• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.824-830
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• 2003

메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 RPA(Recursive Partition Averaging)알고리즘은 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 구성된 초월 평면상에서 단순히 대표패턴을 추출하여 분류 성능 저하의 원인이 되는 단점을 가지고 있었다. 여기에서는 기존 RPA의 단점을 보완하기 위해 FPD (Feature-based Population Densimeter)를 이용한 OHC (Optimized Hyperrectangle Calving) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 RPA분할 종료 후 OHC를 이용하여 초월 평면을 최적화한 후 패턴 평균 기법을 적용하여 학습 결과를 산출한다. 제안된 알고리즘은 k-NN분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며 분류에 있어서도 RPA보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간비교에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.324-326
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• 2000

본 논문에서는 항공편 예약이라는 제한 영역에서의 연속음성인식 시스템을 위한 후처리 본 논문에서는 항공편 예약이라는 제한 영역에서의 연속음성인식 시스템을 위한 후처리 방안을 제시한다. 제안하는 후처리 방안은 200 문장의 항공편 예약 텍스트 데이터를 이용하여 문형 정보를 추출한 뒤 특정 문형별로 분류하였다. 분류된 문형과 음성인식 후의 문장을 비교하여 가장 유사한 문형을 추론한다. 추론한 특정 문형에서 나올 수 있는 형태소를 형태소들간의 N-gram 정보가 수록된 데이터베이스를 이용하여 형태소를 수정하고 보완한 결과를 최종 문장으로 출력한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제45권4호
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• pp.207-229
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• 2014

본 연구의 목적은 한국십진분류법 제6판에서의 390 국방 군사학 분류전개의 분석을 통해 문제점을 파악, 다음판 분류전개의 토대를 마련하고자 개선방안을 제시한 것이다. 이를 위하여 군사학 지식체계에 대해 정리한 후, 한국십진분류법 초판부터 제6판까지의 390 국방 군사학 분류전개의 변천과정을 살펴보았다. 그리고 제6판의 국방 군사학 분류전개에 대해 목과 세목으로 구분하여 분석한 후 문제점을 확인하고, 이에 따른 개선방안을 제시하였다. 개선방안은 목과 세목전개의 균형, 분류기호 사용을 위한 풍부한 주기, 적절한 조기표의 사용, 정확한 항목명 배정, 많은 이중표목 및 포함주의 정리, 색인의 누락 오류 인덴션의 보완 등이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.133-139
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• 2006

한국어 형태소 분석 및 품사 부착을 위해 지금까지 다양한 모델들이 제안이 되었으며 어절단위 평가로 95%를 넘는 성능을 보여주는 자동 태거가 보고 되었다. 하지만 형태소 분석 및 품사 부착은 모든 자연어처리 시스템의 성능에 큰 영향을 미치므로 작은 오류도 중요하다. 본 연구에서는 대상 어절의 주변 형태소의 어휘와 품사 자질, 그리고 어절 자질을 이용하여 분류기를 학습한 후 자동 태거의 품사 부착 결과를 입력으로 받아 후처리 하는 어휘별 분류기를 제안한다. 실험 결과 어휘별 분류기를 이용한 후처리만으로 어절단위 평가 6.86%$(95.251%{\rightarrow}95.577%)$의 오류가 감소하는 성능향상을 얻었으며, 기존에 제안된 품사별 자질을 이용한 후처리 방법과 순차 결합할 경우 16.91%$(95.251%{\rightarrow}96.054%)$의 오류가 감소하는 성능 향상을 얻을 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 방법은 형태소 어휘까지 정정할 수 있기 때문에 품사별 자질을 이용한 후처리 방법의 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1991-2000
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• 1994

본 논문에서는 필기체 문자 인식 시스템을 위하여 6형식 분류 알고리즘을 제안하였다. 입력 영상은 세선화 과정을 거친 후 잡음을 제거하는 절단화 과정을 거친 후 $64\times64$ 크기로 정규화하여 이용하였다. 6형식 분류는 신경회로망의 모델 중 다층 퍼셉트론의 학습알고리즘을 이용하여 대분류와 상세분류 과정에서 이루어진다. 특징값 추출은 부분적인 특정값으로는 Subblock Hough transform을 이용하였으며 전체적인 특징값으로는 표본화 Hough transfrom을 이용하였다. 실험은 10사람이 한 형식당 30번씩 쓴 1800자를 대상으로 하였으며 받침의 유무로 대분류한 후 각기 종모음과 횡모음의 유무로 상세분류하여 90%의 분류 성공율을 얻었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.132-137
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• 2005

재해분야에 인공위성의 활용도가 높아짐에 따라 본 연구에서는 Landsat 영상과 RADARSAT 영상을 이용하여 안성천유역을 대상으로 침수지역을 추출하고자 하였다. Landsat 영상은 침수 전과 후의 영상을 각각 선정하였으며 RADARSAT 영상은 침수 중과 침수 후 의 영상을 선정하였다. 각 영상에 대하여 전처리와 기하보정을 걸친 후 침수지역을 파악하기 위한 방법으로 토지피복분류 방법을 사용하였고, 그 중 Landsat 영상은 분광반사계를 이용하여 감독분류를 실시하였고, RADARSAT 영상은 무감독 분류를 실시하여 침수 지역을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.22-30
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• 2001

