• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.51-53
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• 2012

데이터 마이닝의 문서분류 기술에서 발전된 오피니언 마이닝은 이제 국외뿐만 아니라 국내의 학계 및 기업에서 중요한 관심분야로 자리잡아가고 있다. 오피니언 마이닝의 핵심은 문서에서 감정 단어를 추출하여 긍정/부정 여부를 얼마나 정확하게 자동적으로 판별하느냐를 평가하는 것이다. 국내에서도 이에 관련된 많은 연구가 이루어 졌으나 아직 실용적으로 적용할 만큼의 정확한 분류 정확도 보이지 않고 있다. 그 이유는 한국어의 경우 비문법적 표현, 감정단어의 다양성 등으로 인해 문서의 극성을 판별하기가 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 문법적 요소를 최대한 배제하고 단어 패턴의 빈도만을 고려한 영화평 분류기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 문서를 단어들의 리스트로 추상화하여 패턴들의 빈도로 학습한 후 적절한 스코어 함수를 적용하여 문서의 극성을 판별한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 정확도를 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.365-368
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• 2011

본 논문에서 구조 분석 기법을 이용하여 음악을 구간들로 나누고, 그 구간 중 대표 구간들을 자동으로 설정 후 다수의 사용자에게 그 구간들에 대한 분위기 값을 입력받은 후 이 값들을 바탕으로 구간의 대표 분위기를 결정하는 방법을 제안하였다. 또한, 이렇게 결정된 대표 분위기와 그 구간의 음악적 특징들을 이용하여 음악 분위기 판별 실험을 하였다. 이를 위해 음원의 분위기를 211명에게 수집하였고, 음원에서 특징들을 결정계수를 이용하여 특징의 수를 줄인 후 신경망을 이용하여 학습 및 판별을 하였다. 그리고 Leave-one-out 교차 검증을 통하여 성능 분석을 하였다. 실험결과, 3,000번 학습 시 은닉층 17개를 이용하였을 때 66%의 판별율을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권6호
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• pp.464-469
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• 2010

상하위 관계 자동 추출은 분류체계를 자동 구축하는 데 있어서 핵심적인 내용이며, 이렇게 자동으로 구축된 분류 체계는 정보 추출과 같은 여러 가지 분야에 있어서 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 카테고리 구조로부터 상하위 관계를 추출하는 방식에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 판별하고자 하는 카테고리 구조뿐만이 아닌, 그와 관련된 다른 카테고리 구조까지 고려하여 카테고리 이름에 나타난 토큰들간의 수식 그래프를 구축한 후, 그래프 분석 알고리즘을 통하여 각 카테고리 구조가 상하위 관계일 가능성에 대한 점수를 매긴다. 실험 결과, 본 알고리즘은 기존의 연구로 상하위 관계임을 판별할 수 없었던 일부 카테고리 구조에 대하여 성공적으로 상하위 관계인지를 판별하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.365-368
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• 2010

LCD 모니터의 백라이트로 CCFL 형광체를 많이 사용하고 있으나 그 불량여부는 육안에 의존하고 있다. 그러나 육안 검사는 CCFL 현광체의 불량에 대한 일관성 있는 기준이 결여되고, 노동집약적인 검사로 인해 산업적 재해가 발생할 수 있다. CCFL 불량유무를 자동 판별하기 위해서는 물리적 촬영환경과 자동검출 알고리즘이 필수적이다. 본 논문에서는 CCFL 형광체의 불량을 자동으로 검사하기 위한 촬영환경을 설명하고, 그 촬영환경에 알맞은 대표적인 불량검출 알고리즘을 제안한다. 실험결과에 따르면, 알고리즘은 불량 판별율 98.86%와 과검율 3.34%의 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.33-34
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• 2019

대부분의 나라에서는 어선의 위치발신장치를 이용하여 어선 조업상황을 모니터링 한다. 우리나라도 어선의 위치발신장치를 이용하여 어선 조업량, 불법조업 유무를 판별한다. 현재까지는 어선의 불법조업 유무 판별은 어선의 위치정보 기반으로 이루어 졌으나, 허가받지 않는 어구를 사용하는 불법조업에 대한 판별은 불가능 하였다. 이에 본 논문에서는 어선 항적과 조업면허 데이터를 이용하여 데이터 기반의 어선 조업 판별모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 어선 항적데이터를 시계열 단위로 전처리하여 학습 이미지들을 생성하고, 해당 어선의 조업면허 정보를 레이블로 하여 학습 데이터를 제안하는 딥러닝 모델에 적용한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 1년 동안 제주 주변해역에서 조업하는 어선의 선박자동식별장치의 항적데이터를 수집하여 실험을 하였다. 실험 결과 제안한 방법의 분류정확도는 71.5%를 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.300-304
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• 2021

