• 제목/요약/키워드: 분류 시스템 개발

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20대 여성의 사상체질 분류를 위한 정면부 얼굴 요소 분석 (Front Face Analysis for Sasang Constitution Classification of Twenties Women)

  • 이세환;김봉현;가민경;박선애;조동욱;김승연
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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    • pp.131-134
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    • 2008
  • 한의학의 대중화와 세계화를 위해서는 타 의학과의 차별화와 진단의 객관성 확보가 매우 중요하며 이를 위해서는 한의학의 독창적인 의료체계인 사상의학을 통해 차별화를 이루고 또한 객관성 확보를 위해 IT 공학기술과 연계하여 진단기술을 개발한다면 효율적일 것으로 예상한다. 본 논문에서는 사상의학의 체질 분류를 목적으로 하여 체질 분류법 중 용모사기론을 기반으로 한 안면 영상을 통한 사상체질 분류시스템을 개발하기위해 20대 여성을 대상으로 안면 영상을 수집하고 피실험자에 대한 체질분류 작업을 진행하여 안면 요소와 체질 간의 상관관계를 분석하여 체질별 차이를 나타내는 항목을 설정하고 이에 대한 분석을 실험을 통해 수행하고자 한다.

기계 학습 방법을 이용한 활동 프로파일 기반의 스마트 시니어 분류 모델 개발 (Development of Smart Senior Classification Model based on Activity Profile Using Machine Learning Method)

  • 윤유동;양영욱;지혜성;임희석
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.25-34
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    • 2017
  • 최근 스마트폰의 보급 및 웹 서비스의 도입으로 온라인 사용자들은 대규모의 콘텐츠를 시간과 장소에 관계없이 접할 수 있게 되었다. 그러나 사용자들은 대규모의 콘텐츠 사이에서 원하는 콘텐츠를 찾는 데 어려움을 겪게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 분야에서 사용자 모델링 및 추천 시스템에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 그러나 정보 환경의 변화에 따른 시니어 계층의 적극적인 변화에도 불구하고 시니어 계층에 초점을 맞춘 사용자 모델링 및 추천 시스템에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 기계 학습 방법을 기반으로 스마트 시니어 계층의 선호도를 파악할 수 있는 모델링 방법을 제안하고, 스마트 시니어 분류 모델을 개발한다. 이 결과, 스마트 시니어 계층의 선호도를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 스마트 시니어 분류 모델 개발을 통해 시니어 사용자에게 가장 적합한 활동 및 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 추천 연구에 대한 발판을 마련하였다.

자연친화적 하천사업 및 통합적 유역 관리를 위한 새로운 수환경 분류법 및 자료관리 프로그램의 개발 (New Classification Criteria and Database Code of Water Environment for Nature-Friendly River Work and Integrated Management of Watershed)

  • Noguchi, Masato;Kang, Sang Hyeok;Kim, Joon Hyun;Nishida, Wataru;Fujisaki, Nobuhito
    • 환경영향평가
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    • 제7권2호
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    • pp.103-112
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    • 1998
  • 일본에서는 자연친화형 하천사업을 많이 시행하고 있다. 바람직한 수환경을 보전하고 복원하기 위해서는 하천내외의 생태계에 대한 수질기준을 정립하여야 한다. 본 논문에서는 생물학적 지표를 사용한 수질 분류 방법을 개발하여 나가사키현의 혼묘하천에 대하여 적용하였다. 이러한 수질 분류를 위하여, 수정된 오염물 지표 분류법을 제안하였다. 비교적 단순한 방법이지만, 가장 많은 종에 대한 3가지 지표만으로 수질을 효과적으로 평가할 수 있었다. 또한, 하천유역의 통합관리를 위하여 다양한 생태계 자료를 포함하는 종합적인 자료관리시스템을 개발하였다. 본 시스템을 사용하여 건전한 수환경을 보전하기 위한 각종 생태계 자료를 쉽게 취득할 수 있다. 본 연구의 결과를 사용하여 수질자료를 개선하고, 시민들의 의식을 고양하며, 하천관리계획을 세울 수 있을 것이다. 일본에서는, 자연친화적 하천복원사업에 있어서 시민들의 의식 및 행동이 가장 중요한 요소이다.

