• 대한원격탐사학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.317-324
• /
• 2010

In recent years, many automatic classification approaches have been employed. An automatic classification method can be effective, time-saving and can produce objective results due to the exclusion of operator intervention. This paper proposes a classification method based on automated training for high resolution multispectral images using ancillary data. Generally, it is problematic to automatically classify high resolution images using ancillary data, because of the scale difference between the high resolution image and the ancillary data. In order to overcome this problem, the proposed method utilizes the classification results of a Landsat image as a medium for automatic classification. For the classification of a Landsat image, a maximum likelihood classification is applied to the image, and the attributes of ancillary data are entered as the training data. In the case of a high resolution image, a K-means clustering algorithm, an unsupervised classification, was conducted and the result was compared to the classification results of the Landsat image. Subsequently, the training data of the high resolution image was automatically extracted using regular rules based on a RELATIONAL matrix that shows the relation between the two results. Finally, a high resolution image was classified and updated using the extracted training data. The proposed method was applied to QuickBird and SPOT-5 images of non-accessible areas. The result showed good performance in accuracy assessments. Therefore, we expect that the method can be effectively used to automatically construct thematic maps for non-accessible areas and update areas that do not have any attributes in geographic information system.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권6호
• /
• pp.325-332
• /
• 2014

일반적으로 자동분류는 학습문서의 개수에 영향을 받는다고 알려져 있지만 실제로 학습문서의 수가 텍스트 자동분류에 어떻게 영향을 주는지 입증한 연구는 거의 없었다. 본 연구에서는 학습문서 수가 자동분류에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위해 최근에 개발된 편차기반 분류방법을 중심으로 다른 분류 알고리즘과 비교하는데 초점을 두었다. 실험결과, 편차기반 분류모델은 학습문서의 수가 총 21개(7개 장르)인 상황에서 정확도가 0.8로 베이지안이나 지지벡터기계보다 우수하게 나타났다. 이것은 편차기반 분류모델이 장르내의 주제정보를 이용하여 학습하기 때문에 학습문서의 수가 적더라도 다른 학습방법보다 좋은 자질 선택 능력을 갖는다는 것을 입증한 것이다.

• 정보관리학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.33-57
• /
• 2017

본 연구는 새로운 분석법으로 떠오르는 처방적 분석 기법을 소개하고, 이를 분류 기반의 시스템에 효율적으로 적용하는 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 처방적 분석 기법은 분석의 결과를 제시함과 동시에 최적화된 결과가 나오기까지의 과정 및 다른 선택지까지 제공한다. 새로운 개념의 분석 기법을 도입함으로써 문헌 분류를 기반으로 하는 응용 시스템을 더욱 쉽게 최적화하고 효율적으로 운영하는 방안을 제시하였다. 최적화의 과정을 시뮬레이션하기 위해, 대용량의 학술문헌을 수집하고 기준 분류 체계에 따라 자동 분류를 실시하였다. 처방적 분석 개념을 적용하는 과정에서 대용량의 문헌 분류를 위한 동적 자동 분류 기법과 학문 분야의 지적 구조 분석 기법을 동시에 활용하였다. 실험의 결과로 효과적으로 서비스 분류 체계를 수정하고 재적용할 수 있는 몇 가지 최적화 시나리오를 효율적으로 도출할 수 있음을 보여 주었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.33-38
• /
• 2009

본 논문은 자동차 오디오 시스템에 내장된 라디오에서 실시간으로 재생되는 연속적인 오디오 신호로부터 음악 신호를 선별하고, 해당 음악에 대한 실시간 음악장르 분류를 통해 자동으로 이퀄라이저를 조절하는 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 음악분류 정확도를 높이고 실시간 신호처리를 실행하기 위해 연속적인 오디오 신호로부터 추출한 음색 특징 벡터와 리듬 특징 벡터를 GMM (Gaussian mixture model) 분류 방식에 적용하여 음악 분류를 수행한다. 제안된 방식은 카오디오 시스템의 라디오로부터 출력된 오디오 신호로부터 분할된 다양한 오디오 구간을 5가지 음악장르로 분류하여 음악 장르 분류 성능을 측정하였다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제2권3호
• /
• pp.253-274
• /
• 2006

The structural monitoring of multi-wire strands is of importance to prestressed concrete structures and cable-stayed or suspension bridges. This paper addresses the monitoring of strands by ultrasonic guided waves with emphasis on the signal processing and automatic defect classification. The detection of notch-like defects in the strands is based on the reflections of guided waves that are excited and detected by magnetostrictive ultrasonic transducers. The Discrete Wavelet Transform was used to extract damage-sensitive features from the detected signals and to construct a multi-dimensional Damage Index vector. The Damage Index vector was then fed to an Artificial Neural Network to provide the automatic classification of (a) the size of the notch and (b) the location of the notch from the receiving sensor. Following an optimization study of the network, it was determined that five damage-sensitive features provided the best defect classification performance with an overall success rate of 90.8%. It was thus demonstrated that the wavelet-based multidimensional analysis can provide excellent classification performance for notch-type defects in strands.

