• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.17 no.4
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• pp.27-45
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• 2000

National statistical data such as Korean Census is fundamental data for national administration. In this paper, we present an automatic coding system utilizing morphological analyser and knowledge dictionaries. Knowledge bases are constructed based on an authority dictionaries which were developed by authors utilizing a newly learning theory. Test data indicates 99.5% of productivity and 83.3% of accuracy. The presented methods can be effectively applied to analyze statistical information.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.405-408
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• 2000

최근 인터넷의 발전으로 많은 정보와 지식을 우리는 인터넷에서 제공받을 수 있게되었다. 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹서버에 산재되어 있으며, 정보의 위치는 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심있는 정보의 주소를 저장하기 위하여 웹브라우저 북마크(Bookmark)기능을 사용한다. 그러나 북마크 기능은 웹문서의 주소 저장에 일차적인 목적을 두고 있으며, 이후 북마크의 개수가 증가하면, 사용자는 북마크관리가 어렵게되므로 사용자 북마크 파일을 자동으로 분류하여 관리할수 있는 에이전트 기술을 사용하고자 한다. 대표적인 분류에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트(Entertainment) 선별 에이전트인 Ringo 등이 있다. 이러한 시스템들은 분류할 대상에 따라 조금씩 다른 모습의 에이전트 기능을 보이고 있으며, 본 논문은 기계학습 이론중 교사학습 알고리즘인 나이브 베이지안 학습방법(Naive Bayesian Learning method)을 사용하여 사용자가 분류하지 못한 북마크를 자동으로 분류하는 단일 에이전트 기반 북마크 분류기를 설계, 구현하고자한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.926-929
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• 2012

최근 친환경 에너지원로 각광받고 있는 태양광을 이용하는 방법에 대하여 많은 연구가 이뤄지고 있다. 특히 염료 감응형 태양전지는 에너지 효율을 기존 태양전지 수준으로 유지하면서 생산 원가는 115 수준으로 낮춰서 차세대 태양전지로 주목 받고 있다. 이러한 새로운 태양전지의 효율을 높이기 위하여 다양한 실험이 이뤄지고 있으며 실험의 결과로 생성된 데이터들을 보다 효과적으로 분석할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 태 양전지 성능측정 실험에서 측정된 결과 데이터들을 자동으로 분류, 시각화 할 수 있으며 기존 실험 데이터를 기반으로 일부 측정되지 않은 태양전지의 성능을 예측할 수 있는 Solar View 시스템을 제안한다. Solar View 시스템은 각 실험 결과를 샘플번호, 태양전지의 종류로 분류할 수 었으며 분류 알고리즘을 사용한 자동 분류 기능도 제공한다. 이를 위해 태양전지 실험 입력 파일, 자동 클러스터링 결과 파일, 실험 결과를 시각화 하고 예측 기능을 사용할 수 있는 사용자 인터페이스로 구성된 통합적인 시스템을 설계하고 이의 활용 방안에 대해 모색해본다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.240-243
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• 2022

본 논문에서는 네일 아트를 한 손 이미지가 주어졌을 때 손톱에 있는 네일 아트의 컬러를 자동으로 분류해주기 위한 시스템을 제안한다. 네일 아트 컬러 자동 분류기는 Object Detection 모델을 이용하여 인풋으로 들어오는 손 이미지에서 손톱 영역을 찾고, 각 손톱에 대하여 13 가지 컬러 중 하나로 분류한 결과를 아웃풋으로 반환한다. 본 프로젝트에서는 사용자가 요청하는 네일 아트 손 이미지에 대하여 컬러 라벨링 결과를 반환해주는 API 형태의 서비스를 제안하며, 반응형 웹을 통해 시연 가능하도록 시스템을 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.421-422
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• 2021

국내·외 기업들의 기술을 보호하고자 매년 100만개의 특허가 출원되고 있다. 등록된 특허 수가 증가될수록 전문가의 판단만으로 원하는 기술 분야의 유효한 특허문서를 선별하는 것은 효율적이지 않으며 객관적인 결과를 기대하기 어려워진다. 본 연구에서는 유효 특허문서 분류 정확성과 전문가의 업무 효율성을 제고하고자 비지도학습 모델인 잠재 디리클레 할당 알고리즘(Latent Dirichlet Allocation, LDA)과 딥러닝을 활용하여 자동 특허문서 분류 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.766-769
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• 2008

