• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.130-133
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• 2007

본 연구는 원격 탐사의 영상 처리에서 영상 분할의 상위 수준으로 웅집 계층 clustering의 dendrogram을 통한 무감독 영상 분류를 제안한다. 제안된 알고리즘은 분광 영역에서 정의된 RAG(Regional Agency Graph)와 min-heap 자료 구조를 이용하여 MCSNP(Mutual Closest Spectral Neighbor Pair)의 집 합을 검색하면서 합병을 수행하는 계층 clustering 방법이다. 계산 시간과 저장 기억의 사용에 대한 효율을 증가시키기 위해 분광적 인접성올 정의 하는 분광 공간(spectral space)내의 다중창을 사용하였고 RNV(Region Neighbor Vector)을 이용하여 합병에 의하여 변하는 RAG 갱신하였고 적정한 단계 수가 주어 진다면 제안된 알고리즘은 집단 합병의 계층적 관계를 쉽게 해석 할 수 있는 dendrogram을 생성한다. 본 연구는 생성된 dendrogram을 이용한 nested-hierarchical 분석을 통하여 피복 형태의 계층적 관계를 해석한다. 이러한 해석은 피복 형태의 정확한 분류를 위한 의사 결정에 중요한 정보를 공급한다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.515-521
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• 2007

The text categorization is an important field for the automatic text information processing. Moreover, the authorship identification of a text can be treated as a special text categorization. This paper adopts the conceptual primitives' expression based on the Hierarchical Network of Concepts (HNC) theory, which can describe the words meaning in hierarchical symbols, in order to avoid the sparse data shortcoming that is aroused by the natural language surface features in text categorization. The KNN algorithm is used as computing classification element. Then, the experiment has been done on the Chinese text authorship identification. The experiment result gives out that the processing mode that is put forward in this paper achieves high correct rate, so it is feasible for the text authorship identification.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.428-431
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• 1990

This paper describes a pattern classification algorithm of QRS-complexes using significant point detection for extracting features of signals. Significant point extraction was processed by zero-crossing method, and decision function based on relational spectrum was used for pattern classification of the QRS-complexes. The hierarchical AND/OR graph was obtained by decomposing the signal, and by use of this graph, QRS's patterns were classified. By using the proposed algorithm, the accuracy of pattern classification and the processing speed were improved.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1733-1748
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• 1997

재사용을 지원하는 라이브러리 구축을 위해서는 다양한 응용영역에 적용할 수 있는 분류스킴과 검색방법이 필요하다. 본 논문에서는 재사용 단계의 접근성의 핵심을 이루는 분류스킴을 클러스터를 이용한 계층적인 구조를 통해 정의하였다. 또한 검색시스템의 기능과 정확도를 결정하는 라이브러리 구조에 클러스터링 정보를 첨가하여 부품의 표현방법과 클래스들간의 유사관계를 기술, 관리하는 방법을 제안하였다. 이에 따라 개발자에게 소프트웨어 부품의 인덱싱 및 스테밍 등을 통한 분류 및 검색 방법을 제공함으로써 재사용부품에 대한 탐색가능성을 높이고 재사용의 효과를 증진시키려한다. 그 결과로 재사용 라이브러리의 구축과정을 자동화하였고 기존의 문제점인 확장성과 관련된 모두를 고려한 분류스킴을 통하여 재사용라이브러리와 검색시스템을 구축하였으며 관련연구를 클러스터 계층도를 통해 시각화함으로써 탐색가능성에 대한 효과를 높였다. 또한 검색결과는 재사용시스템 CARS 2.1에 통합되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.595-602
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• 2009

시스템의 동작특성을 표현하는 퍼지 규칙들은 퍼지 클러스터링 기법에 매우 의존적이다. 만약, 클러스터링 기법의 분류 능력이 개선된다면, 그들에 의해 생성되는 퍼지 규칙과 식별되는 파라미터들이 보다 정밀해 질 수 있으므로 시스템의 성능이 개선될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분류능력이 강화된 새로운 계층 구조 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 데이터 사이의 통계적 특성과 상관성을 고려하여 보다 정확하게 데이터들을 분류할 수 있도록 2개의 클러스터의 구조를 갖는다. 또한, 본 논문은 차분 데이터를 이용하여 원형 데이터의 패턴이나 규칙들이 명확하게 반영될 수 있도록 하며, 각각의 차분 데이터들의 다양한 특성을 고려할 수 있도록 다중 퍼지 시스템을 구현한다. 마지막으로, 제안된 기법들의 유효성을 다양한 비선형 시계열 데이터들의 예측을 통해 검증한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제35권2호
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• pp.135-154
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• 2004

