• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.140-144
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• 2000

실리콘 웨이퍼 생산의 여러 단계의 공정 중 평탄도를 측정하고 제어하는 polishing 공정은 평탄한 정도에 의하여 제품의 합격 여부가 결정되는 측면에서 매우 중요한 과정이다. 이 연구에서는 polishing 공정의 자동화를 모색해 보기 위해 웨이퍼의 형상을 추정한 데이타를 이용하여 그 형상을 분류하는 알고리즘을 개발하였다 추정된 웨이퍼의 모양에 따라 9개의 카테고리로 분류하고, 각 카테고리를 세 종류의 통계값을 이용하여 세부 분류한다. 개발한 알고리즘을 구현하여 웨이퍼의 형상을 분류하는 모듈을 개발하였다. 개발한 알고리즘을 검증하기 위해 여러 웨이퍼를 대상으로 실험을 수행하였다. 대부분의 웨이퍼를 정확하게 잘 분류하고 있으나 인부의 미세한 변화를 감지하지 못함으로 인하여 정확하게 분류하기가 어려운 경우를 관찰할 수 있었다. 웨이퍼의 형상을 다양하게 분류함으로써 polishing 공정의 자동화를 좀 더 구체적이고 효율적으로 접근할 수 있는 계기가 됨 깃으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.121-124
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• 2001

계통수는 특정 객체의 분류 즉 특정 객체로부터 추출한 염기서열을 이용하여 그 객체의 소속 분류 집단을 결정하기 위해서 사용될 수 있다. 만약 특정지역에서 획득한 토끼의 종을 구분하기 위해서 이미 분류된 토끼의 염기서열들을 가지고 염기서열들과의 관계를 표현하는 계통수를 제작함으로써, 객체를 분류 할 수 있다. 계통수 제작은 기존의 계통수 제작 도구들(MEGA등)이 사용되지만, 이러한 계통수 제작 도구는 객체의 어떤 특성에 의해서 종이 나뉘어지는 가는 예측 할 수 없다. 계통수 제작에 이용되는 염기서열 데이터는 기존의 염기서열 데이터 베이스들(EMBL, GenBank, DDBJ)에서 인터넷을 이용하여 찾을 수 있지만, 계통생물학을 위해 누적된 데이터가 아니므로, 계통수 제작을 위해서는 사용이 제한적이다. 또 계통수 제작 도구을 사용하기 위해서는 자신이 관련 염기서열 데이터를 수집하여야 한다. 본 논문은 웹기반 계통수 추론 시스템을 제시한다. 본 시스템은 염기서열 데이터를 검색하여, 계통 분류 즉 계통수 제작을 위한 데이터로 저장하고, 이를 이용하여 계통수를 그릴 수 있다. 또한 이렇게 저장된 데이터는 데이터 마이닝 분류 기법을 사용하여, 각 객체 분류 집단을 모델링하며, 분류 속성을 예측할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.7-10
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• 2007

마이크로어레이 데이터는 매우 많은 수의 유전자로 구성되며, 암 분류 성능을 높이기 위해서는 대상 암과 관련된 유용한 유전자를 선택해야 한다. 기존 필터 기반 유전자 선택 기법은 유전자를 개별적으로 평가하여 암 분류에 사용하기 때문에, 유전자 사이의 관계나 분류기와의 상관성을 고려하지 않으며, 비슷한 특성의 유전자를 중복해서 선택하는 경향이 있다. 본 논문에서는 필터와 래퍼 방식을 결합하여 분류결과를 반복적으로 반영하며 유전자를 선택하는 기법을 제안한다. 필터 기법으로 유전자의 순위를 계산할 때 이전 분류에서 틀린 샘플의 가중치가 높도록 설계하고, 분류를 반복하면서 각 단계에서 유용한 유전자를 추가로 선택한다. 제안하는 방법을 대표적 암 분류 데이터인 림포마 암과 대장암 데이터에 적용하여 유용성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.344-345
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• 2018

본 논문에서는 오디오와 레이더 기반의 딥러닝을 활용한 환경 분류 기술을 제안한다. 제안된 환경 분류 기술은 오디오를 이용한 환경 분류 딥러닝 모델과 레이더를 이용한 딥러닝 모델을 앙상블로 결합하여 환경을 분류한다. 특히, 오디오와 레이더 각 성능을 높이기 위해 별도의 모델이 제안된 딥러닝 환경분류 기법은 실내 환경 5 가지를 분류 하였으며, 오디오 또는 레이더 단일 데이터를 활용한 환경 분류에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.848-851
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• 2019

이미지 형식으로 등록되는 상표의 특성상 상표의 검색에는 어려움이 따른다. 특허청은 도형 상표의 검색을 용이하게 하기 위해 상표가 포함하고 있는 구성요소에 도형분류코드를 부여한다. 하지만 도형 상표에 포함된 이미지를 확인하고 분류코드를 부여하는 과정은 사람이 직접 수행해야 한다는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 자동으로 도형 상표 내 객체를 인식하고 분류코드를 부여하는 방안을 제안한다. DenseNet을 이용하여 중분류를 먼저 예측한 후 각 중분류에 해당하는 Faster R-CNN 모델을 이용하여 세분류 예측을 수행하였다. 성능평가를 통해 비엔나분류 중분류별 평균 74.49%의 예측 정확도를 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.695-697
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• 2010

