• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.5
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• pp.296-302
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• 2021

This paper proposes an approach to the classification of respiratory states of humans based on visual information. An ultra-wide-band radar sensor acquired respiration signals, and the respiratory states were classified based on two-dimensional (2D) images instead of one-dimensional (1D) vectors. The 1D vector-based classification of respiratory states has limitations in cases of various types of normal respiration. The deep neural network model was employed for the classification, and the model learned the 2D images of respiration signals. Conventional classification methods use the value of the quantified respiration values or a variation of them based on regression or deep learning techniques. This paper used 2D images of the respiration signals, and the accuracy of the classification showed a 10% improvement compared to the method based on a 1D vector representation of the respiration signals. In the classification experiment, the respiration states were categorized into three classes, normal-1, normal-2, and abnormal respiration.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.172-175
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• 2016

본 논문은 손목에 부착된 단일 3축 가속도 센서를 이용하여 사용자 움직임 기반의 휴식, 걷기, 달리기(느린속도, 빠른속도)를 분류하는 방법에 관한 연구이다. 초당 32회 표본 값의 가속도 정보에서 특징 신호인 평균, 표준편차를 산출하고 사용자의 행동상태를 4가지 상태로 분류한다. 분류 기준이 모호한 상태전이 신호에 대해 6가지 상태로 분류하여 구해진 총 10개의 행동상태 정보를 2차원 평면에 사영하고 최종적으로 K-means 군집화 기법을 적용하여 사용자의 행동상태를 4가지 상태로 분류한다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.09a
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• pp.79-84
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• 2005

이 논문에서는 구름과 같은 기상 상태의 제약 없이 자료 획득이 가능한 SAR 자료를 이용하여 토지 피복 특성을 구분하고자 하였다. 기존 단일 주파수, 편광 상태의 자료만을 제공하는 SAR 자료를 이용한 분류에서의 낮은 분류 정확도를 향상시키고자 이 논문에서는 다중 시기 C 밴드 자료이면서 서로 다른 편광 상태의 자료를 제공하는 Radarsat-1(HH)와 ENVISAT(VV) 자료를 분류에 이용하였다. 분류 기법으로 Random Forests를 적용한 결과, 단일 편광 상태의 자료만을 이용하였을 때에 비해서 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.497-501
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• 2022

대화 상태 추적(Dialogue State Tracking)은 특정 목적을 달성하기 위한 대화 시스템인 목적 지향 대화 시스템의 핵심 부분으로, 대화에서 표현된 사용자의 목적을 추출한다. 조기 위험 검출 시스템은 연속적으로 들어오는 정보를 바탕으로 분류 대상인지 아닌지를 판별하며, 정확도 저하를 피하면서 최대한 빠르게 분류하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 대화 상태 추적 시스템에서 나온 은닉층을 입력으로 하여 실시간으로 공황 장애 여부를 점진적으로 조기 분류하는 시스템과 조기 분류를 위한 새로운 손실 함수를 제안한다. 조기 위험 검출 시스템에 대화 상태인 belief state의 정보를 함께 사용했을 때, 큰 성능 향상을 보였으며 대화 상태가 조기 위험 검출에 필요한 정보를 담고 있음을 확인할 수 있다.

• River and Culture
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• v.2 no.4
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• pp.113-119
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• 2006

우리나라의 하천의 경우에도 환경생태 평가지수 방법과 같은 하천의 생태를 평가하고 분류할 수 있는 방안을 도입하여 하천의 상태에 따라 하천의 환경 상태를 분류하고 각 상태에 적정한 하천유지유량을 공급할 수 있도록 하는 방법을 모색하는 것도 고려해 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.250-253
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• 2022

