• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1347-1348
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• 2015

본 논문에서는 기상레이더 데이터에서 섞여있는 강수에코 및 비강수에코를 분류하기 위하여 Interval Type-2 FCM based RBFNN의 도움으로 사례 및 에코 분류기의 설계를 제안한다. 학습과 테스트 데이터는 현재 기상청에서 사용하는 UF radar data를 사용하였으며, 사례 분류기와 에코패턴 분류기의 데이터를 각각 생성한다. 전처리 과정인 사례 분류를 통하여 강수사례 혹은 비강수사례를 분류하여 강수사례일 경우 에코패턴분류를 진행하며, 비강수사례일 경우 데이터에 관측된 모든 반사도 값을 제거한다. 사례 및 에코 분류기는 Interval Type-2 FCM based RBFNN을 통하여 패턴분류를 진행하며, 패턴분류 성능을 확인한다. 또한 후반부 파라미터의 동정 시, 각 규칙에 파라미터를 전역적으로 구하는 LSE와 각 규칙에 대한 파라미터를 독립적으로 구하는 WSLE의 비교연구를 수행한다. 분류기의 성능을 확인하기 위하여 사례 분류 후 에코패턴분류의 결과는 현재 기상청에서 사용하고는 품질검사(QC) 데이터와 비교하여 평가하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1095-1106
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• 2019

산불 피해는 복구, 보상 및 2차 피해 예방을 위해 빠르고 정확히 조사되어야 한다. 원격탐사 기반의 산불 피해강도 조사 방법으로 주로 산불 전과 후의 반사율 및 분광지수의 차이를 비교하고 있다. 최근 고해상도 위성영상 및 무인기 영상의 활용이 증가하고 있으나, 언제 어디에서 발생할지 예측할 수 없는 산불에 대한 발생 전 영상을 획득하는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 산불 피해강도 분류에 있어 고해상도 영상과 감독분류 기법의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 산불 후에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 무인기 다중분광영상에 반사율의 절대값을 이용하는 최대우도법과 반사율의 패턴을 이용하는 분광각매퍼의 두 가지 감독분류 기법을 적용하였다. 그 결과 분류 기법 측면에서 최대우도법이 분광각매퍼에 비해 높은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 피해강도 등급 간에 분광반사율의 절대값은 다르지만 패턴이 유사한 등급들이 존재하기 때문인 것으로 판단된다. 공간해상도 측면에서 상대적으로 해상도가 높은 무인기 영상의 분류정확도가 위성영상보다 높게 나타났다. 그러나 무인기와 위성 영상 모두 분류정확도가 매우 높게 나타나고 있어 피해강도 분류에 활용 가능성이 높다고 할 수 있다. 따라서, 피해강도 분류에 있어 산불 후에 촬영된 고해상도 영상들을 이용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지형학회지
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• 제19권3호
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• pp.37-49
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• 2012

이 논문의 목적은 간석지 표층 퇴적상 분류를 목적으로 다변량 크리깅을 기반으로 고해상도 원격탐사 자료와 현장 조사 자료를 결합하는 방법론을 제안하는데 있다. 퇴적물 성분에 따라 미리 범주화시킨 퇴적물 자료를 사용하여 원격탐사 자료를 분류하는 기존 방법론과 달리 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적물 성분별 분포도를 제작한 후에 최종 단계에서 범주화 시키는 분류 방법론을 제안하였다. 퇴적물 성분별 분포도 제작 과정에서 현장 조사 자료와 원격탐사 자료의 결합을 위해 다변량 크리깅 기법인 회귀 크리깅 기법을 이용하였다. 우선 현장조사 자료의 모래, 실트, 점토 성분별로 고해상도 원격탐사 자료의 분광 정보와 회귀 분석을 수행하여, 각 성분별 경향 성분을 추출하였다. 그리고 현장 조사 자료 위치에서 잔차를 계산한 후에, 잔차에 대해 크리깅을 적용하여 잔차분포도를 얻게 된다. 이후 성분별 경향 성분과 잔차 성분을 합하여 성분별 비율 분포도를 작성한 후에 최종 단계에서 퇴적상 분류를 수행하게 된다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 바람아래 간석지를 대상으로 고해상도 KOMPSAT-2 자료를 이용한 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 제안 기법이 기존 분류 방법에 비해 상대적으로 높은 분류 정확도를 나타내었으며, 특히 세립질 퇴적물 분류에 더 우수한 것으로 나타났다. 따라서 제안 기법은 원격탐사 자료를 이용한 간석지 표층 퇴적상 분류에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권4호
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• pp.175-191
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• 2017

