• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.181-183
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• 2003

최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 다양한 생체 신호를 분석하기 위하여 데이터 마이닝 기법을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 패턴을 분류하기 위하여 신경망 기법을 적용하였다. 최근 패턴분류에 있어서 각광을 받고 있는 SVM 모델은 학습과정에서 얻어진 확률분포를 이용하여 의사결정함수를 추정한 후 이 함수에 따라 새로운 데이터를 이원분류 하는 것으로 분류 문제에 있어서 일반화 기능이 매우 높다. 기존에 많이 이용되던 BP 모델과 비교평가 하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1991.10a
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• pp.282-284
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• 1991

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.35 no.6
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• pp.1413-1420
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• 2015

On the design phase of small size bridge, owing to the lack of related guidelines or standards to determine a superstructure type of bridge, many designers tend to select the type depending on expert's experience and knowledge. Moreover, recently, as types of bridge superstructure become diverse and more conditions need to be considered in the project, the decision makes process become complex. This research covered the selection of a superstructure type of a middle or small size bridge with span length of about 50m, which frequently built for national roadway, selecting type of bridge superstructure more systematic way rather than the existing ways to compare construction methods or to depend on expert's experiences. This study proposes to build a bridge superstructure type selection model using one of the techniques of artificial intelligence techniques SVM by applicability of the model examined through the verification of the actual case.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.2
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• pp.33-46
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• 2011

Since an e-mail has been an important mean of communication and information sharing, there have been much effort to classify e-mails efficiently by their contents. An e-mail has various forms in length and style, and words used in an e-mail are usually irregular. In addition, the criteria of an e-mail classification are subjective. As a result, it is quite difficult for the conventional text classification technique to be adapted to an e-mail classification efficiently. An e-mail classification technique in a commercial e-mail program uses a simple text filtering technique in an e-mail client. In the previous studies on automatic classification of an e-mail, the Naive Bayesian technique based on the probability has been used to improve the classification accuracy, and most of them are on an e-mail in English. This paper proposes the personalized recommendation technique of an email in Korean using a data mining technique of frequent patterns. The proposed technique consists of two phases such as the pre-processing of e-mails in an e-mail folder and the generating a profile for the e-mail folder. The generated profile is used for an e-mail to be classified into the most appropriate e-mail folder by the subjective criteria. The e-mail classification system is also implemented, which adapts the proposed technique.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.30 no.4
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• pp.735-743
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• 2020

Secure coding is a technique that detects malicious attack or unexpected errors to make software systems resilient against such circumstances. In many cases secure coding relies on static analysis tools to find vulnerable patterns and contaminated data in advance. However, secure coding has the disadvantage of being dependent on rule-sets, and accurate diagnosis is difficult as the complexity of static analysis tools increases. In order to support secure coding, we apply machine learning techniques, such as DNN, CNN and RNN to investigate into finding major weakness patterns shown in secure development coding guides and present machine learning models and experimental results. We believe that machine learning techniques can support detecting security weakness along with static analysis techniques.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.171-174
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• 2010

본 논문에서는 렌즈의 흠집을 추출할 수 있는 퍼지 기법을 이용한 렌즈 흠집 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 렌즈 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 마스크를 이용하여 렌즈의 경계선을 추출한다. 추출된 렌즈의 경계선에 대해 평균 이진화와 모폴로지를 이용하여 렌즈 경계선을 보정한다. 렌즈 경계선이 보정된 영상에서 Seed Fill 알고리즘을 적용하여 렌즈의 내부 영역만을 추출한다. 추출된 렌즈의 내부 영역에 해당하는 원 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 렌즈 내부 영역의 에지를 추출한다. 렌즈 내부 영역에서 추출된 에지 객체들의 정보를 이용하여 흠집과 비흠집을 분류하는 퍼지 기법을 적용하여 흠집 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안된 렌즈의 흠집 검출 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM 시력 보정용 렌즈를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 흠집을 효과적으로 검출하는 것을 확인하였다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.34 no.2
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• pp.233-253
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• 2003

Knowledge organization is the way we humans understand the world. There are two types of information organization mechanisms studied in information retrieval: namely classification md clustering. Classification organizes entities by pigeonholing them into predefined categories, whereas clustering organizes information by grouping similar or related entities together. The system of the Internet information resources extracts a keyword from the words which appear in the web document and draws up a reverse file. Term clustering based on grouping related terms, however, did not prove overly successful and was mostly abandoned in cases of documents used different languages each other or door-way-pages composed of only an anchor text. This study examines infometric analysis and clustering possibility of web documents based on co-link topology of web pages.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.5
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• pp.624-629
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• 2011

In this paper, a new kernelized approach for use in a recommender system (RS) is proposed. Using a machine learning technique, the proposed method predicts the user's preferences for unknown items and recommends items which are likely to be preferred by the user. Since the ratings of the users are generally inconsistent and noisy, a robust binary classifier called a dual margin Lagrangian support vector machine (DMLSVM) is employed to suppress the noise. The proposed method is applied to MovieLens databases, and its effectiveness is demonstrated via simulations.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.481-483
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• 2003

사용자의 성향을 분석하여 그 결과를 이용하는 기업 활동은 매우 유용하고 효과적이다. 이미 분석된 사용자의 성향에 대한 이용 분야는 매우 다양하다. 그 중에서 사용자와 기업 간의 상호 작용이 많은 부분이 광고 분야이다. 사용자의 성향을 알고 있고 그 사용자에게 광고를 하였을 때 광고 효과를 최상으로 이끌어 낼 수 있다. 기업은 광고비를 지출하면서 그것이 최상의 효과를 가지기를 원한다. 사용자는 자신이 원하지 않는 광고는 바로 폐기 한다. 이러한 두 가지의 딜레마에서 양쪽의 집단을 동시에 만족시킬 수 있는 기법이 본 논문에서 제안하고 실험한 사용자 분석을 통한 광고 시스템이다. 이러한 시스템을 위해서 사용자의 성향을 찾아내기 위한 데이터의 집합에서 법칙을 적용하여 사용자의 성향에 맞게 분류한다. 그 지정한 분류 안에서 광고를 광고비를 기반으로 한 결정 방법을 적용하여 가장 공평한 광고가 나가게 시스템을 구성하고 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.10a
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• pp.23-26
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• 1996

인과관계적 추론 방법(causal reasoning)은 시스템 고장을 시스템 구조나 행동의 원인 상과관계를 사용하여 분류하는 것으로서 관측된 행도오가 기대행동의 차이를 조사하여 인식하게 된다. 본 연구에서는 징후(symptom)를 분석 및 분류할 때에 시스템의 기능적인 계층구조를 이용한다. 전문가시스템의 구축은 KAPPA-PC를 사용하였다. KAPPA-PC는 규칙 및 논리에 근거한 방법과 객체지향적 지식 표현 기법을 사용한다. 대다수의 사람들이 일상적으로 사용하는 PC(Personal Computer)는, 특히 하드웨어에서 고장이 일어났을 때 수리자의 노우하우(know-how)로 고쳐지는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 자주 일어날수 있는 PC의 하드웨어적 고장에 일반사용자들이 쉽게 접근해서 그 원인과 진단을 내릴 수 있도록 했으며 작은 고장 원인이 전체 시스템구조내에서 어떤 상관관계를 가지는지를 고찰하였다.