• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1319-1323
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• 2004

In this paper, a problem of Thai sign language recognition using a neural network is considered. The paper addresses the problem in classifying certain signs conveying quantitative meaning, e.g., large or small. By treating those signs corresponding to different quantities as derived from different classes, the recognition error rate of the standard multi-layer Perceptron increases if the precision in recognizing different quantities is increased. This is due the fact that, to increase the quantitative recognition precision of those signs, the number of (increasingly similar) classes must also be increased. This leads to an increase in false classification. The problem is due to misinterpreting the amount of quantity the quantitative signs convey. In this paper, instead of treating those signs conveying quantitative attribute of the same quantity type (such as 'size' or 'amount') as derived from different classes, here they are considered instances of the same class. Those signs of the same quantity type are then further divided into different subclasses according to the level of quantity each sign is associated with. By using this two-level classification, false classification among main gesture classes is made independent to the level of precision needed in recognizing different quantitative levels. Moreover, precision of quantitative level classification can be made higher during the recognition phase, as compared to that used in the training phase. A standard multi-layer Perceptron with a back propagation learning algorithm was adapted in the study to implement this two-level classification of quantitative gesture signs. Experimental results obtained using an electronic glove measurement of hand postures are included.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.83-92
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• 2009

인터넷 기술의 발전과 더불어 다양한 악성코드들이 제작되고 있다. 본 연구에서는 윈도우 환경에서 동작하는 악성코드를 분류하기 위한 방법론을 제시하고 시험용 분류 시스템을 소개한다. 악성코드는 매일 수천 건씩 발생하고 있으며 이를 체계적으로 분류하여 발견된 바이러스가 기존의 악성코드와 어느 정도 유사한지에 대한 판단기준을 설정할 필요가 있다. 변종인 경우에는 이전 악성코드와의 유사성이 어느 정도인지에 대한 유사도 제시가 필요할 것이다 이러한 분석은 악성코드 분석가들의 업무 노드를 줄여줄 수 있을 뿐만 아니라, 악성코드 분석가들의 성향에 따라 다르게 분석될 수 있는 오류를 줄여 줄 수 있다. 본 연구에서는 악성코드를 크게 9개의 그룹으로 분류하고, 이를 다시 그룹의 특성이 맞는 여러 개의 클러스터로 구분하였다. 악성코드가 소속되는 각각의 클러스터에서는 기준점을 기반으로 악성코드의 유사도가 계산되며, 이 유사도에 의해서 악성코드 분석가들은 기존의 악성코드와 새로운 악성코드의 유형 및 관련 정도를 파악하게 된다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권2호
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• pp.8-17
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• 2019

The main purpose of this study isto explore the potential of affective computing (AC) platforms in education through two phases ofresearch: Phase I - platform analysis and Phase II - classification of academic emotions. In Phase I, the results indicate that the existing affective analysis platforms can be largely classified into four types according to the emotion detecting methods: (a) facial expression-based platforms, (b) biometric-based platforms, (c) text/verbal tone-based platforms, and (c) mixed methods platforms. In Phase II, we conducted an in-depth analysis of the emotional experience that a learner encounters in online video-based learning in order to establish the basis for a new classification system of online learner's emotions. Overall, positive emotions were shown more frequently and longer than negative emotions. We categorized positive emotions into three groups based on the facial expression data: (a) confidence; (b) excitement, enjoyment, and pleasure; and (c) aspiration, enthusiasm, and expectation. The same method was used to categorize negative emotions into four groups: (a) fear and anxiety, (b) embarrassment and shame, (c) frustration and alienation, and (d) boredom. Drawn from the results, we proposed a new classification scheme that can be used to measure and analyze how learners in online learning environments experience various positive and negative emotions with the indicators of facial expressions.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5132-5148
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• 2017

