• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.899-902
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• 2021

본 논문은 이미지 저작권 유무 판별을 분류 문제로 정의하고 기계학습과 합성곱 신경망 모델을 적용하여 해결한다. 학습을 위해 입력 데이터를 고정된 크기로 변환하고 정규화 과정을 수행하여 학습 데이터셋을 준비한다. 저작권 유무 판별 실험에서 SVM, k-NN, 랜덤포레스트, VGG-Net 모델의 분류 성능을 비교 분석한다. VGG-Net C 모델의 결과가 다른 알고리즘과 비교 시 10.65% 높은 성능을 나타냈으며 배치 정규화 층을 이용하여 과적합 현상을 개선했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.353-354
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• 2023

디지털 환경이 진화함에 따라 가짜뉴스가 늘어나고 있다. 이를 판별하기 위해 법적 규제에 대한 논의가 있으나, 가짜뉴스에 대한 범위와 정의가 명확하지 않아 규제가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이에 대한 대안으로 TF-IDF 기법과 KoBERT 모델을 이용한 키워드 추출 및 문장 유사도 분석을 통해 YouTube 플랫폼을 대상으로 한 가짜뉴스 판별을 위한 모델을 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.6
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• pp.83-94
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• 2011

Main researching issue in affective computing is to give a machine the ability to recognize the emotion of a person and to react it properly. Efforts in that direction have mainly focused on facial and oral cues to get emotions. Postures have been recently considered as well. This paper aims to discriminate emotions posture by identifying and measuring the saliency of posture features that play a role in affective expression. To do so, affective postures from human subjects are first collected using a motion capture system, then emotional features in posture are described with spatial ones. Through standard statistical techniques, we verified that there is a statistically significant correlation between the emotion intended by the acting subjects, and the emotion perceived by the observers. Discriminant Analysis are used to build affective posture predictive models and to measure the saliency of the proposed set of posture features in discriminating between 6 basic emotional states. The evaluation of proposed features and models are performed using a correlation between actor-observer's postures set. Quantitative experimental results show that proposed set of features discriminates well between emotions, and also that built predictive models perform well.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.3
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• pp.221-226
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• 2019

The characteristic of the beta wave among the EEG waves corresponds to the stress area of human perception. The over-bandwidth of the stress is extracted by analyzing the beta-wave correlation between the low-bandwidth and high-bandwidth. We present a KMeans clustering analysis model for unsupervised machine learning to construct an analytical model for analyzing and extracting the beta-wave correlation. The proposed model classifies the beta wave region into clusters of similar regions and identifies anomalous waveforms in the corresponding clustering category. The abnormal group of waveform clusters and the normal category leaving region are discriminated from the stress risk group. Using this model, it is possible to discriminate the degree of stress of the cognitive state through the EEG waveform, and it is possible to manage and apply the cognitive state of the individual.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.25 no.3
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• pp.217-225
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• 2004

In this paper, a new automatic classification method for the normal EEC and schizophrenia EEC using hidden Markov model(HMM) is proposed. We used the feature parameters which are the variance for statistical stationary interval of the EEC and power spectrum ratio of the alpha, beta, and theta wave. The results were shown that high classification accuracy of 90.9％ in the case of normal person, and 90.5％ in the case of schizophrenia patient. It seems that proposed classification system is more efficient than the system using complicate signal processing process. Hence, the proposed method can be used at analysis and classification for complicated biosignal such as EEC and is expected to give considerable assistance to clinical diagnosis.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• autumn
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• pp.363-366
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• 2002

The advanced construction technology endorsement system(ACTES) has used the improper evaluation criteria. Because of its insufficiency of quantitative evaluation, it is difficult to attain the objective and fairness. This study used a survey to investigate a actual condition of ACTES. The survey found that ACTES needed a evaluation criteria and a quantitative evaluation method. In addition, This study proposes the evaluation model that uses a discriminant function. The model process consists of several phases that are brain storming, t-test and discriminant function analysis.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.689-691
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• 2023

