• Journal of Dental Rehabilitation and Applied Science
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• v.29 no.3
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• pp.236-248
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• 2013

In this study, 37 subjects with normal facial shape and normal occlusion are classified and reference value for such classification was investigated. Difference in position of maxillary incisor was studied according to the cl assification. Moreover, by investigating correlation between factors affecting forehead morphology and positio n of maxillary incisor, following results have been obtained. 1. Morphology of forehead can be classified as angular type, round type, straight type, and concave type. 2. There were no specific reference value for evaluation of forehead morphology but possibilities of evaluating forehead morphology using S value and forehead length (Tri-Gla) still remain. 3. There were no correlation between forehead morphology and position of maxillary incisor. 4. Forehead inclination and Andrew analysis show statistically significant negative correlation. That is, as forehead inclination increases, maxillary incisor is positioned posteriorly and this relationship can be shown as following equation, Andrew analysis = -0.39*Forehead inclination.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.6
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• pp.977-985
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• 2013

Many situations are classified into more than two categories in real world. In this work, we consider ROC surface and VUS, which are graphical representation methods for classification models with three categories. The standard criteria of AUC for the probability of default based on Basel II is extended to the VUS for ROC surface; therefore, the standardized criteria of VUS for the classification model is proposed. The ranges of AUC, K-S and mean difference statistics corresponding to VUS values for each class of the standard criteria are obtained. The standard criteria of VUS for ROC surface can be established by exploring the relationships of these statistics.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.6
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• pp.100-105
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• 2017

This work presents an ECG biometric recognition system for the purpose of biometric authentication. ECG biometric approaches are divided into two major categories, fiducial-based and non-fiducial-based methods. This paper proposes a new non-fiducial framework using discrete cosine transform and a Random Forest classifier. When using DCT, most of the signal information tends to be concentrated in a few low-frequency components. In order to apply feature vector of Random Forest, DCT feature vectors of ECG heartbeats are constructed by using the first 40 DCT coefficients. RF is based on the computation of a large number of decision trees. It is relatively fast, robust and inherently suitable for multi-class problems. Furthermore, it trade-off threshold between admission and rejection of ID inside RF classifier. As a result, proposed method offers 99.9% recognition rates when tested on MIT-BIH NSRDB.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.239-239
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• 2023

최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.285-288
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• 2007

A realization for automatic stock cubic measuring and distributing management embedded system with 3 dimensional ultrasonic sensing is presented in this paper. The height and width of cubic are measured by comparing the 3 values from 3 ultrasonic sensors with reference when an object is passing the conveyer and length is calculated by the passing time and velocity, compensate cubic values for error to vary with the environment temperature, and reduce the error by averaging the sensing data not to be right posture of object. The system enables to classify and load a packed stocks at the store and transportation practically based on the rectangular hexahedral objects.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.91-94
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• 2001

유방 질만 분석을 위한 병리진단에서는 암종세포의 세관형성 정도와 핵의 다형성과 유사분말정도를 기준으로 하여 나누는 방법이 용이하고 재현성이 높다. 그 중에서도 세포핵의 크기와 다형성, 핵과 세포질의 비율은 양성종양과 악성종양을 분류하는데 있어서 중요한 요소중의 하나이다. 그러므로 본 논문에서는 유방 질단 영상에서 세포핵을 추출하여, 핵의 형태학적 특징값인 핵의 연적 둘레, 가로·세로(장·단축)의 길이를 구하고 핵과 세포질의 비율을 계산한 후, 추출한 형태학적 특성 칸들이 양성종양과 악성종양으로 분류하는데 있어서 유의한 특성 값인지 비교·분석하였다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.11 no.1 s.53
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• pp.59-65
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• 2007

Site classification of IBC and KBC is based on the ft-kips unit system and is not friendly for the linear interpolation of the site coefficients due to the implicit relationship between a site class and site coefficients, defining a site class by the range of the soil properties, not by a single soil property. Also, the site class definition of KBC has too wide range of soil properties for each soil class. making the structural engineers difficult to estimate the site coefficients for the diverse soil layers. In this study, a new site classification in SI unit system was proposed for the seismic design codes of KBC etc., and the comparison of the site coefficients of $F_{a}\;and\;F_{v}$ was also performed to investigate the possibility of the linear interpolation of the site coefficients with the proposed new site classification. According to the study results, it was more reasonable for the linear interpolation of the site coefficients to utilize the proposed new site classification considered the Sl unit system and the soil characteristics of the 30m soil layer beneath the shallow embedded foundation, and the linear interpolation of the acceleration coefficients for the design spectrum can be performed more reasonably defining the site coefficients for the representative shear wave velocities of each site class. With the study results, a new site classification, and the linear interpolation permitted acceleration coefficients fer the design spectrum were proposed for the modification of the seismic design regulations of KBC.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.209-212
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• 2001

