• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.287-290
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• 2007

본 논문에서는 신호의 상호정보 추출에 의한 효율적인 군집화 방법을 제안하였다. 여기서 상호정보는 신호상호간의 상관관계를 나타내는 정보로 군집화를 위한 유사성을 나타내는 척도이다. 특히 적응적 분할을 이용하여 신호의 확률밀도를 계산함으로써 신호 상호간의 종속성을 좀 더 정확하고 빠르게 측정하였다. 제안된 방법을 500개 샘플을 가진 6개의 인위적인 신호군집화에 적용한 결과 정확한 분류성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.85-86
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• 2015

문화콘텐츠 시장에서 주요 화두로서 등장하는 인터랙션이라는 용어는 단어자체 의미의 포괄성으로 인해 미디어 세부 분야마다 각기 다른 해석을 가진다. 이러한 양상은 산업 간 융합 및 다학문적 연구에 어려움을 야기한다. 보다 나은 인터랙티브 관련 기술 및 학문 발전의 토대를 위해, 본 연구에서는 콘텐츠 미디어를 중심으로 인터랙션의 개념에 대한 범주화를 시도하였다. 본 연구에서는 인터랙티브 미디어에서 해석하는 인터랙션 의미에 대한 다양한 관점을 바탕으로 일차적으로 총체적인 분류체계를 만들고, 인터랙션 관련 산학 전문가들과의 FGI를 실시하여 수정 및 보완의 과정을 거치며 분류체계에 따른 의미의 범주화를 완성하였다.

• Review of KIISC
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• v.21 no.7
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• pp.53-61
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• 2011

최근 들어 초고속 인터넷서비스의 보편화, 무선통신망의 고속화 및 스마트폰 등 새로운 정보통신매체 등이 보급 활성화됨에 따라 인터넷 뱅킹, 사이버 트레이딩 등 전자금융서비스가 보편화되고 이용률이 해마다 급증하고 있다. 이처럼 전자금융의 대중화 및 활성화로 인해 전자금융사고에 의한 이용자의 금전적인 손실은 해당 금융기관의 신뢰도 하락과 경영상 피해 등 과거보다 더 심각한 영향을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다변화하는 전자금융 환경에 대해 살펴보고 인터넷, 모바일 및 자동화기기 등 전자금융에서 발생한 또는 발생 기능한 보안위협을 분류함으로써 향후 이를 기반으로 전자금융 서비스 안전성 강화를 위한 대응 방안 연구에 기반이 되고자 한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.453-456
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• 2007

감압 증류 후 생성되는 중질유의 고도화를 위하여 코킹 공정을 거친 후 정유 부산물로 생성되는 열적으로 매우 안정하고, 높은 발열량을 갖는 반면 황, 바나듐 함량이 높은 석유코크스의 효과적인 이용을 위하여 본 연구에서는 가스화 공정을 적용하였다. 1T/D 용량의 분류층 가스화기를 이용하여 유연탄(drayton coal), 석유코크스, 또는 혼합한 경우의 가스화 성능을 알아보았으며, 각각의 경우에 대하여 비교하여 보았다. 높은 열 안정성을 갖는 석유코크스의 효과적인 가스화를 위하여 반응기 내 체류시간 및 버너 노즐 변경에 따른 가스화 성능 개선을 시도하였으며, 이때의 온도, 산소/원료 공급량 조건에 따른 생성가스 성분 및 탄소전환율, 냉가스효율 변화 특성을 알아보았다. 버너 노즐 구경 변경으로 인한 슬러리의 미립화를 통하여 향상된 탄소전환율 및 냉가스효율을 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.7-13
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• 2003

인터넷을 통해 생성, 전달되는 문서 량이 급격히 많아짐에 따라, 정보의 접근을 용이하게 하기 위한 문서의 자동 분류 기능이 절실히 요구되고 있다. SVM(Support Vector Machine)은 최근에 문서 분류에 널리 쓰이고 있는 기법으로 다른 분류기에 비하여 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 SVM은 현재까지 주로 비 계층 평탄화(flat)된 분류 응용에 효과적으로 적용되어 왔다. 이와 달리 본 논문은 문서 분류에 있어서 최종 분류 class를 한번에 출력하는 비 계층 분류보다는, 비슷한 성질을 갖는 class의 집합을 계층적 구조로 묶어 분류하는 계층적 분류 기법이 보다 사람이 이해하기 쉽고 사용하기 편리하며 더 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 계층적 분류를 위한 효과적인 SVM분류기를 개발하여 비 계층 분류보다 좋은 분류 성능을 보여 줄 수 있음을 확인한다.

