• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.157-159
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• 2001

신경 트리는 신경망과 결정 트리의 구조를 결합한 형태의 분류기로서 비선형적 결정 경계 형성이 가능하며 기존 신경망에 비해 학습, 출력시 계산량이 적다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경 트리의 노드를 구성하는 신경망을 학습하기 위하여 기존의 방법들과는 달리 교사 학습 방법인 LVQ3 알고리즘을 사용하는 신경 트리 분류기를 제안한다. 학습 과정을 통해 생성된 트리는 오인식율 추정을 이용한 가지치기를 통하여 효율적인 트리로 재구성된다. 제안하는 방법은 실제 데이터 집합들을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.31-38
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• 2001

음소 단위로 구축된 음성 데이터는 음성인식과 음성합성 및 분석 등의 분야에서 매우 중요한 문제이다. 일반적으로 음소는 유성음과 무성음으로 구분된다. 이러한 유성음과 무성음은 많은 특징적 차이가 있지만, 기존의 음소 경계 검출 알고리즘은 이를 고려하지 않고 시간 축을 기준으로 이전 프레임과의 스펙트럼 비교만을 통하여 음소의 경계를 결정한다. 본 논문에서는 음소 경계 검출을 위하여 유성음과 무성음의 특징적 차이를 고려한 블록기반의 분류 알고리즘을 설계하였다. 분류 알고리즘을 사용하기 위한 스펙트럼 비교 방법은 MFCC(kel-Frequency Cepstrum Coefficient)를 기반으로 한 거리 측정 법을 사용하였고 유성음과 무성음의 구분은 에너지 영 교차율, 스펙트럼 비, 포만트 주파수를 이용하였다. 본 논문의 실험결과 3-4음절 고립단어를 대상으로 약 7%,의 정확도를 얻음으로써 기존의 음소 경계 검출 시스템보다 약 8%의 정확도 향상을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5C호
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• pp.486-492
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• 2003

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 된다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴을 저장 패턴의 카테고리로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정한다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식률을 저하시킨다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 확인하기 위해서 운송 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.53-60
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• 2012

최근접 이웃 분류에서 입력 데이터의 클래스는 선택된 근접 학습 데이터들 중에서 가장 빈번한 클래스로 예측된다. 최근접분류 학습은 학습 단계가 없으나, 준비된 데이터가 모두 예측 분류에 참여하여 일반화 성능이 학습 데이터의 질에 의존된다. 그러므로 학습 데이터가 많아지면 높은 기억 장치 용량과 예측 분류 시 높은 계산 시간이 요구된다. 본 논문에서는 분리 경계면에 위치한 학습 데이터들로 구성된 새로운 학습 데이터를 생성시켜 분류 예측을 수행하는 프로토타입 선택 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 분리 경계 영역에 위치한 데이터를 Tomek links와 거리를 이용하여 선별하며, 이미 선택된 데이터와 클래스와 거리 관계 분석을 이용하여 프로토타입 집합에 추가 여부를 결정한다. 실험에서 선택된 프로토타입의 수는 원래 학습 데이터에 비해 적은 수의 데이터 집합이 되어 최근접 분류의 적용 시 기억장소의 축소와 빠른 예측 시간을 제공할수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.73-74
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• 2017

SVM(Support Vector Machine) 알고리즘은 대표적인 기계 학습 분류 알고리즘으로 감정 분석, 제스처 인식 등 다양한 분야의 문제를 해결하기 위해 사용되고 있다. SVM 알고리즘은 분리경계면(Hyper-Plane) 또는 분리경계면 집합 중 지지벡터(Support Vector)라 불리는 특정한 점들로 이루어진 두 그룹 간의 거리 차이(Margin)를 최대로 하는 분리경계면을 이용하여 데이터를 분류하는 알고리즘이다. 높은 정확도를 제공하지만 처리 속도가 느리며 학습을 위해 대량의 데이터 및 메모리가 필요하기 때문에 자원이 제한적인 IoT 환경에서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 자원이 제한된 IoT 노드를 기반으로 효율적으로 데이터를 학습하기 위해 K-means 알고리즘을 이용하여 SVM 알고리즘의 저전력화 방안을 연구한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.1591-1594
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• 2002

BE(Best-Effort)방식의 인터넷에서 제공되던 Text위주의 서비스 제공 방식이 Multimedia 위주의 서비스로 점차 바뀌어 감에 따라, 기존의 BE(Best-Effort)방식으로는 Multimedia QoS(Quality of Service)를 보장하기가 어려워졌다. 이에 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 변화하는 인터넷 환경에서 QoS 보장을 위해 Diffserv(Differentiated Service)방식을 제안하게 되었다. 본 논문에서는 Content를 제공하는 Linux Web Server에서 패킷을 클래스 분류기준(Classification Method)에 의해 분류하고 Scheduling Algorithm을 적용하여 DSCP(Differentiated Service CodePoint) 값을 Web Server 자체에서 결정하여 경계라우터(Edge Router)로 전송하는 방식을 취하였으며, 이를 토대로 하여 경계라우터의 Traffic 부하를 줄이고, 경계라우터의 코어라우터(Core Router)화를 통해 더욱더 향상된 Differentiated Service를 제공하는 것이 목적이다. 이를 본 논문에서는 ns2 를 통해 IETF에서 제안된 Diffserv방식과 본 논문에서 제안한 방식의 Diffserv 방식과 현재의 BE방식을 비교하여 어느 정도의 성능 향상이 있었는지 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권8호
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• pp.617-626
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• 2020

