• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.265-267
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• 2000

본 논문에서는 텍스트 문서의 주제어를 추출하고 문서를 주제별로 분류하기 위해 확률적 그래프 모델을 사용하는 방법을 제안하였다. 텍스트 문서 데이터를 문서와 단어의 쌍으로(dyadic)표현하여 확률적 생성 모델을 학습하였다. 확률적 그래프 모델의 학습에는 정의된 likelihood를 최대화하기 위한 EM(Expected Maximization)알고리즘을 사용하였다. TREC-8 AdHoc 텍스트 에이터에 대하여 학습된 확률 그래프 모델의 성능을 실험적으로 평가하였다. 이로부터 찾아 낸 문서에 대한 주제어가 사람이 제시한 주제어와 유사한 지와, 사람이 각 주제에 대해 분류한 문서가 이 확률모델로부터의 분류와 유사한 지를 실험적으로 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.75-78
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• 2012

본 논문에서는 키넥트(Kinect)에서 깊이 영상 생성 시 발생하는 홀(hole)들의 물리적 원인에 대해 분석하고, 원인에 따라 홀을 분류한다. 즉, 실험 영상을 통해 키넥트 적외선 패턴의 유무를 확인할 수 있으며 이를 이용하여 깊이 영상에서 나타나는 홀의 물리적 발생 원인을 확인 할 수 있다. 분류된 각각의 홀의 종류에 따라 각 홀에 적합한 홀필링 방법에 대해 논의한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.23-24
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• 2016

본 논문에서는 온라인 오디오 장르 분류의 성능을 비교 분석한다. 온라인 동작을 위해 1초 단위의 오디오 신호를 입력하여 music, speech, effect 중 하나의 장르로 판단한다. 학습 방법은 GMM과 심층 신경망을 사용하며, 특성은 MFCC와 스펙트로그램을 포함하는 네 가지 종류의 벡터를 사용한다. 각 성능을 비교 분석하여 장르 분류에 적합한 학습 방법과 특성 벡터를 확인한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.35 no.6
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• pp.497-509
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• 2008

Various algorithms and architectures for efficient packet classification have been widely studied. Packet classification algorithms based on a decision tree structure such as HiCuts and HyperCuts are known to be the best by exploiting the geometrical representation of rules in a classifier. However, the algorithms are not practical since they involve complicated heuristics in selecting a dimension of cuts and determining the number of cuts at each node of the decision tree. Moreover, the cutting is not efficient enough since the cutting is based on regular interval which is not related to the actual range that each rule covers. In this paper, we proposed a new efficient packet classification algorithm using a range cutting. The proposed algorithm primarily finds out the ranges that each rule covers in 2-dimensional prefix plane and performs cutting according to the ranges. Hence, the proposed algorithm constructs a very efficient decision tree. The cutting applied to each node of the decision tree is optimal and deterministic not involving the complicated heuristics. Simulation results for rule sets generated using class-bench databases show that the proposed algorithm has better performance in average search speed and consumes up to 3-300 times less memory space compared with previous cutting algorithms.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.4 no.3
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• pp.134-138
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• 2003

The purpose of this study is to analyse the argument alternations in terms of semantic perspective. Argument alternation has long been an interesting topic for the linguists regardless of their linguistic schools. Semantic analysis of argument alternation is attempted by Dowty(2001) based on the Levin(1993)'s classification. The study is focused on the phenomenon where meaning changes with argument alternations even though those sentences look the same syntactically and lineally. 1 tried not only to classify verbs according to the meaning changes but to explain the alternations in semantic point of view. The verbs are divided into 4 types- Touch type, Hit type, Cut type, and Break type. Each type of verbs are tested if they show special characteristics with three alternations-Middle alternation, Body-part possessor Ascension, and Conative Alternation. And semantic analysis is tried based on that classification.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.229-232
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• 2013

영상실감증대를 위한 시각, 청각정보의 제시방식에 대해서는 많은 진보가 이루어 졌다. 반면 후각은 정의하기 어렵고 다루기 까다롭기 때문에 관련연구를 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 후각정보를 통한 영상실감증대 연구의 첫걸음으로 후각정보에 대한 사용자 수용도를 조사한 후 이에 근거하여 다양한 영상을 분류하였다. 이를 위해 먼저 영상에 냄새가 존재하는지 (냄새존재여부), 영상과 함께 해당 냄새를 경험하고 싶은지 (냄새제시선호), 영상에 어울리는 냄새가 내가 좋아하는 냄새인지 (냄새자체선호), 그리고 영상에 어울리는 냄새가 얼마나 구체적인지 (냄새의 구체성)라는 네 가지 질문을 선정하였다. 각 질문들에 높은 혹은 낮은 점수를 받을 만한 다양한 장르의 영상 (51)개를 수집한 후, 참가자들에게 하나씩 영상을 시청하게 한 후 위의 네 가지 질문에 대해 7점 척도로 평정하게 하였다. 영상분류를 위해 두 질문씩 쌍으로 묶어 각 질문의 척도를 2차원 평면의 X, Y축으로 설정한 후 평정값을 이용하여 영상분류를 위한 산포도를 구성하였다. 2차원 평면의 서로 다른 사분면에 위치한 영상군집들은 영상실감증대를 위한 후각정보 제시에 중요한 시사점을 줄 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.21 no.3
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• pp.205-213
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• 2018

Hyperspectral image is more increasing spectral resolution that Multi-spectral image. Because of that, each pixel of the hyperspectral image includes much more information and it is considered the most appropriate technic for land cover classification. but recent research of hyperspectral image is stayed land cover classification of general level. therefore we classified land cover of detail level using ED, SAM, SSS method and made Decision Tree from result of that. As a result, the overall accuracy of general level was improved by 1.68% and the overall accuracy of detail level was improved by 5.56%.

• Education of Primary School Mathematics
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• v.18 no.1
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• pp.45-59
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• 2015

This study focused on the classification of triangles by angles in elementary school mathematics. We examined Korean national mathematics curriculum from the past to the present. We also examined foreign textbooks and the Euclid's . As a result, it showed that the classification is not indispensable from the mathematical and the perceptual viewpoint. It is rather useful for students to know the names of triangles when studying upper level mathematics in middle and high schools. This study also suggested that the classification be introduced in elementary school mathematics in the context of reasoning and inquiring as shown foreign textbooks, and example topics for the reasoning and inquiring.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.13-16
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• 2022

LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.3 s.309
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• pp.76-83
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• 2006

A main objective of audio equalizer is for user to tailor acoustic frequency response to increase sound comfort and example applications of audio equalizer includes large-scale audio system to portable audio such as mobile MP3 player. Up to now, all the audio equalizer requires manual setting to equalize frequency bands to create suitable sound quality for each genre of music. In this paper, we propose an intelligent audio graphic equalizer system that automatically classifies the music genre using music content analysis and then the music sound is boosted with the given frequency gains according to the classified musical genre when playback. In order to reproduce comfort sound, the musical genre is determined based on two-step hierarchical algorithm - coarse-level and fine-level classification. It can prevent annoying sound reproduction due to the sudden change of the equalizer gains at the beginning of the music playback. Each stage of the music classification experiments shows at least 80% of success with complete genre classification and equalizer operation within 2 sec. Simple S/W graphical user interface of 3-band automatic equalizer is implemented using visual C on personal computer.