문서에 포함되는 어휘는 문서 분류의 정보를 가지므로 문서를 분석하여 유용한 단어를 추출하는 것은 다양한 서비스와 연계되어 사용될 수 있어 매우 유용한 일이다. 문서 자동 분류에서는 분류자질 선정 방식에 따라 분류정확도가 서로 달라질 수 있으며, 문서에서 추출되는 유용한 단어에 따라 인지되는 분야가 달라질 수 있다. 이에 본 논문에서는 각 문서에 포함되는 단어에 대한 카이제곱 통계량 점수를 사용하여 단어별 문서 분류에 대한 단어의 자질을 평가하고 문서의 분류별 유용한 단어를 자동 추출하는 방법을 제안하고 개발한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.314-316
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• 2009

본 논문에서는 사상체질분류검사 설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때, 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질 분류 함수를 개발하기 위하여 퍼지 분류기를 이용한다. 본 연구에서 사용하는 데이터는 9개 한의과대학의 10개 부속한방병원에서 치료를 받은 환자들 중 각 병원의 사상체질전문의로부터 체질진단을 받고 최소한 4주 이상 사상체질 처방을 사용한 후 주 증상이 전반적으로 호전되어 체질이 확인된 환자 1,914명을 대상으로 하고 있다. 본 연구는 사상체질의학의 광제설을 토대로 환자의 성별을 분리 하였을 뿐만 아니라, 비만도를 추가적으로 분류하였으며, 체형기상, 용모사기, 성질재간, 병증약리 중 체형기상을 토대로 분류하였으며, 사상체질을 판별할 수 있도록 설계되고 구현되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.132-135
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• 2010

FTA(Free Trade Agreement)는 체결국들의 자유로운 물자 이동을 기반으로 무역의 활성화와 외국자본의 직접투자를 통해 경제성장을 가져오는 중요한 협정이다. 그러나 FTA 협정의 체결조건에 따라 품목별 세율 등의 정보가 달라진다. 국제통일상품분류체계(Harmonized Commodity Description and Coding System)코드도 마찬가지로 국제 공동코드 영역인 6 자리까지 동일 하나, 7 ~ 10 자리까지는 각 국가에 의해 운영관리 되어, 국가별로 품목분류 방식이 달라진다. 또한, 품목분류코드가 갱신 될 때마다 연관 정보를 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 우리나라와 FTA 체결국간 세부품목분류 방식이 달라 품목분류방식의 의미에 따라 담당자가 한 건씩 비교하고 맵핑하여, 많은 시간과 인력이 소모된다. 따라서, 의미를 갖는 품목분류코드를 맵핑하면서 발생하는 문제들이 있다. 이를 해결하기 위해, 이 논문에서는 품목분류코드 기반의 온톨로지 모델을 제안한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1265-1274
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• 2021

본 연구에서는 남한강에서 드론에 탑재된 초분광 센서를 활용하여 수변공간을 측정한 후, 초분광 분석을 통하여 재료를 구분하였다. 식생, 콘크리트, 흙 등의 재료를 대상으로 구분하였으며, 각각 재료의 고유한 분광반사 곡선의 특성을 비교 및 분석하였다. 드론으로 측정한 초분광 자료를 검증하기 위하여 지상분광측정기를 사용하여 현장조사를 실시하고 각 재료를 비교하였다. 분석 비교 결과 각 재료별로 고유한 유형의 파장대가 발생하는 것을 확인하였고 드론으로 수행한 원격 탐사 결과가 지상분광측정 결과와 유사하다는 결론을 내릴 수 있었다. 수변 공간의 분류를 위하여 K-means 군집화 기법과 SVM 분류 기법을 활용하여 측정 구역의 공간 분류를 수행할 수 있었다. 비교 결과, 지도학습인 SVM 분류 기법의 수변공간 분류가 비지도학습인 K-means 기법과 비교하여 상세한 구분이 수행되었음을 확인할 수 있었다. 이와 같이 분류 및 군집 분석 기법을 활용하여 각 수변공간 재료의 고유 분광 특성을 활용하여 측정되는 드론탑재 초분광 이미지의 각 데이터를 분류할 수 있게 되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.127-135
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• 2010

동영상에 내재된 잡음을 제거하기 위해 사용되는 움직임 적응적 시간영역 잡음 제거 필터링에서는 움직임의 정도에 따라 필터링의 강도를 적절하게 조절하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 최적 자승 학습에 기반을 둔 움직임 적응적 시간영역필터링 방안을 제안한다. 움직임 정도에 따라 각 화소를 분류하여 분류코드를 지정하고, 각 분류코드에 따라 반복적 최적 자승학습에 기반을 둔 최적의 필터 계수를 유도한다. 반복적 학습과정은 사전에 미리 수행되어 학습된 결과만 룩업 테이블에 저장된다. 실제 잡음 제거 필터링 과정에서는 각 화소를 움직임 정도에 따라 분류한 후 분류코드에 따라 룩업 테이블에 있는 필터계수를 읽어 간결한 필터링을 취한다. 실험결과는 제안된 방법이 잡음 제거 응용에서 번짐을 방지하면서 동영상 잡음을 효과적으로 제거함을 보여준다.