• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.153-155
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• 1998

본 논문에서는 개념을 기반으로 문서의 분류를 하는 확률벡터 모델의 분류기TAXON(Concept-based Text Categorization System)의 개선을 도모한다. TAXON은 한국어 문장을 분석하여 명사를 추출하고 명사의 개념을 시소러스 도구를 통해 획득한 후 이를 벡터화하여 주제와 입력 문서와의 관계성을 검사하는 문서 분류기이다. 본 논문은 문서 분류기 TAXON의 성능을 향상시키기 위하여 확률벡터 계산에 가중치 부여 휴리스틱을 도입한다. 그리고 시소러스 도구를 확장하여 문서 분류의 질을 높인다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.31-40
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• 1998

본 연구의 목적은 기존의 Cell Transmission(1994, Daganzo) 교통류 이론을 기반으로 동적통행배정 모형을 개발하는 것이다. 이 모형은 동적 O-D 발생모듈, HOV 차선모듈, 분류부 분할모델, 링크비용함수 모듈, 최단경로 탐색 모듈등으로 구성된다. 이 모델에서 적용하는 교통류 모델은 각 링크를 동일한 특성을 가지는 셀로 구분하여 셀내의 진입시간과 진출시간을 계산하여 링크비용을 계산하는데 이것은 비용의 과대·과소 추정을 피할 수 있으며 교통지체 현상을 현실적으로 표현해 줄 수 있는 장점이 있다. 또한 HOV 차선 모듈에 의해 수단별 교통류 진행 및 비용고려가 가능하며 HOV 차선의 평가 및 분석이 가능하다. 기존의 동적통행배정모형은 매 시간대별 출발지에서 균형상태를 추구하는 통행배정기법을 사용하고 있지만 이 모델은 분류되는 노드를 가상의 출발점이라고 가정하여 각 시간대별로 최단경로를 탐색하여 균형상태를 추구해나가는 기법을 적용하고 있다. 각 셀별 차량을 목적지별, 차종별, 대기시간별로 추적하여 진행시키며 분류부에서는 최단경로를 탐색하여 배분된다. 또한 진행하고자 하는 셀의 용량과 현재 셀의 밀도를 고려함으로서 용량제약 하에서의 동적통행배정모형을 적용하고 있다. 이 모형은 고속로의 합류부 및 분류부의 교통특성을 세밀히 분석할 수 있으며, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으며, 고속도로 중·장기적인 계획에 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.766-768
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• 2003

인간 및 다른 생물들의 DNA 서열이 밝혀짐에 따라 DNA 서열 정보를 이용할 수 있는 계산적 처리방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 DNA의 패턴을 분류할 수 있는 면역계 부정 선택에 기반한 알고리즘을 제안한다. 부정 선택은 면역세포 생성시 자신을 인식하지 않는 항원 인식부를 생성하기 위한 과정이다. 이 항원 인식부를 통해 자기와 비자기를 구별한다. 이것을 n개의 자기 또는 비자기 집단으로 확장하고 n개의 항원 집단을 구성하면 n개의 패턴 분류가 가능하다. 본 논문에서는 부정 선택에 기반한 DNA 염기 레벨에서의 패턴 분류방법과 아미노산 레벨에서의 패턴분류 방법을 제안한다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.13 no.4
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• pp.351-361
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• 2001

The connections are classified as rigid, semi+rigid, or pinned. There are two classification systems, EC3 adn Bjorhovede et al., representatively. The EC3 boundary between rigid and semi-rigid connections is in on the whole restrictive in term of the stiffness as well as the moment capacity of connections. The boundary specified by Bjorhovede et al. may not be sufficient to assure the behavior of rigid frames in some cases. In this study, it is proposed the new classification system for steel connection that depends on the reduction factor(R) of critical buckling load for unbraced semi-rigid frame expressed by the stiffness ratio($\rho$) of beam to column and the stiffness ratio(k) of connection to beam. Finally, it is examined by experimental data that new classification criteria provides a practical boundary compared wit hteh existing classifications.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1375-1376
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• 2015

본 논문은 퍼지 클러스터링을 이용한 규칙 성장 기반 퍼지 분류기의 설계에 대해서 소개한다. 본 논문의 목적은 퍼지 클러스터링을 통해 형성된 증가된 퍼지 규칙을 이용한 새로운 설계 방법론을 개발하는 것이다. 제안된 분류기는 네개의 기능적인 부분으로 구성된다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용해 구성된 멤버쉽 함수를 나타낸다. 후반부는 지역 모델을 구성한다. 지역 모델의 파라미터는 가중 최소 자승법에 의해 추정된다. 추론부에서는, 각 퍼지 규칙의 에러 측정후, 가장 높은 에러를 갖는 하나의 퍼지 규칙이 선택된다. 규칙성장 부분에서는, 네트워크의 강화를 위해 규칙의 성장 과정이 이루어지며, 선택된 규칙은 제안된 분류기에서 더 나은 성능을 위해 두 개 또는 세 개의 세분화된 퍼지 규칙으로 나누어진다. 이러한 새로운 규칙은 context 기반 Fuzzy C-Means 클러스터링에 의해서 형성된다. 제안된 규칙 기반 분류기의 효용성을 토론하며, 머신 러닝 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.93-94
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• 2018