본 논문에서는 text-to-speech 시스템에서 사용할 억양 모델을 위해 벡터 양자화(vector quantization) 방식을 이용한다. 어절 경계강도(break index)는 세단계로 분류하였고, CART(Classification And Regression Tree)를 사용하여 어절 경계강도의 예측 규칙을 생성하였다. 예측된 어절 경계강도를 바탕으로 운율구를 예측하였으며 운율구는 다섯 개의 억양 패턴으로 분류하였다. 하나의 운율구는 정점(peak)의 시간축, 주파수축 값과 이를 기준으로 한 앞, 뒤 기울기를 추출하여 네 개의 파라미터로 단순화하였다. 운율구에 대해서 먼저 운율구가 문장의 끝일 경우와 아닐 경우로 분류하고, 억양 패턴 다섯 개로 분류하여. 모두 10개의 운율구 set으로 나누었다. 그리고 네 개의 파라미터를 가지고 있는 운율구의 억양 패턴을 벡터 양자화 방식을 이용하여 분류(clusteing)하였다 운율의 변화가 두드러지는 조사와 어미는 12 point의 기본주파수 값을 추출하고 벡터 양자화하였다. 운율구와 조사 어미의 codebook index는 문장에 대한 특징 변수 값을 추출하고 CART를 사용하여 예측하였다. 합성할 때에는 입력 tort에 대해서 운율구의 억양 파라미터를 추정한 다음, 조사와 어미의 12 point 기본주파수 값을 추정하여 전체 억양 곡선을 생성하였고 본 연구실에서 제작한 음성합성기를 통해 합성하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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• pp.48-53
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• 2002

본 연구에서는 각각 1998년 8월 12일(홍수 발생시), 8월 19일(홍수 발생 후) 옥천, 보은 지역을 촬영한 RADARSAT SAR 위성영상을 이용하여 수계지역 및 홍수지역 분류를 수행하고자 하였다. 이를 위해, 먼저 두 장의 위성영상에 대해서 각각 스페클 잡영(speckle noise)을 제거하고, ${\sigma}^0$(sigma naught, dB)을 계산한 후 수계지역에 대한 ${\sigma}^0$값을 분석하였다. 이 값을 기준으로 각각 두 장의 위성영상에서 각각 최대우도법을 이용하여 수계지역을 분류하였다. SAR 영상은 영상취득의 원리에 의해 지형의 기복에 따른 음영효과(shadow effect)가 발생하는데, 음영효과가 발생하는 지역의 ${\sigma}^0$값은 수계지역과 비슷한 반사특성(낮은 dB 값)을 보인다. 따라서 지형의 기복이 심한 지역의 수계지역 분류시 음영효과를 제거해야 효과적적인 분류를 할 수 있으며, 이를 위해 위성의 헤더자료로부터 촬영시 각각의 촬영중심을 계산하고, 촬영중심과 지상좌표와의 기하학적 관계를 고려하여 음영효과를 제거하였다. 마지막으로, 수계지역만이 추출된 영상에 대해 영상의 기하보정을 수행하였으며, 기하 보정된 두장의 위성영상에 대해 차분영상를 생성함으로서 홍수지역을 분류하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.193-197
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• 2005

점진적 개념 학습 알고리즘인 COBWEB은 클래스 정보가 주어지지 않은 사례들(instances)을 분류하기 위하여 사례의 속성과 값에 근거하여 학습하며 각 노드가 유사한 사례들의 집합인 클래스에 해당하는 분류 트리를 생성하는 알고리즘이다. 유사한 사례들을 같은 클래스로 분류하기 위한 기준으로 category utility가 사용되며 이는 클래스 내부의 유사도와 클래스간의 차이점을 최대화하는 방향으로 클래스를 분류한다 기존의 COBWEB에 사용되는 category utility는 클래스 사이즈와 예측 정확성 사이의 tradeoff 관계로 볼 수 있으며, 이로 인하여 예측 정확성은 약간 감소하나 클래스 사이즈가 커지는 방향으로 학습이 진행 될 수 있는 편향성(bias)를 가지고 있다. 이는 분류 트리에 불필요한 클래스 노드들(spurious nodes)을 생성하게 하여 학습 결과인 클래스 개념을 이해하는뎨 어렵게 한다. 본 논문에서는 클래스와 그에 속하는 사례들의 속성-값 분포를 고려하여 클래스와 속성의 연관성에 비례한 가충치를 더한 변형된 category utility를 제안하고, dataset에 대한 실험을 통하여 제안된 category utility가 기존의 큰 클래스 사이즈를 선호하는 bias를 완화시킴을 보이고자 한다.