• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.222-223
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• 2020

최근 악성코드로 인한 피해가 증가하고 있다. 악성코드는 악성코드가 속한 종류에 따라서 대응하는 방법도 다르기 때문에 악성코드를 종류별로 분류하는 연구도 중요하다. 기존에는 악성코드 시각화 과정을 통해서 생성된 악성코드의 글로벌 이미지를 사용해 악성코드를 각 종류별로 분류한다. 글로벌 이미지를 악성코드로부터 추출한 바이너리 정보를 사용해서 생성한다. 하지만, 글로벌 이미지만을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류하는 경우 악성코드의 종류별로 중요한 특징을 고려하기 않기 때문에 분류 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 악성코드의 글로벌 이미지에 악성코드의 종류별 특징을 나타내기 위한 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용한 악성코드 분류 방법을 제안한다. 첫 번째, 악성 코드로부터 바이너리를 추출하고 추출된 바이너리를 사용해서 글로벌 이미지를 생성한다. 두 번째, 악성 코드로부터 로컬 특징을 추출하고 악성코드의 종류별 핵심 로컬 특징을 단어-역문서 빈도(Term Frequency Inverse Document Frequency, TFIDF) 알고리즘을 사용해 선택한다. 세 번째, 생성된 글로벌 이미지에 악성코드의 패밀리별 핵심 특징을 픽셀화해서 적용한다. 네 번째, 생성된 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용해서 컨볼루션 모델을 학습하고, 학습된 컨볼루션 모델을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.5
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• pp.87-100
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• 2011

In this paper, we address a video summarization task as generating both visually salient and semantically important video segments. In order to find salient data points, one can use the OC-SVM (One-class Support Vector Machine), which is well known for novelty detection problems. It is, however, hard to incorporate into the OC-SVM process the importance measure of data points, which is crucial for video summarization. In order to integrate the importance of each point in the OC-SVM process, we propose a fuzzy version of OC-SVM. The Importance-based Fuzzy OC-SVM weights data points according to the importance measure of the video segments and then estimates the support of a distribution of the weighted feature vectors. The estimated support vectors form the descriptive segments that best delineate the underlying video content in terms of the importance and salience of video segments. We demonstrate the performance of our algorithm on several synthesized data sets and different types of videos in order to show the efficacy of the proposed algorithm. Experimental results showed that our approach outperformed the well known traditional method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.236-236
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• 2021

최근 텍스트와 같은 비정형 데이터의 생성 속도가 급격하게 증가함에 따라, 이를 분석하기 위한 기술들의 필요성이 커지고 있다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리기술을 사용하여 비정형 텍스트를 정형화하고, 문서에서 가치있는 정보를 획득할 수 있는 기법 중 하나이다. 텍스트 마이닝 기법은 일반적으로 각각의 분서별로 특정 용어의 사용 빈도를 나타내는 문서-용어 빈도행렬을 사용하여 용어의 중요도를 나타내고, 다양한 연구 분야에서 이를 활용하고 있다. 하지만, 문서-용어 빈도 행렬에서 나타내는 용어들의 빈도들은 문서들의 차별성과 그에 따른 용어들의 중요도를 나타내기 어렵기때문에, 용어 가중치를 적용하여 문서가 가지고 있는 특징을 분류하는 방법이 필수적이다. 다양한 용어 가중치를 적용하는 방법들이 개발되어 적용되고 있지만, 환경 분야에서는 용어 가중치 기법 적용에 따른 효율성 평가 연구가 미비한 상황이다. 또한, 환경 이슈 분석의 경우 단순히 문서들에 특징을 파악하고 주어진 문서들을 분류하기보다, 시간적 분포도에 따른 각 문서의 특징을 반영하는 것도 상대적으로 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 2015-2020년의 서울지역 환경뉴스 데이터를 사용하여 환경 이슈 분석에 적합한 용어 가중치 기법들을 비교분석하였다. 용어 가중치 기법으로는 TF-IDF (Term frequency-inverse document frquency), BM25, TF-IGM (TF-inverse gravity moment), TF-IDF-ICSDF (TF-IDF-inverse classs space density frequency)를 적용하였다. 본 연구를 통해 환경문서 및 개체 분류에 대한 최적화된 용어 가중치 기법을 제시하고, 서울지역의 환경 이슈와 관련된 핵심어 추출정보를 제공하고자 한다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.28 no.3
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• pp.185-191
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• 2004

The mean and Clustering are important methods of data mining, which is now widely applied to various multi-attributes problem However, feature weighting and feature selection are important in those methods bemuse features may differ in importance and such differences need to be considered in data mining with various multiful-attributes problem. In addition, in the event of arithmetic mean, which is inadequate to figure out the most fitted result for structure of evaluation with attributes that there are weighted and ranked. Moreover, it is hard to catch hold of a specific character for assume the form of user's group. In this paper. we propose a dispersion mean algorithm for evaluation of similarity measure based on the geometrical figure. In addition, it is applied to mean classified by user's group. One of the key issues to be considered in evaluation of the similarity measure is how to achieve objectiveness that it is not change over an item ranking in evaluation process.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.447-452
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• 2001

