다. 이를 통해 현재 건설정보 분류체계의 주요 문제점을 분석하고, 향후 개선방안을 개략적으로 제시하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38A no.1
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• pp.1-9
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• 2013

This paper propose a human action recognition method that uses bag-of-features (BoF) based on CS-LBP (center-symmetric local binary pattern) and a spatial pyramid in addition to the random forest classifier. To construct the BoF, an image divided into dense regular grids and extract from each patch. A code word which is a visual vocabulary, is formed by k-means clustering of a random subset of patches. For enhanced action discrimination, local BoF histogram from three subdivided levels of a spatial pyramid is estimated, and a weighted BoF histogram is generated by concatenating the local histograms. For action classification, a random forest, which is an ensemble of decision trees, is built to model the distribution of each action class. The random forest combined with the weighted BoF histogram is successfully applied to Standford Action 40 including various human action images, and its classification performance is better than that of other methods. Furthermore, the proposed method allows action recognition to be performed in near real-time.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.1
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• pp.1-9
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• 2005

In this paper we propose a modified fuzzy min-max neural network model for pattern classification and discuss the usefulness of the model. We define a new hypercube membership function which has a weight factor to each of the feature within a hyperbox. The weight factor makes it possible to consider the degree of relevance of each feature to a class during the classification process. Based on the proposed model, a knowledge extraction method is presented. In this method, a list of relevant features for a given class is extracted from the trained network using the hyperbox membership functions and connection weights. Ft)r this purpose we define a Relevance Factor that represents a degree of relevance of a feature to the given class and a similarity measure between fuzzy membership functions of the hyperboxes. Experimental results for the proposed methods and discussions are presented for the evaluation of the effectiveness and feasibility of the proposed methods.

• Plant Journal
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• v.11 no.3
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• pp.53-63
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• 2015

구매자는 일반 제조업에서 자재를 피터 크랄직 매트릭스 기법에 의해 경쟁품목, 일반품목, 전략품목, 위험품목으로 분류한 후 각 품목 특성에 맞추어 구매 전략을 수립한다. 피터 클라직 매트릭스란 구매 리스크와 비즈니스 영향도 즉 특정 품목의 구매 금액 비중에 따라 자재를 분류하는 기법이다. 본 논문은 플랜트 엔지니어링산업에서 플랜트 기자재를 대상으로 피터 클라직 매트릭스 기법에 의해 기자재를 분류한 후 각 품목 특성에 맞는 구매 전략을 제안하고 사례 기업인 A사가 사우디아라비아에서 수행하는 발전 플랜트 기자재에 제안한 구매 전략을 적용하여 그 효과를 검증한 것이다. 플랜트 엔지니어링산업은 수주산업인데 총 수주금액 중 구매가 차지하는 비중은 약 50~60%이다. 따라서 프로젝트를 수행할 때 원가를 절감하여 이익을 극대화하기 위해 구매는 매우 중요한 역할을 한다. 플랜트 기자재는 크게 회전기계류, 고정장치류, 전기자재류, 제어자재류, 배관자재류로 구분된다. 각 공종별 플랜트 기자재에 대해 구매 지출 분석을 한 후 피터 클라직 매트릭스 기법에 의해 플랜트 기자재를 분류한 결과 경쟁품목에는 열교환기, 저장탱크 등이 포함되었고 일반품목에는 전선관, 조명기자재, 밸브 등이 포함되었다. 또한 전략품목에는 가스터빈, 가스터빈 흡입공기 냉각장치 등이 포함되었고, 위험품목에는 가스터빈 고정 볼트 등이 포함되었다. 경쟁품목 중 다관형 열교환기는 공급자와 공동으로 원가 모델을 구축하는 전략을 수립했고 저장탱크의 경우에는 공급자에게 원자재를 사급하는 전략을 수립하였다. 그 전략을 A사가 수행하는 프로젝트에 적용한 결과 각각 20%와 6%의 원가 절감 효과를 얻었다. 일반품목 중 전선관은 구매 대행사를 활용하는 전략을 수립했고 조명기자재는 기술 사양 검토 과정을 생략한 구매 프로세스 간소화 전략을 수립하였다. 그 결과 약 10%의 원가 절감과 평균 5일의 발주기간을 단축할 수 있었다. 전략품목 중 가스터빈 흡입공기 냉각장치는 공급자와 포괄적 양해각서를 체결하여 공동으로 사업주에 대응하는 전략을 수립했고 그 결과 프로젝트 수행 안정성 확보와 공급자 조기 참여를 통한 발주 스케줄 단축을 이룰 수 있었다. 위험품목 중 가스터빈 고정볼트는 재고 확보 전략을 수립하여 자재의 부족이나 파손으로 인해 프로젝트 공기에 영향을 주지 않도록 리스크를 감소시키는 효과를 얻었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.56-59
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• 2017

CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 발화 주제 다중 분류 task를 multi-labeling 방법과, cluster 방법을 이용하여 수행하고, 각 방법론에 MSE(Mean Square Error), softmax cross-entropy, sigmoid cross-entropy를 적용하여 성능을 평가하였다. Network는 음절 단위로 tokenize하고, 품사정보를 각 token의 추가한 sequence와, Naver DB를 통하여 얻은 named entity 정보를 입력으로 사용한다. 실험결과 cluster 방법으로 문제를 변형하고, sigmoid를 output layer의 activation function으로 사용하고 cross entropy cost function을 이용하여 network를 학습시켰을 때 F1 0.9873으로 가장 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.137-142
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• 2000

많은 정보를 포함하고 있는 영상 자료에서 빠른 검색과 분류를 위해서 색깔이나 질감 등의 특징을 나타내는 기술자가 필요하다. 또한 한 영상 안에서도 각 영역별로 다른 특징을 나타내고 있기 때문에 영역별 검색과 분류를 위한 영역 단위의 특징 추출이 중요하다. 본 논문에서는 색깔 특징으로 영역화된 영상의 각 영역에서 색깔 특징 벡터와 질감 특징 벡터를 추출하고 추출된 특징 벡터를 다른 영역에서 추출된 특징 벡터와의 거리를 이용하여 비슷한 특징을 보이는 영역을 검색한다. 기존의 전체 영상의 색깔이나 질감 어느 하나만을 이용한 검색과 달리 이러한 특징을 공간적 위치와 색깔, 질감을 조합하여 검색함으로써 보다 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.1
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• pp.41-49
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• 2008

Fingerprint classification is useful to reduce the matching time of a huge fingerprint identification system by categorizing fingerprints into predefined classes according to their global features. Although global features are distributed diversly because of the uniqueness of a fingerprint, previous fingerprint classification methods extract global features non-adaptively from the fixed region for every fingerprint. We propose an novel method that extracts features adaptively for each fingerprint in order to classify various fingerprints effectively. It extracts ridge directional values as feature vectors from the region after searching the feature region by calculating variations of ridge directions, and classifies them using support vector machines. Experimental results with NIST4 database show that we have achieved a classification accuracy of 90.3% for the five-class problem and 93.7% for the four-class problem, and proved the validity of the proposed adaptive method by comparison with non-adaptively extracted feature vectors.

• Journal of Dental Rehabilitation and Applied Science
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• v.26 no.1
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• pp.21-32
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• 2010

The convergence angle of a prepared tooth is a very important factor in the retention and resistance of a crown restoration. But various intraoral environments and clinician's techniques make it difficult to obtain the ideal inclination. Therefore, in this study, clinical convergence angle of a prepared tooth was investigated. The data was collected from the patient models of prosthodontic residents and the patient models of general practitioners. The images of mesiodistal and buccolingual surfaces were taken with a digital camera to evaluate the convergence angle on 'ImageJ' program. The images were classified according to the criteria (1. Clinician group, 2. Position in the dental arch, 3. The purpose of abutment preparation)and then analyzed. The mean convergence angle of a prepared tooth for Korean clinicians was $15.02^{\circ}$ (${\pm}10.13^{\circ}$). 1. It was significant in the convergence angle between the general practitioner group and the prosthodontic resident group(p<0.05). 2. It was significant between the mesiodistal and buccolingual surface in the the prosthodontic resident group(p<0.05). 3. For the general practitioner group, it was significant when anteriors and premolars were compared with molars(p<0.05). For the prosthodontic resident group, it was significant when anteriors and premolars were compared with molars (p<0.05). 4. When divided into upper and lower arches, for the general practitioner group, it showed significant difference in the buccolingual aspect(p<0.05). Also in the prosthodontic resident group, it showed significant difference in the buccolingual aspect(p<0.05). 5. Dividing left and right sides of the arches, there was no significant difference in the general practitioner group and the prosthodontic resident group(p>0.05). 6. In the general practitioner group, it was significant in the mesiodistal axial convergence angle of single crown abutment and 3 unit bridge abutment(p<0.05). In the prosthodontic resident group, it was significant in the mesiodistal and overall axial convergence angle of single crown abutment and 3 unit bridge abutment(p<0.05). Clinical convergence angle of prepared tooth in Korea was included in agreement with other studies investigating convergence angle that ranged from 10 to 22 degrees, achieved in clinical practice.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.34 no.3
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• pp.297-316
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• 2003

Classification of archival collections in China is usually divided into two approaches, arrangement classification and retrieval classification. Focusing on arrangement of archives, this paper reviews what is the content and principle of arrangement, and how these principles are applied to actual arrangement of records and archives in China. The review examines the historical archives of Rep. of China, in the Second Historical Archives of China. It is expected that current review could enlighten studies on arrangement of historical archives created by Government-General of Chosun.