• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.711-716
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• 2006

Since the introduction of digital camera to the mass market, the number of digital photos owned by an individual is growing at an alarming rate. This phenomenon naturally leads to the issues of difficulties while searching and browsing in the personal digital photo archive. Traditional approach typically involves content-based image retrieval using computer vision algorithms. However, due to the performance limitations of these algorithms, at least on the casual digital photos taken by non-professional photographers, more recent approaches are centered on time-based clustering algorithms, analyzing the shot times of photos. These time-based clustering algorithms are based on the insight that when these photos are clustered according to the shot-time similarity, we have "event clusters" that will help the user browse through her photo archive. It is also reported that one of the remaining problems with the time-based approach is that people perceive events in different scales. In this paper, we present an adaptive time-based clustering algorithm that exploits the usage history of digital photos in order to infer the user's preference on the event granularity. Experiments show significant performance improvements in the clustering accuracy.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권2호
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• pp.169-177
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• 2009

본 논문에서는 뉴스 기사 분할 관점에서, 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘의 특성을 고려한 다음과 같은 설계 기준을 제시하고, 이를 모두 만족하는 새로운 샷 경계 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 1) 뉴스 비디오 샷 경계 탐지의 재현율을 높임으로써, 앵커 샷 탐지 단계에서 입력으로 사용될 데이타의 오류를 최소화한다; 2) 급격한 장면 변환과 점증적 장면 변환을 하나의 알고리즘으로 탐지함으로써 한번의 데이타 탐색으로 샷 분할을 수행한다; 3) 분할된 샷들을 정적 샷과 동적 샷으로 분류함으로써 앵커샷 탐지 단계의 탐색 공간을 축소한다. 제안된 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘은 특이간 분해를 기반으로 점증적 클러스터링 알고리즘과 머서 커널을 결합한 구조로서, 위에서 제시한 기준을 모두 만족하도록 설계되었다. 제안된 방법론은 특이간 분해를 통해 특징 벡터의 차원축소 뿐만 아니라, 뉴스 비디오를 구성하는 연속적인 프레임에서의 잡음과 아주 작은 변화를 제거함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. 또한 머서 커널의 도입은 쉽게 분류되지 않는 데이타를 고차원 공간으로 매핑함으로써 구분하기 어려운 샷 경계의 탐지 가능성을 높여준다. 실험을 통하여 제안된 방법론이 매우 높은 재현율을 보이며, 앵커 샷 탐지를 위한 탐색 공간 축소를 효과적으로 수행함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.529-542
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• 2000

최근 들어 멀티 미디어 정보의 사용이 급격히 증가하면서, 여러 미디어 형태 중 비디오가 많은 각광을 받으며, 다른 타입의 모든 미디어 정보를 하나의 자료 흐름으로 묶고 있다. 디지털 비디오의 실용 가능성은 크게 증대되고 있으나 비디오의 방대한 길이와 비구조적 형식 때문에 효과적인 비디오의 접근은 어려운 실정이다. 따라서 최근에 개발되는 영상과 비디오 정보 관리 시스템은 본 논문에서 제안하는 사용자의 최소 상호 작용과 비디오 구조의 명확한 정의를 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 비디오 내용을 요약한 형태로 보고, 임의로 접근 할 수 있도록 클러스터링 기반 비디오 계층 구조 구축 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 크게 샷 경계면 검출과 계층 구조 구축 단계로 이루어진다. 샷 경계면 검출 단계에서는 복수 특징들을 추출하고, 이웃한 프레임 쌍들에 대한상호관계를 고려한 시간 적응적 필터링 기법을 이용하여 오판될 수 있는 왜곡 성분을 제거함으로써 성능을 향상시켰다. 처리된 복수 특징들은 임계치를 필요로 하지 않는 k-means 클러스터링의 입력으로 사용되어 샷 경계면을 검출한다. 결과인 순차적인 샷 리스트는 시간 지역성과 장면 구조를 효과적으로 모델링하는 특성을 가진 지능적 비감독 클러스터링 기법에 의해 계층 구조로 표현된다. 실험은 정적 영화 비디오와 동적 영화 비디오를 대상으로 수행하였으며, 샷 경계면 검출에서는 평균적으로 95%의 정확성을 보였으며 장면 경계면 검출을 하는 비디오 계층 구조 구축에서도 어느 정도 정확한 장면 경계면 검출 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권1호
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• pp.74-83
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• 2000