불균형 데이터의 분류의 성능을 향상시키기 위한 앙상블 구성 방법에 관하여 연구한다. 앙상블의 성능은 앙상블을 구성한 기계학습 모델 간의 상호 다양성에 큰 영향을 받는다. 기존 방법에서는 앙상블에 속할 모델 간의 상호 다양성을 높이기 위해 Feature Engineering 을 사용하여 다양한 모델을 만들어 사용하였다. 그럼에도 생성된 모델 가운데 유사한 모델들이 존재하며 이는 상호 다양성을 낮추고 앙상블 성능을 저하시키는 문제를 가지고 있다. 불균형 데이터의 경우에는 유사 모델 판별을 위한 기존 다양성 지표가 다수 클래스에 편향된 수치를 산출하기 때문에 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존 다양성 지표를 개선하고 가지치기 방안을 결합하여 유사 모델을 판별하고 상호 다양성이 높은 후보 모델들을 앙상블에 포함시키는 방법을 제안한다. 실험 결과로써 제안한 방법으로 구성된 앙상블이 불균형이 심한 데이터의 분류 성능을 향상시킴을 확인하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.21 no.5
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• pp.1-10
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• 2016

In this paper, a car model recognition system using image processing and machine learning is proposed and it's performance is also evaluated. The system recognizes the front of car because the front of car is different for every car model and manufacturer, and difficult to remodel. The proposed method extracts HOG features from training data set, then builds classification model by the HOG features. If user takes photo of the front of car, then HOG features are extracted from the photo image and are used to determine the model of car based on the trained classification model. Experimental results show a high average recognition rate of 98%.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.147-147
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• 2017

우리나라에서는 수입 개방화 추세에 따라 공정한 유통질서 확립하고 국내 생산자와 소비자를 보호하기 위하여 원산지 표시제가 시행되고 있다. 그러나 수입 농산물과 국산 농산물의 큰 가격차이로 인하여 원산지를 허위 표시하는 경우가 증가하고 있다. 특히 쌀 관세화 전환 의무에 따른 수입산 쌀 증가하고 있으며 단립종과 중립종 수입산 쌀은 국내산 쌀과 외관이 유사하여 육안식별이 어려워 국내산 쌀로 둔갑할 우려가 있다. 이에 신속하고 비파괴적으로 쌀의 원산지를 판별할 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국내산 쌀과 중국산 쌀의 원산지를 신속하게 판별가능한 영상 처리기술을 개발하였다. 쌀은 국내에서 생산된 중립종 50점과 중국에서 생산된 단립종 및 중립종 51점이 수집되어 사용되었다. 쌀의 분광 영상은 초분광 가시광 및 근적외선 영상 시스템을 이용하여 측정하였다. 이 시스템은 할로겐-텅스텐 라인광, 시료 이송부, 초분광 영상 획득부로 구성되어 있다. 텅스텐-할로겐 라인광은 $15^{\circ}$ 각도로 대칭으로 시료에 조사되고 400 ~ 1000 nm 파장 영역의 반사광 영상 스펙트럼이 측정되었다. 초분광 영상 데이터는 광에 노출되지 않은 암실에서의 파장별 영상과 반사율이 99% 이상인 기준판의 파장별 영상을 이용하여 교정되었다. 부분최소제곱회귀법을 이용하여 쌀 원산지 판별모델 식을 개발하였고, 이 판별 모델식을 교정된 초분광 영상에 적용하여 영상처리 판별 모델을 개발하였다. 그 결과, 원산지 판별정확도가 97.4% 이상으로 나타났으며, 국내산과 중국산 쌀의 원산지 판별이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.874-876
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• 2003

전산 시스템에 대한 침입에 대응하기 위하여 시스템 호출 감사자료 척도를 사용하여 은닉 마르코프 모델(HMM)에 적용하는 비정상행위 기반 침입탐지 시스템에 대한 연구가 활발하다. 하지만, 이는 일정한 임계간 이하의 비정상행위만을 감지할 뿐, 어떠한 유형의 침입인지를 판별하지 못한다. 이에 Viterbi 알고리즘을 이용하여 상태 시퀀스를 분석하고, 공격 유형별 표준 상태시퀀스와의 유사성을 측정하여 유형을 판별할 수 있는데, 외부 혹은 내부 환경에 따라 상태 시퀀스가 항상 규칙적으로 추출될 수 없기 때문에, 단순 매칭으로 침입 유형을 판별하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 시퀀스의 변형을 효과적으로 고려하는 편집거리(Edit distance)를 이용하여 어떠한 유형의 침입이 발생하였는지를 판별하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 루트권한을 취득하기 위한 대표적인 침입유형으로 가장 널리 쓰이는 버퍼오버플로우 공격에 대해 실험하였는데, 그 결과 세부적인 침입 유형을 잘 판별할 수 있음을 확인하였다.