• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 1996.06a
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• pp.63-77
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• 1996

본 연구에서는 지리 정보 시스템(GIS: geographic information system)에서 주로 사용되는 공간 객체를 위한 색인 방법에 대해서 과거의 연구를 토대로 분류를 해보고 이로부터 새로이 제안하는 색인 방법인 MAX (Multi-Attribute indexing scheme)에 대해서 상세히 기술한다. 또한 MAX의 여러 연산을 위한 알고리즘을 제시하고, 알고리즘의 우수성을 제시한다. 이미 성능 평가를 통해 어느 정도의 성능을 기대할 수 있으며, 이를 실제 시스템에 구현한다면 상당한 성능을 가진 지리 정보 시스템을 구축할 수 있을 것이다. 특히 MAX는 이 기법이 가지는 B 트리의 확장성으로 쉽게 구현할 수 있는 구조를 가지게 된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.497-501
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• 2002

개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측정.분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 인간의 오감 즉 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 중 소비자의 구매 욕구에 많은 영향을 주는 시각(색)에 따른 감성상태의 패턴을 분류하기 위해 색채 심리를 다치오토마타 모델을 이용하여 입력 이벤트와 상태 사이의 관계를 활용하여 감성을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 심리 상태를 학습할 수 있도록 오토마타의 입력 값(색)에 따른 상태(감성상태)의 변화를 신경망 모델로 구현함으로서 색채에 대한 감성을 처리하였다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.15 no.1
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• pp.23-41
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• 2004

In indexing and organizing Web resources, there have been two basic methods: automatic indexing by extracting key words and library classification schemes or subject directories of search engines. But, both methods have failed to satisfy the user's information needs, due to the lack of standard criteria and the irrationality of its structural system. In this paper I have examined the limits of library classification scheme's structures and the problems related to the nature of Web resources such as specificity and exhaustivity. I have also attempted to explain the logicality of Web resources organization by facet analysis and its strengths and limitations. In so doing, I have proposed three specific methods in using facet analysis: firstly, indexing system by facet analysis; secondly, the alternative transformation of the enumerative classification scheme into facet classification scheme; and finally, the facet model of subject directory of domestic search engine. After examining the three methods, my study concludes that a controlled vocabulary by facet analysis can be employed as a useful method in organizing Web resources.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.13 no.1
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• pp.47-63
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• 1996

Conventional automatic indexing methods for Hangul texts can be classified into two groups as follows: One is to extract index terms by removing non-indexable segments from word-phrases, and the other is to generate index terms from the morphemes of word-phrases. The former suffers from the problem of word boundaries when documents contain many compound nouns. The latter can overcome the word boundary problem by extracting simple nouns, but has many overheads to develop a lot of linguistic knowledges needed in the indexing procedure. In this paper we propose a new indexing method based on n-grams. This method alleviates the problems of previous indexing methods related with word boundaries and linguistic knowledges. We also compare the effectiveness of the n-gram based indexing method with that of the previous ones.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.151-156
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• 2003

본 연구에서는 2000년 LANDSAT ETM+ 수도권 영상을 이용하여 도시지역 10개소, 식생지역 10개소를 선정해서 각각에 대해 표준화 주성분 분석을 적용하여 두 지역간의 고유벡터 매트릭스를 비교ㆍ분석해보았다. 도시 지역과 식생 지역각각에 대해 총 6개의 주성분이 생성되었으며 PC-2와 고유벡터 부호가 변한 밴드(band2, band7)를 RGB로 조합하여 수원지역을 대상으로 분류(Classification)한 결과의 정확도를 분광서명 분별 분석(Signature Separability Analysis)통해 얻은 밴드조합(band1, band3, band5) 영상의 분류결과와 비교해 보았다. 수원지역 2000년 IKONOS 영상의 다중분광 밴드(4×4m)와 전정색 밴드(1x1m)를 융합한 영상이 분류 정확도를 판단하는 기준으로 사용되었다. 비교결과 분류 전체 정확도는 각각 87.7%, 77.29% Khat 지수는 0.83, 0.68로 나타나 PC-2, 밴드2, 밴드7을 이용했을 때 분류 정확도를 높일 수 있다는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.161-164
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• 2015

본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.151-153
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• 2003

본 연구에서는 웹 문서를 분류하기 위해서 분류하고자 하는 영역(category)에 대한 개념 지식을 이용한다. 먼저, 영역별 개념 지식을 기구축된 웹 문서의 집합으로부터 제목과 하이퍼링크에 기반한 앵커 텍스트를 이용하여 개념을 보유한 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 형태소 분석을 통해 색인어로 추출한다. 추출된 색인어에 대해 TFIDF를 확장한 영역 적용 색인 가중치 TFIDFc를 적용하여 영역별 개념 기반 색인어와 색인를 구축한다. 색인은 TFIDF를 영역별로 확장하여 구축한다. 구축된 영역별 개념 기반 색인을 이용하여 새로운 웹 문서에 대해서 어떤 영역에 해당하는 가를 결정하는 자동 분류 알고리즘을 수행한다. 자동 분류 알고리즘에 의해 수행된 문서는 영역별로 정리되며, 또한, 분류된 웹 문서의 색인어는 새로운 개념 기반 키워드로 추출되어 개념 기반 영역 지식을 구축한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.135-138
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• 2008

본 논문은 의료 영상에 대한 효과적인 분류와 검색을 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 분류와 검색을 위해서 MPEG-7 표준 기술자인 색 구조 기술자와 경계선 히스토그램 기술자를 사용해 영상들에 대한 특징 값을 추출한다. 이렇게 구해진 특징 값들을 의료 영상의 분류와 검색에 적용해 본 결과 비교적 낮은 성능을 보여줌을 확인하고 앞서 구해진 특징 값들을 교사 학습 방법인 SVM(Support Vector Machine)과 비교사 학습 방법인 FCM(Fuzzy C-means Clustering)에 적용시켰다. 기존 연구에서는 SVM과 FCM의 통합으로 의료 영상에 대한 분류와 검색을 시행하였지만 본 논문에서 실험한 결과 SVM과 MPEG-7 시각 기술자 중에 하나인 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 가중치 선형 결합하여 실험한 결과가 더 정확한 분류와 높은 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.1
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• pp.140-146
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• 2011

In this paper, we propose a fast object classification method based on texture and color information for video surveillance. We take the advantage of local patches by extracting SURF and color histogram from images. SURF gives intensity content information and color information strengthens distinctiveness by providing links to patch content. We achieve the advantages of fast computation of SURF as well as color cues of objects. We use Bag of Word models to generate global descriptors of a region of interest (ROI) or an image using the local features, and Na$\ddot{i}$ve Bayes model for classifying the global descriptor. In this paper, we also investigate discriminative descriptor named Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Our experiment result for 4 classes of the objects shows 95.75% of classification rate.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.1
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• pp.166-178
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• 2012

Depending on the launch of the emotional generation, many researches developing the automobile preference color which reflects the preference color of the consumers are advanced. This study investigate preferred colors and emotional image of the car color reflecting the product design and consuming psychology. According to surveyed ages and gender, there are eight categories (women/20 's, 30 "s, 40 's, and 50 's and men/20 's, 30 "s, 40 's, and 50 's) based on the 30 persons. Preferred color is black, white, sky blue, purple, pink, and orange order. If black, white and gray are excluded, remained in the order of blue, yellow, and purple. There are big deferences on preference color when emotional preference color of cars is showed or not. Practically, the preference color is following in sensitivity. However the car image is recognized actually with conservativeness, they hesitates selection of the bright chromatic color car.