• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제9권2호
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• pp.23-48
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• 2005

This study aims to discuss the word sense distinction of Korean middle verbs for restructuring KorLexVerb 1.0. Despite the duality of its meaning and syntactic structure, the word senses of middle verb are not clearly distinguished in current dictionaries. The underspecification causes very often mismatches that a same Korean word sense is used for two different English verb senses. A close examination on the syntactic and semantic properties of middle verb shows us that the word sense distinction and the reconstruction of hierarchical structure are indispensable. Finally, by doing this fine grained word sense distinction, we propose an alternative way of classification and description of the verb polysemy for KorLexVerb 1.0 as well as for dictionary-like language resources.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제53권3호
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• pp.383-397
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• 2014

This study aims to explore secondary students' thinking while doing proof in geometry. Two secondary students were interviewed and the interview data were analyzed. The results of the analysis suggest that the two students similarly showed as follows: a) tendencies to use the rules of congruent and similar triangles to solve a given problem, b) being confused about the rules of similar and congruent triangles, and c) being confused about the definitions, partition and hierarchical classification of quadrilaterals. Also, the results revealed that a relatively low achieving student has tendency to rely on intuitive information such as visual representations.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.569-572
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• 2002

한글을 인식하기 위한 전처리 방법으로 흔히 모음의 종류 및 자음과의 결합 정도에 따라 6가지 유형으로 분류하는 방법을 많이 사용하고 있다. 간 논문에서는 이러한 한글 문자를 인식하기 위한 전처리 과정으로써 한글의 유형을 분류하는 방법에 대한 연구로 계층적인 신경회로망을 도입하여 빠르고 신뢰성 있는 분류 방법을 제안한다. 실험에 사용된 글자는 KS X 1001(KS C 5601) 완성형 글자 2,350개에 대한 굴림, 바탕, 돋움, 궁서 글꼴로 총 9400개의 이미지 파일을 사용하였으며. 이 중 일부는 훈련에 사용하고 나머지는 분류를 위한 테스트 데이터로 사용한 결과 약 94%의 유형 분류율과 개별 패턴을 5.67ms에 분류하는 빠른 분류 속도를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.923-926
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• 2000

부품영상이 가지고 있는 특징을 잘 반영하기 위해서는 많은 양의 정보가 필요하며, 대부분 기존의 부품영상 분류 시스템들은 가지고 있는 영상들에 대하여 각각의 특징정보를 직접 비교해야 했다. 따라서 부품영상의 종류가 많을 수록 많은 계산량이 요구된다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 주파수 영역 기반의 계층적 부품영상 분류 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 부품영상의 주파수 성분을 분해하여 계층적으로 구성되어 있는 분류기에 입력한다. 본 시스템은 주파수 영역을 바탕으로 계층구조를 유연하게 조정할 수 있으며 분류에 필요한 전체적인 계산량을 줄일 수 있다. 190 종의 부품영상 1,900 개를 본 시스템에 적용하여 실험한 결과, 높은 검색율을 유지하면서 비계층적인 구조를 가진 시스템에 비하여 약 4배 정도의 속도향상을 얻을 수 있었다.

• 대한인간공학회지
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• 제30권1호
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• pp.87-98
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• 2011

In this study, we investigated and identified criterial human factors(errors), most of which lead to terrible ship accidents such as collisions, sinking, fire and explosions resulting both in human lives and physical damages to ships as well as surrounding environments. To this end, we went through the accident reports of 413 cases over 2005~2009 period and classified the human factors into 6 major factors with 19 sub ones which were constructed in hierarchical order. The relative importance of major factors was calculated and among others the lack of awareness turned out to be the most important factor with the weight of 0.391. The contributions of the results in the research are two fold: it will help (i) identify the root causes of ship accidents and prevent further potential ship related incidents, (ii) analyze the degree of the risk associated with the ship accidents, when risk analysis is performed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.649-652
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• 2002