• Archives of design research
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• v.13 no.1
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• pp.67-74
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• 2000

According to computer-based life style and computer networking system is generalized, the construction of information system based on the construction of database is one of the major jobs in the design field. The construction of standard database system is one of the major factors to build the information infra and develop design field as knowledge-base industry. However, the construction of user-based dassification of database is prior to that of standard design database system. This study presents the possibility of the construction of user-friendly and standard database system by studying the dassification system of database.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.12 no.4
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• pp.41-54
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• 2007

To make most out of Order Review/Release(ORR) models, they are to be analyzed and classified according to their prospective users' requirements. To this end, we discuss ORR functions and so-called "ORR paradox", and propose an ORR model classification scheme named "COMPACT(COMplexity-imPACT) Matrix". Under the scheme, the complexity and impact levels of each ORR model are rated one after another in order to position it across the matrix. We explore the process and present the results, insisting that a DSS should suggest ORR models to its users on the complexity-impact basis.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.4
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• pp.77-84
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• 2012

Face classification has wide applications in intelligent video surveillance, content retrieval, robot vision, and human-machine interface. Pose and expression changes, and arbitrary illumination are typical problems for face recognition. When the face is captured at a distance, the image quality is often degraded by blurring and noise corruption. This paper investigates the efficacy of multi-classifier decision level fusion for face classification based on the photon-counting linear discriminant analysis with two different cost functions: Euclidean distance and negative normalized correlation. Decision level fusion comprises three stages: cost normalization, cost validation, and fusion rules. First, the costs are normalized into the uniform range and then, candidate costs are selected during validation. Three fusion rules are employed: minimum, average, and majority-voting rules. In the experiments, unfocusing and motion blurs are rendered to simulate the effects of the long distance environments. It will be shown that the decision-level fusion scheme provides better results than the single classifier.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.9
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• pp.132-144
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• 2017

The fingerprint classification of categorizing fingerprints by classes should be used in order to improve the processing speed and accuracy in a fingerprint recognition system using a large database. The fingerprint classification methods extract features from the fingerprint ridges of a fingerprint and classify the fingerprint using learning and reasoning techniques based on the classes defined according to the flow and shape of the fingerprint ridges. In earlier days, many researches have been conducted using NIST database acquired by pressing or rolling finger against a paper. However, as automated systems using live-scan scanners for fingerprint recognition have become popular, researches using fingerprint images obtained by live-scan scanners, such as fingerprint data provided by FVC, are increasing. And these days the methods of fingerprint classification using Deep Learning have proposed. In this paper, we investigate the trends of fingerprint classification technology and compare the classification performance of the technology. We desire to assist fingerprint classification research with increasing large fingerprint database in improving the performance by mentioning the necessity of fingerprint classification research with consideration for fingerprint images based on live-scan scanners and analyzing fingerprint classification using deep learning.

• Korean Journal of Plant Taxonomy
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• v.34 no.3
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• pp.189-203
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• 2004

Numerical analysis based on 33 morphological characters from 25 populations of 8 species of tribe Forsythieae in Korea was conducted to investigate the taxonomic delimitation and discuss the systematic relationships. In this study, Fontanesia phyllyreoides Labill was adopted as comparing outgroup to discuss the taxonomic status of Abeliophyllum distichum and elucidate the taxonomic relationships between tribe Forsythieae and tribe Fontanesiae. Based on the results of PCA, the sum of contributions for the total variance of three major principal components was 79.6% (PC1 54.2%, PC2 15.4% and PC3 10.0%, repectively). Two dimensional plotting from PCA results recognized three distinct generic clusters. Among the populations of Forsythia, two distinct groups were clustered as I. koreana-saxatilis-viridissima and II. ovata-nakaii. However, 15 populations of Abeliophyllum distichum were arranged randomly without any tendency, and the infraspecies of Abeliophyllum distichum could be recognized as individual variations. Fontanesia phyllyreoides Labill was clustered independently and intertribal limitation was clearly distinguished.