• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.464-468
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• 2009

본 연구는 Apoptosis세포들의 형상을 검출하기 위하여 전통적인 세포측정법과는 다른 영상기반 접근법을 제안한다. 이 방법은 세포측정 법의 단점을 극복하고 Apoptosis 세포들을 정확하게 인식할 수 있다. 본 연구에서 K-means 군집화 방법이 Apoptosis 세포의 거시적인 분할을 행하는 데 사용되었으며, '스네이코'라고 불리는 액티브 윤곽선 모델이 정밀한 경계선 검출을 위해 사용되었다. 그리고 Apoptosis세포들의 물리적 특징, 형태적 특징 그리고 무늬특징들을 포함하는 몇가지 특징들이 추출되었다. 마지막으로 Mahalanobis 거리 분류기가 Apoptosis세포와 비Apoptosis 세포로서 분할영상들을 분류한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제17권4호
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• pp.354-362
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• 1992

This study was intended to examine feasibility of sizing and color grading of Fuji apple with black/white image processing system, to develop a device with which the whole surface of an apple could be captured by one camera, and to develop an algorithm for a high speed sorting. The results are summarized as follows : 1. The black/white image processing system used in this study showed a maximum error of 1.3% in area measurement with a reference figure while the focusing point of camera and location of the reference figure were changed within a certain range. 2. As the result of evaluating four automatic image segmentation algorithms with apple images, Histogram Clustering Method was the best in terms of computation time and accuracy. 3. The fast algorithm for analyzing size and coloration of apple was developed. 4. The whole surface of an apple could be captured in an image frame with two mirrors installed on the both sides of the sample. The total area of the image representing the whole surface showed a correlation of 0.995 with the weight of apple. 5. The gray level when a particular band pass filter was mounted on the camera showed high correlation with 'L' and 'a' values of Hunt color scale and could represent the coloration of apple.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.594-597
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• 2007

We present in this paper a novel mid and long term power load prediction method using temporal pattern mining from AMR (Automatic Meter Reading) data. Since the power load patterns have time-varying characteristic and very different patterns according to the hour, time, day and week and so on, it gives rise to the uninformative results if only traditional data mining is used. Also, research on data mining for analyzing electric load patterns focused on cluster analysis and classification methods. However despite the usefulness of rules that include temporal dimension and the fact that the AMR data has temporal attribute, the above methods were limited in static pattern extraction and did not consider temporal attributes. Therefore, we propose a new classification method for predicting power load patterns. The main tasks include clustering method and temporal classification method. Cluster analysis is used to create load pattern classes and the representative load profiles for each class. Next, the classification method uses representative load profiles to build a classifier able to assign different load patterns to the existing classes. The proposed classification method is the Calendar-based temporal mining and it discovers electric load patterns in multiple time granularities. Lastly, we show that the proposed method used AMR data and discovered more interest patterns.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.2109-2113
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• 2008

As the standard of living is higher, the passengers using public transportations desire better qualities of environment as well as more comfortable indoor environment. In case of train, the passengers' comfort in passenger cabin is one of the most important elements to be competitive with other transport systems. The indoor air quality of the cabin should be managed properly, because many passengers travel for a long time in the small space of $144\;m^3$. For proper management of the air quality, the heating, ventilation and air conditioning (HVAC) system is required for the ventilation of the compartment. To maintain comfortable environment in the compartment, the automatic ventilation system is needed to exchange the indoor air with fresh air or clean indoor air. In this study, we investigated the indoor air quality (PM-10, $CO_2$, and VOCs) in the compartment of train. In addition, type and pattern of PM-10 has been analyzed through the clustering analysis. Based on the analysis, we could found that the fine particulate matters in the compartment can be a serious hazard to human. To control the concentration of PM-10 and $CO_2$ air cleaners were developed. Through this study, it is expected that people who take a train will be in a more comfortable environment.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.141-150
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• 2009

본 논문에서는 사람의 노랫소리를 자동으로 채보할 수 있는 시스템을 제안한다. 먼저 입력된 음성으로부터 추출된 피치 정보를 안정화된 역확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)을 이용하여 음절 단위로 분할한다. 이를 바탕으로 유전자 알고리즘에 기반한 클러스터링을 통해 음길이 인식을 수행하였다. 또한 시창자의 음 높이에 강인한 음정 인식을 위하여 상대 음정이라는 개념을 도입하였다. 그리고 휴지기 정보를 이용한 마디 추출 알고리즘을 적용하여 보다 정확한 노래의 채보를 가능하게 하였다. 제안된 시스템을 통하여 동요 16곡을 채보한 결과 마디 인식률은 91.5%였으며, DMOS 방법으로 측정한 악곡 전체 유사도는 3.82로써 시스템 성능의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1597-1599
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• 2015

