• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.143-151
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• 2010

지문분류는 1:N 지문인식 시스템의 효율성을 높이는 단계로 지문의 매칭 시간 단축과 인식의 정확성을 높여주는 역할을 한다. 지문 각 클래스의 융선 패턴은 한 개 이상의 클래스와 중복되는 성질을 가지기 때문에 지문분류 작업은 어렵다. 또한 잡음을 많이 포함하거나 예외적인 입력 상태인 경우에도 분류 작업은 어려워진다. 본 논문에서는 다양한 품질의 지문을 효과적으로 분류하기 위해 지문의 방향특징을 이용해 확률 모델을 설계하고, 이를 최적화 하여 지문분류를 수행하는 방법을 제안하였다. 지문 융선을 픽셀단위로 탐색하여 방향 값을 산출하고, 산출된 방향 값을 일정 픽셀 단위로 병합하여 지문의 방향특징을 추출한다. 추출된 방향 특징을 이용해 확률론적 정보추출 및 인식 방식인 마코프 모델을 이용하여 지문의 클래스별 마코프 모델을 생성한다. 생성된 클래스별 마코프 모델의 상태전이 행렬을 분석하여 클래스별 분류 모델의 가중치 항목을 결정하고 유전자 알고리즘을 이용하여 지문분류 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 수치를 찾아낸다. 유전알고리즘에 의해 최적화된 분류모델에 다양한 품질의 지문 데이터베이스를 적용하여 실험해 본 결과 최적화 되기 전의 분류 모델에 비해 우수한 분류성능을 보였다. 또한 실험에 사용한 다양한 품질의 데이터베이스를 분석해본 결과 제안한 방법은 특이점 유, 무 및 상태에 독립적으로 예외적인 입력상황의 지문에 대해 효율적으로 지분분류를 수행했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.418-420
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• 2000

절차지향 프로그램으로부터 객체지향 프로그램으로 제공학 과정은 여러 단계를 거친다. 재공학은 객체 추충, 클래스 추출, 상속성 추출, 지속성 추출, 코드생성, 테스트등의 과정을 거친다. 변환 과정을 정당화하기 위해 테스트 단계에서 두 프로그램의 의미적 동일성이 검증되어야 한다. 이러한 검증과정이 없이는 변환이 무의미하다. 본 논문에서는 두 프로그램의 의미적 동일성의 의미와 검증에 대한 방법론을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.445-447
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• 2000

객체지향 프레임워크는 다수의 응용 소프트웨어 개발에 반복적으로 재사용되므로 철저한 시험이 요구될 뿐만 아니라 재사용시 확장된 프레임워크에 대해서도 추가적인 시험이 필요하다. 본 논문에서는 재사용시 다양한 형태의 객체 구조들로 개조, 확장될 수 있는 프레임워크의 가변부위에 대해 구조적 테스트 패턴들을 프레임워크의 합성 패턴들로부터 조직적으로 추출하는 방법을 기술한다. 여기서 제안된 방법은 가변부위 클래스 구조의 테스트 모델을 정형 명세화하고, 이로부터 시험에 필요한 구조적 테스트 패턴을 추출하는 방법을 제공한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권4호
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• pp.19-26
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• 2008

Gene set enrichment analysis (GSEA)는 두 개의 클래스를 가지는 마이크로어레이 실험 데이터 분석을 위해 생물학적 특징을 기반으로 구성된 다양한 유전자-집합 중에서 두 클래스의 발현값들이 통계적으로 중요한 차이를 나타내는 유의한 유전자-집합을 추출하기 위한 분석 방법이다. 특히, 유전자에 대한 다양한 생물학적인 정보를 지닌 유전자 주석 데이터베이스(Cytogenetic Band, KEGG pathway, Gene Ontology 등)를 이용하여 마이크로어레이 실험에 사용된 전체 유전자 중 특정 기능을 가지는 유전자들을 그룹화하여 다양한 유전자-집합을 발굴하고, 각 유전자-집합 내에서 두 클래스간에 발현값의 차이를 참조하여 유의한 유전자들을 결정하여, 이를 기반으로 통계적으로 유의한 유전자-집합들을 최종 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 GSEA 분석 과정에서 현재 주로 사용되고 있는 signal-to-noise ratio 기반 유전자 서열화(gene ranking) 방법 대신에, Fisher criterion을 이용한 유전자 서열화 방법을 적용함으로써 기존의 GSEA 방법에서 추출하지 못한 생물학적으로 의미 있는 새로운 유의 유전자-집합을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 제안한 방법의 성능을 고찰하기 위하여 공개된 Leukemia 관련 마이크로어레이 실험 데이터 분석에 적용하였으며, 기존의 알려진 결과와 비교 분석함으로써 제안한 방법의 유용성을 검증하고자 하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권7호
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• pp.1071-1078
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• 2005

비즈니스 시스템 분석을 위한 유스케이스 모델링은 유스케이스의 기능 별 분해 수준 및 시나리오의 구체적인 기술 단계를 어느 수준까지 작성해야 할 지 결정하기 어렵고 사용자가 분석 결과를 쉽게 이해하기가 어렵다. 본 논문에서는 비즈니스 시스템 분석 단계에서 사용자와 개발자 모두 쉽게 이해할 수 있는 표기법을 사용하여 사용자의 요구사항을 직관적으로 표현할 수 있는 정보구조 모델링을 정의하고, 객체 타입 별로 이벤트 객체, 재산 객체, 거래 객체로 분류 정의하여 추출하는 방법에 대해 제안함으로써 사용자의 요구사항 변경에 쉽게 대처하고, 개발자들이 분석 결과를 기반으로 설계를 위한 클래스 도출을 보다 용이하게 할 수 있도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.9-17
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• 2023