본 논문은 유방질환 중에서 유관(duct )에 발생하는 유방종양을 Benign, DCIS(ductal carcinoma in situ) NOS (invasive ductal carcinoma)로 분류하기 위해 3가지 분류기 (classifier) 를 생성한 후, 비교 분석하였다. 분류기 생성에서 가장 중요한 단계인 특징 추출 단계에서 세포핵의 기하학적 특징을 형태학적 특징을 추출하여 분류기를 생성하고 염색질 패턴의 내부적 변화를 나타내는 질감 특징을 추출하여 2가지 배율(100/400배)에서 2개의 분류기를 생성하였다. 400배 배율의 유방질환 영상에서 세포핵을 추출하여 핵의 형태학적 특징값인 핵의 면적, 둘레. 가로, 세로(장. 단축) 의 길이, 원형성의 비율을 구한 후 이 특징값들을 조합하여 판별분석에 의해 분류기를 생생하고, 분류 정확도를 검증하였다. 100배 배율과 400배의 배율의 유방질환 영상에서 1, 2, 3, 4 단계(level)의 wavelet 변환를 적용한 후, 분할된 서브밴드에서 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 질감 특징(entropy Energy, Contrast, Homogeneity)를 추출하고, 이 특징값들을 조합하여 판변 분석에 의해 분류기를 생성한 후 분류 정확도를 검증하였다. 이 세 분류기를 비교 분석 하였을때 현민경 100배 배율의 영상을 3단계 wavelet 변환을 적용하고 질감 특징을 추출하여 생성한 분류기가 다른 두 분류기보다 유방 질환 Benign, DCIS; NOS를 분류하는데 더 나은 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.141-144
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• 2008

본 논문에서는 세포영상을 분할하고 분류하는 알고리즘을 제안한다. 우선, 배경으로부터 세포를 분할한 후, 학습데이터로부터 얻은 Compactness, Smoothness, Moments와 같은 형태학적 특징을 추출한다. 전경세포들이 분할된 후에, 보다 정밀한 세포분석을 위해서 군집세포(Overlapped Cell)와 독립세포(Isolated Cell)를 분류 할 수 있는 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위해서 본 논문에서는 베이지안 네트워크와 각 노드에 대한 3개의 확률밀도함수를 사용하여 각 세포 영역을 분류한다. 분류된 군집세포영역은 향후 정확한 세포 분석을 위해서 군집세포가 포함하는 독립세포의 수만큼 마커를 찾고, Watershed 알고리즘과 병합과정을 거쳐 하나의 독립세포를 분리하게 된다. 현미경으로부터 얻은 세포영상에 대한 실험 결과는 이전 논문들에서 제안한 방법들과 비교했을 때, 각 군집세포의 독립세포로의 분리 이전에 세포영역에 대한 분류과정을 먼저 수행하였기 때문에 분할 성능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.181-193
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• 1996

본 연구는 원격탐사의 수치화상분류에 적용된 바 없는 정준상관분석(Canonical Correlation Analysis)기법을 무감독분류한 위성화상데이터에 적용하여 토지피복분류하는 새로운 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 개발된 분류기법은 기존의 분류기법인 최대우도분류기법에 비해 분류기준용 표본데이터 선정이 용이함을 알 수 있었다. 즉, 정준상관분석에 의한 분류결과는 분류기준용 표본데이터의 선정위치에 거의 영향을 받지 않는다. 또한 무감독분류 후 정준상관분석에 의해 결정된 각 군집의 토지피복은 최대우도분류를 위한 사전정보로 활용정보로 활용가능하다. 동일한 분류기준용 표본데이터 사용시, 무감독분류 후 정준상관분석에 의한 분류가 최대우도분류보다 분류정확도가 우수하였다. 이상과 같은 결과로 판단해 볼 때 연구에서는 시도된 분류기법은 원격탐사의 분류기법 분야에서 실용화 될 수 있으며, 나아가서는 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역학을 할 수 있을 것이다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2002년도 제9회학술대회 논문집
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• pp.19-26
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• 2002

본 연구의 목적은 용어분류를 그 특성에 따라 유형 구분하고 그 각각의 장단점을 밝힘으로써 앞으로의 용어분류 연구를 위한 기반을 제공하는 것이다. 이를 위해 먼저 용어분류의 개념을 밝히고, 그 목적 및 활용분야를 논하였다. 다음으로 다양한 용어 분류 관련 사례를 그 내·외형적 특성에 따라 크게 유의어 사전류와 분류형 시소러스류의 두 가지 유형으로 나눈 후, 이를 다시 세분하여 그 각각의 특징을 분석하였다. 이 분석을 바탕으로, 특히 색인과 검색 등 정보처리에 필요한 용어분류의 유형과 특성을 논하였다.