• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권2호
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• pp.15-27
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• 2005

Text categorization systems generally use single words (unigrams) as features. A deceptively simple algorithm for improving text categorization is investigated here, an idea previously shown not to work. It is to identify useful word pairs (bigrams) made up of adjacent unigrams. The bigrams it found, while small in numbers, can substantially raise the quality of feature sets. The algorithm was tested on two pre-classified datasets, Reuters-21578 for English and Korea-web for Korean. The results show that the algorithm was successful in extracting high quality bigrams and increased the quality of overall features. To find out the role of bigrams, we trained the Na$\"{i}$ve Bayes classifiers using both unigrams and bigrams as features. The results show that recall values were higher than those of unigrams alone. Break-even points and F1 values improved in most documents, especially when documents were classified along the large classes. In Reuters-21578 break-even points increased by 2.1%, with the highest at 18.8%, and F1 improved by 1.5%, with the highest at 3.2%. In Korea-web break-even points increased by 1.0%, with the highest at 4.5%, and F1 improved by 0.4%, with the highest at 4.2%. We can conclude that text classification using unigrams and bigrams together is more efficient than using only unigrams.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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• pp.823-833
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• 1996

An ultimate purpose of this study is to develop an automatic brown rice quality inspection system using image processing technique. In this study emphasis was put on developing an algorithm for discriminating the brown rice kernels depending on their external quality with a color image processing system equipped with an adaptor for magnifying the input image and optical fiber for oblique illumination. Primarily , geometrical and optical features of sample images were analyzed with unhulled paddy and various brown rice kernel samples such as sound, cracked, green-transparent , green-opaque, colored, white-opaque and brokens. Secondary, an algorithm for discrimination of the rice kernels in static state was developed on the basis of the geometrical and optical parameters screened by a statistical analysis(STEPWISE and DISCRIM Procedure, SAS ver.6). Brown rice samples could be discriminated by the algorithm developed in this study with an accuracy of 90% to 96% for the sound , cracked, colored, broken and unhulled , about 81% for the green-transparent and the white-opaque and about 75% for the green-opaque, respectively. A total computing time required for classification was about 100 seconds/1000 kernels with the PC 80486-DX2, 66MHz.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.1065-1071
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• 2023

본 논문에서는 주거지 내의 재실자의 행동을 분류하기 위한 LSTM 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 다중센서의 구성은 실내 공기질을 측정하는 IAQ(Indoor air quality) 센서, 재실감지 및 위치를 추적하는 UWB 레이더, 재실자의 생체정보를 측정하기 위한 Piezo 센서로 구성되며 실제 주거환경과 유사한 실험환경을 구축하여 외출, 재실, 요리, 청소, 운동, 수면 등의 재실자 행동 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이상치와 결측치를 전처리 후 LSTM 모델을 사용하여 재실자 행동 분류 모델의 정확도, 민감도, 특이도, 그리고 T1스코어를 계산 후 평가한다.

• Food Science and Biotechnology
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• 제18권2호
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• pp.307-311
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• 2009

This study examined variations in postmortem meat quality characteristics and consumer sensory evaluations of different pork quality classes in fresh and cooked meat. Pale, soft, and exudative (PSE) meat had the highest drip loss, lightness, and the lowest $pH_{24\;hr}$ whereas dark, firm, and dry (DFD) meat showed the opposite results. When the fresh meat was evaluated by consumer panelists, they could only distinguish the PSE class of meat and it scored lowest in overall acceptability. However, the panelists did not consider cooked PSE or DFD pork to be unacceptable overall, indicating that consumers cannot distinguish the quality of cooked pork.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.374-382
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• 2020

본 연구에서 저장탄약 신뢰성평가(ASRP: Ammunition Stockpile Reliability Program)의 데이터 특성을 고려하여 입력변수를 줄이는 정규화기법을 제안함으로써 분류성능의 저하 없이 저장탄약 신뢰성분류 인경신경망모델의 학습 속도향상을 목표로 하였다. 탄약의 성능에 대한 기준은 국방규격(KDS: Korea Defense Specification)과 저장탄약 시험절차서(ASTP: Ammunition Stockpile reliability Test Procedure)에 규정되어 있으며, 평가결과 데이터는 이산형과 연속형 데이터가 복합적으로 구성되어 있다. 이러한 저장탄약 신뢰성평가의 데이터 특성을 고려하여 입력변수는 로트 추정 불량률(estimated lot percent nonconforming) 또는 고장률로 정규화 하였다. 또한 입력변수의 unitary hypercube를 유지하기 위하여 최소-최대 정규화를 2차로 수행하는 2단계 정규화 기법을 제안하였다. 제안된 2단계 정규화 기법은 저장탄약 신뢰성평가 데이터를 이용하여 비교한 결과 최소-최대 정규화와 유사하게 AUC(Area Under the ROC Curve)는 0.95 이상이었으며 학습속도는 학습 데이터 수와 은닉 계층의 노드 수에 따라 1.74 ~ 1.99 배 향상되었다.

