• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.110.3-110
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• 2002

$\textbullet$ Lane detection by TFALDA $\textbullet$ SVM for large scale data and multiclass classification problem $\textbullet$ TLC Classification $\textbullet$ Lateral offset estimation by IPT $\textbullet$ Lane departure warning by a fuzzy system $\textbullet$ Experimental results by HiLS $\textbullet$ Conclusion

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.79-89
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• 2016

In this paper, we proposed the object classification method using genetic and dynamic random forest consisting of optimal combination of unit tree. The random forest can ensure good generalization performance in combination of large amount of trees by assigning the randomization to the training samples and feature selection, etc. allocated to the decision tree as an ensemble classification model which combines with the unit decision tree based on the bagging. However, the random forest is composed of unit trees randomly, so it can show the excellent classification performance only when the sufficient amounts of trees are combined. There is no quantitative measurement method for the number of trees, and there is no choice but to repeat random tree structure continuously. The proposed algorithm is composed of random forest with a combination of optimal tree while maintaining the generalization performance of random forest. To achieve this, the problem of improving the classification performance was assigned to the optimization problem which found the optimal tree combination. For this end, the genetic algorithm methodology was applied. As a result of experiment, we had found out that the proposed algorithm could improve about 3~5% of classification performance in specific cases like common database and self infrared database compare with the existing random forest. In addition, we had shown that the optimal tree combination was decided at 55~60% level from the maximum trees.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11B호
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• pp.1285-1296
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• 2011

패킷분류는 라우터의 가장 기본적이면서도 중요한 기능 중의 하나이며, 실시간 전송을 요구하는 새로운 인터넷 응용 프로그램의 등장과 더불어 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 패킷분류는 입력 패킷에 대하여 선속도로 이루어져야 하며, 여러 헤더 필드에 대해 다차원 검색을 수행해야 하기 때문에 라우터 설계의 어려운 문제 중에 하나이다. 고속의 패킷분류를 제공하기 위한 다양한 패킷분류 알고리즘이 제안되어 왔으며, 그 중 계층적 접근 방식을 사용한 알고리즘은 하나의 필드에 대하여 검색이 수행될 때마다 많은 검색 영역이 제거되기 때문에 효율적이다. 그러나 계층적 구조는 역추적이라는 문제를 내재하고 있으며, 이를 해결하기 위해 사용되는 셋-프루닝 트라이나그리드-오브-트라이는 지나치게 많은 노드 복사를 야기하거나, 선-계산이라는 복잡한 과정을 요구한다. 본 논문에서는 셋-프루닝 하위 트라이의 간단한 합병을 통하여 복사되는 노드의 개수를 줄일 수 있는 스마트 셋-프루닝 구조를 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조는 셋-프루닝 트라이와 비교하여 복사되는 노드 수 및 룰 수가 2-8% 줄어듦을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.166-172
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• 2014

이미지를 각각의 카테고리로 분류하는 일은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 문제 중 하나이다. 그러나 이미지에 존재하는 가변성, 모호성, 스케일 문제 등으로 인해 매우 도전적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 장면 이미지를 구성하는 시멘틱 속성들의 고차원의 상호작용 관계를 고려 가능한 하이퍼그래프 기반의 모델링 기법을 제시하고 이를 장면 이미지 분류에 적용한다. 각 장면 카테고리에 준최적화된 하이퍼그래프를 생성하기 위해 확률 부분공간 기법에 기반을 둔 탐색기법을 제안하고, 이들 부분 공간 내에 속한 시멘틱 속성들의 발현량을 축약하기 위한 우도비 기반의 선형 변환 기법을 제안한다. 제안한 기법의 우수성을 검증하기 위한 실험을 통하여 제시한 기법을 통해 생성된 특징 벡터의 분별력이 기존의 기법들에서 사용된 특징 벡터들의 분별력보다 우수함을 보인다. 또한 제안한 기법을 장면 분류 데이터에 적용한 결과 기존의 기법들과 비교하여 경쟁력 있는 분류 성능을 보인다. 제안 한 기법은 이미지 분류에서 일반적으로 사용 되는 기법인 BoW+SPM 모델과 비교하여 3~4%이상의 성능 향상을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.795-801
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• 2013