내용 기반 이미지 검색에서 질감정보는 이미지의 검색 속성으로 사용할 수 있는 중요한 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 검색의 이미지 속성으로서 질감 특징을 사용한다. 의료영상 MRI 중 특히 뇌영상의 검색에서 질감의 특징은 전체 이미지를 대상으로 한 전역 질감 특징 값과 종양이나 뇌출혈 부분 등 정상이 아닌 이상객체 부분의 지역 질감 특징 값을 3단계 웨이블릿 변환을 통해 추출하고 추출된 여러 개의 특징 중 검색 효율성을 높일 수 있는 특징만을 선별하여 검색에 이용하는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.439-442
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• 2007

패턴 인식의 성능 향상을 위해 효율적인 특징 선택을 해주는 것은 중요한 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 최근에 제시되었던 특징 선택 방법들 중 대표적인 4 가지의 방법을 선택하여 성능을 비교 분석하였다. 데이터의 특징을 줄여주는 기능과 적은 수의 특징으로 더 좋은 패턴 인식 성능을 보여주는 기능의 수행 능력을 중심으로 평가하였으며, 각기 다른 형태의 데이터에 대해 각 방법들이 보이는 성능도 관찰하였다. 이를 토대로 각 방법의 장단점과 특징에 대해 생각해 본다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.291-294
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• 2002

본 논문은 얼굴 영역 및 얼굴 구성 요소의 얼굴 특징점을 추출하는 방법을 제안한다. 얼굴 특징점은 얼굴 인식을 하는데 있어서 중요한 자료이다. 얼굴 영역은 객체 단위 추출 방법을 사용하여 얼굴의 고유 영역만을 추출한다. 얼굴의 구성요소는 각 요소간의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴 영역 내에서 추출해 간다. 얼굴 구성요소의 특징점은 미리 정해진 위치에서 특징점을 결정한다. 그리고 이런 특징점간의 상호 연관관계를 설정한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.262-263
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• 2012

다중 센서의 영상, 예를 들어 가시광 영상과 적외선 영상은 서로 다른 특징을 가지고 있기 때문에 본 논문에서는 IR 영상의 특징을 보존한 새로운 혼합기법을 제안하다. 이러한 혼합기법은 의료 영상, 보안 영상 등에서 매우 중요하고 다양하게 다루어진다. 일반적인 혼합기법을 사용하게 되면 영상간의 특색 때문에 혼합 시 조화롭지 못하는 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 중요도 맵을 추출하고 그 영역에 대하여 포아송 블랜딩을 통해 두 개의 다른 특징을 가시광 영상을 혼합한다. 제안한 알고리즘은 기존의 연구와 다르게 혼합할 영역을 수동으로 지정하는 것이 아니라 자동적으로 추출하고, 가시광 영상에 IR 영상에서만 검출되는 영역을 결합한 새로운 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.11
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• pp.1121-1135
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• 2005

This paper proposes a moving object extraction method using the contrast map and salient points. In order to make the contrast map, we generate three-feature maps such as luminance map, color map and directional map and extract salient points from an image. By using these features, we can decide the Attention Window(AW) location easily The purpose of the AW is to remove the useless regions in the image such as background as well as to reduce the amount of image processing. To create the exact location and flexible size of the AW, we use motion feature instead of pre-assumptions or heuristic parameters. After determining of the AW, we find the difference of edge to inner area from the AW. Then, we can extract horizontal candidate region and vortical candidate region. After finding both horizontal and vertical candidates, intersection regions through logical AND operation are further processed by morphological operations. The proposed algorithm has been applied to many video sequences which have static background like surveillance type of video sequences. The moving object was quite well segmented with accurate boundaries.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.5
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• pp.457-464
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• 2008

In the real-world operational environment, most of text classification systems have the problems of insufficient training documents and no prior knowledge of feature space. In this regard, $Na{\ddot{i}ve$ Bayes is known to be an appropriate algorithm of operational text classification since the classification model can be evolved easily by incrementally updating its pre-learned classification model and feature space. This paper proposes the improving technique of $Na{\ddot{i}ve$ Bayes classifier through feature weighting strategy. The basic idea is that parameter estimation of $Na{\ddot{i}ve$ Bayes considers the degree of feature importance as well as feature distribution. We can develop a more accurate classification model by incorporating feature weights into Naive Bayes learning algorithm, not performing a learning process with a reduced feature set. In addition, we have extended a conventional feature update algorithm for incremental feature weighting in a dynamic operational environment. To evaluate the proposed method, we perform the experiments using the various document collections, and show that the traditional $Na{\ddot{i}ve$ Bayes classifier can be significantly improved by the proposed technique.