본 연구에서는 TELEMAC-2D를 이용하여 개수로 분류부에서 분류각과 분류유량비 변화에 따른 유속분포, 흐름분리구역의 크기, 분류각과 유량비 변화의 상관관계를 파악하였다. 상·하류단 경계조건의 변화 없이 분류각만 90°에서 45°로 감소하면 주흐름에서 분리되어 분류수로로 유입되는 흐름의 곡률반경이 증가하고 급격한 흐름방향의 전환에 의한 에너지손실은 감소하며, 주수로와 분류수로 하류방향으로 흐르는 흐름의 관성력과 하류단 경계조건에 의한 압력경사의 영향으로 분류수로에 유입되는 분류유량비가 0.523에서 0.785로 약 1.5배 증가하였다. 분류부 상류 유입흐름의 프루우드 수가 F₁ = 0.45~0.74인 흐름에서 분류각을 90°에서 45°로 15° 간격으로 감소할 때마다 분류유량비는 각각 6~10%, 17~30%, 32~54%로 비선형적으로 증가하며, F₁가 최대 0.74인 흐름에서 분류유량비 증가율이 31.1%로 최소값을 나타내고 F₁ = 0.58 일 때 분류유량비가 0.7 이하이면서 최대 분류유량비 증가율 53.5%을 나타내며, F₁이 0.58보다 감소할수록 분류유량비가 0.7을 초과하면서 그 증가율도 함께 감소하게 된다. F₁ > 0.4인 흐름은 F₁ < 0.4의 흐름보다 무차원 흐름분리구역의 폭(S_W/B) 변화율은 약 2.56배 높으며 무차원 흐름분리구역 길이(S_L/B) 변화율은 약 5.5배 높게 나타난다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.443-450
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• 2014

최근 각종 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 정부 및 지방 자치 단체에서 다양한 공간정보를 제작하여 공급하고 있다. 2000년 대분류 토지피복지도가 제작된 이래 2010년부터 토지 피복 세분류 지도가 작성되기 시작하였으나 현재 일부 지역에 대해서만 세분류 지도가 구축되어있는 상황이다. 또한 그 동안 토지 피복 분류 결과의 고도화를 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔지만 대부분의 연구가 대분류 또는 중분류 수준에 그치고 있으며 토지 피복 세분류에 관한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 토지 피복 중분류의 논 항목을 세분류 갱신하기 위하여 경지 정리 논을 자동으로 추출하는 기법을 제안하였다. 농업 분야에 효과적인 활용이 가능한 RapidEye 위성영상을 이용하였으며 영상에 고주파 필터링을 적용하여 논의 경계 정보를 강조하고 Otsu 임계화를 통해 논 경계에 대한 이진 영상을 취득하였다. 토지 피복 지도와 영상 등록을 수행하여 논 토지 피복에 대한 마스킹을 수행하였으며 이를 통해 논 지역의 경계 정보를 선별하였다. 최종적으로 지역적인 허프 라인 추출을 통하여 끊어진 에지를 이어 논의 경계 정보를 선형으로 추출하고 시작점과 끝점이 유사한 선형을 연결하여 경지 정리 논의 경계 정보를 완성하였다. 연구 결과, 효과적으로 경지 정리 논의 경계를 추출할 수 있었으며 벡터 추출 시 논 토지 피복 세분류 갱신의 상당 부분을 자동화할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.171-174
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• 2010

본 논문에서는 렌즈의 흠집을 추출할 수 있는 퍼지 기법을 이용한 렌즈 흠집 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 렌즈 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 마스크를 이용하여 렌즈의 경계선을 추출한다. 추출된 렌즈의 경계선에 대해 평균 이진화와 모폴로지를 이용하여 렌즈 경계선을 보정한다. 렌즈 경계선이 보정된 영상에서 Seed Fill 알고리즘을 적용하여 렌즈의 내부 영역만을 추출한다. 추출된 렌즈의 내부 영역에 해당하는 원 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 렌즈 내부 영역의 에지를 추출한다. 렌즈 내부 영역에서 추출된 에지 객체들의 정보를 이용하여 흠집과 비흠집을 분류하는 퍼지 기법을 적용하여 흠집 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안된 렌즈의 흠집 검출 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM 시력 보정용 렌즈를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 흠집을 효과적으로 검출하는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.111-117
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• 1998

MPEG-2 표준 방식과 같이 DCT 변환을 사용하는 블록부호화 방법에서는 각 블록을 독립적으로 처리하기 때문에, 블록의 경계선에 따라 불연속성을 갖는 블록경계 현상이 나타난다. 본 논문에서는 이러한 블록경계 현상을 줄이기 위해 가변 양자화기를 이용한 이 단계 변환부호화 방법과 전체 영상을 고려한 최적 필터를 이용하는 방법을 제시한다. 기존의 방법들은 변환부호화의 구조를 바꾸는 방법과 복원된 영상을 후처리하는 방법 등으로 분류할 수 있지만, 이들의 성능을 비교하기는 쉽지 않다. 본 논문에서 제안한 새로운 알고리즘을 기존의 알고리즘들과 객관적으로 비교하기 위해 최적 비트할당 알고리즘을 적용하였다.