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WordNet과 HTML 태그를 활용한 특정영역 정보의 웹 문서 분류 (Web Document Clustering for Specific Subject Information Using WordNet and HTML Tags)

  • 조은휘;변영태
    • 한국인지과학회:학술대회논문집
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    • 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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    • pp.28-32
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    • 2002
  • 웹 상의 많은 정보들 속에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내는 일은 쉽지 않다. 사용자가 의도하는 양질의 정보 제공을 위해 특정 영역과 관련한 정보 제공 시스템이 .개발되고 있다. 이전 시스템은 특정 영역 관련 지식베이스를 토대로 하여 웹 문서를 수집해 놓고, 사용자에게 정보를 제공한다. 본 논문에서는 전문 사이트 내에 문서간의 유사성을 토대로 하여 동물 영역에 대한 효과적인 문서 클러스타링(clustering)에 관해 실험하였다. 기존의 방법에서는 문서의 분류나 질의어와 관련한 문서 선택이나 순위 결정이 주로 텀(term)을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 각 문서 내의 텀 뿐만 아니라 HTML 태그(tag), 지식베이스에 WordNet의 계층구조를 적용한 data를 활용하고, SVD(Singular Value Decomposition)를 사용하여 문서간의 관계를 밝혀내어 문서 분류 및 수집에 이용하였다. 특정 영역의 전문 문서를 많이 제공하는 사이트에 적용하여 좋은 결과를 볼 수 있었다.

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한메일넷 질의 자동응답을 위한 이단계 자기구성 지도 (A Two-level Self-Organizing Map for Automatic Response of Hanmail Net Questions)

  • 김현도;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.481-483
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    • 2000
  • 컴퓨터가 널리 보급되고 인터넷이 발전함에 따라 많은 정보가 생산되고, 이러한 정보를 가공하여 사용자에게 효율적으로 제공하는 서비스들도 많아지게 되었다. 그러나, 컴퓨터에 익숙하지 않은 사용자들은 쉽게 이러한 서비스를 이용하지 못하기 때문에 사용자들을 돕는 시스템들이 필요하게 되었다. 한메일넷의 경우 전자 우편을 통한 사용자들의 질문에 대해 관리자가 직접 답을 해주는데, 사용자의 증가로 질의응답 업무의 양이 커지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 질의에 자동으로 응답하는 시스템을 개발하기 위하여 효율적인 이단계 자기구성 지도(SOM)를 제안한다. 이 방법은 다양한 크기의 질의메일을 정형화된 크기로 만들기 위한 데이터 축약 SOM과 이를 실제 해당 답변 클래스로 분류하는 문서 분류 SOM으로 구성된다. 실제 사용되고 있는 2206개의 데이터에 대한 실험 결과, 95%의 분류 성공률을 보여 그 가능성을 볼 수 있었다.

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얼굴 형태학적 분석을 통한 사상체질 분류 시스템 설계 (Design on Sasang Constitution Classification System Using Face Morphologic Analysis)

  • 김봉현;조동욱;이세환;가민경;박선애
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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    • pp.97-100
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    • 2006
  • 사상의학은 한의학의 독특하고 뛰어난 의료 체계이나 체질 감별에 객관성이 확보되지 않아 원래의 가치를 인정 받지 못하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 용모사기론을 기반으로 안면 형태학적 특징 분석을 통한 진단시스템을 만드는 것을 목표로 하고 있다. 이를 통해 정확하고 편리하게 체질을 분류 할수 있는 방법을 제시하고 정확한 사상체질 분류 진단기기의 개발을 위한 정면 얼굴과 측면 얼굴에서의 주요 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다.

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연구데이터 국가 리포지터리 관리에 관한 연구 - 국내외 대표 연구데이터 리포지터리 홈페이지 메타데이터를 중심으로 - (A Study on National Research Data Repository Management)

  • 안병군;박규리;심지우;조형민
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 2018년도 제25회 학술대회 논문집
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    • pp.117-126
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    • 2018
  • 본 연구는 국내외 대표 국가 리포지터리들을 대상으로 학문지원시스템으로서의 역할 수행을 위해 각 리포지터리들의 연구데이터 관리 체계를 살펴보았다. 이를 위하여 한국, 미국, 영국, 호주, 네덜란드의 대표 연구기관 홈페이지에서 제공되는 연구데이터의 메타데이터 현황을 내용분석의 방법을 통해 조사 분석하였다. 즉 연구데이터를 KRM의 표현체 분류 기준에 따라 '단행본군', '보고서군' 등 10종으로 분류하고, 연구데이터 분류별 메타데이터의 적용 현황을 분석하였다. 분석 결과에 따라 학문지원시스템으로서 연구데이터 관리의 문제점과 표준 개발의 개선점을 제시하였다.

