• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.1
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• pp.290-299
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• 2008

We propose the query optimization technique using query classification in hybrid spatial DBMS. In our approach, user queries should to be classified into three types: memory query, disk query, and hybrid query. Specialty, In the hybrid query processing, the query predicate is divided by comparison between materialized view creating conditions and user query conditions. Then, the deductions of the classified queries' cost formula are used for the query optimization. The optimization is mainly done by the selection algorithm of the smallest cost data access path. Our approach improves the performance of hybrid spatial DBMS than traditional disk-based DBMS by $20%{\sim}50%$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.635-635
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• 2012

최근 공공분야 및 민간분야에서 고해상도 위성영상의 활용이 높아짐에 따라 이를 이용하여 수자원 분야의 치수계획 및 안전도 평가, 유역 홍수대응기술 분야에서의 다양한 활용이 비약적으로 증대되고 있는 실정이다. 고해상도 위성영상의 활용은 국지적 규모의 토지이용 변화 및 대기 상태의 모니터링을 위한 효과적인 기술로 인식되어 왔다. 우리나라의 KOMPSAT-2 위성은 GSD(Ground Sample Distance) 1m급의 전정색 영상과 4m급의 다중분광 영상을 동시에 제공하는 고해상도 위성이다. 그러나 다중분광센서의 복잡성과 보안성에 의해 영상이 제한적으로 제공되고 있어 KOMPSAT-2 위성영상을 이용한 다양한 연구가 미흡한 실정이다. 한편, 토지이용도의 제작은 다중분광 영상을 제공하는 위성영상을 이용하여 제작된다. 다중분광 영상이 제공하는 분광정보 및 공간정보 등으로 토지이용분류를 수행하거나 멀티센서 자료의 통합을 통한 토지이용분류 기법을 개발하여 제작하였다. 그러나 대부분 GSD 10m급 이상의 중 저해상도 위성영상을 이용하여 제작이 이루어져 수평위치 정확도 및 세부정보의 제공이 낮으며, 정보의 최신성이 결여되어 있다. 특히, 유역 치수안전도 평가를 위한 토지이용도 작성은 매우 중요한 부분을 차지하고 있으므로 이에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬강유역을 대상으로 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 유역 치수안전도 평가 및 치수계획 수립기술을 위한 토지이용도를 작성하고자 한다. 토지이용 분류방법은 감독분류와 무감독분류 방법을 조합하여 분류정확도를 개선시키는 하이브리드분류(hybrid classification) 방법을 이용하였으며, 분류기준의 선정은 환경부 토지이용분류 기준을 참고하여 1단위와 2단위 분류체계를 혼용하였다. 또한, 분류 후 후처리를 통하여 잡음을 제거하고 환경부의 토지이용도를 참조하여 육안판독으로 오분류된 지역을 보정하였다. 새롭게 작성된 토지이용도는 기존의 토지이용도와 비교 분석하여 토지이용변화 상황을 파악하고, 이를 통하여 KOMPSAT-2 영상의 토지이용도 개선 가능성을 검토하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.1_2
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• pp.51-57
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• 2003

For QA systems to return correct answer phrases, it is very important that they correctly and stably analyze users' intention. To satisfy this need, we propose a question type classifier (i.e. asking point identifier) for practical QA systems. The classifier uses a hybrid method that combines a statistical method with a rule-based method according to some heuristic rules. Owing to the hybrid method, the classifier can reduce the time to manually construct rules, yield high precision rate and guarantee robustness. In the experiment, we accomplished 80% accuracy of the question type classification.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.253-255
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• 2002

본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 문서 자동 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모텔 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고 한 것들인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.3
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• pp.11-16
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• 2014

