• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.523-528
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• 2004

본 연구는 원격탐사 영상분류 과정에 이방성 분산 복원의 적용을 제안하고 있다. 수정 이방성 분산 복원은 많은 원격탐사 영상에 나타나는 지리적 연결성을 대표하는 Markov random field에 기반한 확률적 모형을 사용하고 있고 반복적인 확산과정을 통해 영상복원을 수행한다. 제안 확산과정은 지리적 연결성과 연관된 응집력 계수를 위하여 brightness gradient의 함수를 사용하며 매 반복단계마다 adaptive하게 추정한다. 한반도의 위성 원격탐사 자료에 대한 실험을 실시하였고 제안된 수정 이방성 분산 복원의 적용은 실제 관측 자료에도 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제26권2E호
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• pp.56-62
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• 2007

This paper presents the automatic music emotion classification on acoustic data. A three-level structure is developed. The low-level extracts the timbre and rhythm features. The middle-level estimates the indication functions that represent the emotion probability of a single analysis unit. The high-level predicts the emotion result based on the indication function values. Experiments are carried out on 695 homogeneous music pieces labeled with four emotions, including pleasant, calm, sad, and excited. Three machine learning methods, GMM, MLP, and SVM, are compared on the high-level. The best result of 90.16% is obtained by MLP method.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.2059-2063
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• 2004

Most power plants have operated many independent computerize systems for maintenance. Independence of systems have caused complexity of business process and inconvenience of computer system management. Because the equipment and material master data is not standardize and structurize, it is difficult to manage equipment maintenance history and material delivery. Especially equipment classification criterion is important for standardization of every maintenance information. It is necessary to integrate function of independent systems for business process simplification and rapid work flow. this paper provides equipment classification criterion design and system integration method with the case of live system development.

• International Journal of Contents
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• 제1권2호
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• pp.26-30
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• 2005

According to the fast growth of information on the Internet, it is becoming increasingly difficult to find and organize useful information. To reduce information overload, it needs to exploit automatic text classification for handling enormous documents. Support Vector Machine (SVM) is a model that is calculated as a weighted sum of kernel function outputs. This paper describes a document classifier for web documents in the fields of Information Technology and uses SVM to learn a model, which is constructed from the training sets and its representative terms. The basic idea is to exploit the representative terms meaning distribution in coherent thematic texts of each category by simple statistics methods. Vector-space model is applied to represent documents in the categories by using feature selection scheme based on TFiDF. We apply a category factor which represents effects in category of any term to the feature selection. Experiments show the results of categorization and the correlation of vector length.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권4호
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• pp.329-336
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• 2008

Recently, causality analysis of source time series extracted from EEG or MEG signals is becoming of great importance in human brain mapping studies and noninvasive diagnosis of various brain diseases. Two approaches have been widely used for the analyses: one is independent component analysis (ICA), and the other is multiple signal classification (MUSIC). To the best of our knowledge, however, any comparison studies to reveal the difference of the two approaches have not been reported. In the present study, we compared the performance of the two different techniques, ICA and MUSIC, especially focusing on how accurately they can estimate and separate various brain electrical signals such as linear, nonlinear, and chaotic signals without a priori knowledge. Results of the realistic simulation studies, adopting directed transfer function (DTF) and Granger causality (GC) as measures of the accurate extraction of source time series, demonstrated that the MUSIC-based approach is more reliable than the ICA-based approach.

• 한국비블리아학회지
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• 제23권1호
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• pp.47-63
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• 2012

본 연구에서는 조기표를 활용하여 차세대 도서관 목록(NGC)에서 강조하는 검색 결과의 패싯 내비게이션 기능을 개선하고자 하였다. 조기표는 자료의 형식적인 측면이나 내용 측면을 체계적으로 나타내므로, 기존의 NGC에서 제공하고 있는 주요 패싯인 언어나 발행년도, 주제(대구분)와 같이 효과적인 패싯이 될 수 있다. 이에 한국십진분류법(KDC)을 적용한 서지레코드의 분류기호를 분석하여, 본표와 조기표의 합성 현황과 특징을 도출하였다. 그리고 이를 바탕으로 본표에 합성된 조기성 기호가 패싯 내비게이션 기능 강화에 활용될 수 있음을 제안하였다. 이 방안은 분류기호를 부여하기 위해 기존에 이루어져 왔던 주제 분석 과정의 산물을 재사용할 수 있다는 추가적인 이점도 가지고 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권2호
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• pp.47-56
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• 2014

인터넷을 기반으로 하는 다양한 서비스 및 응용의 등장과 무선 디바이스의 보급은 인터넷 트래픽을 급격하게 증가시켰다. 인터넷 트래픽의 급격한 증가로 한정적인 네트워크 자원을 효율적으로 사용하기 위해 인터넷 트래픽 분석의 중요성이 증가하고 있다. 하지만 트래픽 분석 방법론에 비해 분석 결과를 체계적으로 관리하는 분류 체계에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다각적이고 계층적인 트래픽 분석을 위한 분류 체계를 제안한다. 제안하는 분류 체계는 서비스, 응용, 프로토콜, 기준의 4가지 분류 기준을 사용하여 다각적으로 분석이 가능하며, 분류 기준 별로 계층화된 속성을 가지고 있어 결과의 통합화 및 세분화가 가능하다. 논문에서는 제안한 분류 기준을 실제 학내 망에 적용하여 분석함으로 분류 체계의 장점과 활용성을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.417-422
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• 1998

This paper presents a method of object classification from dynamic image based on fuzzy inference algorithm which is suitable for low speed such as, conveyor, uninhabited transportation. At first, by using feature parameters of moving object, fuzzy if - then rule that can be able to adapt the wide variety of surroundings is developed. Secondly, implication function for fuzzy inference are compared with respect the proposed algorithm. Simulation results are presented to testify the performance and applicability of the proposed system.

• 기록학연구
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• 제76호
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• pp.119-157
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• 2023

본 연구는 기존의 대통령선물에 대한 메타데이터의 보완을 위하여 패싯검색기능을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 대통령기록관이 온라인 서비스 중인 3,574건의 대통령선물을 바탕으로 대통령선물의 선물명, 증정인, 증정국가와 증정일 및 수령 경위, 규격, 특징에서 추출된 기록물의 특성을 파악하였다. 이를 기초로 5개의 기본 패싯과 51개의 하위패싯으로 대통령선물 패싯 기반의 분류를 설계하였으며 구조화된 패싯은 각 패싯 요소를 정의하고 배열 순서 및 기호를 부여하였다. 이러한 분류체계는 검색시스템에 적용하여 패싯네비게이션을 구축하는 기반으로의 활용을 기대할 수 있을 것이다. 연구를 통해 대통령선물에 대한 새로운 분류체계 개발이 필요하다는 점을 확인하였으며 이를 위한 대안적 의미의 분류체계로서 패싯 분류를 적용할 것을 제안하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.842-845
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• 2004

The aim of this study is to compare the classification results for choosing the fuzzy membership function within fuzzy rules. There are various methods of extracting rules from training data in the process of fuzzy rules generation. Pattern distribution characteristics are considered to produce fuzzy rules. The accuracy of classification results are depended on not only considering the characteristics of fuzzy subspaces but also choosing the fuzzy membership functions. This paper shows how to produce various type of fuzzy rules from the partitioning the pattern spaces and results of land cover classification in satellite remote sensing images by adopting various fuzzy membership functions. The experiments of this study is applied to Landsat TM image and the results of classification are compared by fuzzy membership functions.