• 정보관리학회지
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• 제39권3호
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• pp.293-310
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• 2022

본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1-8
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• 2009

IT 융합 기술의 발전에 따라 정부의 4대강 복원을 위한 마스터플랜이 구축되면서, 환경 친화적인 수질 오염 관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 친환경 저수조의 수질 향상과 온라인 관리를 하기 위해서 저수조 자동 분류를 이용한 효과적인 수질 오염 관리를 제안하였다. 제안된 방법에서는 수질오염 평가의 7가지 요소들을 정의하였고 센서를 이용하여 수소이온농도(pH), 화학적 산소요구량(COD),부유 물질량(SS), 용존 산소량(DO), 대장균군수(MPN), 총인 (T-P), 총질소(T-N)에 따른 적합한 수질 오염 관리를 하였다. 저수조의 7가지의 수질 오염 요소간의 측정치를 평가하고 [1,9] 사이에 분포하도록 정규화하였다. 저수조 자동 분류를 이용한 수질 오염 관리 시스템의 성능 평가를 하기 위해 F-측정식을 이용하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 기존 시스템에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.87-95
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• 2002

반화소 단위 움직임 추정(half pixel accuracy motion estimation, HPAME)과 블록 분류(block classification)를 이용한 계층적 고속 움직임 추정 알고리듬을 제안하였다 제안한 알고리듬은 기존의 MRME(multi-resolution motion estimation)알고리듬보다 우수한 화질을 유지하면서 계산량 및 비트량을 크게 줄일 수 있는 장점을 갖는다. 제안한 알고리듬에서는 다해상도 영상에 대한 움직임 추정 시 고주파 부대역의 움직임 추정에 기준 움직임으로 사용되는 기저대역의 움직임 벡터를 정확하게 추정하기 위하여 HPAME을 행한다. 그리고 고주파 부대역에서는 기저대역에서의 HPAME로 인한 계산량 및 비트량의 증가를 보상하기 위하여 움직임 추정이 필요한 블록들에 대하여서만 선별적으로 미소 움직임을 추정한다. 이때 고주파 부대역에서의 미소 움직임 추정의 수행 여부는 대응되는 기저대역 블록의 움직임 벡터 특성과 블록 분류에 따른 클래스 정보를 이용하여 결정한다 제안한 알고리듬의 성능은 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제30권7호
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• pp.383-389
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• 2011

본 논문에서는 음성향상을 위하여 환경잡음분류를 적용한 향상된 음성부재확률 추정방법을 제안한다. 기존의 음성부재확률 추정방법에서는 마이크로폰 입력신호와 추정된 잡음신호 기반의 a posteriori SNR값에 문턱값을 적용하여 음성부재확률을 구하는데 필요한 음성부재의 a priori 확률을 도출하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 보다 효과적인 음성부재확률 추정을 위하여 고정된 문턱값과 스무딩 (smoothing)파라미터를 사용하는 기존의 방법과는 달리 잡음분류 알고리즘인 가우시안 혼합 모델 (Gaussian mixture model)을 사용하여 잡음마다 최적화된 파라미터를 적용한다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 PESQ (perceptual evaluation of speech quality)와 composite measure를 이용하여 다양한 환경에서 평가하였으며, 제안된 알고리즘이 기존의 음성부재확률 추정방법보다 향상된 결과를 보였다.

• Spatial Information Research
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• 제20권5호
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• pp.25-35
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• 2012

본 연구에서는 공간정보 자료원에 따른 수질특성의 영향을 비교하였다. 먼저, 비점오염부하량 평가에 영향을 미치는 토지피복별 기대평균농도(EMC)를 효과적으로 계산하기 위해, 영상분류를 통해 대청댐유역의 토지피복도를 구축하였으며, 이를 환경부 대분류 자료와 비교한 결과 88.76%의 높은 정확도를 확보하였다. 또한 토양도와 영상분류에 의한 토지피복도를 공간 중첩하여 유출곡선지수와 직접유출을 계산하였으며, 분석 결과 석천과 대청댐 유역이 가장 높게 나타났다. 그리고 직접유출과 기대평균농도를 조합하여 계산한 BOD에 대한 비점오염부하량은 삼가천합류점과 소옥천하류 유역이 높게 나타났으며, TN과 TP에 대한 비점오염부하량에서는 삼가천합류점과 봉황천하류 유역이 높게 나타났다. 영상분류에 의한 비점오염부하량의 효용성 평가를 위해 환경부 토지피복도에 의한 비점오염부하량과 상호 비교한 결과, 대청댐상류 유역에서 BOD, TN, TP에 대한 오염부하량의 오차가 각각 10.64%, 11.70%, 20.00%로 가장 크게 나타났다. 따라서 유역내 수질특성을 효과적으로 모의하기 위해서는 논과 밭이 포함된 공간정보를 활용하는 것이 비점오염부하량 평가에 바람직하다고 본다.