• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1358-1360
• /
• 2015

본 논문에서는 MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns)와 공간피라미드를 이용하여 생성된 특징을 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 영상내의 표지판 속도를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 입력 영상에서 표지판 영역은 다양한 위치와 크기를 가지며 주위 배경이 후보 영역에 포함되므로 먼저 입력 영상에 원형 Hough Transform을 적용하여 원형의 표지판 후보 영역만을 검출한다. 그 후 영상의 화질을 향상시키기 위해 히스토그램 평활화와 모폴로지 연산을 적용하여 표지판의 숫자 영역과 배경 영역의 대비를 높이도록 한다. 표지판의 크기 변화에 강건한 시스템의 구현을 위해 후보 영역에서 LBP(Local Binary Patterns)보다 우수한 성능을 보이는 MB-LBP를 적용하고, 다양한 크기의 속도 표지판을 인식하기 위해 공간 피라미드를 사용하여 지역적 특징과 전역적 특징 모두를 추출하였다. 추출된 특징은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 각 9개의 속도 표지판으로 분류, 각 속도별 클래스에 대한 인식 성능을 측정하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권12호
• /
• pp.483-490
• /
• 2019

네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)에서 분류의 기능은 상당히 중요하며 탐지 성능은 다양한 특징에 따라 달라진다. 최근 딥러닝에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으나 네트워크 침입탐지 시스템에서는 많은 수의 트래픽과 고차원의 특징으로 인하여 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 딥러닝을 분류에 사용하는 것이 아니라 특징 추출을 위한 전처리 과정으로 사용하며 추출한 특징을 기반으로 분류하는 연구 방법을 제안한다. 딥러닝의 대표적인 비지도 학습인 Stacked AutoEncoder를 사용하여 특징을 추출하고 Random Forest 분류 알고리즘을 사용하여 분류한 결과 분류 성능과 탐지 속도의 향상을 확인하였다. IOT 환경에서 수집한 데이터를 이용하여 정상 및 공격트래픽을 멀티클래스로 분류하였을 때 99% 이상의 성능을 보였으며, AE-RF, Single-RF와 같은 다른 모델과 비교하였을 때도 성능 및 탐지속도가 우수한 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.509-514
• /
• 2015

본 논문에서는 인공 신경망의 일종인 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 기반으로 하여 노이즈에 강한 특성을 보이는 퍼지 집합 이론을 이용한 새로운 패턴 분류기를 제안 한다. 기존 인공 신경망에 비해 학습속도가 매우 빠르며, 모델의 일반화 성능이 우수하다고 알려진 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 퍼지 패턴 분류기에 적용하여 퍼지 패턴 분류기의 학습 속도와 패턴 분류 일반화 성능을 개선 한다. 제안된 퍼지패턴 분류기의 학습 속도와 일반화 성능을 평가하기 위하여, 다양한 머신 러닝 데이터 집합을 사용한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권3B호
• /
• pp.143-152
• /
• 2007

네트워크 상에서 정책 기반의 라우팅이나 품질보장(Quality of Service)과 같은 새로운 서비스들을 제공하기 위해서 인터넷 라우터는 패킷을 여러 개의 플로우로 분류하고 각 플로우에 대하여 서로 다른 처리를 해주어야 하는데, 이를 패킷 분류라 한다. 패킷 분류 기능은 초당 수백 기가 비트의 속도로 입력되는 모든 패킷에 대하여 선속도(wire-speed)로 처리되어야 하므로 인터넷 라우터 내에서 새로운 병목점으로 작용하고 있다. 따라서 빠른 속도의 패킷 분류 구조의 필요성이 대두되고 있는데 본 논문에서는 계층 트리를 이용한 패킷 분류 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 빈 노드를 갖지 않는 이진 검색 트리를 계층적으로 연결하여 패킷 분류를 수행하는 구조로서, 메모리 효율성을 높이고 메모리 접근 횟수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨 구조이다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38B권7호
• /
• pp.519-525
• /
• 2013

응용 레벨 트래픽 분류는 안정적인 네트워크 운영과 자원 관리를 위해서 필수적으로 요구된다. 트래픽분류에 있어서 페이로드 시그니쳐 기반 응용 레벨 트래픽 분류 방법은 고속 링크의 트래픽을 실시간으로 처리하는 과정에서 헤더 정보 및 통계 정보 이용 방법론에 비해 상대적으로 높은 부하를 발생시키며 처리 속도가 느린 단점을 갖는다. 본 논문에서는 페이로드 시그니쳐 기반 트래픽 분류 시스템의 처리 속도를 향상 위하여 응용 트래픽의 지역성을 이용한 서버 IP, Port캐쉬 기반 트래픽 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망의 실제 트래픽에 적용하여 최대 10배 이상의 처리 속도 향상과 10% 이상의 플로우 분석률을 향상 시킬 수 있었다.