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감성 어휘 기반 인재검색을 위한 이미지 스케일과 감성 어휘 분류 체계 (Image Scaling and Emotional Vocabulary Classification System for Talent Retrieval Based on Emotional Vocabulary)

  • 김용우;박석천;홍석우;김태엽
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.1030-1033
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    • 2013
  • 면접자나 면접관이나 인재들이 해당 조직에서 일을 해보지 않고서는 조직문화와 직무에 적합한지에 대해 확신 할 수 없고 만약 적합하지 않다면 면접자나 조직이나 서로 피해를 입는 상황이 발생한다. 이러한 상황들을 개선하기 위해 감성 어휘를 기반으로 한 이미지 스케일과 감성어휘 분류 시스템을 분석한다. 또한 면접자들의 이력서와 자기소개서에 있는 단어들을 분석하여 조직문화와 해당 직무에 적합한 인재 선발에 참고 자료를 제공할 수 있는 감성 어휘를 기반으로 한 인재 검색 시스템에 기초가 되는 이미지 스케일과 감성 어휘 분류체계에 대해 연구한다.

사전학습 모델을 이용한 음식업종 고객 발화 의도 분류 분석 (Analysis of utterance intent classification of cutomer in the food industry using Pretrained Model)

  • 김준회;임희석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.43-44
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    • 2022
  • 기존 자연어 처리 모델은 문맥 단위 단어 임베딩을 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있는 한편 최근 BERT 기반 사전학습 모델들은 문장 단위 임베딩이 가능하고 사전학습을 통해 학습 효율이 비약적으로 개선되었다는 특징이 있다. 본 논문에서는 사전학습 언어 모델들을 이용하여 음식점, 배달전문점 등 음식 업종에서 발생한 고객 발화 의도를 분류하고 모델별 성능을 비교하여 최적의 모델을 제안하고자 한다. 연구결과, 사전학습 모델의 한국어 코퍼스와 Vocab 사이즈가 클수록 고객의 발화 의도를 잘 예측하였다. 한편, 본 연구에서 발화자의 의도를 크게 문의와 요청으로 구분하여 진행하였는데, 문의와 요청의 큰 차이점인 '물음표'를 제거한 후 성능을 비교해본 결과, 물음표가 존재할 때 발화자 의도 예측에 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 음식 업종에서 발화자의 의도를 예측하는 시스템을 개발하고 챗봇 시스템 등에 활용한다면, 발화자의 의도에 적합한 서비스를 정확하게 적시에 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

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베이지안 분류를 이용한 립 리딩 시스템 (Lip-reading System based on Bayesian Classifier)

  • 김성우;차경애;박세현
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.9-16
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    • 2020
  • 음성 정보를 배제하고 영상 정보만을 이용한 발음 인식 시스템은 다양한 맞춤형 서비스에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 분류기를 기반으로 입술 모양을 인식하여 한글 모음을 구분하는 시스템을 개발한다. 얼굴 이미지의 입술 모양에서 특징 벡터를 추출하고 설계된 기계 학습모델을 적용하여 실험한 결과 'ㅏ' 발음의 경우 94%의 인식률을 보였으며, 평균 인식률은 약 84%를 나타내었다. 또한 비교군으로 실험한 CNN 환경에서의 인식률보다 높은 결과를 보였다. 이를 통해서 입술 영역의 랜드 마크로 설계된 특징 값을 사용하는 베이지안 분류 기법이 적은 수의 훈련 데이터에서 보다 효율적일 수 있음을 알 수 있다. 따라서 모바일 디바이스와 같은 제한적 하드웨어에서 응용 가능한 어플리케이션 개발에 활용할 수 있다.