• 항공우주기술
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• 제7권2호
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• pp.38-45
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• 2008

It is challenging to build the integrated information system for a large scale cooperative R & D project. To develop the aircraft program which especially has several leading agencies and is supported by many demestic/foreign participating companies, the common data flow in harmony is the core factor to achieve a development goal. For this, the development are carried out maintaining the existing management systems of agencies and companies. As a first step, the standard for the common data information and the classification category of technical data are defined. Second, the work flow standards are also set. Based on the foundation, the efficient technical data management system are built including the function of storage, inquiry, revision, link, approval, submission, etc.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권5호
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• pp.355-363
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• 2007

The 3D DWT(The Three Dimensional Discrete Wavelet Transform) scheme is potentially regarded as useful one on analyzing both spatial and spectral information. Nevertheless, few researchers have attempted to process or classified remotely sensed images using the 3D DWT. This study aims to apply the 3D DWT to the land cover classification of optical and SAR(Synthetic Aperture Radar) images. Then, their results are evaluated quantitatively and compared with the results of traditional classification technique. As the experimental results, the 3D DWT shows superior classification results to conventional techniques, especially dealing with the high-resolution imagery and SAR imagery. It is thought that the 3D DWT scheme can be extended to multi-temporal or multi-sensor image classification.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제1권1호
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• pp.6-12
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• 2011

시설물 전생애주기에 걸쳐 정보가 공유되고 피드백 될 수 있는 BIM(Building Information Modeling) 기술의 등장은 유지보수 관리자들에 게 가장 필요한 유지관리점검 도구의 의미를 지님과 동시에, 정보모델을 기반으로 주요 기술영역 및 사업주체간 원활한 의사소통이 가능해지도록 한다. 효율적인 지하철 터널의 유지관리를 위해서는 체계적으로 조직된 데이터가 필수적이다. 이 논문에서는 건설정보분류체계에 기반하고 유지관리 업무의 점검 단위를 고려한 분류체계를 개발하였다. 이를 통해 기존의 유지관리 프로세서에 정보모델링 프로세서를 도입하여 유지관리 작업의 흐름을 최적화하고 표준화하는 방안을 제안하였다. 또한 기존 유지관리 업무 프로세서의 불필요한 절차 및 시간을 효율적으로 절감하여 시설물의 총 생애주기비용을 절감하고 객체의 수선교체시 소요되는 시간을 절감하였다. 게다가 터널정보 모델링 프로세서 모델을 유지관리 정보의 이력관리에 도입하여 기존 정보관리보다 체계적인 관리가 가능하도록 하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제2권2호
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• pp.87-95
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• 2003

With the increasing proliferation of World Wide Web, electronic mail systems have become very widely used communication tools. Researches on e-mail classification have been very important in that e-mail classification system is a major engine for e-mail response management systems which mine unstructured e-mail messages and automatically categorize them. in this research we develop e-mail classifiers for e-mail Response Management Systems (ERMS) using naive bayesian learning and centroid-based classification. We analyze which method performs better under which conditions, comparing classification accuracies which may depend on the structure, the size of training data set and number of classes, using the different data set of an on-line shopping mall and a credit card company. The developed e-mail classifiers have been successfully implemented in practice. The experimental results show that naive bayesian learning performs better, while centroid-based classification is more robust in terms of classification accuracy.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.37-44
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• 2013

본 논문에서는 voxel classification을 이용한 폐 결절 자동 검출 시스템을 제안한다. 제안하는 폐 영상 분석 방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 분석 대상 폐 영역을 분할한다. 그리고 두 번째 단계는 분할된 폐 영역 내에서 폐 구조물을 분할한다. 마지막으로 두 번째 과정에서 분할된 폐결절후보와 폐혈관 voxel을 대상으로 log-polar sampling을 이용한 특징 벡터를 만들고, 특징벡터를 입력 값으로 하여 support vector machine classifier를 이용하여 분석대상 voxel을 폐 결절 voxel과 비결절 voxel로 구분하여 폐 결절을 검출한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.336-340
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• 2008

