• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.1-6
• /
• 1999

화상 데이터의 특성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 패턴을 분류하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 특징벡터는 화상의 크기, 위치, 회전에 대해서 불변이며 접영에 대해서도 덜 민감한 특징을 갖는 2차원 모멘트들의 원소로 만들어진다. 알고리즘은 공간정보를 갖는 2차원 모멘트를 이용하여 특징벡터를 추출하는 과정과 거리함수를 이용하여 패턴을 분류하는 과정으로 구축하였다. 특징벡터는 깁스분포의 묘수를 추정하여 2차원 조건부 모멘트를 추출하여 구성한다. 패턴 분류 과정은 추출된 특징벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 구성된 훈련 데이터를 만들어 SUN ULTRA 10 워크스테이션에서 실험을 한 결과 98%이상의 분류성능이 있음을 밝혔다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.507-515
• /
• 2008

Many studies have generally used a large number of pure pixels as an approach to training set design. The training set are used, however, varies between classifiers. In the recent research, it was reported that small mixed pixels between classes are actually more useful than larger pure pixels of each class in Support Vector Machine (SVM) classification. We evaluated a usability of small mixed pixels as a training set for the classification of high-resolution satellite imagery. We presented an advanced approach to obtain a mixed pixel readily, and evaluated the appropriateness with the land cover classification from IKONOS satellite imagery. The results showed that the accuracy of the classification based on small mixed pixels is nearly identical to the accuracy of the classification based on large pure pixels. However, it also showed a limitation that small mixed pixels used may provide insufficient information to separate the classes. Small mixed pixels of the class border region provide cost-effective training sets, but its use with other pixels must be considered in use of high-resolution satellite imagery or relatively complex land cover situations.

• 지능정보연구
• /
• 제28권3호
• /
• pp.45-55
• /
• 2022

최근 자연어 처리 분야에서 대규모 사전학습 언어모델(Large-scale pretrained language model, LPLM)이 발전함에 따라 이를 미세조정(Fine-tuning)한 의도 분류 모델의 성능도 개선되었다. 하지만 실시간 응답을 요하는 대화 시스템에서 대규모 모델을 미세조정하는 방법은 많은 운영 비용을 필요로 한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 저성능 자원에서도 멀티에이전트 운영이 가능한 의도 분류 모델 경량화 방법을 제안한다. 제안 방법은 경량화된 문장 인코더를 학습하는 과제 독립적(Task-agnostic) 단계와 경량화된 문장 인코더에 어답터(Adapter)를 부착하여 의도 분류 모델을 학습하는 과제 특화적(Task-specific) 단계로 구성된다. 다양한 도메인의 의도 분류 데이터셋으로 진행한 실험을 통해 제안 방법의 효과성을 입증하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권1D호
• /
• pp.149-156
• /
• 2006

기존의 토지이용 분류방법은 현장조사에 의존하거나 항공사진 판독기법을 사용하므로 상대적으로 시간과 비용의 소요가 큰 편이다. 특히나 도시지역은 토지이용이 복잡하고 집약적이므로 위성영상을 활용해 분류하는데 한계가 있는 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 1:1,000 수치지형도와 IKONOS 위성영상을 혼합 활용하는 토지이용 분류기법을 제기하였다. 본 연구에서 제기한 분류기법의 활용가능성을 파악하기 위하여 서울시 일부지역을 대상으로 실험분석을 수행하였으며, 그 결과 95%의 전체정확도와 14개의 토지이용 항목이 분류되었다. 실험분석의 결과로 미루어 본 연구에서 제기한 분류기법은 도시지역 토지이용분류에 적용 가능한 것으로 판단된다.

• 항공우주시스템공학회지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.76-88
• /
• 2018

미 항공우주국(NASA), 유럽우주기구(ESA) 등의 우주기관 및 미국 군에서는 제품보증 수행에 대한 요구조건 및 계획 등에 대한 가이드라인 또는 표준서를 제시하고 있다. 최근 들어, 세계의 주요 위성제작사는 테일러링(tailoring)을 통해 과도한 제품보증 요구조건 및 프로세스를 완화하고 있다. 비용 및 일정의 효율성을 증진시키기 위한 테일러링을 수행한다는 의미이다. 제품보증 테일러링은 임무, 임무 리스크의 유형, 복잡도, 개발비용 및 수명주기 등의 다양한 인자를 기준으로 수행될 수 있다. 본 연구에서는 NASA에서 제안된 임무 리스크(mission risk) 분류에 따른 제품보증 업무를 조사하고, 개발비용 및 일정의 최적화를 위한 테일러링 방안을 제시한다. 특히, 국내에서 개발하여 운용 중이거나 개발 중인 위성에 대한 임무 리스크 유형을 정의하고 이들에 대한 제품보증 특성을 비교 분석한다.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제17권2호
• /
• pp.143-150
• /
• 2015

PURPOSES : The authors set out to estimate the related carbon emissions, energy use, and costs of the national freeways and highways in Korea. To achieve this goal, a macro-level methodology for estimating those amounts by road type, road structure type, and road life cycle was developed. METHODS : The carbon emissions, energy use, and costs associated with roads vary according to the road type, road structure type, and road life cycle. Therefore, in this study, the road type, road structure type, and road life cycle were classified into two or three categories based on criteria determined by the authors. The unit amounts of carbon emissions and energy use per unit road length by classification were estimated using data gathered from actual road samples. The unit amounts of cost per unit road length by classification were acquired from the standard cost values provided in the 2013 road business manual. The total carbon emissions, energy use, and cost of the national freeways and highways were calculated by multiplying the road length by the corresponding unit amounts. RESULTS: The total carbon emissions, energy use, and costs associated with the national freeways and highways in Korea were estimated by applying the estimated unit amounts and the developed method. CONCLUSIONS: The developed method can be employed in the road planning and design stage when decision makers need to consider the impact of road construction from an environmental and economic point of view.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.13-22
• /
• 2014

최근 지적공부와 실제 토지이용 현황과의 불일치로 토지관리 업무에 많은 민원이 발생하고 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해서는 토지관련 정보를 이용하여 토지이동 대상필지를 정확하게 선정하고 시나리오별로 보상비를 평가하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 연속지적도와 실폭도로를 기반으로 GIS 공간중첩을 수행하였으며, 도로편입률에 따른 퍼지함수를 적용하여 지목과 소유구분별 토지이동 필지수와 면적을 분석하였다. 또한 토지이동 대상필지의 개별공시지가 정보를 이용하여 시나리오별 보상비를 계산하였으며, 이를 지목과 소유구분에 따라 읍면별로 정리하였다. 본 연구에서는 읍면별 토지이동 대상필지에 대한 보상비를 시나리오별로 제공함으로서 지자체 재정여건에 부합하는 토지이동 대상필지 업무를 효과적으로 지원할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.157-173
• /
• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제25권1호
• /
• pp.32-41
• /
• 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.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.233-242
• /
• 2018

조기심실수축(Premature Ventricular Contraction) 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, Support Vector Machine 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 최적의 R파를 검출하고 이를 통해 R피크 기반의 특징점만을 정확하게 검출함으로써 최소한의 연산량으로 PVC를 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 최적 문턱치에 따른 R파를 검출하고, RR간격과 R피크 패턴을 추출한다. 이후 RR간격과 R피크 패턴에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 94.85%의 평균 분류율을 나타내었다.