최근 멀티미디어에 대한 관심이 증가하면서 그에 따른 기술 또한 매우 빠른 속도로 증가하고 있다. 특히 비디오 영상 검색 기능에 대한 사용자들의 욕구는 비디오에 대한 수동적인 접근 방식에서, 자신이 원하는 부분만을 선택적으로 검색할 수 있는 보다 편리한 환경을 요구하고 있다. 이를 위해서는 대용량의 비디오 데이타를 의미 있는 단위로 나누기 위한 비디오 파싱(Parsing)과 클러스터링(Clustering), 브라우징(Browsing)등을 포함하는 비디오 인덱싱 시스템의 구현이 필요하다. 본 논문에서는 우선 비디오 시퀀스를 히스토그램과 화소단위 비교법을 혼합한 하이브리드 방법을 통해서 자동 인덱싱을 위한 기본 단위인 샷(shot)으로 나눈다. 비디오 분할 후에 각 샷들로부터 대표 프레임을 검출한다. 대표 프레임은 사용자로 하여금 비디오의 전체적인 내용을 이해할 수 있도록 도와줌으로써 그 중요성이 크다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 우선적으로 샷 내에 포함된 카메라의 움직임을 분석하고, 각 프레임들의 변화량을 측정하여 샷의 복잡성에 따라 각기 다른 수의 대표 프레임을 선출하도록 하였다. 마지막으로 카메라 움직임중 패닝, 혹은 틸팅이 포함된 샷에 대해서 파노라마 영상을 합성함으로써 사용자에게 보다 편리하고 이해하기 쉬운 브라우징 환경을 제공할 수 있도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.45-52
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• 2022

With the development of artificial intelligence analysis methods, especially machine learning, various fields are widely expanding their application ranges. However, in the case of classical music, there still remain some difficulties in applying machine learning techniques. Genre classification or music recommendation systems generated by deep learning algorithms are actively used in general music, but not in classical music. In this paper, we attempted to classify opera among classical music. To this end, an experiment was conducted to determine which criteria are most suitable among, composer, period of composition, and emotional atmosphere, which are the basic features of music. To generate emotional labels, we adopted zero-shot classification with four basic emotions, 'happiness', 'sadness', 'anger', and 'fear.' After embedding the opera libretto with the doc2vec processing model, the optimal number of clusters is computed based on the result of the elbow method. Decided four centroids are then adopted in k-means clustering to classify unsupervised libretto datasets. We were able to get optimized clustering based on the result of adjusted rand index scores. With these results, we compared them with notated variables of music. As a result, it was confirmed that the four clusterings calculated by machine after training were most similar to the grouping result by period. Additionally, we were able to verify that the emotional similarity between composer and period did not appear significantly. At the end of the study, by knowing the period is the right criteria, we hope that it makes easier for music listeners to find music that suits their tastes.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.149-150
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• 2012

본 논문은 프레임 차이 값을 카메라에서 브레이크로 인해 발생하는 높은 유사 콘텐츠의 경계 추출을 허용하는 글로벌 의사 결정 트리를 기반으로 샷 경계 검출 방법을 제공합니다. 처음엔 프레임 사이의 차이 값은 지역 $X^2$-히스토그램과 정규화를 통해 계산됩니다. 다음으로, 차이 값 사이의 거리는 정규화를 통해 계산됩니다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.47-55
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• 2020

