• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.653-662
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• 2006

사용자의 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경을 구현하려는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사람과 기계간의 효과적인 상호작용과 사용자의 상황 인식을 위해 사용자의 얼굴 표정 기반의 감정 인식이 HCI의 중요한 수단으로 이용되고 있다. 본 연구는 새로운 베이지안 분류기를 이용하여 상황에 민감한 얼굴 표정에서 기본 감정을 강건하게 인식하는 문제를 다룬다. 표정에 기반한 감정 인식은 두 단계로 나뉘는데 본 연구에서는 얼굴 특징 추출 단계는 색상 히스토그램 방법을 기반으로 하고 표정을 이용한 감정 분류 단계에서는 학습과 테스트를 효과적으로 실행하는 새로운 베이지안 학습 알고리즘인 EADF(Extended Assumed-Density Filtering)을 이용한다. 상황에 민감한 베이지안 학습 알고리즘은 사용자 상황이 달라지면 복잡도가 다른 분류기를 적용할 수 있어 더 정확한 감정 인식이 가능하도록 제안되었다. 실험 결과는 표정 분류 정확도가 91% 이상이며 상황이 드러나지 않게 얼굴 표정 데이터를 모델링한 결과 10.8%의 실험 오류율을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵 KOBA Broadcasting Technology Workshop
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• pp.83-88
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• 1999

In this paper, a novel gray-scale lossless image coder combining context-based minimum mean squared error (MMSE) prediction and entropy coding is proposed. To obtain context of prediction, this paper first defines directional difference according to sharpness of edge and gradients of localities of image data. Classification of 4 directional differences forms“geometry context”model which characterizes two-dimensional general image behaviors such as directional edge region, smooth region or texture. Based on this context model, adaptive DPCM prediction coefficients are calculated in MMSE sense and the prediction is performed. The MMSE method on context-by-context basis is more in accord with minimum entropy condition, which is one of the major objectives of the predictive coding. In entropy coding stage, context modeling method also gives useful performance. To reduce the statistical redundancy of the residual image, many contexts are preset to take full advantage of conditional probability in entropy coding and merged into small number of context in efficient way for complexity reduction. The proposed lossless coding scheme slightly outperforms the CALIC, which is the state-of-the-art, in compression ratio.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권1호
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• pp.74-88
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• 1995

This article introduces a unified method of choosing the most explanatory and significant multiway partitions for classification tree design and analysis. The method is derived on the impurity reduction (IR) measure of divergence, which is proposed to extend the proportional-reduction-in-error (PRE) measure in the decision-theory context. For the method derivation, the IR measure is analyzed to characterize its statistical properties which are used to consistently handle the subjects of feature formation, feature selection, and feature deletion required in the associated classification tree construction. A numerical example is considered to illustrate the proposed approach.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1079-1085
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• 2014

변화하는 연속적인 데이터가 대량으로 유입되는 스트림 형태의 센서 데이터에 대한 분석은 궁극적으로 상황인식에 도달할 수 있어야 한다. 본 연구에서 가변적이며 연속적으로 입수되는 센서 데이터 스트림을 분석하여 상황을 추론하는 방안을 제안한다. 연속적인 스트림 형태를 가지는 센서 데이터를 분류하기 위하여 센서로 부터 보내온 각 센서 데이터에 내포된 값들을 평가하고, 시간에 따른 변화를 토대로 신뢰도를 계산하였다. 각 데이터들이 구성하는 상황요인을 설정하였고 각 요인들의 변화를 추정할 수 있도록 함으로써 상황 추론이 가능함을 보였다.

• 대한한의학원전학회지
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• 제36권3호
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• pp.89-128
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• 2023

Objectives : This study aims to diachronically examine the classification systems of all materia medica, followed by categorization and analysis of each category to deduce each category's characteristic. This will provide foundation for further examining classifications of bencao in contemporary herbology. Methods : Classification systems from a total of 93 bencao related texts were collected and categorized. Each category's classification system was analyzed to determine its meaning. The classification systems were compared from a diachronic perspective, to further deduce each system's problem from a historical context. Results : The classification systems of materia medica could be summarized as following three standards: quality, origin, and medical application. In reality, bencao could be generally classified according to origin and medical application. The origin-based classification system provided a stable and flexible classification outline in the expansion process of bencao. The medical application-based classification strengthened the relationship between bencao and illness pattern, improving clinical applicability. Conclusions : In the history of herbology, the two classification systems created the current of herbology through mutual contribution and conflict. We hope that further discussion on the direction towards which classification system of bencao in contemporary herbology should head will proceed based on this study.