모어 판별이란 제 2 언어를 습득하는 학습자들이 생산한 목표 언어에 기반하여 학습자들의 제 1 언어를 자동적으로 확인하는 작업을 말한다. 모여 판별 과제를 성공적으로 수행하기 위한 방법을 다룬 다양한 연구들이 진행되어 왔으나, 한국어를 대상으로 진행된 모어 판별 연구는 그 수가 극히 적다. 본 연구에서는 한국어 학습자 텍스트를 대상으로 머신 러닝, 딥 러닝의 다양한 문서 분류 모델을 실험하고, 이를 통해 한국어 학습자 텍스트 모어 판별을 위해 적합한 모델을 구축하기 위해 필요한 조건을 찾아보고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.163-168
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• 2011

블로그는 인터넷 공간에서 가장 손쉽게 정보 출간, 토론 참여, 커뮤니티 형성하는 수단이다. 그러나 최근에 광고를 유치하거나 페이지 순위를 올리기 위한 목적의 다양한 스팸 블로그가 범람하고 있다. 본 연구의 목적은 웹 환경에서 이러한 스팸 블로그(Splog)를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 먼저 블로그의 HTML을 제거한 후 품사를 부착하였다. 어휘/품사 쌍을 자질로 사용하였으며 카이제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택하였다. 선택된 자질의 가중치를 벡터로 표현한 후, 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 학습하여 자동으로 스팸 블로그를 판별하는 시스템을 제안하였으며, SPLOG 데이터 집합으로 실험한 결과 F1척도로 90.5%의 정확률을 얻었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.491-492
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• 2004

선박의 수중방사소음은 다양한 기계류나 추진기 흑은 선체와 유체간의 상호 작용으로 인하여 여러 형태의 특성신호로 나타나며, 속력 종속적인 추진계통 신호 성분과 비종속적인 보기류 신호 성분이 혼재되어 다수의 신호성분으로 나타난다. 또한 토널 신호의 세기와 바다의 음향 전달 특성 등으로 인하여 신호가 미약하게 되거나 끊어져서 불연속하게 나타나기도 한다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 선박의 Tonal성 신호를 자동으로 탐지하고 분류하기 위해 스펙트로그램 상에서 연속되는 신호에 가중치를 주어 지속성 신호여부를 판별한 후에 정해진 임계치를 초과하는 성분을 Tonal로 선정하였으며, 선정된 Tonal 신호의 발생 기원이 속력 종속/비종속적인지를 자동으로 판별하는 알고리즘을 실제 선박 방사소음에 대해 적용한 결과에 대해 보고한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제3권1호
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• pp.76-84
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• 2000

As first step of any acoustic defence system, a attacking target warning system needs to be extremely reliable. This means the system must ensure a high probability of target classification together with a very low false alarm rate. In this paper, a algorithms for underwater target automatic classification is available for use in the passive sonar will be presented. In first, we will describe the precise automatic extraction of frequency lines for the detection of acoustic signatures. Also, a neural network and fuzzy based algorithms for target classification will be described. Thus the performances of these algorithms are very good with a high probability of classification.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.444-446
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• 2024

한국의 육류 소비량이 늘어감에 따라 한우의 수요 및 공급도 점차 늘어가고 있다. 한우는 육질 등급(QG)과 육량 등급(YG)으로 나누어 판별되며 근내지방도, 고기 색, 지방색, 조직감, 성숙도, 도체 중량, 배최장근 단면적, 등지방두께 등 여러 항목을 고려한다. 현재는 주로 등배근을 맨눈으로 확인하는 수동 판별 방식이 사용된다. 하지만 평가사가 정확하게 판단하기 어렵고, 작업자의 부주의로 인한 육류의 오염 등 시간과 비용의 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 한우 등급 판별 자동화로 해결하기 위해 한우의 등심 단면 이미지를 활용하여 등배근의 근내지방도를 산출하고 한우 등급을 자동 판별하는 알고리즘을 구현하였으며 평균 정확도는 79.2%를 달성하였다.