• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.181-193
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• 1996

본 연구는 원격탐사의 수치화상분류에 적용된 바 없는 정준상관분석(Canonical Correlation Analysis)기법을 무감독분류한 위성화상데이터에 적용하여 토지피복분류하는 새로운 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 개발된 분류기법은 기존의 분류기법인 최대우도분류기법에 비해 분류기준용 표본데이터 선정이 용이함을 알 수 있었다. 즉, 정준상관분석에 의한 분류결과는 분류기준용 표본데이터의 선정위치에 거의 영향을 받지 않는다. 또한 무감독분류 후 정준상관분석에 의해 결정된 각 군집의 토지피복은 최대우도분류를 위한 사전정보로 활용정보로 활용가능하다. 동일한 분류기준용 표본데이터 사용시, 무감독분류 후 정준상관분석에 의한 분류가 최대우도분류보다 분류정확도가 우수하였다. 이상과 같은 결과로 판단해 볼 때 연구에서는 시도된 분류기법은 원격탐사의 분류기법 분야에서 실용화 될 수 있으며, 나아가서는 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역학을 할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.538-540
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• 2003

본 논문에서는 얼굴 영상의 변화를 보상할 수 있는 전처리 과정으로서 기하학적 특징에 기반한 순수 얼굴 영역 검출 기법을 도입하고 분류기로서 간단한 정합 기법을 사용한 얼굴 인식 기법을 제안한다. 실험결과를 보면 제안한 기법은 NNC, BPN, SVM 분류 기법에 비해 월등한 성능을 가진다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.319-326
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• 2002

본 논문에서는 위성영상을 처리하기 위한 무감독분류 기법인 군집분류 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 새로운 위성영상 포맷과 군집분류 기법의 지원이 용이하고, 확장성 있는 시스템의 설계를 위하여 팩토리 패턴과 전략적 패턴 등 다양한 디자인 패턴을 적용하였다. 군집분류 시스템은 순차군집분류 기법, K-Means 군집분류 기법, ISODATA 기법, Fuzzy C-Means군집분류 기법을 설계, 구현하였으며 Landsat TM 위성영상을 분류기의 입력영상으로 실험하였다. 그 결과 군집분류 기법은 사전지식이 없는 위성영상의 분류를 위한 표본영역의 추출작업과 위성영상의 실시간 분류에 효과적인 사용이 가능함을 보였으며, 재사용성 및 확장성이 우수한 시스템을 개발하였다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.791-794
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• 2006

컴퓨터의 정상적인 활동을 방해하는 공격행위는 네트워크로 연결된 컴퓨터를 기반으로 하는 사회 활동이 증가함에 따라 심각한 문제를 유발하고 있다. 하지만 기존의 네트워크 및 시스템공격에 대한 분류기법은 주로 공격자 입장에서 연구되어서 피해를 입은 시스템이 사용하기에는 부족하였다. 그래서 피해시스템 입장에서 공격을 정확히 분류하고 탐지할 수 있는 분류기법을 개발하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 기존의 공격 분류방식을 분석하여 문제점을 발견한 후, 공격 분류방식이 가져야할 요구사항을 도출한다. 공격 분류기법의 요구사항을 만족하면서, 피해 시스템의 관리자가 공격에 대한 대책수립에 도움이 되는 공격 분류기법을 제안한다. 제안하는 분류기법은 공격방식에 따라 확장이 가능하므로 복합적 공격을 보다 정확하게 분류할 수 있다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 추계학술대회 발표논문집:21세기를 향한 정보통신 기술의 전망
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• pp.53-62
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• 1997

본 논문에서는 전자문서의 개념적 분류기법을 제안한다. 기존의 문서분류는 대부분 문서에 나타난 용어를 기반으로 분류하므로 개념적인 분류가 불가능하다. 제안된 기법에서는 한국어 시소러스를 사용하여 문서에 나타난 용어 뿐 아니라 용어의 상하위 개념을 기준으로 문서를 분류할 수 있다. 특히, 제안된 방법은 확률 벡터를 사용하는 방식으로써 점진적인 학습이 가능하다는 장점도 가진다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.423-426
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• 2004

