• 센서학회지
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• 제8권2호
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• pp.124-132
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• 1999

본 논문에서는 에지 영역 보상을 이용한 원격 센싱된 인공위성 화상의 대역간 벡터양자화 기법을 제안하였다. 이 기법에서는 인공위성 화상데이타의 분광적 반사 특성에 따라 각 화소벡터를 분류한 후, 각 분류영역에 대하여 대역내 및 대역간 중복성을 각각 제거하기 위하여 분류영역별 대역내 벡터양자화 및 분류영역별 대역간 벡터양자화를 행한다. 에지영역의 경우에 주변블럭의 영역정보 및 양자화 된 기준대역의 화소값을 이용하여 에지영역을 보상한다. 그후, 대역간 중복성을 효과적으로 제거하기 위하여 보상된 영역정보를 이용하여 분류영역별 대역간 벡터양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.817-824
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• 2009

최근 들어 블로그나 인터넷 게시판 등은 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있으며, 많은 수의 블로그들이 사회적 문제들을 반영하고 있다. 온라인 커뮤니티에서 많은 사용자들은 댓글을 통해 인터넷 뉴스나 블로그 게시물에 대한 자신의 의견을 적극적으로 표현하고 있다. 블로그 사용이 활발해짐에 따라 수만개 이상의 댓글들이 등록되는 블로그들도 쉽게 찾을 수 있다. 대부분의 블로그나 인터넷 포털사이트의 경우 게시물이나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악이 힘들다. 본 논문에서는 게시물에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB (Telescope for Responding comments for Internet Blog)를 제안한다. TRIB는 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화한다. 또한, 사용자들의 관심과 흥미를 고려한 개인화 된 뷰를 제공한다. TRIB의 유용성을 보이기 위해서 1,000개 이상의 댓글을 가진 인터넷 게시물들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제48권2호
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• pp.129-139
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• 2010

석탄으로부터 수소, 일산화탄소 등의 가스 연료를 생산하기 위하여 개발된 석탄 가스화 공정은 이산화탄소 저장, 환경 유해 물질 저감 등의 우수성으로 인하여 최근 세계 각국에서 앞다투어 개발에 나서고 있다. $75{\mu}m$ 이하의 미분탄을 이용하는 분류층 가스화 공정은 용량의 대형화가 쉽고, 에너지 전환 효율이 우수하여 석탄가스화복합발전(IGCC) 등에 널리 이용되고 있다. 특히 석탄슬러리를 원료로 사용하는 습식 분류층 가스화 공정은 기술적으로 성숙되어 가장 많이 보급되고 있다. 본 논문에서는 습식 분류층 가스화 공정을 이루는 석탄전처리, 버너, 가스화기, 슬래그용융, 가스화 운전 특성과 설계 및 해석을 위한 수치모사 등의 요소기술 개발 현황을 고찰하였다. 습식 석탄가스화는 IGCC 플랜트에서 뿐만 아니라 합성석유, SNG, 화학원료 제조용으로 활용될 수 있으며 융합 공정, 연료 다변화 등에 대응하기 위하여 요소기술별 추가적인 기술개발이 이루어져야 할 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.369-372
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• 2018

최근 지식경영에 있어 특허를 통한 지식재산권 확보는 기업 운영에 큰 영향을 주는 요소이다. 성공적인 특허 확보를 위해서, 먼저 변화하는 특허 분류 제계를 이해하고, 방대한 특허 정보 데이터를 빠르고 신속하게 특허 분류 체계에 따라 분류화 시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 머신 러닝 기술 중에서도 계층적 주의 네트워크를 활용하여 특허 자료의 초록을 학습시켜 분류를 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 본 연구에서는 제안된 계층적 주의 네트워크의 성능을 검증하기 위해 수정된 입력데이터와 다른 워드 임베딩을 활용하여 진행하였다. 이를 통하여 특허 문서 분류에 활용하려는 계층적 주의 네트워크의 성능과 특허 문서 분류 활용화 방안을 보여주고자 한다. 본 연구의 결과는 많은 기업 지식경영에서 실용적으로 활용할 수 있도록 지식경영 연구자, 기업의 관리자 및 실무자에게 유용한 특허분류기법에 관한 이론적 실무적 활용 방안을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.343-345
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• 2024