• 화약ㆍ발파
• /
• 제20권2호
• /
• pp.33-41
• /
• 2002

화약류를 사용하여 암반을 절취하는 작업현장에서의 발파공해는 항상 발생하고 있다. 특히 폭약의 폭발로 인해 발생하는 지반진동은 크고 작은 문제를 야기하고 있다. 일반적으로 발파현장에서 사용하고 있는 일반발파와 진동제어(미진동)발파에 대한 의미와 구분 및 시공에 대해 인식시키고자 그동안의 경험과 이론을 토대로 하여 연구하게 되었다. 본 연구에서는 일반발파와 진동제어발파를 구분하는 요소로 암분류 및 진동속도를 지발당장약량과 관계, 암분류에 따른 비장약량 및 발파공당 암절취량 그리고 천공경을 선정하여 고찰하였다. 이들 요소를 기준으로 일반발파와 진동제어발파의 경계가 되는 보안물건으로부터 거리 산출방법에 대해서 연구하였다. 일반발파나 진동제어발파 모두 보안물건에는 한계 진동속도 이내의 진동이 전달되어야 하며, 그 경계가 되는 발파공당 절취암량은 연암의 경우 약$16.67m^3$, 보통암의 경우 약$12.5m^3$, 경암의 경우 약 $10m^3$을 기준으로 하는 것이 바람직하고, 그 경계가 되는 보안물건으로부터 거리는 일정하게 정해진 것이 아니므로 현장에서 대상암반에 대해 시험발파를 실시하여 암분류, 비장약량, 지발당장약량, 한계 진동속도를 기준으로 결정하는 것이 바람직하다. 진동제어(미진동)발파구간내에서 발파설계단가는 일률적이 아닌 약2~3구간으로 분할하여 산출해야한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.108-111
• /
• 2007

속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2002년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.109-111
• /
• 2002

모든 문화는 그 나름대로의 규칙과 분류와 표준이 존재한다. 게임문화에도 역시 그 발전속도와 규모에 부합되는, 정확한 분류와 표준안이 필요하다. 현재 여러 기관에서 게임 관련자들이 수긍할 수 있는 분류 안을 제시하고 있다. 그러나 기관별, 업체별, 그리고 게임 매체별로 게임 장르 분류에 대한 견해가 조금씩 차이를 보인다. 이에 본 논문에서는 대표적인 게임 장르를 살펴보고, 게임 장르 분류 방안을 제시하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.545-551
• /
• 2003

본 논문은 전통적인 지문분류 모델인 헨리식 분류방법으로는 적용이 어려운 현대의 자동화된 지문인식 시스템에서 대용량 데이터베이스 운용시 정합속도를 향상시키기 위한 융선 기울기의 변화량을 이용한 앙상블 지문분류 알고리즘을 적용한다. 기존의 분류체계인 헨리분류체계는 중심점과 삼각점을 모두 획득하는 회전낙인의 경우에 사용 가능한 분류방법이나 현대의 자동화된 지문인식 시스템에서는 입력센서의 크기 및 입력방법의 문제로 인하여, 헨리식 분류방법을 적용할 수 없다. 본 논문에서 제안하는 앙상블 지문분류 시스템 알고리즘은 융선 기울기의 변화량을 이용하여 삼각점을 획득하지 못한 영상에서도 기존의 헨리식 분류체계에 의해 분류된 5개의 문양을 분류할 수 있다. 이와 같은 방법으로 지문분류론 수행한 후 정합을 실행하면 정합 대상이 되는 데이터의 양이 줄어들게 되어 인식 시스템의 정합속도를 향상시킬 수 있다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
• /
• 대한인간공학회 1996년도 춘계학술대회논문집
• /
• pp.25-34
• /
• 1996

제품과 사용자의 관계를 생각해 볼 때, 비록 하나의 제품을 두고 보더라도 매우 다양한 특성의 사용자집단이 존재 함을 알 수 있다. 이러한 사용자집단들은 각기 서로 다른 사용상의 특성과 니드(needs)를 가지고 있다. 이러한 제품 사용환경에서 디자이너들에게는 제품의 사용자들은 어떠한 분류가 있으며, 그들 각각은 어떠한 사용상의 특성을 가지고 있는지를 알아내 디자인에 반영하는 것이 중요환 디자인 활동이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 사용자 를 사용의 관점에서 관찰하여 사용자행위의 근간을 이루는 규칙의 정확도, 행위의 속도, 문제해결의 속도를 기준 으로 사용자를 분류하고 이를 토대로 사용자의 사용상의 특징을 밝혀내었다. 그리고 각 사용자집단별로 디자인 가 이드라인을 추출해내므로서 사용자분류를 통한 사용자 인터페이스 디자인의 가능성을 제시하였다. 본 연구에서 제 시된 사용상황에 존재하는 다양한 사용자들을 고려할 수 있는 방법은 좀 더 체계적이고 효과적인 사용자 인터페이스 디자인을 수행하는데 도움이 될 것으로 예상된다.