• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.253-255
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• 2016

본 논문에서는 다중 지역 이진 패턴(Multi-scale Bock LBP, MB-LBP) 특징과 랜덤 포레스트에 기반한 새로운 기법의 머리 방향 분류 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 occlusion 과 조명의 변화에 강인한 분류 정확도를 얻기 위해서 랜덤화된 트리를 학습하는 것을 목표로 한다. 우선, 얼굴 이미지로부터 많은 MB-LBP 특징을 추출하고, 얼굴 영상들을 랜덤하게 입력하고 MB-LBP 크기 파라미터와 같은 랜덤 특징과 블록 좌표들을 사용하여 트리를 생성한다. 게다가 각 노드에서 정보 이득을 최대화 하는 트리의 내부 노드를 생성하기 위해서 uniform LBP 의 특성을 고려한 분할 함수를 개발한다. 랜덤화된 트리는 랜덤 포레스트에 포함되어 있으며 마지막 결정단계에서 Maximum-A-Posteriori criterion 으로 최종 결정을 한다. 실험 결과는 제안 기법이 다양한 조명, 자세, 표현, occlusion 상황에서 기존의 방법보다 개선된 성능으로 머리 방향을 분류 할 수 있음을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.204-209
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• 2018

긴장이라는 측면은 의사소통을 하거나 글을 읽을 때 사람에게 항상 영향을 주고 있다. 긴장의 개념은 자연언어처리 분야에서 광범위한 의미로 사용되어 왔는데, 본 논문은 이런 개념 중 강연과 같은 한 방향 대화에서 화자의 말에 대하여 청중이 가지는 긴장도에 집중하여 이를 정량화하는 방법을 제안한다. 한 명의 저자에 의해 서술된 문서에 긴장도 개념을 적용함에 있어, 한 방향 대화에서의 긴장도를 정량화하는 본 연구는 긴장도 개념을 일반 문서에 적용할 때에 보다 용이하게 활용될 것으로 예상한다. 본 연구에서는 먼저 화자의 말에 대한 청중의 긴장도가 주석되어 있는 새로운 말뭉치를 구축하였다. 또한 문맥을 고려하여 긴장도를 예측할 수 있는 모델과 이에 따른 긴장도 분류 성능에 대한 실험 결과를 통하여 자동 긴장도 분류가 계산적으로 가능하다는 것을 보인다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.35 no.2
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• pp.47.2-47.2
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• 2010

태양플레어는 태양 대기에서 발생하는 격렬한 폭발현상으로 이를 예측하고 대비하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 플레어의 발생 확률이 태양 흑점 분류와 흑점 면적 변화량에 어떻게 의존하는 가를 조사하였다. 이를 위하여 약 9년 기간(2001년 7월 ~ 2010년 6월) NOAA에서 제공하는 AR(Active Region) 정보에 근거한 McIntosh 흑점 분류법을 사용하였다. 플레어는 C 등급 이상(C,M,X)인 것만을 고려하였다. 본 연구에서는 60개의 McIntosh 흑점군 그룹 중 가장 플레어를 많이 발생시키는 6개의 흑점군 그룹에 대해 태양 흑점 면적의 변화량을 각각 3그룹으로 나누어(감소, 무변화, 증가) 비교해보았다. 그 결과 거의 모든 그룹에서 태양 흑점의 넓이가 증가, 감소, 무변화 순으로 플레어의 발생 확률이 높다는 것을 확인하였다. 예로, 흑점군 그룹 중 Fkc그룹의 경우 위의 순서대로 65%, 50%, 44%로 M등급의 플레어가 발생했다. 흑점의 면적 변화가 자기플럭스의 변화를 나타내는 좋은 인자임을 고려할 때, 본 결과는 새로운 자기플럭스가 광구로 상승하는 경우에 플레어의 발생 확률이 더 높음을 보여준다. 본 연구 결과를 토대로 태양 흑점 분류와 면적의 변화량에 따른 플레어 발생 확률 연구의 발전방향과 활용 방안에 대해 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.61-63
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• 2006