• 정보관리학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.321-344
• /
• 2017

기록이나 문헌의 자동분류에 관한 연구는 오래 전부터 시작되었다. 최근에는 인공지능 기술이 발전하면서 기계학습이나 딥러닝을 접목한 연구로 발전되고 있다. 이 연구에서는 우선 문헌의 자동분류와 인공지능의 학습방식이 발전해 온 과정을 살펴보았다. 또 기계학습 중 특히 지도학습 방식의 특징과 다양한 사례를 통해 기록관리 분야에 인공지능 기술을 적용해야 할 필요성에 대해 알아보았다. 그리고 실제로 지도학습 방식으로 서울시의 결재문서를 ETRI의 엑소브레인을 통해 정부기능분류체계로 자동분류해 보았다. 이를 통해 기록을 다양한 방식의 분류체계로 자동분류하기 위한 각 과정의 고려사항을 도출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.427-432
• /
• 2021

본 논문에서는 미상의 통신신호에 대한 자동 변조 인식을 위하여 심층신경망인 딥뉴럴네트워크를 적용하여 변조 형태를 식별하고 그 성능을 분석하였다. 신경망 입력 데이터는 변조된 신호의 시간영역 디지털샘플 데이터, FFT(Fast Fourier Transform)를 적용한 주파수영역 데이터, 시간 및 주파수영역 혼합데이터를 사용하여 각각의 변조인식 성능을 확인하였다. 아날로그 변조 및 디지털 변조 신호 11종에 대하여 -20~18 dB 까지 다양한 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서 변조인식 성능을 확인하고 그 성능을 분석하였으며, 입력 데이터의 종류에 따른 학습 속도를 확인함으로써 제안한 방법이 실제적인 자동변조 인식 시스템 구축에 효과적인 방법임을 확인 하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.568-576
• /
• 2022

무선 신호 인식 및 자동 변조 분류(Automatic Modulation Classification) 기술은 넓은 주파수 대역에서 다양한 무선 통신 서비스를 단일 단말에서 유연하게 이용 가능한 SDR(Software Defined Radio) 플랫폼의 핵심 요소 기술로 필요성이 높아지고 있다. 최근에는 데이터 학습 기반의 딥러닝 기술을 기반으로 정확도가 향상된 여러 가지 자동 변조 분류 모델들이 제안되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 모델에 입력되는 무선 신호의 길이가 고정된 경우에 초점을 맞추고 길이가 가변적인 시나리오를 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 SDR의 개방형 플랫폼의 요소 기술로써 임의의 무선 신호의 길이에 대해 변조 분류가 가능한 방법을 제안한다. 이를 위해, 두 가지 입력 크기에 대해 학습된 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 주 모델(main model)과 하위 모델(small model)로 분류 시스템을 설계하고, 나머지 구간의 길이로 수신된 신호에 대해서는 자기 복제 패딩 기법으로 입력 샘플을 증강시켜 변조 분류를 수행한다. 분류 성능 정확도 및 계산 복잡도의 비교분석을 위한 RadioML 2018.01A 데이터셋을 사용한 실험을 통해 제안하는 기법이 모든 신호 대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 영역에서 기존 방식보다 높은 정확도를 제공하면서도 낮은 연산량을 필요함을 보였다.

• 정보관리학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.69-90
• /
• 2022

국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 「학술연구분야분류표」 상의 분류 범주를 국내학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제11권2호
• /
• pp.416-424
• /
• 2016

In this study, automatic detection of stator winding inter-turn short circuit fault (SWISCFs) in surface-mounted permanent magnet synchronous motors (SPMSMs) and automatic classification of fault severity via a pattern recognition system (PRS) are presented. In the case of a stator short circuit fault, performance losses become an important issue for SPMSMs. To detect stator winding short circuit faults automatically and to estimate the severity of the fault, an artificial neural network (ANN)-based PRS was used. It was found that the amplitude of the third harmonic of the current was the most distinctive characteristic for detecting the short circuit fault ratio of the SPMSM. To validate the proposed method, both simulation results and experimental results are presented.