• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.6 no.3
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• pp.107-116
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• 2003

This study investigated how appropriate the classification methods based on conventional spectral characteristics are for high resolution imagery. A supervised classification mixing parametric and non-parametric rules, a method in which fuzzy theory is applied to such classification, and an unsupervised method were performed and compared to each other for accuracy. In addition, comparing the result screen-digitized through interpretation to the classification result using spectral characteristics, this study analyzed the conformity of both methods. Although the supervised classification to which fuzzy theory was applied showed the best performance, the application of conventional classification techniques to high resolution imagery had some limitations due to there being too much information unnecessary to classification, shadows, and a lack of spectral information. Consequently, more advanced techniques including integration with other advanced remote sensing technologies, such as lidar, and application of filtering or template techniques, are required to classify land cover/use or to extract useful information from high resolution imagery.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.2
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• pp.171-181
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• 2001

The previous Bayesian document categorization method has problems that it requires a lot of time and effort in word clustering and it hardly reflects the semantic information between words. In this paper, we propose a weighted Bayesian document categorizing method based on association word knowledge base acquired by mining technique. The proposed method constructs weighted association word knowledge base using documents in training set. Then, classifier using Bayesian probability categorizes documents based on the constructed association word knowledge base. In order to evaluate performance of the proposed method, we compare our experimental results with those of weighted Bayesian document categorizing method using vocabulary dictionary by mutual information, weighted Bayesian document categorizing method, and simple Bayesian document categorizing method. The experimental result shows that weighted Bayesian categorizing method using association word knowledge base has improved performance 0.87% and 2.77% and 5.09% over weighted Bayesian categorizing method using vocabulary dictionary by mutual information and weighted Bayesian method and simple Bayesian method, respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.757-759
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• 2005

Henry의 지문분류법이 창안된 후, 지문분류에 대한 여러 가지 접근 방법이 연구되고 있다. 특이점에 의한 분류는 가장 많이 연구되고 있는 방법이지만, 지문영상의 품질에 민감하기 때문에 정확한 분류가 쉽지 않다. 의사 융선은 특이점과 더불어 지문을 분류하기 위한 특징으로, 특이점의 불완전함을 보완하는데 이용한다. 본 논문에서는 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 특이점과 의사 융선 정보의 확률적인 분류 방법을 제안한다. NIST DB 4에 대해 제안하는 방법을 실험한 결과 5클래스 분류에 대해 $85.4\%$의 분류율을 획득하였으며, 제안하는 방법이 신경망, 최근접 이웃에 의한 분류에 비해 더 빠르다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.133-135
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• 2001

본 논문에서는 일반적으로 Word Based Matching 방법에서 많이 쓰이는 TFIDF 방법대신에 TTF(Total Term Frequency)와 ITTF(Inverse Total Term Frequecy) 에 가중치를 주어 문서분류의 정확도를 높이는 방법을 제안하고자 한다. TFIDF방법에서 IDF는 역문헌빈도를 나타내는데 Term에 대한 빈도비율의 공정성이 떨어져 문서 분류의 정확도에 한계가 있다. 본 논문에서 제시하는 문서 분류방법은 TTF와 ITTF에 각각의 가중치를 준 후에 차연산 이용하여 문서를 분류하는 것이다. 이러한 방법의 특징은 IDF를 사용할 때 보다 각 카테고리에 있는 term, 즉 단어의 중요도에 대한 가중치를 좀 더 공평하게 줌으로써 문서의 분류를 높일 수 있다. 본 논문에서는 조선일보의 카테고리를 사용하였으며 조선일보의 기사를 대상으로 문서 자동 분류 실험을 수행하였다. 실험 결과 TFIDF보다 본 논문에서 제안한 방법이 문서 분류에 높은 정확도를 나타냄을 보였다.

• Journal of the Speleological Society of Korea
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• v.44 no.45
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• pp.49-63
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• 1996

암석에는 그 분류기준에 따라 여러 가지 분류방법이 있으나 일반적으로 그 성인에 의한 분류방법이 통용되고 있다. 이 분류방법은 화성암, 퇴적암, 변성암의 세분류로 되고 있다. 이는 1862년에 독일의 콜타(B. von Cotta)가 분류 제창한 것으로 현재까지 전세계에서 널리 사용되고 있는 분류기준이다.(중략)

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.4B
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• pp.505-513
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• 2001

지문영상의 분류는 데이터베이스의 용량이 클 경우 검색시간을 효율적으로 단축시킬 수 있는 핵심적인 기술이다. 따라서 본 논문에서 core point 와 flow-line 추적을 이용한 효율적인 지문 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 방법은 특히 압착 날인된 지문 영상의 분류에 적합한 방법으로 크게 2단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 먼저 Poincare index를 이용하여 core point를 찾아내고 이를 바탕으로 개략적인 분류를 수행한다. 그 다음 두 번째 단계에서는 core point를 중심으로 flow-line을 추적하여 그 결과를 가지고 세부적인 분류를 수행한다. 세부분류 단계에서는 평활화된 블록의 방향정보를 이용한 효과적인 flow-line 추적 알고리즘과 이를 이용한 새로운 분류 방법이 제안된다. 제안한 방법은 회전이나 이동 그리고 약간의 잡음에 강인한 지문 분류 방법으로 지문입력기를 통하여 획득된 700장의 지문 영상에 적용해 본 결과 93.6%의 분류율을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2005.11a
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• pp.33-38
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• 2005

