• 제목/요약/키워드: Classification structure

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The Traffic Sign Classification by using Associative Memory in Cellular Neural Networks

  • Cheol, Shin-Yoon;Yeon, Jo-Deok;Kang Hoon
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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    • pp.115.3-115
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    • 2001
  • In this paper, discrete-time cellular neural networks are designed in order to function as associative memories by using Hebbian learning rule and non-cloning template. The proposed method has a very simple structure to design and to learn. Weights are updated by the connection between the neuron and its neighborhood. In the simulation, the proposed method is applied to the classification of a traffic sign pattern.

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BATC SURVEY: AUTOMATED PHOTOMETRY AND STRATEGY FOR OBJECT CLASSIFICATION, REDSHIFT, AND VARIABILITY

  • BYUN YONG-IK
    • 천문학회지
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    • 제29권spc1호
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    • pp.125-126
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    • 1996
  • Beijing-Arizona-Taipei-Connecticut (BATC) survey is a long term project to map the spectral energy distribution of various objects using 15 intermediate band filters and aims to cover about 450 sq degrees of northern sky. The SED information, combined with image structure information, is used to classify objects into several stellar and galaxy categories as well as QSO candidates. In this paper, we present a preliminary setup of robust data reduction procedure recently developed at NCU and also briefly discuss general classification scheme: redshift estimate, and automatic detection of variable objects.

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Robust Variable Selection in Classification Tree

  • 장정이;정광모
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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    • pp.89-94
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    • 2001
  • In this study we focus on variable selection in decision tree growing structure. Some of the splitting rules and variable selection algorithms are discussed. We propose a competitive variable selection method based on Kruskal-Wallis test, which is a nonparametric version of ANOVA F-test. Through a Monte Carlo study we note that CART has serious bias in variable selection towards categorical variables having many values, and also QUEST using F-test is not so powerful to select informative variables under heavy tailed distributions.

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새로운 패션 의류 이미지 분류 (New Fashion Clothing Image Classification)

  • 신성윤;이현창;신광성;김형진;이재완
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.555-556
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    • 2021
  • 우리는 패션 의류 이미지의 빠르고 정확한 분류를 달성하기 위해 최적화된 동적 붕괴 학습률과 개선된 모델 구조를 가진 딥 러닝 모델을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안한다.

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NATM 터널 공정리스크 데이터베이스 구축 및 리스크 분류체계 개발 (Establishment of Risk Database and Development of Risk Classification System for NATM Tunnel)

  • 김현비;바타갈래 위누리 키만디가 가루나라내;김병수
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제25권1호
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    • pp.32-41
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    • 2024
  • 건설산업은 안전사고뿐 아니라 공기지연, 원가상승, 환경오염 등의 여러 복합적인 리스크가 발생하며 이를 해결하기 위한 관리기술이 필요하다. 그 중에서 프로젝트에 직접적인 영향을 미치는 공정리스크의 관리는 그 중요성에 비해 관련정보가 부족한 실정이다. 본 연구는 각 프로젝트마다 상이한 분류체계 사용으로 인한 리스크 정보검색의 어려움을 해소하기 위하여 MATM 터널 공정리스크분류체계를 개발하고자 하였다. 리스크수집은 기존 문헌검토와 Experience Mining 기법을 사용하였고 DB구축은 자연어처리 개념을 활용하였다. 분류체계의 구조는 자료의 호환성을 고려하여 기존 WBS 구조를 채택하였고, WBS의 공종과 연결된 RBS를 구축하였다. 연구결과 공종별 리스크를 쉽게 파악하고 리스크에 연결된 리스크특성과 리스크요인이 직관적으로 드러나는 리스크분류체계가 완성되었다. 구축된 분류체계의 활용성 검증결과 사용자의 키워드 입력으로 공종별 리스크와 리스크요인이 쉽게 식별되어 분류체계는 유효한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 NATM터널 계획 및 설계 시 작업공종에 따르는 리스크를 미리 식별하고 그 요인에 맞는 대응방안을 수립하여 비용과 공사기간의 증가를 방지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

THE STRUCTURE OF NGC 6946

  • Kim, Sug-Whan;Chun, Mun-Suk
    • 천문학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.23-36
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    • 1984
  • From the PDS scanning, isophote maps and surface luminosity distributions for the late type spiral galaxy NGC 6946 were obtained. Surface luminosity distribution showed that this galaxy can be classified as the Freeman's type II, and the deep spheroidal component was caused as a result of the ring structure in the central part of NGC 6946. Physical parameters-total magnitude ($M_T^B$), effective radius ($R_e^*$), central surface magnitude $U(0)_{CD}$, length scale (${\alpha}^{-1}$), disk-to-bulge ratio (D/B) and mass-to-luminosity ratio (M/L)-were also calculated, and the results show that NGC 6946 belongs to Sc I type galaxy according to the DDO classification, and is to be a fair sample of classification statge T=6.