Cyber attacks are evolving commensurate with recent developments in information security technology. Intrusion detection systems collect various types of data from computers and networks to detect security threats and analyze the attack information. The large amount of data examined make the large number of computations and low detection rates problematic. Feature selection is expected to improve the classification performance and provide faster and more cost-effective results. Despite the various feature selection studies conducted for intrusion detection systems, it is difficult to automate feature selection because it is based on the knowledge of security experts. This paper proposes a feature selection technique to overcome the performance problems of intrusion detection systems. Focusing on feature selection, the first phase of the proposed system aims at constructing a feature subset using a sequential forward floating search (SFFS) to downsize the dimension of the variables. The second phase constructs a classification model with the selected feature subset using a random forest classifier (RFC) and evaluates the classification accuracy. Experiments were conducted with the NSL-KDD dataset using SFFS-RF, and the results indicated that feature selection techniques are a necessary preprocessing step to improve the overall system performance in systems that handle large datasets. They also verified that SFFS-RF could be used for data classification. In conclusion, SFFS-RF could be the key to improving the classification model performance in machine learning.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.773-784
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• 2019

최근 4차 산업혁명기술 발전이 부각되면서 이와 연계한 BIM정보기술로써 BIM 정보체계가 토목분야까지 확산되고 있는 추세이다. 국토교통부는 2020년부터 신속하고 광범위하게 BIM 정보체계를 건설 분야에 도입하려는 다각적인 기술정책을 발표하고 있다. 보통 SOC분야의 시설물은 형상이 정형화되지 않고, 복잡한 정보로 구성되어 있어 표준체계 없이 BIM 구현이 어렵다. 이런 문제점을 효과적으로 극복하기 위해서 BIM 표준분류체계의 개발이 시급하다. 본 연구에서는 국내외 유관 선행연구와 기존의 정보체계 및 실무기준 등을 조사 분석하여, 기 개발된 도로 및 하천분야 객체분류체계와 연계되도록 BIM 속성분류체계를 개발하였다. BIM 속성분류체계는 도로 및 하천분야의 단위시설, 시설물요소, 시설유형, 객체구성, 부품구성 등 객체 구성수준에 대응하는 사업, 시설, 시설부위 및 구성객체의 속성정보를 개발하였다. 또한 다양한 SOC 분야에 BIM 객체분류체계와 속성분류체계를 확장 적용하기 위한 방안과 시설별로 공간정보를 구성하는 방안도 제시하였다. 이 연구의 결과를 도로의 포장시설과 교량시설물에 시범 적용하여 효과적이고 체계적으로 시설물을 구성하고 정보를 구축하며 검색조회 가능여부를 검증하였다. 본 연구개발에 의한 객체분류체계와 속성분류체계에 의한 BIM 표준분류체계 개발로 향후 체계적이고 편리한 모델링과 정보체계의 구축여건이 마련되어 건설IT 발전에 기여할 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.120-130
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• 2021

최근 정부는 건설재해 예방을 위하여 건설공사 안전관리를 강화하고 있으며, 예방적 차원의 작업자 안전관리 방안이 중요한 실정이다. 한편 모듈러 건축은 중고층 건축물 등으로 점차 확대 적용될 예정이나, 작업환경이 열악하고 안전관리가 미흡한 중소규모 건설현장이 많아 재해예방을 위한 안전관리가 미흡한 실정이다. 또한 국내 모듈러 건축의 안전관리 방안은 작업자의 안전사고에 영향을 미치나 시공오차, 하자 등 구조안전과 관련한 요소를 관리하는 품질관리에 집중되어 있어, 작업자의 안전보건을 관리하여 재해를 예방하는 작업자 안전관리는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 국내 연구 개발된 사례들을 분석하고 전문가 자문을 통하여 도출된 모듈러 건축의 작업자 안전관리를 위한 체크리스트의 분류체계를 제안하였다. 분류체계는 공장제작, 운송, 현장시공을 대분류로 구성하였으며, 하위체계는 현장시공의 6가지의 중분류 중 모듈러 골조설치 공사의 세부작업인 양중작업과 조립작업을 중심으로, 12가지의 단위작업을 구분하였다. 그리고 안전관리를 위한 관리요소에 따른 단위작업별 작업내용을 정의하고 분류체계에 최종적으로 반영하였다. 본 연구의 결과가 모듈러 건축의 건설현장에서 효율적인 안전관리를 수행하는데 기여할 수 있기를 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.198-204
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• 2021