보안산업의 성장 및 산업간 영향 등을 평가하기 위한 경제적 통계 작성의 기본은 보안산업 범위의 설정과 함께 표준화된 산업분류를 작성하는 것으로 시작된다. 산업분류는 국제 및 국내의 표준화된 표준산업분류기준을 준수하고 이와 연계되도록 작성되어야 한다. 현재 보안과 관련된 제품과 서비스 분류, 기술 분류는 물론 정보보안, 물리보안, 융합보안의 대표적 분류들은, 산출물을 위한 생산 활동의 특성을 기본으로 하는 산업분류의 기준과 부합하지 않고, 다수의 융합보안 산업분류 연구 결과 역시 수요자 중심의 분류로 현재 국가에서 통계, 법, 정책 집행 등에서 공식적으로 사용하는 공급자 중심 분류와는 차이가 있다. 본 연구에서는 이를 위해 우리나라 및 국제적인 산업분류의 기준을 정리한 후 현재 보안에 대한 분류들이 이러한 기준에 부합한지를 우선 살펴보았다. 다음으로 보안산업과 같이 새롭게 형성되는 산업들의 분류 방향을 보기 위해 일부 국내 산업 특수분류 사례들과 유형을 검토한 후 이를 토대로 보안산업의 산업분류 기준 및 작성 방향에 대해 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권4호
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• pp.329-339
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• 2003

본 연구에서는 무감독 영상분류를 위하여 특성이 다른 센서로 수집된 영상들에 대한 의사결정 수준의 영상 융합기법을 제안하였다. 제안된 기법은 공간 확장 분할에 근거한 무감독 계층군집 영상분류기법을 개개의 센서에서 수집된 영상에 독립적으로 적용한 후 그 결과로 생성되는 분할지역의 퍼지 클래스 벡터(fuzzy class vector)를 이용하여 각 센서의 분류 결과를 융합한다. 퍼지 클래스벡터는 분할지역이 각 클래스에 속할 확률을 표시하는 지시(indicator) 벡터로 간주되며 기대 최대화 (EM: Expected Maximization) 추정 법에 의해 관련 변수의 최대 우도 추정치가 반복적으로 계산되어진다. 본 연구에서는 같은 특성의 센서 혹은 밴드 별로 분할과 분류를 수행한 후 분할지역의 분류결과를 퍼지 클래스 벡터를 이용하여 합성하는 접근법을 사용하고 있으므로 일반적으로 다중센서의 영상의 분류기법에 사용하는 화소수준의 영상융합기법에서처럼 서로 다른 센서로부터 수집된 영상의 화소간의 공간적 일치에 대한 높은 정확도를 요구하지 않는다. 본 연구는 한반도 전라북도 북서지역에서 관측된 다중분광 SPOT 영상자료와 AIRSAR 영상자료에 적용한 결과 제안된 영상 융합기법에 의한 피복 분류는 확장 벡터의 접근법에 의한 영상 융합보다 서로 다른 센서로부터 얻어지는 정보를 더욱 적합하게 융합한다는 것을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.50-55
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• 1995

많은 언어관계들이 의미적으로 유사한 단어들의 집합에 적응된다. 그러므로 단어들을 의미가 비슷한 것들의 집합으로 분류하는 것은 아주 유용한 일이다. 본 논문에서는 말뭉치로부터의 동사와 명사의 분포정보를 이용하여 명사들을 분류하고자 한다. 한국어에서는 명사마다 문장에서 그 명사를 특정한 격으로 사용할 수 있는 동사들이 제한되어 있다. 그러므로 본 논문에서는 말뭉치에서 나타나는 명사와 그 명사를 특정한 격으로 사용하는 동사들의 분포정보로부터 명사들을 분류하는 방법을 제시한다. 형태소 해석된 50만 단어 말뭉치에서 가장 빈도수가 높은 명사 85단어를 대상으로 실험하였다. 명사와 동사의 구문정보를 사용하므로 의미적으로는 다르지만 쓰임이 비슷한 단어들도 같은 부류로 분류되었다. 의미적으로 애매성을 가지는 명사들의 경우도 실험결과를 나쁘게하는 요인이 되었다. 그리고, 좀더 좋은 결과를 얻기 위해서는 동사들도 의미가 유사한 것들로 분류한 후, 명사와 동사의 분포정보가 아닌 명사와 동사들의 집합의 분포정보를 이용하는 것도 종은 방법이 될 것이다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.331-341
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• 2001