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종속구조를 가진 집단변수의 판별-분류에 관한 연구 (Classification of a binary group variable with dependece structure)

  • 황선영;나은정
    • 응용통계연구
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    • 제11권1호
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    • pp.177-184
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    • 1998
  • 일반적인 판별분류분석은 자료점들간의 독립성 가정을 기본 전제로 한다. 본 연구에서는 자료점 간의 종속구조를 반영하는 판별분류기준을 제안하였으며 이를 위하여 조건부 자기 로지스틱(conditional autologistic) 모형을 이용하였다. 또한 모의실험을 통해 제시된 기준을 기존의 방법과 비교하였다.

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철도안전관리를 위한 사고자료관리 D/B구조에 관한 기초연구 (A Study on the Database basic structure of Accident Data Management for the Purpose of Railway Safety Management)

  • 홍선호;왕종배;곽상록;이우준
    • 한국철도학회:학술대회논문집
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    • 한국철도학회 2003년도 추계학술대회 논문집(II)
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    • pp.241-246
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    • 2003
  • In this paper, necessity and application scope of the risk-analysis D/B which assesses the railway safety condition has been introduced. In addition, normalization of analysis work, which is one of the DB development procedures has been conducted. And the structure of accident data management has been introduced through the analysis on the classification scheme used in Korea. Also the improvement of railway accident classification and management scheme which is necessary to accident risk assesment has been presented by these procedures.

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구조 단순도를 이용한 인물 사진과 풍경 사진의 분류 (Classification of a People and Scenery Picture Using Structure Simplicity of the Picture)

  • 정명범;정민규;고일주
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.507-511
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    • 2007
  • 기존의 얼굴 인식 기술은 얼굴 검출과 얼굴 인식이라는 두 분야로 나뉘며, 얼굴 검출 기술은 주로 얼굴 인식을 위한 전처리 단계로 이용되었다. 이러한 얼굴 검출 기술은 방대한 양의 사진 콘텐츠를 분류하는 것에도 이용될 수 있다. 얼굴 검출 기술을 통해 사람이 있는 경우 인물 사진, 없는 경우 풍경 사진으로 분류한다. 그러나 기존의 얼굴 검출 기술만으로는 정확성이 떨어진다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 사진의 구조 단순도 알고리즘을 제안 한다. 구조 단순도는 사진의 색상 구도의 단순비율을 의미하며, 일반적으로 인물 사진일 때 작은 값을 풍경 사진일 때 큰 값을 갖는다. 제안 방법의 유용성을 검증하기 위해 인물 사진 250장, 풍경 사진 250장을 이용하여 분류 실험을 하였다. 얼굴 검출 기술만을 이용한 실험은 66%의 정확성을 나타낸 반면 얼굴 검출 기술과 구조 단순도를 이용한 실험은 74.6%를 나타내었다. 따라서 얼굴 검출 기술과 구조 단순도를 이용하면 효과적인 사진 분류를 할 수 있다.

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사출금형구조의 자동분류코딩시스템의 개발 (An Automated Classification and Coding System for Structure of Injection Mold)

  • 조규갑;정영득;오수철;정현석
    • 한국정밀공학회지
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    • 제6권3호
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    • pp.60-67
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    • 1989
  • An automated classification and coding system for structure of injection mold is developed based on the statistical analysis and the critical evaluation of the results for the sample survey of 200 assembly drawings of injection mold. The proposed system is a mixed code system consisting of 15 digits and each digit consists of 10 numerical codes. An interactive computer program is developed by using TURBO PASCAL on IBM PC/AT compatible system. A case study is discussed to show the procedure and the function of the system. The results for applications of the system to real problems show that the system works well and is useful for design, manufacturing and management of injection mold.

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