온라인 게임의 활성화로 온라인 게임의 폐해도 증가하고 있는데 온라인 게임의 대표적인 폐해 중 하나인 언어 폭력 문제가 심각한 사회문제를 야기하고 있다. 본 논문은 온라인 게임의 채팅에 나타나는 비속어를 자동으로 차단하는 시스템을 제안한다. 우리는 온라인 게임의 채팅창에 나타나는 문장을 수집하였고 비속어 포함 문장과 정상 문장으로 수동으로 분류하였다. 음절 n-gram과 어휘-품사 쌍을 자질로 사용하며 카이제곱 통계량을 이용하여 자질을 선택한다. 선택된 자질들을 이진가중치로 표현하여 지지벡터기계(SVM)를 학습한 후, SVM 분류기로 각 문장의 차단 여부를 결정하였다. 실험 결과, 수집된 데이터에 대해 약 90.4%의 F1 정확률을 얻었다.
본 연구에서는 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 가스 터빈 엔진의 결함 진단을 시도하였다. SVM은 벡터 공간에서 임의의 비선형 경계인 Hyperplane을 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 수학적으로 최적의 해를 찾을 수 있다고 알려져 있다. 이러한 이진 분류용 SVM을 다층으로 결합하여 가스 터빈의 결함을 정량적으로 판단해 내는 방법을 제안하였으며 기존의 Multi Layer Perceptron(MLP)보다 빠르고 신뢰성 있는 진단 결과를 보여주었음을 확인하였다.
본 연구에서는 대청댐 유역의 수계 변화를 GIS 기반에서 정량적 정성적으로 해석하기 위해 다시기의 Landsat 위성영상을 이용하여 대청댐 건설이후부터 근래까지 유역의 수계 변화를 탐지하고자 하였다. 이를 위해 1981년, 1987년, 1993년, 2002년에 해당하는 각각의 Landsat 위성영상에 대하여 수계, 식생, 도로 및 인공지형물의 클래스를 지정하고 감독분류기법을 적용하여 유역에 대한 변화를 분석하였다. 감독분류의 결과로부터 4시기 위성영상 중 수계만을 추출하여 중첩분석을 수행하였으며, 이를 통해 대청댐 유역의 수계에 대한 시계열적 변화를 효율적으로 파악할 수 있었다.
심음은 심장이 수축, 확장 시에 심장의 움직임과 혈류의 흐름에 의해 발생하는 음향이다. 심음은 여러 신호원으로 이루어져 있고, 매우 복잡하고 비고정적인 신호이다. 심장의 질환에 따라 심음의 소리는 다르게 나타난다. 심음을 구분하여 심장 질환의 유무를 판단하는 가장 기초적인 기준이 될 수 있다. 본 연구에서는 Support Vector Machine 기법을 이용하여 심음을 통한 심장 질환 판별 검출 알고리즘을 제안하였다. Support Vector Machine은 신경망의 한 종류이며 이진분류에서 좋은 성능을 보인다. 또한 Polynomial Radial Basis Function, Multi-Layer Perceptron Classifiers를 위한 대안적인 학습방법으로 사용된다. 이러한 특성을 사용하여 심음의 데이터들을 일정한 기준에 의하여 (+)데이터와 (-)데이터로 분리한 후, 각 데이터들을 학습시켜 최적의 데이터를 만든다. 이후 각 데이터들은 점층적인 추가 학습을 시킴으로써 적은 양의 학습 데이터만으로도 높은 분류 성능을 표현할 수 있다. 이 연구에서 제안된 SVM을 실제 심음 데이터에 적용한 실험에서 심장 질환의 유무 판별에 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 새로운 내용기반 이미지 검색 기법으로 식물 잎의 윤곽선에 대하여 동적 시간 정합 기법을 이용하여 유사한 이미지를 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 식물 잎의 기준점에 대하여 잎의 가장자리를 따라 가면서 구해지는 거리의 곡선을 통하여 잎의 외형 특성을 표현하였다. 추출된 곡선 정보의 효율적인 저장과 처리를 위하여 곡선의 특성을 표현할 수 있는 퓨리에 계수(Fourier Coefficients)를 계산하고 이를 바탕으로 유사한 이미지를 계산하였다. 이런 과정에서 생기는 문제점으로는 복잡한 형태의 곡선에 대해서는 퓨리에 계수를 통하여 저장하고 복원하는 과정에서 원본 곡선의 세부적인 형태 정보를 상실하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 복잡한 곡선 유형에 대해서는 복원시 상실되는 정보가 최소화될 수 있는 작은 단위의 구간으로 나누고 이에 대한 퓨리에 계수를 계산하는 방법으로 다수의 퓨리에 계수 세트를 추출하는 이진 구간 분할 (Binary Range Reduction) 알고리즘을 사용하였고 질의 이미지와 저장된 이미지들을 비교하는 과정에서 검색의 정확도를 향상시키기 위하여 동적 시간 정합(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 그리고 검색의 효율을 더욱 높이기 위하여 추출된 외형 정보를 기반으로 잎의 유형을 다양한 카테고리로 분류하는 외형 기형 기반의 잎 분류 기법을 제안하였다. 다양한 실험을 통하여 제안한 기법이 식물 잎 검색에 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
유방암은 그 조기 발견이 암환자의 사망률을 줄이는 데 있어서 가장 중요한 요소임을 알려져 있다. 스크리닝 검사에 의해 발견되는 유방암의 20%정도를 차지하는 DCIS(ductal carcinoma in situ)의 경우 미세석회화만이 필름 상에서 볼 수 있는 유일한 소견이다. 따라서 미세석회화를 발견하고 그 형태와 분포의 분석을 통한 진단이 암의 조기 발견에 매우 중요하다. 이 검출과정을 자동화하려는 시도가 디지털 영상처리 기술의 관심이 되어 왔다. 본 연구에서는 상관계수를 특징(feature)으로 사용하여 성능을 향상시킨 통계적 패턴 분류법을 제안하였다. 결과적인 검출율은 통계적 문턱치 설정에 의한 이진호 방법과 비교하여 48%에서 83%로 향상되었다. 성능은 TP와 FP로 평가되었으며 클래스 구분시의 오차도 함께 나타내었다.