본 설계에서는 택배의 현재 상태를 확인 후 택배 상자의 파손 유무를 분류하고 사진으로 제공하는 기술을 제안하였다. 본 설계에서는 딥러닝 네트워크를 통해 훈련된 인공지능을 통해 일반 상자와 파손 상자를 분류하고, 파손 상태일 시 소비자와 택배사에 알람으로 보고하는 것을 주 기능으로 하고 있다. 딥러닝 네트워크 훈련을 위해 약 1,000장의 데이터셋을 직접 구성하고 학습하였다. 본 설계에서 사용된 택배 상자 파손 여부 분류기의 분류 정확도는 93.33%이고, 이 분류 성능은 택배 상자의 상태를 분류하는 데 있고, 정확도의 분류 성능이라고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.493-494
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• 2023

본 논문은 벚꽃나무 영상 데이터를 활용하여 벚꽃의 상태(개화, 만개, 낙화)를 실시간으로 분류하는 연구를 소개한다. 이 연구의 목적은, 실시간으로 취득되는 벚꽃나무의 영상 데이터를 사전에 학습된 CNN 기반 이미지 분류 모델을 통해 벚꽃의 상태에 따라 분류하는 것이다. 약 1,000장의 벚꽃나무 이미지를 활용하여 CNN 모델을 학습시키고, 모델이 새로운 이미지에 대해 얼마나 정확하게 벚꽃의 상태를 분류하는지를 평가하였다. 학습데이터는 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누었으며, 개화, 만개, 낙화 등의 상태별로 폴더를 구분하여 관리하였다. 또한, ImageNet 데이터셋에서 사전 학습된 ResNet50 가중치를 사용하는 전이학습 방법을 적용하여 학습 과정을 더 효율적으로 수행하고, 모델의 성능을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.67-71
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• 1999

본 연구는 감성의 객관적 분류기술을 기반으로 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 감성컴퓨터를 개발하기 위한 목적으로 진행되었으며, 컴퓨터 사용자를 대상으로 컴퓨터 사용 시에 자주 경험하는 감성상태를 나타내는 어휘와 감성유발상황을 브레인 스토밍과 설문을 통하여 조사하고 분석 및 분류하였다. 컴퓨터 사용자가 컴퓨터를 사용할 때 느끼는 감성상태를 표현하는 어휘는 쾌.불쾌 및 각성.이완의 2 차원적으로 분류하였으며, 컴퓨터 작업환경에서 감성상태를 유발하는 상황도 결과적으로 2 차원적으로 분류되었다. 이는 2 차원적 감성분류알고리즘의 개발과, 특히 부정적 감성을 경감시킬 수 있는 사용자 인터페이스 개발을 위한 기초연구에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.11a
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• pp.228-229
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• 2002

접지설계시, 과도상태와 정상상태의 접지진단을 위해서는 무엇보다도 접지전류의 분류상태를 정확히 측정하는 기술의 확립이 필요하며, 필드측정의 타당성 검증을 위해서는 시뮬레이션이 병형되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 접지임피던스 및 접지전류 분류율 계산을 정확하게 실행하여 필드측정치에 대한 검증과 접지설계의 안정성과 경제성을 도모하기 위한 효과적인 프로그램을 개발하였다.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.59 no.4
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• pp.320-335
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• 2015

The purpose of this study was to identify the concepts of elementary school teachers related to three states of matter from activities of classifying various materials in life. The subjects were 25 teachers majored in primary science education at a graduate college of education and 10 teachers of elementary school located in a metropolitan city. A questionnaire and observation related to classification activities, and interviews were carried out and analyzed them qualitatively and quantitatively. From the analysis, we found that most elementary school teachers understood the classification criteria of three states of matter through macroscopic viewpoints and experienced difficulties in determining the state of mixture materials. After discussion of the classification results, the teachers’ concept was changed. But, when performing classification activity on the basis of the newly created concepts, it has not reached its results agreed. The result of this study shows that process of concept of science has been agreed in the same way to all people is not easy. Therefore, the teacher education programs to make possible to improve the ability capable of classifying the states of the various matters and to understand the nature of classification is required. In addition, deep discussion on the classification of the mixture is also necessary.