• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.243-253
• /
• 2012

데이터 마이닝의 문서분류 기술에서 발전된 오피니언 마이닝은 이제 국외뿐만 아니라 국내 산업에서 중요한 관심분야로 자리잡아가고 있다. 오피니언 마이닝의 핵심은 문서에서 감정 단어를 추출하여 긍정/부정 여부를 얼마나 정확하게 판별하느냐를 평가하는 것이다. 국내에서도 이에 관련된 많은 연구가 이루어 졌으나 아직 실용적으로 적용할 만큼의 분류 정확도를 보이지 않고 있다. 한국어의 경우 비문법적 표현, 감정단어의 다양성 등으로 인해 문서의 극성을 판별하기가 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 문법적 요소를 최대한 배제하고 단어패턴의 빈도만을 고려한 새로운 오피니언 문서 분류기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 문서를 단어들의 리스트로 추상화한 후, 패턴들의 빈도를 이용하여 기계학습 알고리즘을 적용한다. 이후에 적절한 스코어 함수를 적용하여 문서의 극성을 판별한다. 또한 제안된 기법의 정확도를 평가하기 위해서 실험결과를 제시한다.

• 대한전자공학회논문지
• /
• 제27권11호
• /
• pp.111-118
• /
• 1990

본 논문에서는 pSDF(projection synthetic discriminant function)공간 불변 필터 개념을 적용하여 기준 이미지를 구현하고, 공간 평면 상관기인 이진 결합 변환 상관기를 이용하여 동일 클래스 인식 및 클래스 판별을 위한 광 패턴 인식을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 이진 결합 변환 상관기가 기존의 결합 변환 상관기보다 상관 첨두치 세기, 상관 첨두치 세기대 부로브비, 신호대 잡음비, 상관폭 부분에서 뛰어난 상관 특성을 보였다. 이진 결합 변환 상관기를 이용한 광 패턴 인식 실험을 한 결과, 동일 클래스 인식인 경우 $4.1~9.6{\%}$ 오차 범위 내에서 상관 첨두지 세기가 일정하게 나타났으며, 클래스 판별인 경우 두 클래스간의 상관 첨두지 세기가 2배 차이가 나서 판별 능력이 우수함을 알 수 있었다.

• 농업과학연구
• /
• 제33권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2006

본 연구는 개발된 품종 특이적인 DNA 표지인자를 이용하여 한우와 비한우의 고기를 판별하고자 하였다. 한우와 유럽종 고기소들의 유전적 차이를 Random amplified polymorphic DNA(RAPD) 분석으로 조사한 바, 홀스타인, 헤어포드, 에버딘엥거스, 리모진 및 시멘탈과 같은 한우가 아닌 유럽 종들의 RAPD 패턴들은 동일하였으나, 한우는 이들과 다른 패턴을 보였다. 한우는 유럽종들에서 모두 검출된 특정의 밴드가 발견되지 않았다. 1.4Kbp인 밴드는 한우와 수입소 고기를 판별해 낼 수 있는 유용한 DNA 표지인자로 인정되었다. 실제로, 한우 673 마리, 홀스타인 141 마리의 혈액시료 및 수입육 115의 고기시료를 가지고 시행한 실험에서 그 DNA 표지인자는 비한우에서는 256두 중 245두에서 검출되었으나, 한우에서는 673두 중 644두의 시료에서 검출되지 않아서, 비한우의 검출율은 95%, 한우의 비검출율은 96%를 보였다. 이러한 결과는 그 DNA 표지인자를 이용하여 한우와 비한우 고기를 판별할 수 있음을 시사하였다. 그러나 두 품종 사이의 교잡종은 한우나 비한우의 RAPD 패턴 중에서 한 가지를 무원칙하게 선택하여 나타내고 있으므로, 이러한 DNA 표지인자만으로서는 판별하기가 어려웠다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
• /
• pp.775-778
• /
• 2010