인트라넷에서는 증가하는 웹문서의 검색을 목적으로 웹 검색엔진의 도입이 활발히 진행 중이며 대부분 찾아야할 키워드를 알고 접근하는 검색엔진 형태이다. 그러나 사용자가 무엇을 찾아야 하는지 모르는 경우 웹문서 분류체계는 효율적인 방법을 제시할 수 있다. 일부 구축되어 있는 분류체계는 수작업에 의한 분류로 인해 증가하는 웹문서의 양에 효율적으로 대처하기 곤란하므로 자동분류기법을 활용한 분류가 더 효율적일 것이다. 본 논문에서는 국방인트라넷의 수작업으로 구축된 분류체계를 대상으로 용어 가중치를 계산하는 방법을 달리하여 다양한 분류기법을 적용하여 성능을 비교평가하고 웹문서 자동분류시스템에 적용하여 분류성능의 향상을 도모하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.145-147
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• 2001

문서 자동 분류에는 통계적인 기법과 machine learning 기법의 맡은 알고리즘들이 이용되고 있다. 통계적인 기법 알고리즘을 이용한 문서 분류는 높은 성능을 보이지만 분류할 카테고리가 둘 이상인 경우가 빈번할 경우에는 정확률이 급격히 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 K-NN알고리즘을 이용하여 일차적인 문서 분류를 수행한 후 특정 카테고리로 분류하기에 애매모호한 경우가 생길 경우 시소러스의 일반화 관계와 연관화 관계를 이용하여 모호성을 줄임으로써 문서 자동 분류의 성능을 높이기 위한 새 기법을 제안한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2005년도 제12회 학술대회 논문집
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• pp.71-78
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• 2005

빠르면서도 정확한 문서 자동분류를 위해서 자질값투표 기법과 문서측 자질선정 방식의 결합을 제안하였다. 자질값은 미리 학습된 분류자질과 분류범주간의 연관성을 뜻하는 것으로서, 자질값투표 기법은 분류대상 문서에 나타난 자질들의 자질값을 후보범주마다 합산하여 가장 높은 범주로 분류하는 것이다. 문서측 자질선정은 일반적인 분류자질선정과 달리 학습집단이 아닌 분류대상 문서의 자질 중 일부만을 선택하여 분류에 이용하는 방식이다. 이들을 결합하여 사용한 결과 실험환경에서는 나이브베이즈 분류기만큼 간단하고 빠르면서 SVM 분류기보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.744-744
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• 2012

불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로 도시화율 추정 및 유역의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 특히, 수문학적 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 불투수율이 증가할수록 침투량이 감소하여 첨두유출량은 증가하고 도달시간은 짧아진다. 최근에는 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수율의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재까지 위성영상을 이용한 불투수층의 추정은 고해상도 영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 즉, 분류된 토지피복에 근거하여 불투수율을 산술적으로 계산하거나 분광혼합기법 및 회귀 트리기법 등 다양한 방법에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 Sub-pixel 분류기법을 위성영상에 적용하여 섬강유역의 불투수율을 추정하고자 한다. Sub-pixel 분류는 기존 분류기법들이 다양한 토지피복이 혼합된 화소에 대해서도 가장 비중이 높은 토지피복 하나로 분류하던 것을 개선한 방법으로 fuzzy 이론을 적용하여 최소 20% 이상의 비율을 점유하는 항목 모두를 구분하여 분류하는 기법이다. 이를 위해 섬강유역의 Landsat TM 영상을 수집하고 환경부의 토지피복도와 지질도를 참조하여 트레이닝 자료를 수집하였다. 또한 결과에 영향을 미칠 수 있는 구름은 전처리를 통하여 제거하고 수집된 트레이닝 자료에 Sub-pixel 분류기법을 적용하여 섬강유역의 불투수율을 공간분포도로 작성하였다.

• 방송과미디어
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• 제27권2호
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• pp.10-18
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• 2022

본 고에서는 준지도 학습의 개념과 목표 그리고 대표 기법들의 동작 원리에 대해서 알아본다. 구체적으로, 영상 분류를 위한 준지도 학습 기법을 크게 label propagation 기반 기법과 representation learning 기반 기법으로 나누고, 이 두 가지 기법들의 특성을 분석하고, 대표 기법들의 동작 원리에 대해서 설명한다. 또한, 영상 분류 문제에서 위 두 가지 접근법들의 대표 기법들의 성능을 평가한다.