본 논문에서는 베어링의 결함 진단을 위한 단일 클래스 분류의 진동 이상 탐지 시스템을 제안한다. 베어링 고장으로 인해 발생하는 경제적 및 시간적 손실을 줄이기 위해 정확한 결함 진단시스템은 필수적이며 문제 해결을 위해 딥러닝 기반의 결함 진단 시스템들이 널리 연구되고 있다. 그러나 딥러닝 학습을 위한 실제 데이터 채집 환경에서 비정상 데이터 확보에 어려움이 있으며 이는 데이터 편향을 초래한다. 이에 정상 데이터만 활용하는 단일 클래스 분류 방법을 활용한다. 일반적인 방법으로는 AutoEncoder를 통한 압축과 복원 과정을 학습하여 진동 데이터의 특성을 추출한다. 추출된 특성으로 단일 클래스 분류기를 학습하여 이상 탐지를 실시한다. 하지만 이와 같은 방법은 진동 데이터의 주파수 특성을 고려하지 않아서 진동 데이터의 특성을 효율적 추출할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 진동 데이터의 주파수 특성을 고려한 AutoEncoder 모델을 제안한다. 분류 성능은 accuracy 0.910, precision 1.0, recall 0.820, f1-score 0.901이 나왔다. 주파수 특성을 고려한 네트워크 설계로 기존 방법들보다 우수한 성능을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.55-61
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• 2010

본 논문은 클래스 내와 클래스 간의 분산정보를 이용한 주파수 성분의 선택적 추출기법과 PCA-ELM 기반의 유도전동기 고장진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 취득된 전류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 분산정보를 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 PCA를 이용하여 고장상태별 특징들을 추출한다. 마지막 단계는 학습속도가 매우 우수한 ELM분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.828-837
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• 2008

본 논문은 단일 3차원 모델과 모델의 클래스의 특징적인 시점을 추출하여 3차원 모델 검색 및 분류를 수행하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 모델을 투영한 2차원 형상 중에 특징적인 형상을 추출하는데, 이때 고르게 샘플(sample)된 형상들을 최근 개발된 친근도 전파 (affinity propagation) 기법을 이용하여 군집화(clustering)한다. 친근도 전파는 데이터를 군집화하는 동시에 각 클러스터의 대표 값을 계산하므로, 군집화된 형상들로부터 대표 형상이 자연스럽게 지정된다. 제안하는 기법은 친근도 기법을 클래스별로 각 모델의 대표 형상 집합에 재차 적용하여 클래스의 대표 형상을 추출하고, 이를 기반으로 하여 3차원 모델의 분류도 가능하게 한다. 3차원 모델의 검색 뿐 아니라 분류를 가능하게 함으로써, 분류를 검색의 전처리 과정으로 하여 연관된 클래스의 모델 중에서만 검색을 수행할 수 있게 하여 단위가 큰 데이터베이스에서도 효율적인 검색을 가능하게 한다. [16]에 제안된 프린스턴 벤치마크 데이터베이스(Princeton benchmark database)을 이용한 실험을 통해 제안하는 검색 및 분류 기법의 유용함을 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.267-275
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• 2015

토지피복지도는 환경, 군사, 의사결정 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 단일 위성영상과 환경부에서 제공하는 국가토지피복도를 이용하여 훈련자료를 자동으로 추출하고, 이를 활용하여 피복을 분류하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 초기 훈련자료는 무감독분류인 ISODATA와 기존 토지피복도를 이용하였으며, 무감독 분류 사용시 각 클래스별 분류 선정과 클래스 명명, 감독분류에서 훈련자료 선정 등의 문제점을 해결하기 위하여 기존 토지피복도의 클래스 정보를 활용하여 자동으로 클래스를 분류하고 명명하였다. 추출된 초기 훈련자료는 대상 위성영상의 토지피복분류를 위하여 MLC의 훈련자료를 활용하였고, 피복분류의 정확도 향상을 위하여 반복방법을 적용하여 훈련자료를 갱신하였으며 최종적으로 토지피복지도를 추출하였다. 또한, 화소분류방법에서 발생하는 salt and pepper를 감소시키기 위하여 각 반복단계별 MRF를 적용하여 분류정확도를 향상시켰다. 본 연구에서 제안된 방법을 대상지역에 적용한 결과 효과적으로 토지피복지도를 생성할 수 있음을 정량적, 시각적으로 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권7호
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• pp.667-680
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• 2007

생체데이타 프로세싱이란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체 신호를 이용하여 다양한 목적으로 사용하는 것으로, 최근 이에 대한 요구가 높아지고 있다. 생체데이타는 도메인의 특성상, 클래스의 수는 많고 해당 클래스 내의 데이타는 상당히 제한적일 수 있어서 그만큼 데이타 내에 포함된 노이즈에 민감하게 된다. 따라서 기존의 패턴 인식과 분류 방법을 그대로 적용하여 개발된 시스템의 경우는 높은 일반화 성능을 기대하기 힘들다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 생체데이타가 가지는 특성을 고려하여 각 클래스 고유의 특성에 영향을 미치는 클래스 요인과 노이즈와 같이 전체 데이타에 영향을 미치는 환경 요인으로 구성된 변형된 팩터 분석 모델로 생체데이타 생성 모델을 정의한다. 이를 바탕으로 분류에 필요한 데이타간 이격(inter-data discrepancy) 정보를 추출하고 새로운 유사도 함수를 정의하여 분류기에 적용한다. 제안하는 방법은 분류 대상이 되는 클래스의 정보 팔용을 극대화 하여 적은 수의 데이터로부터 노이즈에 강인한 결과를 얻을 수 있다. 실제 생체데이타를 적용한 실험에서 제안하는 방법이 기존의 방법 보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.