최근 감정 분류에 대한 관심이 높아져 연구가 활발히 진행되고 있다. 문서 전체에 관한 감정의 분류도 중요하지만, 문서를 이루고 있는 문장에 관한 분류도 점차 그 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국어 감정 분류 시스템 구축을 위해서 추출된 한국어 감정 자질을 이용한 한국어 문장 및 문서 감정 분류에 관해 연구한다. 한국어 감정 분류의 시작은 감정을 내포한 대표적인 어휘로부터 시작하며, 이와 같은 감정 자질들은 문장 및 문서의 감정을 분류하는데 결정적인 관여를 한다. 한국어 감정 자질의 추출을 위하여 영어 단어 시소러스 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 통해 확장된 자질들을 번역함으로써 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 감정 자질들을 사용하여, 단어 벡터로 표현된 입력문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계(SVM: Support Vector Machine)를 이용하여 문장과 문서에 내포된 감정을 판단하고 평가하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권7C호
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• pp.712-718
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• 2003

C.elegans 선충은 유전자 기능 연구에 주로 쓰이고 있으나, 변종들의 구분이 육안으로는 쉽지 않다. 이를 해결하기 위하여 컴퓨터 비젼을 이용하여 자동으로 분류할 수 있는 시스템이 연구 중이며, 이전 논문［1］에서 선충의 자동 분류 시스템에 사용될 영상의 전처리 과정에 대하여 서술한 바 있다. 본 논문에서는 전처리 된 영상 데이터를 이용하여 추출해 낼 수 있는 선충의 형태적 특징들을 제시한다. 선충의 크기와 관련한 특징과 자세에 관련한 특징으로 나누어, 각 특징의 추출 알고리즘을 수학적으로 표현하였다. 실험에서 제시된 형태적 특징 정보를 이용하여 직접 분류해 봄으로써 성능을 확인하였다. 분류 알고리즘은 Hierarchical Clustering을 사용하였다. 그 결과 실험에 이용된 선충의 4 종류 모두 90% 이상 옳게 분류되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.11-18
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• 2016

In this paper, we propose a gas classification method using combined features for an electronic nose system that performs well even when some loss occurs in measuring data samples. We first divide the entire measurement for a data sample into three local sections, which are the stabilization, exposure, and purge; local features are then extracted from each section. Based on the discrimination analysis, measurements of the discriminative information amounts are taken. Subsequently, the local features that have a large amount of discriminative information are chosen to compose the combined features together with the global features that extracted from the entire measurement section of the data sample. The experimental results show that the combined features by the proposed method gives better classification performance for a variety of volatile organic compound data than the other feature types, especially when there is data loss.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권5호
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• pp.603-614
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• 2022

The naive Bayes classifier is one of the most straightforward classification tools and directly estimates the class probability. However, because it relies on the independent assumption of the predictor, which is rarely satisfied in real-world problems, its application is limited in practice. In this article, we propose employing sufficient dimension reduction (SDR) to substantially improve the performance of the naive Bayes classifier, which is often deteriorated when the number of predictors is not restrictively small. This is not surprising as SDR reduces the predictor dimension without sacrificing classification information, and predictors in the reduced space are constructed to be uncorrelated. Therefore, SDR leads the naive Bayes to no longer be naive. We applied the proposed naive Bayes classifier after SDR to build a recommendation system for the eyewear-frames based on customers' face shape, demonstrating its utility in the top-k classification problem.

• 한국철도학회논문집
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• 제3권3호
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• pp.139-146
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• 2000

Recently, many kinds of research have been actively developing for a standardization and information to the field of design, construction, supervision, maintenance and management on facilities. The establishment of standard classification system on tunnel facilities and inspection data is most important among the things to have a efficiently maintenance and management. This paper suggests standard classification system on tunnel facilities and inspection data, and, on the basis of that, code work with standard classification system and input work was practised. The purpose of this paper is to suggest a kind of statistics data and investigate a characteristics of inspection using statistic data on railway tunnel.