본 논문은 온톨로지를 이용하여 단백질 상호작용 네트워크를 개념적으로 분류하여 레이아웃하는 방법을 제안한다. 상호작용 네트워크를 이루는 단백질은 온톨로지의 표준 통제 용어에 대한 주석 정보를 가지고 있으므로 동일 분류에 해당하는 통제 용어를 가지고 있는 단백질들은 근접한 곳에 위치하도록 레이아웃한다. 이는 기존 물리적 레이아웃에 기능별 그룹화를 해줌으로써 복잡한 네트워크를 개념적으로 분석할 수 있도록 한다. 또한, 동일 분류에 속하는 단백질들을 한 노드로 대응하여 레이아웃 알고리즘을 수행함으로써 기존의 그래프표현 알고리즘 보다 빠르게 시각화할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.294-297
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• 2009

다방면적인 과학기술의 발달은 우리에게 대량의 데이터와 또한 새로운 영역으로의 접근 가능성을 열어주었다. 유전자 정보와 같은 대량의 정보를 다루는 시대가 열리면서 바이오 데이터를 분석하여 새로운 연관성과 정보를 찾아내는 바이오인포매틱스가 고부가가치 창출을 위한 학문으로 특히 부각되고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 보다 효율적인 바이오 데이터 분석을 위해 BNP에 내장된 생태계 모방 알고리즘의 특성을 연구하고, 이를 분류화에 접목시킨 방법에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1025-1027
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• 2020

태권도 경기와 같이 동작의 정확한 기술을 판별하여 유효득점화하는 시스템에서는 점수 체계의 정확성과 전문성이 필요하다. 기존에 시행되었던 심판 판정은 객관성과 신뢰성의 결여 문제가 존재하여 이를 대체하기 위한 방법으로 전자호구가 도입되었다. 하지만 전자호구는 타격 강도에 따라 분류되는 문제로 인해 태권도 기술이 아닌 변칙 발차기 기술에서도 유효득점이 처리되는 문제가 발생하였다. 본 논문에서는 변칙 발차기와 일반 발차기를 분류하여 변칙 발차기에서의 유효득점을 무효 득점화 시키기 위한 분류 모델을 제안하였다. 순환 신경망 모델인 LSTM을 이용하여 변칙 발차기와 일반 발차기를 분류하였으며 94.90%의 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.643-645
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• 2022

많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.18 no.12
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• pp.1345-1351
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• 2007

This paper proposes a polarimetric SAR image classification technique based on the degree of poarization(DoP) and copolarized phase-difference(CPD) statistics. At first, the formulation for the DoP and CPD is derived. Then, the classification technique is verified with the SAR full polarimetric L-band data with consideration of exceptional cases. The technique has capability of classifying SAR data into four major classes, such as bare surface, short-vegetation canopy, tall-vegetation canopy, and village.

• Childhood Kidney Diseases
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• v.16 no.1
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• pp.21-31
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• 2012

Focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) is the name of the primary glomerular disease as well as the terminology to describe the secondary phenomena of any other glomerular diseases. It is characterized by sclerosis, hyalinosis, foam cell infiltration, vacuolar change of podocytes, and halo formation in the glomerulus. Throughout the interstitium, lymphocytes infiltration, tubular atrophy and vascular changes are accompanied. Occasionally, IgM and/or C3 depositions are noted in the sclerotic areas. Electron microscopically, diffuse effacement of foot processes are seen in non-sclerotic area like minimal change disease. Podocyte injury patterns including vacuolar changes are frequently examined. Recently, Columbia group has suggested morphologic classification of FSGS and they demonstrated very good prognosis of tip lesion and poor prognosis of both collapsing and cellular types. However, the pathogenetic classification has been suggested by others; hyperfilteration, podocyte injury, genetic lesions etc. Further studies are necessary to understand and treat this disease.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.7
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• pp.858-865
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• 2011

In order to allow the user to efficiently browse, select, and retrieve a desired video part without having to deal directly with GBytes of compressed data, classification of shot motion characteristic has to be carried out as a preparation for such user interaction. The organization of video information for video database requires segmentation of a video into its constituent shots and their subsequent characterization in terms of content and camera movement in shot. In order to classify shot motion, it is a conventional way to use element of motion vector. However, there is a limit to estimate global camera motion because the way that uses motion vectors only represents local movement. For shot classification in terms of motion information, we propose a new scheme consisting of partial decoding of INTRA pictures and comparing the x, y displacement vector curve between the decoded I-frame and next P-frame in compressed video data.