최근 그래픽스 기반의 가상현실 기술의 발전과 관심이 증가하면서 3D 객체와의 자연스러운 상호작용을 위한 방법들 중 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 가상현실 3D 오브젝트와의 상호작용을 위한 MCSVM 기반의 손 제스처 인식을 제안한다. 먼저 다양한 손 제스처들을 립모션을 통해 입력 받아 전처리를 수행한 손 데이터를 전달한다. 그 후 이진 결정 트리로 1차 분류를 한 손 데이터를 리샘플링 한 뒤 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 MCSVM 학습을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 실험 결과 3D 오브젝트와 상호작용을 위한 16개의 명령 제스처에 대해 평균 99.2%의 인식률을 보였고 마우스 인터페이스와 비교한 정서적 평가 결과에서는 마우스 입력에 비하여 직관적이고 사용자 친화적인 상호작용이 가능하다는 점에서 게임, 학습 시뮬레이션, 설계, 의료분야 등 많은 가상현실 응용 분야에서의 입력 인터페이스로 활용 될 수 있고 가상현실에서 몰입도를 높이는데 도움이 됨을 알 수 있었다.
This paper suggests a method to recognize the various defect patterns of cold mill strip using binary decision tree automatically constructed by genetic algorithm. The genetic algorithm and K-means algorithm were used to select a subset of the suitable features at each node in binary decision tree. The feature subset with maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes by a linear decision boundary. This process was repeated at each node until all the patterns are classified into individual classes. The final recognizer is accomplished by neural network learning of a set of standard patterns at each node. Binary decision tree classifier was applied to the recognition of the defect patterns of cold mill strip and the experimental results were given to demonstrate the usefulness of the proposed scheme.
This paper suggests a method to recognize the various defect patterns of a cold mill strip using a binary decision tree automatically constructed by a genetic algorithm(GA). In classifying complex patterns with high similarity like the defect patterns of a cold mill stirp, the selection of an optimal feature set and an appropriate recognizer is important to achieve high recognition rate. In this paper a GA is used to select a subset of the suitable features at each node in the binary decision tree. The feature subset with maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes using a linear decision function. This process is repeated at each node until all the patterns are classified into individual classes. In this way, the classifier using the binary decision tree is constructed automatically. After constructing the binary decision tree, the final recognizer is accomplished by having neural network learning sits of standard patterns at each node. In this paper, the classifier using the binary decision tree is applied to the recognition of defect patterns of a cold mill strip, and the experimental results are given to demonstrate the usefulness of the proposed scheme.
위성영상으로부터 주기적으로 얻어지는 토지이용 및 토지피복 정보는 지표환경이 급변하는 도시지역의 변화를 검출하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 이들 정보는 도시정보시스템에서 공간데이터베이스 구축을 위한 베이스맵으로서, 그리고 바람직한 도시계획 및 개발방향을 위한 의사결정자료로서 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 구미시를 사례지로 하여 1991년과 1997년에 수집된 Landsat TM과 JERS-1 OPS 영상데이터로부터 토지이용에 대한 무감독 및 감독분류를 각각 행하고 토지이용 변화를 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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