• 한국의류산업학회지
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• 제13권5호
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• pp.734-742
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• 2011

This study has been undertaken as a basic research for automatic pattern design for baseball uniforms manufactured under custom-MTM system, propose building up of a system whereby various partial patterns are combined under an automatic design system and develop a multi-combination type pattern searching algorithm which allows development of a various designs. As a result of this, type classification based on pattern design elements includes side, open, collar, facing and panel type. Design have been divided into coarse classification ranging from level 1 to 7 according to pattern design elements, based on a design distribution chart. Out of 7 such levels, 3 major types determining design which are, more specifically, level 1 sleeve type, level 2 open type and level 3 collar type, have been taken and combined to determine a total of 12 types to be used for design classification codes. Respective name of style and patterns have been coded using alphabet and numerals. Totally, pattern searching algorithm of multi-combination type has been developed whereby combination of patterns belonging to a specific style can be retrieved automatically once that style name is designated on the automatic pattern design system.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1989년도 제4회 파동 및 레이저 학술발표회 4th Conference on Waves and lasers 논문집 - 한국광학회
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• pp.39-42
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• 1989

The limitations of high-power electrical lasers due to heating of the gas and the instability of the glow discharge can be alleviated by the flow of the lasing medium. In order to achieve high power and efficient laser, we are developing a fast-axial flow CO2 laser. We describe here the classification of gas-discharge CO2 lasers according to the cooling methods of the lasing medium and the design features of the fast-axial flow CO2 laser.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.641-642
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• 2011

본 논문에서는 21세기 정보기술의 중심 중에 한 분야인 하드웨이/소프트웨어 협동설계에 기반을 둔 임베디드시스템 구성에 대해 논의하였다. 이를 위해 본 논문에서는 임베디드시스템의 분류와 그 필요성에 대해 기술하였고, 또한, 임베디드 시스템 구성시에 고려할 사항과 분류에 대해 논의하였다. 그리고 임베디드시스템 모델링에 대해 논의하였다. 제안한 하드웨어/소프트웨어 협동설계에 기반을 둔 임베디드시스템은 최근에 그 중요성이 높아지고 있으며 향 후 많은 분야의 차세대 IT 분야에 접목이 될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.382-390
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• 2019

글로벌 폴더블 디스플레이 시장은 최근 업체들 간 치열한 경쟁이 벌어지고 있어, 정확한 기술 동향 분석을 통한 전략적 기술기획이 요구되고 있다. 기술기획을 위한 분석 방법으로서의 특허분석은 그 개방성, 정형성, 기술에 대한 상세정보 등의 데이터 특성으로 인해 현장에서 자주 활용되고 있다. 그런데 이 가운데 정성분석은 특허의 내용을 건별로 파악하여야 하는 관계로 시간과 비용의 문제가 발생하며, 전통적인 정량분석은 주로 특허의 수에 의존함으로써 특허의 내용 및 기업별 핵심기술을 파악하는 데 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 특허의 동시분류 네크워크 분석 방법을 활용하여 기업별 핵심기술을 분석해 보고자 하였다. 분석 결과, 폴더블 디스플레이 관련 특허 출원은 2014년부터 급격히 성장하여 출원 기업의 92%가 한국의 2개 패널 제조사(SDC 및 LGD)와 2개 세트 제조사(SEC 및 LGE)의 출원으로 확인되었다. 동시분류 네트워크를 분석해 본 결과, 패널 제조사인 SDC와 LGD는 핵심기술 분야가 서로 유사한 반면, 세트 제조사인 SEC와 LGE는 눈에 띄는 차별성이 존재함을 확인하였다. 이러한 결과는 본 분야 기업의 기술전략에 대한 시사점을 제공한다. 또한 특허 동시분류 네트워크를 통해서만 확인이 가능한 것으로, 이 분석이 기업 기술전략에 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제17권3호
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• pp.162-173
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• 1997

최근 산업 발전에 따라 철강 제품의 수요 증가와 함께 품질의 고급화에 대한 요구도 점차 증가하고 있는데, 이러한 수요자의 요구에 부응하기 위해 철강업계는 냉연 강판 표면결함검출기(surface defect detector; SDD)를 도입 운용하고 있다. 그러나 현재 국내 철강 제조업체들이 보유하고 있는 상용 SDD는 결함의 검출에는 매우 효율적이지만 결함의 분류에는 아직 만족할만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 그 이유는 SDD가 결함 분류를 위해 채택한 분류표분류기(classification table; CT)는 시험 표본의 모든 특징값들이 분류표의 범위 내에 있을 때만 결함의 분류를 정확히 수행하기 때문에 결함 분류 정확도가 낮을 뿐 아니라, 분류 법칙의 설정을 작업자의 수작업에 의존하고 있어 현장 적용을 더욱 어렵게 하고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서 학습 표본으로부터 확률밀도함수를 추정하고 여기에서 분류 법칙을 자동적으로 결정하는 방법을 제시하였고, 강화분류표분류기(enhanced classification table; ECT)와 확률신경회로망분류기(probabilistic neural network; PNN)를 새롭게 제안하여 이들 분류기를 실제적인 문제에 적용하였다. 그 결과 ECT와 PNN 모두 결함 분류 성능을 획기적으로 높일 수 있는 좋은 방법이며, 특히 PNN은 아주 구별하기 어려운 결함도 구별해내는 능력이 있을 뿐 아니라, 병렬 처리 능력을 가지고 있기 때문에 다량의 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 경우에 적용할 수 있는 매우 효율적인 분류기임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.22-28
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• 2010

