• 대한안전경영과학회지
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• 제12권3호
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• pp.333-339
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• 2010

Data mining is the process of finding and analyzing data from a big database and summarizing it into useful information for a decision-making. A variety of data mining techniques have been being used for wide range of industries. One application of those is especially so for gathering meaningful information from process data in manufacturing factories for quality improvement. The purpose of this paper is to provide a methodology to improve manufacturing quality of fuel tanks which are auto-parts. The methodology is to analyse influential attributes and establish a model for optimal manufacturing condition of fuel tanks to improve the quality using decision tree, association rule, and feature selection.

• 한국CDE학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.262-273
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• 2005

For CAD data users, few things are as frustrating as receiving CAD data that is unusable due to poor data quality. Users waste time trying to get better data, fixing the data, or even rebuilding the data from scratch from paper drawings or other sources. Most related works and commercial tools handle the boundary representation (B-Rep) shape of CAD models. However, we propose a design history?based approach for healing CAD model errors. Because the design history, which covers the features, the history tree, the parameterization data and constraints, reflects the design intent, CAD model errors can be healed by an interdependency analysis of the feature commands or of the parametric data of each feature command, and by the reconstruction of these feature commands through the rule-based reasoning of an expert system. Unlike other B Rep correction methods, our method automatically heals parametric feature models without translating them to a B-Rep shape, and it also preserves engineering information.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제19권2호
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• pp.558-566
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• 2005

We propose a feature-based multi-resolution representation of B-rep solid models using history-based Boolean operations based on the merge-and-select algorithm. Because union and subtraction are commutative in the history-based Boolean operations, the integrity of the models at various levels of detail (LOD) is guaranteed for the reordered features regardless of whether the features are subtractive or additive. The multi-resolution solid representation proposed in this paper includes a non-manifold topological merged-set model of all feature primitives as well as a feature-modeling tree reordered consistently with a given LOD criterion. As a result, a B-rep solid model for a given LOD can be provided quickly, because the boundary of the model is evaluated without any geometric calculation and extracted from the merged set by selecting the entities contributing to the LOD model shape.

• 대한전자공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.7-14
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• 1983

직선 및 곡선과 같은 선형 특징은 영상 처리에 있어 중요한 특징중의 하나이다. 본 논문에서는 의미있는 선형 특징의 새로운 기법이 제안된다. 이 기법은 그래프 이론의 미니멀 스패닝 트리를 이용하여 경계점들을 연결하고 그 다음, 헤어(의미없는 잔가지)와 불합리한 선분을 제거한다. 이와 같이 추적된 선형 특징을 근사화 묘사하기 위하여 부분 선형 근사화를 수행한다. 본 논문에서 제안된 기법으로 실험을 수행하여 그 결과를 보여 주었다.

• 지능정보연구
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• 제2권1호
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• pp.45-58
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• 1996

This paper describes an a, pp.oach to recognizing composite features of prismatic parts. AAG (Attribute Adjacency Graph) is adopted as the basis of describing basic feature, but it is extended to enhance the expressive power of AAG by adding face type, angles between faces and normal vectors. Our a, pp.oach is called Extended AAG (EAAG). To simplify the recognition procedure, feature classification tree is built using the graph types of EEA and the number of EAD's. Algorithms to find open faces and dimensions of features are exemplified and used in decomposing composite feature. The processing sequence of recognized features is automatically determined during the decomposition process of composite features.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.43-53
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• 2014

Gunnery 표적으로부터 발생하는 영상특징은 장비의 위치를 탐지하고 종류를 판별하는 주요 정보로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 Gunnery 영상에서 표적 영역의 밝기값을 획득하여 특징을 추출하고 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 38~40개의 신호 기반 특징과 2개의 모델 기반 특징을 추출하여 분석하고 분류모델에 적용한다. 다중 클래스 분류를 위하여 트리(tree) 기반의 분류 모델을 설계하였으며, 시스템에서 요구하는 Gunnery의 종류와 특성에 따라 유사도를 정의하여 트리 구조를 설계하였다. 트리 구성 단계에서는 각 레벨마다 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 분류 하였으며 시스템에서 요구하는 분류 성능을 만족함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.682-684
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• 2002

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3725-3748
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• 2018

Text data distribution is often imbalanced. Imbalanced data is one of the challenges in text classification, as it leads to the loss of performance of classifiers. Many studies have been conducted so far in this regard. The proposed solutions are divided into several general categories, include sampling-based and algorithm-based methods. In recent studies, feature selection has also been considered as one of the solutions for the imbalance problem. In this paper, a novel one-sided feature selection known as probabilistic feature selection (PFS) was presented for imbalanced text classification. The PFS is a probabilistic method that is calculated using feature distribution. Compared to the similar methods, the PFS has more parameters. In order to evaluate the performance of the proposed method, the feature selection methods including Gini, MI, FAST and DFS were implemented. To assess the proposed method, the decision tree classifications such as C4.5 and Naive Bayes were used. The results of tests on Reuters-21875 and WebKB figures per F-measure suggested that the proposed feature selection has significantly improved the performance of the classifiers.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권10호
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• pp.1305-1313
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• 2013

본 논문에서는 경계표현 모델에 특징형상기반 단순화를 적용하는 방법을 제안한다. 특징형상기반 단순화를 위해, 경계표현 모델로부터 볼륨분해 트리가 생성된다. 볼륨분해 트리는 가산적 볼륨, 감산적 볼륨 및 필렛/라운드/모따기 볼륨들의 정규화된 불리언 연산으로 표현되며, 필렛/라운드/모따기 분해, 랩어라운드 분해, 볼륨분할 분해 및 셀 기반 분해로 구성된 단계적 볼륨분해를 이용해 생성된다. 볼륨분해 트리는 중위연산 형태로 변환되고, 볼륨들의 순서를 변경하여 CAD 모델을 단순화시킨다. 제안한 방법의 검증을 위해, 프로토타입 시스템을 구현했고, 테스트 케이스에 대한 CAD 모델 단순화 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 경계표현 기반 CAD 모델의 단순화에 유용함을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.328-335
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• 2002

최근 들어 인터넷 기술의 발달로 웹 상에 많은 자료들이 산재해 있습니다. 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위해서 키워드 검색을 이용하고 있는데 이러한 키워드 검색은 사용자들이 입력한 단편적인 정보에 바탕하여 검색하고 검색된 결과들을 자체적인 기준으로 순위를 매겨 나열식으로 제시하고 있다. 이러한 경우 사용자들의 생각과는 다르게 결과가 제시될 수 있다. 따라서 사용자들의 검색 시간을 줄이고 편리하게 검색하기 위한 환경의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 Suffix Tree 알고리즘을 사용하여 관련있는 문서들을 분류하고 각각의 분류된 클러스터에 제목을 생성하기 위하여 문서 빈도수, 단어 빈도수와 역문서 빈도수, 카이 검정, 공통 정보, 엔트로피 방법을 비교 평가하여 제목을 생성하는데 어떠한 방법이 가장 효과적인지 알아보기 위해 비교 평가해본 결과 문서빈도수가 TF-IDF보다 약 10%정도 성능이 좋은 결과를 보여주었다.