본 논문에서는 곡물이나 광석 등의 원료들 중에서 양품 및 불량품을 검출하기 위해, Color CCD 카메라로 촬영한 원료영상에서 Mean-Shift 클러스터링 알고리즘과 단계별 병합 방법을 제안하고 있다. 먼저 원료 학습 영상에서 배경을 제거하고 영상 색 분포정도를 기준으로 모폴로지를 이용하여 영상의 전경맵을 얻는다. 전경맵 영상에 대해서 Mean-Shift 군집화 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 군집으로 나누고, 단계별로 위치 근접성, 색상대푯값 유사성을 비교하여 비슷한 군집끼리 통합한다. 이렇게 통합된 원료 객체는 영상채널마다의 연관관계를 반영할 수 있도록 RG/GB/BR의 2차원 컬러분포도로 표현한다. 원료 객체별로 변환된 2차원 컬러 분포도에서 분포의 주성분의 기울기와 타원들을 생성한다. 객체별 분포 타원은 테스트 원료 영상데이터에서 양품과 불량품을 검출하는 임계값이 된다. 본 논문에서 제안한 방법으로 다양한 원료영상에 실험한 결과, 기존 선별방식에 비해 사용자의 인위적 조작이 적고 정확한 원료 선별 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.367-374
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• 1999

본 논문은 대규모 데이터베이스에서 의사 결정을 위한 지식을 효율적으로 추출하기 위해 개념 상승과 속성 감축에 기반한 통합적 방법을 제안한다. 본 방법은 클리스터링 기법에 의해 개념 트리를 자동생성하고 개념 상승기법에 의해 데이터 베이스를 일반화하며 속성의 중요도를 사용한 속성 감축에 의해 최적감축을 하고 식별가능 행렬과 함수를 사용하여 효율적으로 속성값을 감축하여 최적의 최소결정 규칙을 유도한다. 본 방법은 투자 계획이나 가격 결정과 같은 의사결정 업무 각종 고장 진단이나 의료 진단을 위한 지식 베이스구축 마케팅 분석이나 실험 데이터 분석 고수준의 질의 에 의한 정보검색 등에 효과적으로 사용될수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.695-705
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• 2019

The level of psychological damage caused by verbal abuse among cyberbully victims is very serious. It is going to introduce a system that determines the level of sanctions against chatting in real time using the automatic prohibited words filtering based on artificial neural network. In this paper, we propose a keyword filtering method that detects the modified prohibited words and determines whether the corresponding chat should be sanctioned in real time, and a real-time chatting screening system using it. The accuracy of filtering through machine learning was improved by processing data in advance through coding techniques that express consonants and vowels of similar pronunciation at close distances. After comparing and analyzing Mahalanobis-based clustering algorithms and artificial neural network-based algorithms, algorithms that utilize artificial neural networks showed high performance. If it is applied to Internet chatting, comments or online games, it is expected that it will be able to filter more effectively than the existing filtering method and that this will ease communication inconvenience due to existing indiscriminate filtering methods.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.486-487
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• 2019

스마트폰에는 다양한 센서가 내장되어 있다. 특히 가속도 센서는 물체의 움직임을 파악할 수 있기 때문에 사람의 행동을 분석하는데 많이 사용된다. 기존의 연구들은 가속도센서의 값의 크기를 분석하여 사람의 행동을 분석하였다. 본 연구에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서의 값을 K-평균을 적용하여 움직임을 파악하는 방법을 제안하였다. 스마트폰의 가속도센서의 값을 K-평균을 적용하여 사람의 기본적인 행동인 걷기와 달리기를 인식하기 방법을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.231-234
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• 2008

Currently an automated methodology based on data mining techniques is presented for the prediction of customer load patterns in load demand data. The main aim of our work is to forecast customers' contract information from capacity of daily power consumption patterns. According to the result, we try to evaluate the contract information's suitability. The proposed our approach consists of three stages: (i) data preprocessing: noise or outlier is detected and removed (ii) cluster analysis: SOMs clustering is used to create load patterns and the representative load profiles and (iii) classification: we applied the K-NNs classifier in order to predict the customers' contract information base on power consumption patterns. According to the our proposed methodology, power load measured from AMR(automatic meter reading) system, as well as customer indexes, were used as inputs. The output was the classification of representative load profiles (or classes). Lastly, in order to evaluate KNN classification technique, the proposed methodology was applied on a set of high voltage customers of the Korea power system and the results of our experiments was presented.