• 한국국방경영분석학회지
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• 제33권1호
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• pp.93-103
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• 2007

현재 적용되고 있는 선박의 식별체계들은 대부분 사용자의 판단을 도울 수 있는 수중 음파의 주파수 분석, 분석 자료의 보관 및 데이터베이스, 그리고 비교기능 등의 사용자 인터페이스를 제공하고 있으나, 선박고유의 특성 추출부터 식별까지 전적으로 사용자의 정보인식능력에 의존하고 있다. 그러므로 이러한 식별방법들의 신뢰성은 사용자의 전문성에 크게 의존하고 있으며, 분석 장비 역시 고가의 장비를 사용하고 있다. 본 논문에서는 선박식별의 자동화로 가기위한 기초 자료를 제공할 목적으로 수중에서 들려오는 소리를 일반 PC에서 획득하여 수중 음파 특성을 도출하고 패턴인식 통하여 선박들을 클래스 별로 분류함으로써 식별 가능성을 보이고자 한다. 이를 위해 Matlab을 이용한 주변소음 제거 및 신호 처리를 통한 음파 특성을 추출하고 패턴인식을 이용하여 추출된 클래스에 대해 분류하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.692-698
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• 2006

점점 더 많은 디지털 카메라와 휴대폰이 고해상도 카메라가 장착되고 대용량의 저장공간이 제공되면서 사용자들의 사진촬영 빈도가 증대하고 있다. 조만간 휴대폰의 저장된 사진을 효과적으로 관리하고 브라우징할 수 있는 기술이 필요한 시기가 올 것이다. 본 논문은 휴대폰이나 디지털 카메라 혹은 카메라가 장착되어 사진을 찍을 수 있는 모든 형태의 휴대단말에서 촬영된 개인사진을 지리적 위치정보를 이용하여 자동으로 분류하는 시스템을 제시한다. 기존의 시간정보를 이용하여 촬영시간의 근접성을 이용해 순차적으로 자동 분류하는 시스템과는 달리 위치정보를 이용하여 촬영위치에 따라 비순차적으로 자동 분류한다. 촬영위치 근접성을 결정하기 위해 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 사용하여 전체 사진을 대분류하고 기존의 자동사진 분류방식에서는 다루지 않았던 일상사진과 비일상사진을 분류하고, 대분류된 사진을 시간정보를 이용하여 소분류 함으로서 자동 사진분류 성능을 높이고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.223-225
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• 2002

인터넷의 급속한 성장과 함께 E-Mail은 대표적인 통신수단의 하나가 되어버렸다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일이 매일같이 쏟아져 오고 , 그 문제점의 심각성에 정보통신부에서 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률이라는 새로운 법률까지 생겨났다. 본 논문에서는 이 법률에서 요구하는 '광고'라는 문구를 걸러내는 등의 메시지 규칙을 갖는 시스템과 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(Naive Baesian Classifier)를 결합한 스팸 메일 필터링 시스템(Spam-mail Fitering System)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 작성할 필요없이 학습한 데이터를 갖고 자동으로 스팸메일을 분류할 수가 있다. 들어온 메일은 메시지 규칙 기반 필터가 먼저 적용되고, 메세지 규칙 기반 필터에서 분류되지 않으면 나이브 베이지안 필터에서 분류된다. 실험에서는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 메시지 규칙을 사용한 시스템 및 나이브 베이지만 분류자 시스템과 비교 평가하였다. 또한 임계치를 변경함으로써 제안된 시스템의 성능을 높일 수있도록 하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.537-543
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• 2003

도시의 물리적 성장을 분석하기Hl 원격탐사 자료는 매우 유용한 도구를 제공한다 할 수 있다. 도시의 물리적 성장은 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며 지속 가능한 도시성장을 위하여서는 토지이용을 중심으로 한 성장관리가 필수적이다. 그러나 위성영상을 이용한 도시 토지이용의 분류는 우선 그 기준이 사용자의 관점에 따라 다르고 영상의 해상도 등에 따라 달리 그 기준이 정해질 수 있다. 도시의 성장 분석을 위해서는 다중시기의 위성영상 및 항공사진을 이용하여 토지이용 분류를 수행하고 시기별 토지이용 변화와 양상을 분석함으로써 성장요인을 추출하고 이를 기반으로 향후의 도시 성장을 예측할 수 있는 성장모델 개발이 가능해 진다. 따라서 본 연구에서는 도시성장 예측모델 개발의 전 단계로써 도시의 성장관리를 위해 사용되는 다양한 공간 해상도를 지닌 원격탐사 자료의 국내외 다양한 분류기준의 검토를 통해 토지이용 분류 기준을 도시 성장관리의 측면에서 설정하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.676-678
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• 2002