Software Defined Networking(SDN)은 데이터 부와 컨트롤 부를 나눠 관리하는 혁신적인 방식이다. SDN 환경에서가 아닌 기존의 IP 네트워크에서의 트래픽 분류는 많은 연구가 진행되어 왔다. 트래픽 분류 방법에는 Port 번호를 이용한 트래픽 분류 방법, Payload를 이용한 트래픽 분류 방법, Machine Learning을 이용한 트래픽 분류 방법 등이 있다. 본 논문에서는 Port 번호, Payload, Machine Learning을 이용한 트래픽 분류 방법들을 소개 및 장단점을 설명하고 SDN 환경에서 Machine Learning을 이용한 좀 더 정확한 트래픽 분류 방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.2
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• pp.130-135
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• 2004

This paper presents a new design methods of the short-term load forecasting system (STLFS) using the data mining. The structure of the proposed STLFS is divided into two parts: the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model-based classifier and predictor The proposed classifier is composed of the Gaussian fuzzy sets in the premise part and the linearized Bayesian classifier in the consequent part. The related parameters of the classifier are easily obtained from the statistic information of the training set. The proposed predictor takes form of the convex combination of the linear time series predictors for each inputs. The problem of estimating the consequent parameters is formulated by the convex optimization problem, which is to minimize the norm distance between the real load and the output of the linear time series estimator. The problem of estimating the premise parameters is to find the parameter value minimizing the error between the real load and the overall output. Finally, to show the feasibility of the proposed method, this paper provides the short-term load forecasting example.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.26 no.4
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• pp.545-553
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• 2014

This study suggested an integrated classification method for generalized characteristics of PC beam-column connection according to connection details. Quantifying the failure mode of PC-beam column connection and characteristics of corresponding details, this study suggested to use deformation contribution of each element of beam-column assemblage. According to the expected failure mode of beam-column connection assemblage, PC beam-column connection can be classified into 'equivalent monolithic system' and 'jointed system'. In this study, four test specimens were tested for verification of detailed classification method of PC beam-column connections. Test was carried out with typical beam-column connection test method. Load was applied at the top of test specimen and end of beams were restrained by hinge. In order to verify the deformation contribution of each test specimen, 34-LVDTs were mounted on test specimen. According to test results, deformation contribution of each test specimen have different characteristics. Deformation characteristics of joint and other components which are quantified by test results, equivalent monolithic system can be classified into two categories. Strong connection have extremely small deformation contribution of joint and much larger deformation contribution was shown in flexural behavior of beam. The other type of beam-column connection is ductile connection which allows the larger deformation in joint area compared with strong connection.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.6
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• pp.654-662
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• 2010

In this paper, we suggest an advanced algorithm, to recognize pedestrian/non-pedestrian using second-stage cascade method, which applies Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classifications. First, we extract two feature vectors: (i) Histogram of Oriented Gradient (HOG) which includes gradient information and differential magnitude; (ii) Curvature-HOG which is based on four different curvature features per pixel. And then, a strong classification needs to be obtained from weak classifications for composite recognition method using both HOG and curvature-HOG. In the proposed method, we use one feature vector and one strong classification for the first stage of recognition. For the recognition-failed image, the other feature and strong classification will be used for the second stage of recognition. Based on our experiment, the proposed algorithm shows higher recognition rate compared to the traditional method.

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2022.10a
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• pp.263-263
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• 2022

물봉선속(Impatiens L.)은 일년생 또는 다년생 초본으로 우리나라에 5-7종이 분포한다. 물봉선의 화장품용 항산화제 및 천연 방부제로서의 유용성이 밝혀졌으며, 최근 항염, 항산화 등 생리활성에 대한 연구가 국내 자생하는 물봉선 및 노랑물봉선을 대상으로 수행된 바 있으나 이하 분류군에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 국내 자생하는 물봉선속 분류군들의 항산화활성과 생리 활성물질의 함량을 분석하고 지역 간 분류군별 차이를 확인하고자 하였다. 따라서 국내 자생하는 물봉선속 분류군들의 항산화활성을 검정하기 위하여 DPPH, ABTS, TPC, TFC 4가지 방법을 이용하여 분석하였다. 국내 자생하는 물봉선속 5분류군 가야물봉선(Impatiens atrosanguinea (Nakai) B.U.Oh & Y.P.Hong), 노랑물봉선(Impatiens noli-tangere L), 물봉선(Impatiens textorii Miq), 미색물봉선(Impatiens noli-tangere var. pallescens Nakai), 처진물봉선(Impatiens furcillata Hemsl)이 12개 지역에서 수집되었으며, 잎 추출물(70% 에탄올)에 대해 분석되었다. 물봉선속 분류군들의 잎 추출물의 DPPH 라디칼 소거 활성 검정 결과 가야물봉선(4.91 ± 3.00 mgAAE/g)이 가장 높았고 처진물봉선(1.77 ± 0.55 mgAAE/g)이 가장 낮았으며, ABTS의 경우 가야물봉선(3.14 ± 1.35 mgAAE/g)로 가장 높았고 미색물봉선(1.87 ± 0.16 mgAAE/g)이 가장 낮았다. TPC의 경우 미색물봉선(5.48 ± 1.05 ugGAE)이 가장 높았고 노랑물봉선(2.78 ± 1.98 ugGAE)이 가장 낮았으며, TFC의 경우 물봉선(0.70 ± 0.20 ugGAE/g)이 가장 높았고 노랑물봉선(0.45 ± 0.08 ugGAE/g)이 가장 낮게 나타났다. 수집지역별로는 각각 DPPH와 ABTS의 경우 노랑물봉선, TPC의 경우 가야물봉선, 노랑물봉선, 물봉선, TFC의 경우 처진물봉선이 지역별 차이를 보였다. 이번 연구 결과를 토대로 국내 자생하는 물봉선속 분류군 별 항산화활성과 생리활성물질 차이를 확인할 수 있었고 추후 유용 소재로써의 이용과 우수 개체선발에 도움이 될 것으로 사료 된다.