본 논문에서는 Naive Bayes 문서 분류기를 위한 새로운 학습모델을 제안한다. 이 모델에서는 라벨이 없는 문서들의 집합으로부터 선택한 적은 수의 학습 문서들을 이용하여 문서 분류기를 재학습한다. 본 논문에서는 이러한 학습 방법을 따를 경우 작은 비용으로도 문서 분류기의 정확도가 크게 향상될 수 있다는 사실을 보인다. 이와 같이, 알고리즘을 통해 라벨이 없는 문서들의 집합으로부터 정보량이 큰 문서를 선택한 후, 전문가가 이 문서에 라벨을 부여하는 방식으로 학습문서를 결정하는 것을 selective sampling이라 한다. 본 논문에서는 이러한 selective sampling 문제를 Naive Bayes 문서 분류기에 적용한다. 제안한 학습 방법에서는 라벨이 없는 문서들의 집합으로부터 재학습 문서를 선택하는 기준 측정치로서 평균절대편차(Mean Absolute Deviation), 엔트로피 측정치를 사용한다. 실험을 통해서 제안한 학습 방법이 기존의 방법인 신뢰도(Confidence measure)를 이용한 학습 방법보다 Naive Bayes 문서 분류기의 성능을 더 많이 향상시킨다는 사실을 보인다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2002년도 창립기념 학술대회
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• pp.341-346
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• 2002

현재의 우리나라 SI 관련 산업 분류체계는 상세한 수준의 분류가 이루어지지 못하고 있을 뿐 아니라 새로운 기술 및 산업계의 변화를 적시에 반영시키지 못하는 단점이 있다. SI 분야 산업 발전에 따라 보다 정확한 세부분야 별 생산성 및 매출액 등의 데이터가 필요할 뿐만 아니라 적극적인 수출품목으로의 육성을 위하여 국제적인 분류체계와도 일관성을 가져야 할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 기존의 국내 외 SI 산업 분류체계의 장단점을 분석한 후 목적중심적인 새로운 SI 분류체계를 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.211-214
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• 2008

일부 음악 장르분류에 관한 기존 연구에서는 특징 추출을 위한 구간 선택 시 사람이 직접 음악의 주요 구간을 지정하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 분류 성능이 좋은 반면 수작업으로 인한 부담으로 새롭게 등록되는 음악들에 대해 지속적으로 적용하기가 곤란하다. 이러한 이유로 최근 음악 장르 분류와 관련된 연구에서는 자동으로 추출구간을 선정하는 방법을 사용하고 있는데 이러한 연구의 대부분이 고정된 구간 (예, 30초 이후의 30초 구간)에서 특징을 추출하는 관계로 분류의 정확도가 떨어지는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 음악 전체 구간에 대하여 반복구간을 파악하고, 그 중 음악을 대표할 수 있는 단일 대표구간을 선정한 후, 대표구간으로 부터 특징을 추출하여 장르 분류 시스템에 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 기존 고정구간을 사용한 방법에 비해 괄목할 만한 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.215-220
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• 2002

본 연구에서는 다중채널 뇌파에서 특징 파라미터로 선형 예측기 계수(Linear predictor coefficients)를 추출하고, 패턴인식기로는 신경회로망을 이용한 쾌적성 분류 알고리즘을 개발하여 다중 템플릿 방법으로 쾌적성 분류 실험을 하고자 하였다. 뇌파 데이터는 대학생 10명으로부터 쾌적한 환경과 불쾌적한 환경에서의 데이터를 수집하였으며, 전극 위치는 Fpl, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 쾌적성 분류 방법은 다중템플릿 방법으로 여러 명의 피검자를 각각 학습시켜 이로부터 생성되는 신경회로망의 가중치들을 템플릿에 저장한다. 그리고 테스트를 할 때에는 먼저 처음의 안정 상태의 뇌파를 이용하여 템플릿 검색을 하고 가장 가까운 템플릿을 선택한다. 그리고 선택된 템플릿을 이용하여 다른 감정에 대한 쾌적성 분류 실험을 하게 된다. 쾌적성 분류 실험 결과 평균 인식률이 약 75%의 성능을 나타내었다.