본 논문에서는 초미세 패턴($24{\mu}m$ 이하의 선폭, $30{\mu}m$ 이하의 피치)을 가진 칩-온-필름(Chip-on-Film, COF)에 발생한 결함을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 개발된 시스템은 COF 패턴으로부터 대표적으로 발생하는 결함들, 즉 개방(open), 단락(hard short), mouse bite(near open) 및 near short(soft short)을 자동으로 신속히 검출할 수 있는 기술이 적용되어 있다. 특히 초미세 패턴의 경우, near open 및 near short과 같은 결함 검출이 불가능한 기존 검출시스템의 문제점을 극복한 기술이 제안되어 있다. 본 논문에서 제안하는 결함 검출 원리는 미세 선의 결함유무에 따른 저항 변화를 자동으로 검출하고, 그 미세한 변화를 좀 더 자세하게 판별하기 위해 고주파 공진기(resonator)를 적용하고 있다. 제안된 시스템은 미세 패턴을 가진 COF 제작 과정에서 발생한 결함을 신속히 검출할 수 있기 때문에 COF 불량 검사에 소요되는 많은 경비를 줄일 수 있으리라 기대한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.25-28
• /
• 2007

본 논문은 FM 라디오 방송의 오디오 신호를 블록 단위로 음성 음악을 판별하는 시스템을 제안하는 논문이다. 본 논문에서는 음성 음악 판별 시스템을 구축하기 위해 다양한 특정 파라미터와 분류 알고리즘을 제안 한다. 특정 파라미터는 신호처리 분야(Centroid, Rolloff, Flux, ZCR, Low Energy), 음성 인식 분야(LPC, MFCC), 음악 분석 분야(MPitch, Beat)에서 각각 사용되는 파라미터를 사용하였으며 분류 알고리즘으로는 패턴인식 분야(GMM, KNN, BP)와 퍼지 신경망(ANFIS)을 사용하였고, 거리 구현은 Mahalanobis 거리를 사용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.41-47
• /
• 2001

본 연구에서는 카메라로부터 입력되는 영상열에서 사람과 같은 유동적인 이동 물체를 신뢰성 있게 판별하는 방법을 제안한다. 실시간 처리가 요구되는 시스템으로 빠른 수행속도와 적은 계산망, 신뢰성 있는 동작을 위해 입력영상과 참고영상에서 차영상을 구하고, 차영상의 히스토그램을 분석하여 여러개의 임계치을 결정한 후, 이를 사용하여 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하고, 효율적으로 패턴을 분류할 수 있는 신경망을 이용하여 분리된 영역을 판별한다. 제안된 방법은 실제 상황에서 얻은 다양한 영상을 적용하여 실험하였으며, 4개층의 신경망을 적용하여 이동물체 검출 결과를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
• /
• pp.905-908
• /
• 2014

악성댓글은 인터넷 상에서 상대방이 올린 글에 대한 비방, 험담 등을 하는 악의적인 댓글을 의미한다. 사용자에게 스마트 모바일 기기, 소셜 네트워크 서비스 등의 편리한 서비스를 제공함에 따라 악성댓글에 대한 피해도 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 댓글로부터 간단한 형태소 분석과 패턴 추출 과정을 거쳐 단어장을 형성한다. 단어장을 바탕으로 댓글에 포함된 단어가 악성댓글과 비악성댓글에서 나타날 확률을 구하고 이를 기반으로 주어진 댓글이 악성댓글인지 아닌지를 판별한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 악성댓글을 판별하는 방법을 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.545-547
• /
• 1999

본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함이 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포를 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따르는 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표(Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램(Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.

• 정보통신설비학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.71-77
• /
• 2003

본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함의 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행 중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포론 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따른 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표 (Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치 데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램 (Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
• /
• pp.319-322
• /
• 2014

VTS(Vessel Traffic Center)는 관할해역의 해상교통데이터를 수집하여 해상교통관제를 수행하고 있다. 이러한 해상교통데이터는 가공되지 않는 정보이므로, 관제사 및 선박 등 사용자가 유용하게 활용할 수 있는 형태로의 분석이 필요하다. 이는 객관적인 데이터로 관제사 및 선박에서 해상교통 안전정책을 수립하는데 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 수년간 VTS에 축적되고 있는 BIG DATA를 활용하여 해상교통패턴을 분석하고자 한다. 분석하는 해상교통패턴은 통항분포, 선종별 항적 비교, 예부선의 강 조류 주의구역 판별, 항로상 어선 조업 현황분석 등을 통해 빅데이터를 활용한 관제구역설정, 집중관제구역 검토가 가능하다.