디지털 형태의 문서가 널리 퍼지고 끊임없이 증가함에 따라 이를 자동으로 가공하고 처리하는 문서자동분류의 중요성이 널리 인식되고 있다. 본 논문에서는 복합기에서 컬러코드를 인식하는 모듈을 탑재하여 스캔된 문서를 자동으로 분류하는 시스템을 제안하고자 한다. 복합기에서 컬러코드가 부착된 종이문서를 스캔한 다음 그 컬로코드를 추출하여 인식하고 해당 컬러코드와 관련된 문서관리정보에 따라 스캔문서를 복합기 내부의 지정 폴더에 저장하거나 다른 곳으로 전달하는 시스템이다. 이렇게 함으로써 종이문서를 전자화하는 과정에서 수작업으로 분류하는 시간을 줄일 수 있고 또한 사람에 의한 오류를 줄일 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.910-912
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• 2022

최근 물류업계는 코로나 펜데믹 이후 비대면 활동의 증가로 물류의 양이 빠르게 증가하고 있는 추세이다. 이를 해결하기 위해 업계는 인력을 계속해서 투입하고 있지만, 물동량 증가율을 따라잡지 못하고 있다. 본 논문에서는 유전알고리즘으로 결정된 최적 배송 순서 기반으로 작동하는 스마트 자동분류 시스템을 개발함으로써 이 현상을 해결하고자 한다. 해당 시스템은 결정된 배송순서에 맞게 택배를 자동으로 분류할 수 있고, 최종적으로 근무환경 개선과 물류효율성 증대에 기여할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.37-39
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• 2001

현재 이용가능한 대부분의 자동문서분류 시스템의 가장 큰 문제는 문서에 포함된 단어 사이의 통사 정보는 무시한 채, 각 단어의 분포만 고려한다는 점이다. 하지만, 통사 정보도 문서 분류를 위해 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 문서에 나타난 어휘 정보와 함께 통사 정보를 함께 고려하는 자동문서분류 방법을 제시한다. Reuters-21578 말뭉치에 대한 문서분류 실험결과 제시된 방법은 어휘정보만 사용하는 방법과 통사정보만 사용하는 방법 모두보다 높은 성능을 보인다 이 말뭉치에 대해서, 어휘정보만으로 학습된 Support Vector Machine으로 약 77%의 매우 높은 정확도를 얻을 수 있음에도 약 0.63%의 추가적인 성능 향상이 있었다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.16 no.27
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• pp.51-71
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• 1993

본 논문은 새로운 3차원 분류체계를 이용해서 관리도의 문헌을 고찰하고 검토하는데 연구 목적이 있다. 1차원 분류체계는 시간에 따른 연속된 관측치의 관계가 독립인가 자동상판인가로 나누어지며 2차원 분류체계는 독립관측치인 경우 가중치 방법에 따라 Shewart, MA EWMA, CUSUM Charts로 분류되며 자동상관된 관측치인 경우 모델링 방법에 따라 ARIMA, Spectral Charts로 분류된다. 3차원 분류체계는 품질특성인 변수의 수와 종속관계에 따라 일변량과 다변량으로 나누어 진다. 재래식 생산, 자동화 생산, 혹은 장치산업에 적용될 수 있는 관리도가 이 분류체계에 따라 장으로 구분되어 고찰된다. 이는 실무진들의 이해를 돕기 위한 지침으로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.561-564
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• 2008

본 논문에서는 감성을 기반으로 텍스타일 영상을 자동으로 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 때, 사용된 감성 그룹은 고바야시의 10가지 감성 키워드 - {romantic, clear, natural, casual, elegant, chic, dynamic, classic, dandy, modern} - 를 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 텍스타일을 구성하는 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다. 신경망 기반의 분류기는 추출된 특징들을 입력으로 받아 입력 텍스타일 영상을 분류한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 220장의 텍스타일 영상에서 실험한 결과 제안된 방법은 99%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 텍스타일 영상에 대해 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.