서포트 벡터 머신은 뛰어난 일반화 성능에 힘입어 다양한 분야에서 의사 결정 나무나 인공 신경망에 비해 더 좋은 분류 성능을 보이고 있기 때문에 최근 널리 사용되고 있다. 서포트 벡터 머신은 기본적으로 이진 분류 문제를 위하여 설계되었기 때문에 서포트 벡터 머신을 다중 클래스 문제에 적용하기 위한 방법으로 다중 이진 분류기의 출력 결과를 이용하는 출력 코딩 방법이 주로 사용되고 있다. 그러나 출력 코딩 기반 서포트 벡터 머신에 사용된 기존 특징 선택 기법은 각 분류기의 정확도 향상을 위한 특징이 아니라 전체 분류 정확도 향상을 위한 특징을 선택하고 있다. 본 논문에서는 출력 코딩 기반 서포트 벡터 머신의 각 이진 분류기의 분류 정확도를 최대화하는 특징을 각각 선택하여 사용함으로써, 전체 분류 정확도를 향상시키는 특징 선택 기법을 제안한다. 실험 결과는 제안 기법이 기존 특징 선택 기법에 비하여 통계적으로 유의미한 분류 정확도 향상이 있었음을 보여주었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.215-220
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• 2010

본 논문은 문서 영상을 대상으로 표, 그림, 글자 등의 각 구성요소들을 자동으로 분류하기 위한 새로운 텍스쳐 기반의 영상 분할 및 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서 영상 분할 단계와 문서 영상 내 구성요소 분류 단계로 이루어진다. 먼저 영상 분할을 수행한 후, 분할된 영역을 대상으로 문서 영상의 구성 요소들을 분류하는데, 이때 각 구성 요소는 서로 다른 텍스쳐를 가지고 있는 영역이라는 특징을 이용한다. 분할된 영역들을 분류하기 위한 텍스쳐 특징을 추출하기 위해 다양한 텍스쳐 분석에 광범위하게 사용되는 2차원 가보필터를 이용한다. 제안한 방법은 구성 요소와 사용 언어에 대한 사전 지식을 이용하지 않으면서 문서 영상의 분할 및 구성요소 분류에서 좋은 성능을 보인다. 제안한 방법은 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상 처리 등과 같은 다양한 분야에 적용 될 수 있다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.183-186
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• 2007

Hyperspectral remote sensing data contain plenty of information about objects, which makes object classification more precise. Over the past several years, different algorithms for the classification of hyperspectral remote sensing images have been developed. In this study, we proposed method based on absorption band extraction and Gravity type model to solve hyperspectral image classification problem. In contrast to conventional methods that are based on correlation techniques, this method is simple and more effective. The proposed approach was tested to evaluate its effectiveness. The evaluation was done by comparing the results of preexiting SFF(Spectral Feature Fitting) classification method. The evaluation results showed the proposed approach has a good potential in the classification of hyperspectral images.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1261-1267
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• 2015

The problem of underwater target detection and classification has been attracted a substantial amount of attention and studied from many researchers for both military and non-military purposes. The difficulty is complicate due to various environmental conditions. In this paper, we study classifier ensemble methods for active sonar target classification to improve the classification performance. In general, classifier ensemble method is useful for classifiers whose variances relatively large such as decision trees and neural networks. Bagging, Random selection samples, Random subspace and Rotation forest are selected as classifier ensemble methods. Using the four ensemble methods based on 31 neural network classifiers, the classification tests were carried out and performances were compared.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제23권3E호
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• pp.91-97
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• 2004

In this paper, we propose a classification system of TV program scenes based on audio information. The system classifies the video scene into six categories of commercials, basketball games, football games, news reports, weather forecasts and music videos. Two type of audio feature set are extracted from each audio frame-timbral features and coefficient domain features which result in 58-dimensional feature vector. In order to reduce the computational complexity of the system, 58-dimensional feature set is further optimized to yield l0-dimensional features through Sequential Forward Selection (SFS) method. This down-sized feature set is finally used to train and classify the given TV program scenes using κ -NN, Gaussian pattern matching algorithm. The classification result of 91.6% reported here shows the promising performance of the video scene classification based on the audio information. Finally, the system stability problem corresponding to different query length is investigated.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2367-2370
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• 2003

A fast pattern classification algorithm with Cellular Parallel Processing Network-based dynamic programming is proposed. The Cellular Parallel Processing Networks is an analog parallel processing architecture and the dynamic programming is an efficient computation algorithm for optimization problem. Combining merits of these two technologies, fast Pattern classification with optimization is formed. On such CPPN-based dynamic programming, if exemplars and test patterns are presented as the goals and the start positions, respectively, the optimal paths from test patterns to their closest exemplars are found. Such paths are utilized as aggregating keys for the classification. The pattern classification is performed well regardless of degree of the nonlinearity in class borders.