• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.261-263
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• 2009

본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각 영상에 대해 R채널의 임계치를 적용하여 잡음을 제거하며, 잡음 영역이 제거된 각각의 근적외 영상과 가시 영상의 반사 특성 및 근적외 영상과 적외 영상의 방출 특성의 특징을 구한 후, 각각의 임계치를 적용하여 1차적으로 구름을 판별한다. 1차적으로 구름 판별에서 제외된 영역에 대해서는 가시 및 적외 영상의 R 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 2차적으로 구름의 종류를 판별한다. 1차적으로 판별된 구름 영역과 2차적으로 판별된 구름 영역을 합성하여 최종 구름 영역을 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 구름 분류 방법보다 제안된 방법이 구름 분류의 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.637-639
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• 2003

본 논문은 카메라로 획득한 배의 표면과 꼭지 영상을 입력으로 하여 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 양호한 배인지 아닌지를 판별하는 판별기의 설계에 대해 설명한다. 먼저 입력 영상에서 배경을 분리시킨 후 배만을 포함하는 영상을 얻고 이 영상에서 윤곽선과 같은 여러 가지 특징들을 추출한 후 미리 대량의 표면 영상과 꼭지 영상으로 훈련시킨 두 개의 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 배의 상태를 판별한다. 구현되는 세부 모듈을 과일 종류에 맞게 수정한다면 제안되는 방법을 사과, 참외와 같은 다른 과일에도 적용할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.470-474
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• 2007

U-healthcare는 종래의 헬스케어 영역에 유비쿼터스 기술을 접목하여 개인의 건강상태 관리를 도와주는 서비스이다. 이의 기반이 되는 기술인 질환 유무를 판별하는 기법은 그 동안 헬스케어 영역에 적용시켜 왔다. 하지만, 적시에 언제 어디서나 지속적인 모니터링이 요구되는 U-health환경에서는 기존의 기계학습기법을 그대로 적용하는 데에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 통계기반의 질환 유무 판별 기법을 제안한다. 본 판별 기법은 질환 판별에 이용되는 생체신호와 신체증상의 종류로 배열 구조를 설정하고 축적된 데이터로부터 생체신호와 신체증상간의 쌍에 누적 빈도 수를 기록하여 학습한 뒤 고안한 판별식을 적용시켜 사용자의 질환을 판별하는 기법이다. 제한적인 검증이지만 약 360명의 실제 환자 데이터를 이용하여 기법을 검증하였고, 빠른 속도와 지속적인 개선이 가능한 기법임을 알 수 있었다. 추후 정확한 데이터를 기반으로 다른 기법과의 비교 검증으로 엄밀한 검증이 요구된다.

• 한국식물병리학회지
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• 제12권2호
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• pp.202-208
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• 1996

1986년부터 1992년까지 전라북도와 경상남도에서 수집된 벼 흰잎마름병균 66균주를 국내의 4 판별품종에 대한 병원성을 조사한 결과, K1 균형이 18(27.3%) 균주, K2 균형이 2(3.0%)균주, K3 균형이 18(27.3%) 균주가 분리되었다. 그러나 K4는 발견되지 않았으며 2균주는 균형을 분류할 수 없었다. 이들 2균형은 5종류의 일반계 품종에 대한 병원성에 따라 19종류의 group으로 세분되었다. 국내 벼 흰잎마름병 균주는 일본이나 IRRI 판별품종과 동일한 유전자를 갖는 NIL로 균형이 분류되지 않는 균주가 각각 63.6%, 57.6%나 되어, 국내 벼 흰잎마름병균은 일본 및 IRRI 균형과 비교하기가 곤란하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.153-159
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• 2009

본 논문에서는 지금까지 검사자에 의해 목시 검사로 이루어지고 있는 강구의 결함 여부를 자동으로 평가할 수 있는 새로운 시스템을 제안한다. 먼저 결함 종류 판별을 위하여 특징값 6가지를 결정하고 퍼지 추론과 Choquet 퍼지 적분을 사용한다. 결함정도에 따라 분류된 결함을 Choquet 퍼지 적분을 수행하게 되면 결과 값에서 서로 상쇄가 발생하여 원하지 않는 결과를 제시할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 같은 특징을 갖는 계열들로 결함의 종류를 재분류하여 퍼지적분을 수행함으로서 상태 평가치의 상쇄를 최소화한다. 그리고 최종 상태 평가치와 계열의 평가치를 사용하여 결함 종류를 분류하는 하는 방법을 제시하며, 실제 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 타당성을 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.547-550
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• 2003