방송과 통신이 융합되면서 새로운 서비스들이 등장하고 있는데 서비스만 보고서는 방송서비스인지 통신서비스인지 분간이 힘든 기술들이 다수 등장하고 있다. 최근 스마트TV가 방송, 통신, 컴퓨팅의 대표적인 서비스로 부각되면서 멀티플랫폼 연동의 하이브리드 미디어서비스가 다양하게 개발되고 있다. 본 논문에서는 방송통신 융합서비스에 대해서 두 매체 간의 연관여부에 따라 2가지로 서비스를 분류하고 각 분류된 방식에 따른 다양한 하이브리드 미디어서비스의 실제 구현사례를 소개한다. 소개되는 서비스에는 개인형 홈스크린, 앱스토어, 콘텐츠 검색 및 추천, 패밀리톡, 대면 통신을 포함하는 스마트TV 홈스크린 기반 미디어 융합서비스와 하이브리드광고 서비스, 멀티앵글뷰 서비스, 멀티오디오 서비스를 포함하는 스마트TV 하이브리드 미디어서비스이다. 본 논문에서는 모든 서비스가 HTML5 기반의 웹브라우저에서 동작하도록 구현하였다.

• Journal of Korean Association for Spatial Structures
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• v.4 no.2 s.12
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• pp.99-105
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• 2004

The structure systems with non-rigid member were classified by the composition type of line and surface members. As a result of the classification, there are 1-way cable structure, cable net and radial cable net structure in the line member system. And there are pneumatic structure and suspension membrane structure in surface member system. In addition, when the line and surface members are composed together, there is the hybrid membrane system which are divided into hanging type and supported type. In this paper, the Korean terms of structure systems with non-rigid member are recommended through this classification.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.241-242
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• 2021

대화시스템에서 게임설명요청과 같은 주제대화의 경우, 입력문장의 의도를 정확하게 분류하는 것이 대화시스템 성능과 직결되므로 매우 중요하다. 본 논문에서는 개체명 인식 방법과 머신러닝 방법을 결합한 하이브리드 방법을 제안하여, 머신러닝 방법을 단독으로 사용하는 방법보다 주제대화의 의도 분류 성능을 향상시켰다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.2
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• pp.159-168
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• 2004

This paper presents hybrid classification method to improve the performance of satellite images classification by combining Bayesian maximum likelihood classifier, ISODATA clustering and fuzzy C-Means algorithm. In this paper, the training data of each class were generated by separating the spectral signature using ISODATA clustering. We can classify according to pixel's membership grade followed by cluster center of fuzzy C-Means algorithm as the mean value of training data for each class. Bayesian maximum likelihood classifier is performed with prior probability by result of fuzzy C-Means classification. The results shows that proposed method could improve performance of classification method and also perform classification with no concern about spectral signature of the training data. The proposed method Is applied to a Landsat TM satellite image for the verifying test.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.19 no.4
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• pp.35-51
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• 2002

Inductive learning and classification techniques have been employed in various research and applications that organize textual data to solve the problem of information access. In this study, we develop hybrid model combination methods which incorporate the concepts and techniques for multiple modeling algorithms to improve the accuracy of text classification, and conduct experiments to evaluate the performances of proposed schemes. Boosted stacking, one of the extended stacking schemes proposed in this study yields higher accuracy relative to the conventional model combination methods and single classifiers.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.10 no.2
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• pp.133-145
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• 2004

Combining multiple classifiers to obtain improved performance over the individual classifier has been a widely used technique. The task of constructing a multiple classifier system(MCS) contains two different issues : how to generate a diverse set of base-level classifiers and how to combine their predictions. In this paper, we review the characteristics of the existing multiple classifier systems: bagging, boosting, and stacking. And then we propose new MCSs: stacked bagging, stacked boosting, bagged stacking, and boasted stacking. These MCSs are a sort of hybrid MCSs that combine advantageous characteristics of the existing ones. In order to evaluate the performance of the proposed schemes, we conducted experiments with nine different real-world datasets from UCI KDD archive. The result of experiments showed the superiority of our hybrid MCSs, especially bagged stacking and boosted stacking, over the existing ones.