PCA 방법은 입력 차원을 수학적으로 줄일 수 있는 장점 때문에 패턴인식 부분에서 널리쓰이고 있다. 얼굴인식에서의 PCA는 학습 패턴의 분산을 최대로 하는 기저 벡터들인 고유얼굴을 만들어 얼굴인식이 필요한 영상을 이 기저 벡터에 투사시켜 이때 나온 인자들과 원래 각 개인의 대표 인자값과의 거리 비교로 얼굴을 인식하는 방법이다. 그러나 조명등의 영향에 매우 민감하며 거리값으로 얼굴을 인식하기 때문에 다양한 변화에 따라 오인식률이 높아진다. 이는 인식률을 높이고자 임계값을 높게 설정하는 과정에서 발생하는 오류이며, 이를 방지하기 위해 임계치를 낮게 설정하면 오거부율이 높아진다. 이에 본 연구에서는 PCA에 입력되는 패턴들을 사전에 비교, 분류하여 PCA 연산시에 분산과 변위를 최대한으로 가질 수 있도록 하였다. 그러하여, 기존의 PCA보다 상당히 낮은 임계값으로도 오거부율의 증가를 막았으며, 낮은 임계값 설정으로 인하여 오인식률을 낮추는 결과를 얻을 수 있었다. 이는 기존의 PCA 방법을 사용하는 인식시스템에서 종종 발생하는 허가되지 않아야 하는 외부인을 인증시키는 사례를 줄일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.281-284
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• 2003

본 연구는 웨이블릿 변환을 통하여 객체 영상에서 질감 특징 값을 추출하고, 신경망을 계층적으로 구성하여 분류하는 방법을 제안한다. 기존의 신경망을 이용한 영상의 분류는 단일 신경망을 이용하는 것이 대부분이었다. 하지만 단일 신경망은 분류하고자 하는 클래스의 수가 많거나 분류하고자 하는 대상이 유사한 입력패턴을 가질 경우 학습시간이 오래 걸리고, 인식률이 크게 떨어지는 문제를 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 효과적인 객체 영상 분류를 위해서 여러 개의 단일 신경망을 계층적으로 결합하는 방법을 제안한다. 실험결과 분류 대상 클래스가 증가함에도 불구하고 단일 신경망에 비해 학습시간이 단축되고, 높은 인식률을 보여주었다.

• Genomics & Informatics
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• 제11권4호
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• pp.282-288
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• 2013

The molecular vibration-activity relationship in the receptor-ligand interaction of adenosine receptors was investigated by structure similarity, molecular vibration, and hierarchical clustering in a dataset of 46 ligands of adenosine receptors. The resulting dendrogram was compared with those of another kind of fingerprint or descriptor. The dendrogram result produced by corralled intensity of molecular vibrational frequency outperformed four other analyses in the current study of adenosine receptor agonism and antagonism. The tree that was produced by clustering analysis of molecular vibration patterns showed its potential for the functional classification of adenosine receptor ligands.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 SMICS 2004 International Symposium on Maritime and Communication Sciences
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• pp.106-109
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• 2004

Many reported methods assume that the faces in an image or an image sequence have been identified and localization. Face detection from image is a challenging task because of variability in scale, location, orientation and pose. In this paper, we present an efficient linear discriminant for multi-view face detection. Our approaches are based on linear discriminant. We define training data with fisher linear discriminant to efficient learning method. Face detection is considerably difficult because it will be influenced by poses of human face and changes in illumination. This idea can solve the multi-view and scale face detection problem poses. Quickly and efficiently, which fits for detecting face automatically. In this paper, we extract face using fisher linear discriminant that is hierarchical models invariant pose and background. We estimation the pose in detected face and eye detect. The purpose of this paper is to classify face and non-face and efficient fisher linear discriminant..

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권5호
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• pp.353-359
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• 2004

This study proposes an approach to unsupervisedly estimate the number of classes and the parameters of defining the classes in order to train the classifier. In the proposed method, the image is segmented using a spatial region growing based on hierarchical clustering, and fuzzy training is then employed to find the sample classes that well represent the ground truth. For cluster validation, this approach iteratively estimates the class-parameters in the fuzzy training for the sample classes and continuously computes the log-likelihood ratio of two consecutive class-numbers. The maximum ratio rule is applied to determine the optimal number of classes. The experimental results show that the new scheme proposed in this study could be used to select the regions with different characteristics existed on the scene of observed image as an alternative of field survey that is so expensive.