본 논문은 카메라로 획득한 배의 표면과 꼭지 영상을 입력으로 하여 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 양호한 배인지 아닌지를 판별하는 판별기의 설계에 대해 설명한다. 먼저 입력 영상에서 배경을 분리시킨 후 배만을 포함하는 영상을 얻고 이 영상에서 윤곽선과 같은 여러 가지 특징들을 추출한 후 미리 대량의 표면 영상과 꼭지 영상으로 훈련시킨 두 개의 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 배의 상태를 판별한다. 구현되는 세부 모듈을 과일 종류에 맞게 수정한다면 제안되는 방법을 사과, 참외와 같은 다른 과일에도 적용할 수 있을 것이다.

• 한국식품과학회지
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• 제26권5호
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• pp.561-566
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• 1994

고추장의 유기산 함량, 향기성분의 GC peak area 및 관능검사에 의한 향미강도 측정결과를 통계적으로 분석하여 고추장을 분류하였다. 공시된 고추장은 재래식 51종과 시판 공장산 고추장 10종으로서 재래식 고추장은 순창지역의 찹쌀고추장 20종, 보은지역의 11종의 보리 고추장, 사천 지역의 밀 고추장 20종이었다. 유기산에 대한 정준판별분석을 실시한 결과, 보은 고추장은 다른 종류의 고추장과 쉽게 구분되었고, lactic acid는 고추장의 종류를 판별하는데 기여도가 높은 변수였다. GC peak area에 대한 판별분석법을 수행한 결과 재래식과 공장산 고추장을 4개군으로 분류할 수 있었고 이때 단계적판별 분석법에 의하여 기여도가 높은 변수는 2, 4, 8 및 11번 peak로 나타났다. 8종의 관능적 특성의 강도에 대한 관능검사 결과를 이용하여 정준판별분석을 실시한 바, 공장산 고추장은 재래식 고추장과 구분되어 질 수 있는데 이때 구수한 맛의 강도가 가장 영향력이 있는 변수로 분석되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.248-253
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• 2013

주파수 판별기는 주파수를 디지털 비트 신호로 변환해주는 회로로서 변조기, 동기화 회로 등에 쓰인다. 본 논문에서는 여러 종류의 일차, 이차 주파수 판별기의 구조를 모델링하고 양자화 잡음 성능을 분석하며, 새로운 구조의 델타-시그마 주파수 판별기 구조를 제안한다. 이론적 분석과 유도된 수식으로부터 출구 잡음을 구하고 모의실험으로 타당성을 검증하였다. 제안된 주파수 판별기는 전 디지털 회로로서 전 디지털 위상 잠금 루프의 궤환 경로에 적용될 수 있다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2011년도 동계학술대회
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• pp.203-209
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• 2011

본 연구는 선행 연구 분석을 통해 찾아낸 정보 영재의 특성 중 하나인 알고리즘 능력을 측정하여 정보 영재를 판별할 수 있는 도구를 교육용 프로그래밍 언어인 스크래치를 활용하여 개발하였다. 판별 도구는 크게 단일 스프라이트, 다중 스프라이트로 나누고 각각 블록추가, 블록 순서 변경, 변수 값 수정, 블록 종류 변경으로 세분화하여 문항을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 정보 영재 판별 도구는 프로그래밍 언어를 배우지 않은 학생들도 쉽게 조작할 수 있는 교육용 프로그래밍 언어 중 하나인 스크래치를 활용해 제작되었다, 그러므로 프로그래밍을 배우지 않은 일반 학생들을 대상으로 판별 도구를 이용해 알고리즘 능력을 측정하고 분석한다면 많은 학생들의 정보 영재성을 판별하는데 기여할 것으로 기대한다.