• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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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.

• 정보보호학회지
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• 제21권7호
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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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• 한국신재생에너지학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 디자인학연구
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• 제13권1호
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• pp.67-74
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• 2000

오늘날 컴퓨터의 사용이 일반화되어 인터넷을 이용한 정보의 교환 시스템이 보편화되면서 필요한 정보를 신속하게 이용하고 공유할 수 있는 데이터 베이스 환경을 구축하는 일은 디자인 분야에서도 신속히 추진해야 할 과제 중의 하나로 떠오르게 되었다. 이러한 디자인 데이터 베이스(DB)의 체계적 구축은 디자인 정보화 산업의 추진과 더 나아가 지식기반 산업으로서의 디자인 분야 발전의 토대가 된다. 이러한 체계적 구축은 디자인 분야 발전의 토대가 된다. 이러한 체계적이고 표준화된 디자인 DB의 구축을 위하여 선행되어 져야 할 것이 사용자들이 쉽게 접근하고 이용할 수 있는, 사용자 중심의 보편화된 분류체계를 수립하는 것이다. 본 연구에서는 분류체계에 대한 연구를 통하여 사용자 중심의 표준화된 분류체계의 구축과 이러한 분류체계가 오늘날의 기술환경에 적용되어 실행될 수 잇는 가능성을 제시하는데 목적이 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.41-54
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• 2007

주문 검토 및 투입(ORR; Order Review/Release) 모형의 활발한 활용을 위해서는 ORR모형의 분석과, 사용 환경에 맞는 분류가 이뤄져야 한다. 본 논문은 ORR의 역할과 관련 패러독스를 소개하고, ORR의 DSS화를 위한 분류체계를 제시한다. "COMPACT(COMplexity-imPACT) 매트릭스"라 명명된 ORR모형 분류체계는 복잡성에 따라 모형을 분류하고 각 복잡성 단계에서 모형의 유효성을 평가한 결과물이다. 이 분류체계는 사용자가 설정한 복잡성 정도에 맞춰 효과적인 모형을 제시한다는 사상을 통해 ORR모형의 DSS화와 활용에 기여할 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.77-84
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• 2012

얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴 영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.132-144
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• 2017

대용량 지문 데이터베이스를 사용하는 지문인식 시스템에서 처리 속도와 정확성을 높이기 위해서는 지문을 클래스별로 카테고리화하는 지문분류 기술을 사용해야 한다. 지문분류 방법은 지문 융선으로부터 특징을 추출하고 지문 융선의 흐름과 형상에 따라 정의되어 있는 클래스를 기준으로 학습 및 추론 기법을 이용하여 분류한다. 기존에는 종이에 회전 날인하여 습득된 NIST 데이터베이스를 이용한 연구가 많이 수행되었지만, 지문인식 입력 센서를 이용한 자동화된 시스템이 보편화됨에 따라 FVC에서 공개한 지문 데이터와 같이 센서로부터 입력된 지문 이미지를 이용한 연구가 증가하고 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 지문분류 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 지문분류를 위한 특징 추출 및 분류 기술의 동향을 살펴보고 분류성능을 비교한다. 또한 센서 기반 지문 이미지의 다양한 품질을 고려한 지문분류 기술 연구의 필요성에 대하여 정리하고, 딥러닝 기술을 적용한 지문분류 방법을 분석해 봄으로써 지속적으로 사용이 증가되고 있는 대용량 지문 데이터베이스의 분류 기술 연구에 대한 성능향상에 보탬이 되고자 한다.

• 식물분류학회지
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• 제34권3호
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• pp.189-203
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• 2004

한국산 개나리족 식물의 분류학적 한계를 규명하고 계통학적 유연관계를 논의하고자 2속 8분류군 25집단으로부터 33개의 형태형질을 측정하여 수리분류학적 분석을 실시하였다. 본 연구에는 개나리족 8분류군 외에 향선나무를 비교군으로 설정하여 미선나무속의 분류학적 한계에 대한 검토를 실시하였고 근연분류군인 개나리족과 향선나무족간의 유연관계를 밝히고자 하였다. 주성분 분석결과 주성분 1, 2, 3이 전체분산의 79.6%를 설명할 수 있는 결과를 나타내었다. 주성분적재값을 기초로 공간배열을 실시한 결과, 각 속별로 크게 3개의 유집군이 형성되었고, 개나리속은 개나리-산개나리-의성개나리 유집군과 만리화-장수만리화 유집군으로 구분되었다. 미선나무속집단은 분류군의 구분 없이 무작위적인 배열을 나타냄으로써 종하분류군들은 기본종의 개체변이로 생각된다. 향선나무는 개나리족의 개나리속집단과 미선나무집단과는 명확하게 독립적인 군집을 형성하여 족 간의 뚜렷한 한계를 나타내었다.