• 정보관리학회지
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• 제40권2호
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• pp.137-156
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• 2023

사회·정치적 패러다임의 변화에 따라 공공기관의 기관업무 및 직제는 시시각각 신설되거나 통합 또는 폐지된다. 효과적인 기록관리 관점에서는 이러한 변화를 반영하여 이전에 구축된 기록물 분류체계와 현행 업무 맥락이 적정한지 검토할 필요가 있다. 그러나 대부분 기관에서는 분류체계 재정비 과정이 실무담당자나 기관 기록물 담당자의 실무 경험적 판단에 의존한 수작업으로 진행되고 있어, 기업의 변화가 적시에 반영되거나 전체 큰 맥락을 통합적으로 파악하기가 어렵다. 이에 본 연구는 이러한 문제를 보완하고 나아가 기록의 효율적인 관리를 위해 자동화 및 지능화 기술을 활용한 기록물 분류체계 재정비 방안을 제안한다. 또한 제안된 방법론을 실제 공공기관에 적용하고, 도출된 결과물을 기관의 기능분류 담당 실무자와 면담을 수행하여 그 실효성과 한계점을 검증하였다. 이를 통해 재정비한 기록물 분류체계의 정확도와 신뢰도를 높여 기록물 관리의 표준화 실현을 도모하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.169-180
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• 2021

Since machine learning was invented, there have been many different machine learning-based algorithms, from shallow learning to deep learning models, that provide solutions to the classification tasks. But then it poses a problem in choosing a suitable classification algorithm that can improve the classification/detection efficiency for a certain network context. With that comes whether an algorithm provides good performance, why it works in some problems and not in others. In this paper, we present a data-centric analysis to provide a way for selecting a suitable classification algorithm. This data-centric approach is a new viewpoint in exploring relationships between classification performance and facts and figures of data sets.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.401-408
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• 2013

본 논문에서는 영상 내의 문맥 특징(context feature)과 외형 특징(appearance feature)을 함께 학습함으로써 의료영상 내의 비슷한 외형 특징을 가지는 장기들을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 기존 검출 기법들은 외형 특징 정보만을 학습하여 분류기(classifier)를 생성하였기 때문에 의료영상 내에 외형이 비슷한 장기들이 다수 포함되어 있는 경우 검출 오류가 발생하였다. 제안하는 기법은 외형 특징을 이용하여 학습된 분류기를 통해 얻은 확률 값들을 바탕으로 관심 복셀(voxel) 주변의 확률 분포 특징을 반복적으로 학습함으로써 문맥 정보를 포함하는 분류기를 생성한다. 또한, 실험 단계(test stage)에서 '지역 기반 투표 방식'(region based voting scheme)을 도입함으로써 효율성과 정확성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 SKI10 무릎 관절 데이터 셋 내에서 외형 특징이 비슷한 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 검출하는 실험을 진행하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 외형 특징만을 이용했던 검출 기법에 비해 개선된 검출 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.227-231
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• 2009

The aim of the research is to focus on the cognitive principles and to achieve human-level intelligence in referring context based browser history and the Windows history. One of the major problems faced by today's computer users is insufficient and single exclusive context based reference of the browser history and the Windows history. Today we search for the browser history and Windows history in different places even though the context is the same. For e.g., When working on a research paper or preparing a business presentation, a user may require to refer many web sites on the internet and various documents on the local computer. The browser can provide only time based history. The windows document history is also time based and limited to list only few documents. Hence, we propose a tool "Cognitive Based Context Aware Reference History Management Tool" which helps to access the exclusive reference of context and time based history in one place. The tool also proposes to store image history with urls and classifies images of a specific topic accessed in different time, bookmarks management and cross browser history management. These features are very useful as we can access all related documents (doc, docx, ppt, pptx, pdf, txt, and html), web pages, images and bookmarks in one place. The tool uses the cognitive principles like classification and association to achieve the purpose.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제14권3호
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• pp.82-88
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• 2005

Much information has been hierarchically organized to facilitate information browsing, retrieval, and dissemination. In practice, much information may be entered at any time, but only a small subset of the information may be classified into some categories in a hierarchy. Therefore, achieving document filtering (DF) in the course of document classification (DC) is an essential basis to develop an information center, which classifies suitable documents into suitable categories, reducing information overload while facilitating information sharing. In this paper, we present a technique ICenter, which conducts DF and DC by recognizing the context of discussion (COD) of each document and category. Experiments on real-world data show that, through COD recognition, the performance of ICenter is significantly better. The results are of theoretical and practical significance. ICenter may server as an essential basis to develop an information center for a user community, which shares and organizes a hierarchy of textual information.