분류학습에서 높은 정확도를 유지하기 위해서는 충분한 분류 데이타가 필요하게 되는데 분류 데이타는 미 분류 데이타보다 생성하기가 어려운 경우가 많다. 따라서 미 분류 데이타를 활용하여 분류의 정확도를 향상시키는 것은 큰 효용성을 가지며 이러한 미 분류 데이타를 활용하는 대표적인 학습방법 중의 하나는 협력학습(co-training) 알고리즘이다. 이는 데이타를 두 개의 독립적인 속성그룹으로 나누어 두개의 분류자로 학습한 후 미 분류 데이타를 분류하고 그중 가장 신뢰성이 높은 데이타를 분류 데이터에 포함하고 이를 반복하는 학습모델이다. 하지만 이 방법은 전체 데이타의 속성을 독립적인 두개의 집합으로 분할하여야하는 제약이 있다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 개선하여 보통의 데이터베이스에 적용시킬 수 있는 새로운 협력학습방법을 제시 하고자한다. 즉. 두 개의 독립적인 속성 그룹으로 나누는 가정을 따르지 않고 전체 속성을 사용할 수 있으며 두 개 이상의 분류자를 사용하는 새로운 협력학습방법을 제안하였다.
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.
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.
본 논문은 KOMPSAT-2호 및 3호의 화상활용 일환으로 고해상도 위성화상을 이용한 정량화 기반의 산불피해등급 분류도에 관한 시범연구이다. 무엇보다 중적외선 밴드가 없는 IKONOS화상에서 NBR산법개발과 NBR에 기초한 산불피해림의 등급분류도를 작성하였다. 본연구의 결과물인 삼척산불지역의 피해등급분류도는 -1과 1사이의 NBR 지수값을 갖는 8bit 회색조 영상을 심 중 경 구분의 산불피해등급별에 따라 각각 적 황 청색으로 나타낸 유색밀도편분 화상이다. 현지 실측의 CBI에 의한 검정에서 정밀 정확으로 평가될 경유, 고해상도 화상을 이용한 NBR기반의 산불피해등급 분류도는 산불 후 피해복구 선택, 즉 자연복원과 인공식재복원에 결정정보가 될 것이다.
다양한 요소에 의해 영향을 받는 주식 시장에서 정확한 분석과 예측은 막대한 수익과 최소 손실을 보장한다. 본 논문은 주가 움직임 예측을 위하여 다양한 기술적 지표로부터 적합한 특징을 선택하고 세 가지 분류 알고리즘 LSTM, SVM, MLP 을 통해 향후 1, 3, 5, 7, 10, 15, 20, 25, 30 일 후의 주가 움직임을 예측하는 실험을 진행하였다. LSTM 에서 30 일 후를 예측할 때 74.4%의 가장 높은 분류 정확도를 보였으며 전반적으로 LSTM 을 통한 분류가 우수한 결과를 나타냈다.
지리정보시스템(Geographic Information System)분야에서 사회 기반 시설에 대한 요구가 증대되고, 시설물을 관리하기 위한 지리정보 데이터 베이스 구축이 필요하며, 데이터베이스 구축을 위해서는 지도 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 지도 정보를 자동으로 분석하여 등고선과 숫자, 기호를 추출해 내는 알고리즘에 대해 연구하였다. 지도상의 숫자, 기호를 추출하고 효율적으로 분류하기 위해 불필요한 자료를 제거하고 필요한 정보를 추출한 후 손상된 부분을 복원하는 방법과 필요한 정보만을 추출한 후 손상된 부분을 복원하는 방법을 제안하고 결과를 비교하였다. 이렇게 추출한 정보가 의미를 갖는 단위(기호, 숫자)들로 분류되도록 라벨링 방법과 무게 중심을 이용한 물체 추출 방법을 적용하여 숫자 기호들을 자동으로 분류하였으며, 여러 지역의 지형도를 입력하여 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 효율성을 증명하였다.
우리는 지지벡터기계를 이용하여 스팸 이메일을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 단어의 어휘 정보와 품사 태그 정보를 지지벡터기계의 자질로 사용한다. 우리는 카이 제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택한 후 각각의 자질을 문서 빈도(TF)와 역문헌빈도(IDF) 값으로 표현하였다. 자질들을 이용하여 SVM을 학습한 후, SVM 분류기는 각각의 이메일의 스팸 유무를 결정한다. 실험 결과, 웹메일 시스템에서 수집한 이메일 데이터에 대해 약 82.7%의 정확률을 얻었다.
본 논문에서는 타임스탬프의 위변조를 위한 안티포렌식의 도구로 사용되는 타임스탬프 변경도구들에 기능에 대하여 디지털 포렌식 관점에서 분석을 수행한다. 타임스탬프 변경도구들로써 수행할 수 있는 타임스탬프 변경작업의 범위와 특징을 찾아본다. NTFS파일시스템에서 사용하는 타임스탬프 변경도구들의 기능상의 분류는 그것들이 변경할 수 있는 타임스탬프 종류와 정밀도를 기준으로 정하고 그 도구들을 사용한 후에 기록된 타임스탬프의 특징들을 디지털 포렌식 관점에서 분석을 수행하기로 한다. 이 연구에서의 분류 형태 중 타입 I은 FileTouch.exe, SKTimeStamp, BulkFileChanger류의 도구들과 타입 II는 timestomp, 타입 III은 SetMACE로 분류하고 각 도구들을 사용한 후에 변경된 타임스탬프들의 특징을 살펴보기로 한다.
NUI(Natural User Interface)는 사용자가 신체부위를 사용하여 인터페이스 할 수 있는 기술이다. 본 연구에서는 NUI 공간에서 체감형 게임을 시행하였다. 게임은 태권도게임으로 사용자와 컴퓨터간의 대련이며, 게임 시 사용자의 심전도 신호를 측정하였다. 사용자는 심전도데이터를 게임 시에 사용자 프로파일로 전송한다. 전송받은 심전도신호로 사용자의 심박변이도를 분류하여 분류기 실험을 시행하고 정확도를 측정하였다. 실험은 체감형 게임 시행 전과 시행 후의 상태로 나누어 실험하였으며, 분류기는 Decision Tree를 사용하였다. 실험결과 심박변이율은 게임 시행 후 정확도가 4.16% 높게 도출되었다.
이 연구는 정부기능분류체계가 기록분류에 어떻게 적용되고 있는지, 그 가능성과 한계는 무엇인지 밝히기 위한 것이다. 자료 수집을 위해 6개 중앙행정기관의 기록관리전문직 6명을 대상으로 3회에 걸친 집단면담을 실시하였다. 우선 공공기록물관리법률 분석을 통해 기록물분류제도를 살펴본 후, 정부기능분류체계를 기록분류에 적용함으로써 얻을 수 있는 편익의 유형을 조사하였다. 면담 자료를 토대로 단위과제를 활용한 기록물철 분류의 실태와 문제점을 구조 및 운용 측면에서 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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