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 분류기로 Adaboost가 주목받고 있다. Adaboost는 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나, Adaboost는 이진 분류기이므로 다중표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류 기법을 제안한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권5호
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• pp.463-471
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• 2022

건설업은 타 업종에 비하여 정보비대칭 문제가 복잡하게 산재하고 있는 구조를 갖고 있으며, 현행 국내 건설업 등록과 관련된 건설업종 분류 체계는 신설, 통합, 폐지 등의 과정을 거치면서 종합건설업과 전문건설업으로 구분하여 통·폐합을 추진하고 있다. 건설업 업종분류체계는 건설시장에 진입하는데 지침이 되고, 건설수요자가 적정한 서비스를 제공할 수 있는 공급자를 선정하는데 기준이 될 수 있기 때문에 건설업등록제도의 운용 목적이나 취지로 판단할 때, 건설업종 분류 체계를 합리적으로 검토하여 설정되는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내의 건설업 등록 업종 분류체계에 관한 리스크 요인을 고려하여 개선 가능성을 검토하고자 하는데 목적이 있다. 이를 위하여 일본, 미국, 호주 등의 해외의 건설업 면허나 등록제도에서 운영하고 있는 건설업종 분류 체계에 대한 사례 조사를 수행하여 이를 국내 업종 분류 체계와 비교하여 시사점 및 개선 방향에 대하여 검토하였다.

• 농촌계획
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• 제28권1호
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• pp.57-69
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• 2022

Crop classification is very important for estimating crop yield and figuring out accurate cultivation area. The purpose of this study is to classify crops harvested in fall in Idam-ri, Goesan-gun, Chungcheongbuk-do by using unmanned aerial vehicle (UAV) images and support vector machine (SVM) model. The study proceeded in the order of image acquisition, variable extraction, model building, and evaluation. First, RGB and multispectral image were acquired on September 13, 2021. Independent variables which were applied to Farm-Map, consisted gray level co-occurrence matrix (GLCM)-based texture characteristics by using RGB images, and multispectral reflectance data. The crop classification model was built using texture characteristics and reflectance data, and finally, accuracy evaluation was performed using the error matrix. As a result of the study, the classification model consisted of four types to compare the classification accuracy according to the combination of independent variables. The result of four types of model analysis, recursive feature elimination (RFE) model showed the highest accuracy with an overall accuracy (OA) of 88.64%, Kappa coefficient of 0.84. UAV-based RGB and multispectral images effectively classified cabbage, rice and soybean when the SVM model was applied. The results of this study provided capacity usefully in classifying crops using single-period images. These technologies are expected to improve the accuracy and efficiency of crop cultivation area surveys by supplementing additional data learning, and to provide basic data for estimating crop yields.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권3호
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• pp.329-336
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• 2012

This paper give further assessment on the original DoP-CPD classification scheme. This paper provides some additional comparative study on the DoP-CPD with H/A/alpha classifier in terms of multi look effects and classification performances. The statistics and multi looking effects of the DoP and CPD were analyzed with measured polarimetric SAR data. DoP-CPD is less sensitive to the number of averaging pixels than the entropy-alpha technique. A DoP-CPD diagram with appropriate boundaries between six different classes was then developed based on the data analysis. A polarimetric SAR image DoP-CPD classification technique is verified with C-band polarimetric RADARSAT-2 images.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권1호
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• pp.83-89
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• 2005

This study utilized a spatial region growing segmentation and a classification using fuzzy membership vectors to detect the changes in the images observed at different dates. Consider two co-registered images of the same scene, and one image is supposed to have the class map of the scene at the observation time. The method performs the unsupervised segmentation and the fuzzy classification for the other image, and then detects the changes in the scene by examining the changes in the fuzzy membership vectors of the segmented regions in the classification procedure. The algorithm was evaluated with simulated images and then applied to a real scene of the Korean Peninsula using the KOMPSAT-l EOC images. In the expertments, the proposed method showed a great performance for detecting changes in land-cover.