질의 응답 시스템(Question Answering: QA)에서 정답 유형 부류(Answer Type Taxonomy: ATT)란 사용자 질문 분석을 위한 미 부류 체계를 의미하는 것으로, ATT의 크기가 클수록 시스템의 성능은 높아진다. ATT를 확장하기 위해서는, 개체(Named Entity)에 의미 범주를 결정하는 개체 분류기(Named Entity Tagger의 분류 체계가 세분되어야 하는데, 기존의 개체 분류기는 한문서 내에서 그 개체의 분류를 시도하기 때문에, 분류를 위한 문맥 정보의 양이 부족하여, 정확하고 상세한 분류를 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 동일 개체에 대한 문맥 정보를 수집하기 위해, 그 개체가 나타나는 다른 문서들을 검색하는 개체 피드백 Named Enti쇼 Feedback)이라는 기법을 사용한다. 개체가 상세히 분류됨에 따라 ATT도 확장될 수 있었으며, 이렇게 확장된 ATT상에서의 정답 추출은 baseline보다 약 7%정도의 성능 향상을 보여, 개체 피드백의 효과를 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1305-1308
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 PCM 형태의 사운드 입력 데이터에 대한 전처리를 통해 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 학습 및 분류 단계 이전에 미리 여과함으로써, 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮아 신호의 패턴을 파악하기 어려운 사운드 데이터는 증폭함으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템에서는 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행하고, 그 결과를 모아 일정한 길이의 시계열 데이터를 구성하였다. 대학 연구동내 다양한 일상생활 상황들에서 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 사운드 분류 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.1763-1772
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• 1996

기존의 위성 영상 분류를 위한 훈련 집합의 선택은 대부분 사용자가 직접 측량하 거나 지도로부터 얻어진 데이터를 이용하여 수작업을 통하여 얻는 것이 보통이다. 그러나 이러한 작업에는 시간과 비용이 많이 소요되며, 같은 지역 내에서도 사용하는 특징값의 변화가 다양하게 나타날 수 있다. 이러한 다양성은 신경망으로 하여금 분류 데이터에 대한 강인성은 줄 수 있으나, 학습 시간이 많이 소요되는 단점을 수반하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 훈련 집합의 선택시 먼저 분류 하고자 하는 지역의 대역별 밝기 분포를 조사하여 일정한 조건을 만족하는 화소들만을 훈련 집합으로 선택하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 사용하여 SPOT의 위성 으로부터 얻은 다중 분광 영상에 대해 훈련 집합을 선택하고 역전과 신경망에 의해 학습한 후 분류한 결과, 기존의 사용자에 의해 선택된 훈련 집합보다 수렴속도가 빠르고, 분류 성능이 놓은 결과를 보였다. 또한 밝기 정보의에 NDVI( NormalizelD Vegetation Index)와 텍스쳐 특징을 이용 함으로써 분류 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-9
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• 2018

오픈소스를 사용하는 사용자 및 기업의 비중이 지속적으로 증가하고 있다. 국외뿐만 아니라 국내에서의 오픈소스 소프트웨어 시장 규모가 급격하게 성장하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어의 지속적인 발전에 비해서, 오픈소스 소프트웨어 주제 분류에 대한 연구 거의 이루어지지 않고 있으며 소프트웨어의 분류 체계 또한 구체화되어 있지 않다. 현재는 사용자가 주제를 직접 입력하거나 태깅하는 방식을 사용하고 있으며 이에 따른 오 분류 및 번거로움이 존재한다. 또한 오픈소스 소프트웨어 분류에 대한 연구는 오픈소스 소프트웨어 평가, 추천, 필터링등의 기반 연구로 이용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝 모델을 사용하여 오픈소스 소프트웨어를 분류하는 기법에 대하여 제안하고, 머신러닝 모델 별 성능 비교를 제안한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.311-314
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• 2006

본 연구에서는 서로 다른 센서간의 영상 자료 융합을 위하여 Dempster-Shafer 기법을 제안하고 있다. 제안 된 Dempster-Shafer 기법은 불확실성의 최소 값을 대표하는 Belief 함수와 불확실성의 최대 값을 나타내는 Plausibility 함수를 사용한다. 이러한 두 함수의 차이는 Belief Interval 로 정의되며 이 값은 분석 대상에 존재하는 불확실 정도의 Measure 로 사용되며 Evidence Combination의 이론에 근거하여 서로 다른 센서간의 자료 융합이 가능하며 분류 결과로 클래스 맵 뿐 만 아니라 분류 결과에 대한 불확실성 정도를 나타내는 Belief 함수 값과 Plausibility 함수 값을 생성하여 분류 결과에 대한 보충적인 분석을 가능하게 하여 사용자의 분석 정확성을 증대 시킬 수 있다.

• 한국자기학회지
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• 제7권6호
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• pp.334-339
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• 1997

센서는 어떤 물리 .center dot. 화학적량을 다른 물리 .center dot. 화학적량으로 변환시키는 기능의 소자를 통칭하는 용어로써 그 범위가 매우 넓으며, 현대 산업사회에서 전기 .center dot. 전자공학의 반전과 더불어 센서가 더욱 중요시되고 있다. 특히 대부분의 센서가 피측정 물리 .center dot. 화학적량을 전기적 신호로 변화 시키는 기능으로 정밀측정, 생산자동화 및 자동제어등에 다양하게 사용되고 있다. 센서는 원리적 측면에서의 분류와 센서의 기능적 측면으로 분류방법이 있다. 센서 관련 학문적 연구면에서 보면 센서의 원리적 측면에서의 접근이 용이하며 센서를 사용하는 산업체나 사용자의 입장에서는 센서의 기능적 측면 즉 피측정 물리 .center dot. 화학적량의 종류에 따른 분류가 편리하다.