• Title/Summary/Keyword: 자동획득

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Learning Tagging Ontology from Large Tagging Data (대규모 태깅 데이터를 이용한 태깅 온톨로지 학습)

  • Kang, Sin-Jae
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.18 no.2
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    • pp.157-162
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    • 2008
  • This paper presents a learning method of tagging ontology using large tagging data such as a folksonomy, which stands for classification structure informally created by the people. There is no common agreement about the semantics of a tagging, and most social web sites internally use different methods to represent tagging information, obstructing interoperability between sites and the automated processing by software agents. To solve this problem, we need a tagging ontology, defined by analyzing intrinsic attributes of a tagging. Through several machine learning for tagging data, tag groups and similar user groups are extracted, and then used to learn the tagging ontology. A recommender system adopting the tagging ontology is also suggested as an applying field.

Ultrasonic Approach of Rayleigh Pitch-catch Contact Ultrasound Waves on CFRP Laminated Composites

  • Yang, In-Young;Im, Kwang-Hee;Heo, Uk;Hsu, David K.;Sim, Jae-Ki;Kim, Hak-Joon;Song, Sung-Jin
    • Journal of Korea Foundry Society
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    • v.27 no.5
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    • pp.209-211
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    • 2007
  • 최근에는 탄소섬유강화복합재료(CFRP)는 우수한 기계적인 물성치와 수월한 설계특성으로 인해 우주.민간 항공산업분야 뿐만 아니라 여러분야에 응용성이 매우 높다. 그러나 CFRP 복합적층판으로 제작된 구조물은 충격손상을 받을 시에는 50-75%치 강도가 낮아지는 취약성을 가지고 있다. 따라서 본 연구에는 CFRP복합재의 구조건전성 및 결함여부를 비파괴적으로 검사 및 탐상을 하기 위해서 시도하였다. 특히, C-scanner의 수침조에서 충격손상을 받은 시험편을 집어넣어 자동 데이터 획득 시스템을 구동하여 현장응용성이 가장 높은 일 방향 초음파측정 (one-sided ultrasonic measurement) 방법인 평가기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 일방향 초음파 피치캐치방법이 CFRP 복합적층판내에서 일반 수직 초음파 탐상기법보다 훨씬 민감함을 알 수 있었다.

Comparison of Performance for Korean E-mail Filtering using Bayesian Classifier (한글 전자메일에 대한 베이지언 필터의 성능비교)

  • Lee, Chang-Beom;Kim, Ji-Soo;Kim, Soo-Hyung;Park, Hyuk-Ro
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2004.10d
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    • pp.214-219
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    • 2004
  • 전자 메일은 매우 많은 사람들이 사용하는 편리하고 효율적인 통신 수단이다. 그러나 전자메일 주소를 쉽게 획득할 수 있다면 점을 악용하기 때문에 사용자가 원하지 않는 메일 즉 스팸 메일에 대한 문제가 심각해지고 있다. 이러한 스팸 메일을 자동으로 분류해주는 스팸 필터는 주로 영어를 대상으로 하고 있으며, 규칙 기반 필터링보다는 통계적 학습을 통한 필터링 방법을 주로 사용하고 있다. 본 논문에서는 베이즈 정리를 기반으로 하는 3가지 분류 알고리즘을 한글 전자메일을 대상으로 하여 스팸 메일 특히 음란성 메일을 분류하는데 있어 그 성능을 평가하고자 한다. 실험 결과, 단어의 스팸일 확률만을 이용하는 방법이 나이브 베이즈 알고리즘이나 m-estimate를 이용하는 방법보다는 성능이 우수함을 알 수 있었다 특히, 단어의 스팸일 확률만을 이용하는 방법은 false positive rate를 0%로 유지하면서도 다른 방법들보다는 필터링을 잘 해내고 있음을 확인할 수 있었다. 그리고, 자질 선정에서는 명사나 명사/형용사를 사용할 경우에 그 에러율이 가장 적었다.

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Implementation of FMCW Radar Signal Processing Module Using MPC5775K (MPC5775K를 이용한 FMCW 레이더 신호처리부 구현)

  • Seo, Min-kyo;Oh, Woojin
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.684-685
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    • 2017
  • FMCW radar, which is widely used as a front collision warning system for vehicles, is now being commercialized. In this study we develope the radar signal processing system using MPC5775K that is specialized for high performance ADAS. That has special features for ADAS such as 10Msps 12bit ADC, 50MHz Radix-4 FFT, CTE(Cross Triggering Engine) for synchronized triggering between DAC and ADC. The baseband processing board is implemented and shows the result in Matlab.

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Algorithm for extracting region of interest in medical images using image processing techniques (영상처리 기법을 이용한 의료 영상에서 관심영역 추출 알고리즘)

  • Cho, Young-bok;Woo, Sung-hee
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.295-298
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    • 2018
  • The proposed paper proposes an algorithm that automatically extracts the region of interest using image processing techniques for medical images. In general, the robust boundary segmentation technique provides robust and accurate segmentation results in object boundaries with various noise and direction generated during image acquisition through optimal segmentation of the edges considering noise characteristics and directionality in noise images. In this paper, it is possible to apply adaptive filter type and size to the structural information of the image object and apply it to the boundary division of various object objects. In addition, it is possible to divide the boundary between various noise images such as an ultrasound image and an optical image.