본 논문은 국내 대부분 도서관에서 사용하는 지리구분 분류체계의 지역범주의 포괄성과 나열에서 변방 우선의 원칙을 이해하기 위해 외국의 분류체계를 분석하고 국내 공공기관의 지역범주를 조사 및 분석하여 한국 지리구분 분류체계 구축 방향을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법은 기존의 도서관 분류 체계의 지역범주의 단위와 나열순서를 분석하고, 생활권 개념의 공공기관의 지역범주를 조사하였다. 연구결과로 도서관 분류체계에서 지역범주의 단위와 나열순서는 다양하였으며, 공공기관의 지역범주의 단위 역시 다양하였다. 본 연구에서 제안한 내용은 지역범주의 단위는 전국을 3단계의 계층구조가 가능하도록 최소 지역범주를 시, 군 2개를 합한 단위가 적합하며, 나열순서는 지역법주 내의 중심지역에서 시작하여 외부지역으로 순환하는 형태이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권6호
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• pp.479-490
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• 2003

This study proposed a modified anisotropic diffusion restoration for image classification. The anisotropic diffusion restoration uses a probabilistic model based on Markov random field, which represents geographical connectedness existing in many remotely sensed images, and restores them through an iterative diffusion processing. In every iteration, the bonding-strength coefficient associated with the spatial connectedness is adaptively estimated as a function of brightness gradient. The gradient function involves a constant called "temperature", which determines the amount of discontinuity and is continuously decreased in the iterations. In this study, the proposed method has been extensively evaluated using simulated images that were generated from various patterns. These patterns represent the types of natural and artificial land-use. The simulated images were restored by the modified anisotropic diffusion technique, and then classified by a multistage hierarchical clustering classification. The classification results were compared to them of the non-restored simulation images. The restoration with an appropriate temperature considerably reduces error in classification, especially for noisy images. This study made experiments on the satellite images remotely sensed on the Korean peninsula. The experimental results show that the proposed approach is also very effective on image classification in remote sensing.

• ETRI Journal
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• 제39권4호
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• pp.502-513
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• 2017

For video understanding, namely analyzing who did what in a video, actions along with objects are primary elements. Most studies on actions have handled recognition problems for a well-trimmed video and focused on enhancing their classification performance. However, action detection, including localization as well as recognition, is required because, in general, actions intersect in time and space. In addition, most studies have not considered extensibility for a newly added action that has been previously trained. Therefore, proposed in this paper is an extensible hierarchical method for detecting generic actions, which combine object movements and spatial relations between two objects, and inherited actions, which are determined by the related objects through an ontology and rule based methodology. The hierarchical design of the method enables it to detect any interactive actions based on the spatial relations between two objects. The method using object information achieves an F-measure of 90.27%. Moreover, this paper describes the extensibility of the method for a new action contained in a video from a video domain that is different from the dataset used.

• 로봇학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.252-258
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• 2012

This paper describes hierarchical semantic map building using the classified area information in home environments. The hierarchical semantic map consists of a grid, CAIG (Classified Area Information in Grid), and topological map. The grid and CAIG maps are used for navigation and motion selection, respectively. The topological map provides the intuitive information on the environment, which can be used for the communication between robots and users. The proposed semantic map building algorithm can greatly improve the capabilities of a mobile robot in various domains, including localization, path-planning and HRI (Human-Robot Interaction). In the home environment, a door can be used to divide an area into various sections, such as a room, a kitchen, and so on. Therefore, we used not only the grid map of the home environment, but also the door information as a main clue to classify the area and to build the hierarchical semantic map. The proposed method was verified through various experiments and it was found that the algorithm guarantees autonomous map building in the home environment.

• 품질경영학회지
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• 제23권3호
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• pp.69-83
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• 1995

In a large number of literature on of inspection tasks, one of the most consistent findings is the existence of large and consistent differences among inspectors. It is possible that the individual difference is described by the difference of cognitive skills, because cognitive skills are required more than manual skills in inspection tasks. Therefore, a set of cognitive factors in human information processing may underly human performance in inspection tasks. In this study, a cognitive skill was described as the relative importance of the cognitive factors involved. A hierarchical task analysis and a fuzzy hierarchical analysis were used to represent how the importance of cognitive factors contribute to inspection performance. An experiment was conducted using the computer simulations of PCB inspection tasks. The results revealed that the subject group with better performance showed the importance weights of cognitive factors in the following rank; (attention, perception, judgement, classification, recognition)<(detection)$\ll$(memory). The results of the experiment can serve as a selection criterion for efficient inspection performance and the information of skilled learning for an inspection training program. The usefullness of a hierarchical task analysis and a fuzzy hierarchical task analysis for the analysis of cognitive tasks are also confirmed.