본 논문은 드론봇 전투체계를 운용하여 전투전단의 적 보병부대 위치정보를 수집하였을 시, 지휘관이 요구하는 적 부대 피해수준을 충족하면서 적 보병부대를 신속하고 정확하게 타격하기 위하여, 보유한 화력체계의 살상범위를 기초로 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 실시간 자동으로 산출하는 인공지능 알고리즘 연구이다. 이를 위해, 100m×200m 크기의 야지 전장환경에서 증강된 소대급 규모의 적 보병부대를 임의로 전개 및 모의하고, 약 15m의 살상범위를 갖는 가상의 화력체계에 대한 모델링을 수행하였으며, 각개 적병사의 무피해/경상 및 중상/사망 등의 피해유형 및 임무수행 가능여부를 모의하기 위하여 연성표적의 피해효과에 적용되는 칼튼피해함수를 적용하고 전장의 불확실성을 모의하기 위하여 몬테칼로 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 지휘관 의도에 부합된 적부대의 피해수준을 달성하기 위하여, 반복적인 모의 및 비지도학습의 k-mean clustering 기법을 적용하여 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 0.4초 이내로 산출하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 드론봇 전투체계를 운용하는 대대급 규모의 전투부대에서 '탐지-결심-타격' 의사결정시간의 단축에 기여할 것으로 판단된다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제50권3호
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• pp.112-119
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• 2001

This paper proposes an adaptive reclosing scheme which is based on the classification of fault patterns. In case that the first reclosing is unsuccessful in distribution system employing with two-shot reclosing scheme, the proposed method can determine whether the second reclosing will be attempted of not. If the first reclosing is unsuccessful two fault currents can be measured before the second reclosing is attempted, where these two fault currents are utilized for an adaptive reclosing scheme. Total harmonic distortion and RMS are used for extracting the characteristics of two fault currents. And the pattern of two fault currents is respectively classified using a mountain clustering method a minimum-distance classifier. Mountain clustering method searches the cluster centers using the acquired past data. And minimum-distance classifier is used for classifying the measured two currents into one of the searched centers respectively. If two currents have the different pattern it is interpreted as temporary fault. But in case of the same pattern, the occurred fault is interpreted as permanent. The proposed method was tested for the fault data which had been measured in KEPCO's distribution system, and the test results can demonstrate the effectiveness of the adaptive reclosing scheme.

• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.35-49
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• 2001

인터넷 비즈니스나 전자상거래와 연관되어 고객관계관리(Customer Relationship management :CRM)에 대한 관심이 널리 확산됨으로 해서 군집분석에 대한 관심이 한층 높아졌고, 다양한 군집분석 프로그램이 시장에 소개되어 지고 있다. 그런, 군집분석 프로그램들은 다른 데이터 분석 기법과는 달리 그들의 성능을 측정하기가 매우 힘들다. 본 논문에서는 이미 알려져 있는 군집구조를 지닌 인위적 데이터를 사용하여 다양한 군집분석 프로그램을 평가할 수 있는 하나의 방법론을 제시하고, 그 방법론의 유용성을 보여 주기 위해 현재 많이 사용하고 있는 네 가지의 군집분석 프로그램을 본 논문에서 제시한 방법론을 사용하여 평가하는데 그 주요 목적을 두고 있다. 본 연구에서 두 가지의 반복적 군집분석 프로그램(Convergent Cluster Analysis:CCA, SPSS의 Clementine), 전통적인 단순군집 프로그램(One-Shot Clustering Program: Howard-Harris 프로그램), 그리고 IBM의 데이터 마이닝 기법 중 하나인 데모그래픽 군집분석 프로그램의 성능을 비교한 결과, 군집분석을 위하여 다른 군집분석 방법 보다 좀 더 지능적으로 초기치를 생성한 CCA방법이 가장 우월한 성능을 보여 주었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.161-166
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• 2023

최근 바이너리 코드에 대한 신종·변종 해킹이 증가되고 있으며 소스 프로그램에서 악성코드를 탐지하고 공격에 대한 방어 기술의 한계점이 자주 노출되는 상황이다. 바이너리 코드에 대해 머신러닝, 딥러닝 기술을 활용하여 고도화된 소프트웨어 보안 취약점 탐지 기술과 공격에 대한 방어와 대처 능력이 필요하다. 본 논문에서는 바이너리 코드의 실행 경로를 추적(execution trace)하여 동적 오염 정보를 입력한 후 오염 정보를 따른 특징을 기반으로 멀웨어를 그룹핑하는 멀웨어 클러스터링 방법을 제안한다. 멀웨어 취약점 탐지는 3-계층으로 구성한 Few-shot 학습 모델에 적용하여 각 계층의 CPU, GPU에 대해 F1-score를 산출하였다. 학습 과정에서 97~98%의 성능과 테스트 과정에서 80~81% 정도의 탐지 성능을 얻었다.