• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.402-404
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• 2003

We present two methods for the automatic selection of the threshold values in unsupervised change detection. Both methods consist of the same two procedures: 1) to determine the parameters of Gaussian mixtures from a difference image or ratio image, 2) to determine threshold values using the Bayesian rule for minimum error. In the first method, the Expectation-Maximization algorithm is applied for estimating the parameters of the Gaussian mixtures. The second method is based on the iterative thresholding that successively employs thresholding and estimation of the model parameters. The effectiveness and applicability of the methods proposed here are illustrated by an experiment on the multi-temporal KOMPAT-1 EOC images.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제76권3호
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• pp.379-393
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• 2020

In this paper, we propose an automatic procedure to improve the accuracy of finite element solutions using enriched 2D solid finite elements (4-node quadrilateral and 3-node triangular elements). The enriched elements can improve solution accuracy without mesh refinement by adding cover functions to the displacement interpolation of the standard elements. The enrichment scheme is more effective when used adaptively for areas with insufficient accuracy rather than the entire model. For given meshes, an error for each node is estimated, and then proper degrees of cover functions are applied to the selected nodes. A new error estimation method and cover function selection scheme are devised for the proposed adaptive enrichment scheme. Herein, we demonstrate the proposed enrichment scheme through several 2D problems.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.165-186
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• 2024

학교 현장과 대규모 평가에서 서술형 문항 도입을 지원하기 위한 방안 중 하나로 인공지능 기반의 자동 채점 기술이 주목받고 있음에도 불구하고, 수학 교과에서는 타 교과에 비해 이에 대한 기초 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 중학교 1학년 수학 서술형 문항 두 개를 대상으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용하여 자동 채점 모델을 개발하고 그 성능을 평가하였다. 연구 결과, 두 문항에 대한 최종 모델의 평가요소별 정확도는 각각 0.95-1.00, 0.73-0.89의 범위로 나타났으며, 이는 타 교과에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 데이터의 양을 고려한 평가 범주 설정의 중요성을 확인하였으며, 수학 교육전문가에 의한 텍스트 전처리와 데이터 특성에 맞는 벡터화 방법의 선택이 모델의 성능 및 해석 가능성을 향상시키는 데 기여하였다. 또한, 현실적 한계로 인해 균형적인 데이터 수집이 어려운 상황에서 오버샘플링이 성능을 보완하는 유용한 방법임을 확인하였다. 교육적 활용도를 높이기 위해, 랜덤 포레스트 기반 모델에서 도출된 특성 중요도를 활용하여 피드백과 같이 교수-학습에 유용한 정보를 생성하는 추가 연구가 필요하다. 본 연구는 수학 서술형 자동 채점에 관한 기초 연구로서 의미가 있으며, 인공지능 전문가와 수학교육 전문가 간의 긴밀한 협력을 통해 다양한 후속 연구가 진행될 필요가 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.186-194
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• 2004

인터넷 상의 정보가 급증하여 필요한 정보를 찾고 관련된 정보를 조직화하는데 많은 시간이 소요된다. 따라서 정보접근 부하를 줄일 수 있는 자동적인 문서 분류의 중요성과 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서의 자동 분류 시스템의 설계와 구현을 기술한다. 디렉터리 내의 학습 문서 집합을 기반으로 구성된 대표 단어 집합을 이용하여 문서 분류 모델을 학습하기 위해 SVM을 사용하였다. 본 시스템에서는 정보통신 웹 디렉터리 내의 문서로부터 추출된 단어 집합을 기반으로 SVM을 학습 시킨 후 신규 문서에 대해 문서 분류를 수행한다. 또한 TFiDF를 기반으로 특성을 표현하기 위해 벡터공간 모델을 사용하였고 학습 데이터는 가중치를 갖는 특성 집합으로 표현되어진 긍정 및 부정 집합으로 구성하였다. 실험에서는 문서분류의 결과 및 벡터길이의 관련성을 보인다.

• 정보관리학회지
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• 제24권1호
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• pp.321-342
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• 2007

이 연구에서는 수작업 태깅없이 기계가독형 사전을 이용하여 자동으로 의미를 태깅한 후 학습데이터로 구축한 분류기에 대해 의미를 분류하는 단어 중의성 해소 모형을 제시하였다. 자동 태깅을 위해 사전 추출 정보 기반방법과 연어 공기 기반 방법을 적용하였다. 실험 결과, 자동 태깅에서는 복수 자질 축소를 적용한 사전 추출 정보 기반 방법이 70.06%의 태깅 정확도를 보여 연어 공기 기반 방법의 56.33% 보다 24.37% 향상된 성능을 가져왔다. 사전 추출 정보 기반 방법을 이용한 분류기의 분류 정학도는 68.11%로서 연어 공기 기반 방법의 62.09% 보다 9.7% 향상된 성능을 보였다. 또한 두 자동 태깅 방법을 결합한 결과 태깅 정확도는 76.09%, 분류 정확도는 76.16%로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.257-263
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• 2011

기존 미들웨어는 클라이언트와 서버 사이에서 필요로 하는 서비스를 효율적으로 제공하는 소프트웨어이지만, 상황인식 기능 부재로 일관성이 미흡하고, 다양한 의미관리나 보안체계등의 문제로 인해 RFID 시스템에 적용할 수 없으며 기존 연구도 미흡하다. 따라서 새로운 기준의 RFID 미들웨어 선정을 위한 품질 선정 프로세스와 품질평가 방법이 필요하다. 본 논문은 국제표준 ISO/IEC 14598을 바탕으로 새로운 선정 프로세스를 제안하고, 제안된 프로세스를 통해 최적의 품질요소를 추출, 선정하였다. 선정된 품질요소는 표준 품질모델인 ISO/IEC 9126의 품질 특성과 SUN, Microsoft, EPCglobal, IBM등 RFID 미들웨어 품질요소들과의 매핑하였다. 이러한 과정을 통해 제안된 프로세스에 의해 추출, 선정 품질요소가 공정하고 적절한 RFID 미들웨어 품질요소로 추출, 선정하였음을 보여주었다.

• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.133-142
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• 2010

국토의 구성 및 변화를 파악하기 위해서 항공 라이다 데이터의 효율적 처리를 통해 정확하게 지표의 유행(land-cover type)을 분류할 수 있는 지능형 지형 분류기(intelligent topographical classifier)의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 정확하고 효율적인 지형 분류기 개발을 용이하게 하기 위해 데이터마이닝 도구인 WEKA를 연동시켜 항공 라이다 데이터를 가공처리하고 다양한 데이터마이닝 기법을 활용한 비교 실험을 통해 정확성이 높은 지형 분류기 제작을 지원하는 소프트웨어 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 지형 분류기 제작 지원 시스템은 항공 영상 이미지 위에 라이다 데이터를 중첩시키는 기능, 효율적인 처리를 위한 타일링 기능, 부분 영역의 3차원 시각화 기능, 타일의 특정 추출 기능, WEKA 입력 자동 생생 기능, 분류 모델의 분류 규칙 집합을 C++ 프로그램으로 자동 코딩하여 분류기로 변환하는 기능, 타일별 지형 분류 결과 표시 기능 등이 구현되어 있다. 또한, 연동된 WEKA틀 이용해서는 분별력이 높은 특정 정보 선정 기능, 다양한 분류 기법을 적용한 지형 분류 모델 생성 기능, 지형 분류 규칙 집합 생생 기능 등을 활용하여 지형 분류기 제작을 지원할 수 있다. 따라서 항공 라이다 데이터를 이용하여 지형의 유형을 분류하는 지능형 지형 분류기를 개발하고자 하는 사용자는 본 연구에서 개발한 지형 분류기 제작 지원 시스템을 활용하여 해당 지형의 특성에 맞고 분류기 개발 목적에 부합하는 지형 분류기를 용이하게 효과적으로 개발할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.75-86
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• 2022

본 연구는 딥러닝 기반 변분 오토인코더(Variational Autoencoder)를 활용하여 수치형 학습데이터 내 클래스 불균형 문제를 해결하고, 학습데이터를 증강하여 학습모델의 성능을 향상시키고자 한다. 우리는 주어진 테이블 데이터에 대하여 인위적으로 레코드 개수를 늘리기 위해 'D-VAE'을 제안한다. 제안 기법은 최적의 데이터 증강을 지원하기 위해 우선 이산화와 특징선택을 수반한 전처리 과정을 수행한다. 이산화 과정에서 k-means 클러스터링을 적용하여 그룹화한 후, 주어진 데이터가 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 기법으로 원-핫 벡터(one-hot vector)로 변환한다. 이후, 특징 선택 기법 중 RFECV 기법을 활용하여 예측에 도움이 되는 변수를 가려내고, 이에 대해서만 변분 오토인코더를 활용하여 새로운 학습데이터를 생성한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위해 4가지 유형의 실험 데이터를 활용하여 데이터 증강 비율별로 그 유효성을 입증한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1534-1538
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• 2005

In this paper, we propose a method to detect contours of a face, eyes, and a mouth of a person in the color image in order to make an avatar automatically. First, we use the HSI color model to exclude the effect of various light conditions, and find skin regions in the input image by using the skin color defined on HS-plane. And then, we use deformable templates and genetic algorithm (GA) to detect contours of a face, eyes, and a mouth. Deformable templates consist of B-spline curves and control point vectors. Those represent various shapes of a face, eyes and a mouth. GA is a very useful search algorithm based on the principals of natural selection and genetics. Second, the avatar is automatically created by using GA-detected contours and Fuzzy C-Means clustering (FCM). FCM is used to reduce the number of face colors. In result, we could create avatars which look like handmade caricatures representing user's identity. Our approach differs from those generated by existing methods.

• Journal of Welding and Joining
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• 제32권1호
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• pp.53-60
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• 2014

The automatic arc welding is generally accepted as the preferred joining technique and commonly chosen for assembly of large metal structures such as in areas of automotive, aircraft and shipbuilding due to its joint strength, reliability, and low cost compared to other joint processes. Recently, several mathematical models have been developed and studied for control and monitoring welding quality, productivity, microstructure and weld properties in arc welding processes. This study indicates the prediction of process parameters for the expected welding quality with accordance to the adaptive GTA welding process. Furthermore, the mathematical models is also develop to aid the selection of an optimal welding process as the generation of process controls to predict the bead geometry as a function output parameters in the GTA welding process. The developed models through this study showed comparatively excellent predicted results, and will extend to other welding processes to integrate an optimized system for the robotic welding process.