얼굴 연령 분류 기법은 신원 확인 시스템 고도화, 유동 인구 통계 자동화 시스템 구축, 연령 제한 콘텐츠 관리 시스템 고도화 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 확장 가능성을 가진다. 넓은 확장 가능성을 가지는 만큼 적용된 시스템의 안정성을 위해서는 얼굴 연령 분류 기법의 높은 정확도는 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 Vision Transformer(ViT) 기반 분류 알고리즘의 얼굴 연령 분류 성능을 비교 분석한다. ViT 기반분류 알고리즘으로는 최근 널리 사용되고 있는 ViT, Swin Transformer(ST), Neighborhood Attention Transformer(NAT) 세 가지로 선정하였으며, ViT의 얼굴 연령 분류 정확도 65.19%의 성능을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.63-66
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• 2003

본 논문에서는 범주형(categorical) 데이터의 분류를 위한 새로운 기법을 제시한다. 기존의 대표적인 퍼지 군집화 방법인 fuzzy k-modes 알고리즘은 군집 (cluster)의 중심을 단일값으로 표현한 반면, 제안하는 기법에서는 이를 퍼지값으로 정의한다. 이와 같은 퍼지 중심 표현기법을 도입함으로써 범주형 데이터의 분류시에 발생하는 불확실성을 최소화할 수 있다. 기존의 대표적인 방법들과의 비교실험으로 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.58-61
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• 2004

최근 기업들의 고객중심 마케팅 기법중 하나인 고객관계관리(CRM：Customer Relationship Management)가 인터넷의 발전으로 온라인화 되고 있으며 다양하게 발전되어 왔다. 가장 대두되고 있는 문제는 고객 분류를 객관적인 방법으로 어떻게 자동화할 수 있는가 이다. 본 논문은 고객 성향 분석과 개인화에서 얻어진 일련의 정보를 다시 한번 더 가공함으로써 고객 집단 편성을 최적화하고 이를 이용하여 고객을 최적으로 분류할 수 있는 시스템을 설계 및 구축하였다.

• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.477-497
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• 2008

일상생활에서 많이 쓰이는 블로그 문서를 분석하는 것은 다양한 웹 응용서비스를 연결할 수 있는 중요한 단초를 제시하므로, 블로그 문서에 담긴 감정을 파악하는 것을 매우 유용한 일이다. 본 논문에서는 블로그 문서에 존재하는 감정을 보다 정확하게 분류하기 위해 부정어 처리와 새로운 단어 가중치의 적용이 성능에 미치는 영향에 대해 탐구한다. 특히, 감정단서(clue)가 내재된 정규화된 부정어 n-gram을 통해 부정어 처리를 고도화하고 말뭉치기반 단어 가중치 계산법(Corpus-specific Term Weighting, CSTW)을 통해 감정 분류 성능향상을 살펴보기로 한다. 검증을 위해 블로그 문서들로 정답 말뭉치를 구축하고 감정 흐름 분석(Enhanced Mood Flow Analysis, EMFA)과 지지벡터기계기반 감정 분류(Support Vector Machine based Mood Classification, SVMMC)의 두 가지 분류기법에 대해 실험을 하였다. 정규화된 부정어 n-gram의 적용은 EMFA에서 점진적인 감정 분류 성능 향상을 보여주었으며, CSTW의 적용은 TF*IDF나 TF에 비해 보다 높은 감정 분류 성능을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.415-420
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• 2002

본 논문은 정보이익을 사용하여 고품질 바이그램을 생성하는 효율적 문서 범주화 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 유니그램에 적은 수의 바이그램을 추가해서 나이브 베이즈 분류기에 적용했을 때 문서 범주화 성공률은 상당히 향상되었다. 결과 분석은 제안한 알고리즘이 양의 문서를 분류하는데 더 우수하다는 것을 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.389-394
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• 2001

본 논문에서는 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA) 기법과 인근 평균 및 정규화를 이용한 영상 분류 방법을 제안하였다. ICA에 잡음을 주어 영상을 분류하였을 때, 잡음에 대한 강인성을 증가시키기 위하여, 제안된 인근 평균 및 정규화를 전처리로 적용하였다. 제안된 방법은 전처리 없이 ICA에 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 잡음에 대한 강인성을 증가시키는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.