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Production Control System Based on RFID (RFID를 기반으로한 생산공정관리 시스템)

  • Park, In-Jung
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.9 no.4
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    • pp.25-31
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    • 2009
  • In this paper, the implementation of a production control system based on RFID has been studied in order to obtain an exact Cost Center data such as the name of workers included a process of work and a time period to finish the process. The cost center of a worker will be correctly obtained by checking the work time using RFID tag data and by transmitting the data to a server of ERP or POP system. And also warming up time, cleaning time, power failure, and out of order sign will be checked and calculated using the data stored in RFID tags attached in workers and machine facilities. Therefore, exact Cost Center data will be obtained by the production control system with touch screens entering the data according to the situation in real time.

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Home Automation System Development for Security (보안을 위한 홈 오토메이션 시스템 개발)

  • Hwang, Byung-Kon
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.13 no.3
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    • pp.9-15
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    • 2008
  • This paper, in the field of home automation with increased security, is to develop a function of storing and inquiring images, which are taken by the camera of a videophone connected to DVR devices. Particularly, as soon as visitors push a bell button, the images of them are stored automatically and let us check the information of them Besides, we can monitor the status of an empty house with varieties of sensors. Information of these can be checked out through internet in real-time by home automation and web-based systems. Finally, we developed home security system that sends a homeowner a text message about the status of the house in case of strange things happening at the empty house.

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A study on Real-time Graphic User Interface for Hidden Target Segmentation (은닉표적의 분할을 위한 실시간 Graphic User Interface 구현에 관한 연구)

  • Yeom, Seokwon
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.17 no.2
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    • pp.67-70
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    • 2016
  • This paper discusses a graphic user interface(GUI) for the concealed target segmentation. The human subject hiding a metal gun is captured by the passive millimeter wave(MMW) imaging system. The imaging system operates on the regime of 8 mm wavelength. The MMW image is analyzed by the multi-level segmentation to segment and identify a concealed weapon under clothing. The histogram of the passive MMW image is modeled with the Gaussian mixture distribution. LBG vector quantization(VQ) and expectation and maximization(EM) algorithms are sequentially applied to segment the body and the object area. In the experiment, the GUI is implemented by the MFC(Microsoft Foundation Class) and the OpenCV(Computer Vision) libraries and tested in real-time showing the efficiency of the system.

A Parser of Definitions in Korean Dictionary based on Probabilistic Grammar Rules (확률적 문법규칙에 기반한 국어사전의 뜻풀이말 구문분석기)

  • Lee, Su-Gwang;Ok, Cheol-Yeong
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.28 no.5
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    • pp.48-460
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    • 2001
  • 국어사전의 뜻풀이말은 표제어의 의미를 기술할 뿐만 아니라, 상위/하위개념, 부분-전체개념, 다의어, 동형이의어, 동의어, 반의어, 의미속성 등의 많은 의미정보를 내재하고 있다. 본 연구는 뜻풀이말에서 다양한 의미정보를 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어사전의 뜻풀이말 구문분석기를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 품사 및 구문 부착 말 뭉치를 구축하고, 이 말뭉치들로부터 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 통계적 방법에 기반한 문법규칙과 확률정보를 자동으로 추출한다. 본 연구의 뜻풀이말 구문분석기는 이를 이용한 확률적 차트파서이다. 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 문법규칙 및 확률정보는 파싱 과정의 명사구 중의성을 해소한다. 또한, 파싱 과정에서 생성되는 노드의 수를 줄이고 수행 속도를 높이기 위한 방법으로 문법 Factoring, Best-First 탐색 그리고 Viterbi 탐색의 방법을 이용한다. 문법규칙의 확률과 왼쪽 우선 파싱 그리고 왼쪽 우선 탐색 방법을 사용하여 실험한 결과, 왼쪽 우선 탐색 방식과 문법확률을 혼용하는 방식이 가장 정확한 결과를 보였으며 비학습 문장에 대해 51.74%의 재현률과 87.47%의 정확률을 보였다.

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An effective license plate recognition system using deep learning technology (딥러닝 기술을 활용한 효과적인 차량 번호판 인식 시스템)

  • Jang, Sung-su;Jeong, Hyeok-june;Eun, Ae-cheoun;Ha, Young-guk
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.733-735
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    • 2018
  • 최근의 차량 주차관리 시설, 출입통제가 필요한 장소 그리고 도로 방범카메라를 통한 단속 등 다양한 곳에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 하지만 현재 사용되고 있는 LPR(License Plate Recognition) 시스템에는 많은 장비와 비용이 들어간다는 큰 단점이 존재한다. 본 논문에서는 하나의 컴퓨터와 최소의 카메라를 가지고 할 수 있는 기계학습을 통한 영상처리를 제안하려 한다. 먼저 딥러닝 프레임워크 중 하나인 YOLO(You Only Look Once) [4]를 활용하여 자동차의 번호판 부분의 영역을 검출하고 Grayscale를 통해 햇빛 또는 조명 등의 영향을 감소시켜 번호판의 특징을 보존시킨다. 전처리 작업이 끝난 후 번호판에서 숫자를 인식 하는 부분에서는 k-NN(k-Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용하였으며 한글 문자 인식부분은 Template Matching을 이용하였다. 제안한 알고리즘을 사용하여 기존 LPR 시스템에서 획득한 차량이미지를 대상으로 시뮬레이션 한 결과 좋은 결과를 얻을 수 있어 향후 연구 방향의 시스템 확장성의 가능성을 발견할 수 있었다.