지문분류는 대규모 인증시스템에 사용되는 지문 데이터 베이스를 종류별로 인덱싱 하거나 인식 시스템에 다양하게 쓰이는 매우 중요한 방법이다. 지문은 일반적으로 융선의 전체모양 등 전역적인 특징을 기반으로 분류하며, 분류방법에는 규칙기반 접근, 구문론적 접근, 구조적 접근, 통계적 접근, 신경망 기반 접근 등이 있다. 본 논문에서는 지문의 구조적인 특징을 바탕으로 관찰되는 특징의 상태가 매순간 변화하는 확률론적 정보추출 방식인 마코프 모델을 적용한 지문분류 방법을 제안한다. 지문 이미지의 전처리 과정을 거친 후 각 클래스 분류를 위해 대표 융선을 찾아 방향정보를 추출하고 이를 이용하여 5가지 클래스로 분류될 수 있도록 설계하였다. 좋은품질(Good)과 나쁜품질(Poor)의 데이터를 포함한 훈련집합을 사용하여 각 클래스별로 학습된 마코프 모델은 임의의 지문이미지 분류시 높은 분류율을 보였다. 또한 기존의 구조적 접근방법에 비하여 다양한 품질의 지문이미지의 방향성 정보를 이용한 확률론적 방법이기 때문에 예외적인 지문이미지 분류시 잘 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.796-798
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• 2004

본 논문에서는 웹 문서의 분류 성능을 향상시키기 위해 웹 페이지에서의 자질선택과 그에 따른 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 문서 분류에는 문서에 포함된 단어를 분류 자질로 사용하게 되며 이때 한 문서의 모든 단어를 분류 자질로 이용한다고 좋은 성능을 보인다고 보장할 수는 없다. 그러므로 문서에 필요한 단어만을 자동으로 추출하여 문서데이터의 자질을 축소하는 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 모집군 내의 자질벡터의 범위가 큰 것을 적은 수의 주요성분으로 감소시키기 위해 통계적 분석 기법중의 하나인 주성분분석 방법을 이용하여 자질감소와 그에 따른 문서분류의 성능 향상을 실험을 통하여 보인다. 야후 스포츠 뉴스 웹 페이지가 분류를 위해 사용되었으며, 분류기로는 Naive Bayesian 분류 방법을 사용하였다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 뉴스 웹페이지 분류 방법이 스포츠 뉴스 데이터 군에서 만족할 만한 분류 정확도를 제공한다는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.291-298
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• 2005

지속성 외래 복막투석은 말기 신부전 환자들에게 널리 시행하는 신 대체 요법으로, 복막투석 환자에게서 주된 합병증으로 일어나는 단백질-열량 영양실조를 치료하기 위하여 아미노산을 복강 내로 주입하는 치료방법이다. 이현석 등(2004)의 연구에서는 아미노산 복막 투석액(IPAA)이 영양실조 환자들에게 실제로 영양상태에 미치는 영향을 평가하기 위하여 지속성 외래 복막투석 환자 43명을 12개월 동안 3개월 주기로 관측하여 얻어낸 반복측정자료를 바탕으로 IPAA의 효과 여부에 따라 반응군과 비반응군을 분류하였다. 본 논문에서는 이러한 두 그룹을 효과적으로 분류할 수 있는 분류기준변수들을 찾아내고 이 분류기준변수의 값을 바탕으로 새로운 환자에게 IPAA의 투여 여부를 진단할 수 있는 여러 분류방법들을 고찰하여 비교 연구하였다. 모수적인 방법으로 선형판별분석, 이차판별분석 및 로지스틱 판별분석을 소개하고 비모수적인 방법으로 support vector machine(SVM)을 소개하여 분류분석의 결과를 비교하여 두 그룹을 최소한의 오류로 분류하는 방법을 제안하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.14D no.1 s.111
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• pp.89-96
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• 2007

Various classification methods have been developed to reuse components. These classification methods enable the user to access the needed components quickly and easily. Conventional classification approaches include the following problems: a labor-intensive domain analysis effort to build a classification structure, the representation of the inter-component relationships, difficult to maintain as the domain evolves, and applied to a limited domain. In order to solve these problems, this paper describes a composite cluster analysis approach for component classification. The cluster analysis approach is a combination of a hierarchical cluster analysis method, which generates a stable clustering structure automatically, and a non-hierarchical cluster analysis concept, which classifies new components automatically. The clustering information generated from the proposed approach can support the domain analysis process.