• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1065-1074
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• 2007

기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 비교와 점 단위 비교 방법과 비교하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분절단위 방법 외에 선형판별분석에 의한 매칭방법을 고려한 서명 검증 기법을 제안한다. 최종 검증단계에서 두 개의 독립모델을 효과적으로 융합할 수 있는 확률기반의 베이지안 분류기를 적용하였다 다양한 서명데이타를 이용하여 실험한 결과 제안된 기법은 분절단위 기반 구간분할매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.759-764
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• 2002

HTML 페이지로 대표되는 웹 문서에서 이미지는 매우 큰 비중을 차지하고 있지만 이에 대한 분석 및 이해에 관한 연구는 활발하게 진행되지 못하고 있다. 여러 가지 웹 이미지들은 중요한 정보를 전달하기도 하지만 그렇지 않은 것들도 있다. 본 논문에서는 현재 서비스중인 인터넷 사이트의 웹 이미지들을 수집하여 기계학습(machine learning)에 기반한 분류(classification)론 통해 제거 가능한 이미지와 제거 불가능한 이미지의 두가지 클래스로 분석해 본다. 이를 위해 16개의 독특하고 풍부한 웹 이미지 특징들을 발굴하고 베이지안 기법과 결정 트리 기법을 사용하여 실험하였다. 그 결과 각각의 기법에서 87.09%, 82.72%의 F-measure 값을 얻었으며 특히, 특징 그룹의 비교 실험을 통해 본 연구에서 추가한 특징들이 매우 유용한 것임을 입증하였다.