Glioma is one of the common types of brain tumors starting in the brain's glial cell. These tumors are classified into low-grade or high-grade tumors. Physicians analyze the stages of brain tumors and suggest treatment to the patient. The status of the tumor has an importance in the treatment. Nowadays, computerized systems are used to analyze and classify brain tumors. The accurate grading of the tumor makes sense in the treatment of brain tumors. This paper aims to develop a classification of low-grade glioma and high-grade glioma using a deep learning algorithm. This system utilizes four transfer learning algorithms, i.e., AlexNet, GoogLeNet, ResNet18, and ResNet50, for classification purposes. Among these algorithms, ResNet18 shows the highest classification accuracy of 97.19%.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.19-28
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• 2016

기술이 발전함에 따라 디지털 게임 속 공간이 다채로운 모습으로 구현되고 있으며 이를 체계적으로 설계하는 것에 대한 중요성은 끊임없이 강조되고 있지만 디지털 게임 공간을 설계하는 방법론을 구축하는 연구는 진행된 바 없다. 이를 위해서는 디지털 게임 속 공간들을 유형별로 분류 및 정의한 연구가 선행되어야 한다. 본 연구는 문헌조사를 통해 디지털 게임 공간을 분류하는 다섯 가지 기준을 제시하였으며, 이에 대한 유효성 평가를 진행하였다. 해당 기준들은 각각 '서술형태, 협업 정도, 상호교환 정도, 공간 동작 차원, 공간 형태' 이다. 이후 본 연구는 확보된 기준들을 바탕으로 20년간 가장 주목받은 게임들 분류하여 그 변화 추이를 살펴본 결과 세 가지 대표 공간 유형을 관찰할 수 있었다. 해당 분류 방법론은 디지털 게임 공간 설계 및 구현 인원들에게 디지털 게임 공간에 대한 체계적인 접근을 제공할 것이며, 나아가서 가상경관 설계 방법론을 구축함에 건축 및 조경의 영역에서 활용되고 있는 각종 설계 방법론의 차등적 적용이 가능하게끔 유도할 수 있을 것이다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.158-165
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• 2018

Recently there is a great interest in the bi-static sonar. However, since the transmitter and the receiver operate on different platforms, it may be necessary to operate the system in a non-cooperative mode. In this situation, the detection and localization performance are limited. Therefore, it is necessary to classify the received pulse from the transmitter to overcome the performance limitation. In this paper, we proposed a robust automatic pulse classification method that can be applied to real systems. The proposed method eliminates the effects of noise and multipath propagation through post-processing and improves the pulse classification performance. We also verified the proposed method through the sea experimental data.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.516-525
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• 2005

Case-based reasoning (CBR) has been widely used in various areas due to its convenience and strength in complex problem solving. Generally, in order to obtain successful results from CBR, effective retrieval of useful prior cases for the given problem is essential. However, designing a good matching and retrieval mechanism for CBR systems is still a controversial research issue. Most prior studies have tried to optimize the weights of the features or selection process of appropriate instances. But, these approaches have been performed independently until now. Simultaneous optimization of these components may lead to better performance than in naive models. In particular, there have been few attempts to simultaneously optimize the weight of the features and selection of the instances for CBR. Here we suggest a simultaneous optimization model of these components using a genetic algorithm (GA). We apply it to a customer classification model which utilizes demographic characteristics of customers as inputs to predict their buying behavior for a specific product. Experimental results show that simultaneously optimized CBR may improve the classification accuracy and outperform various optimized models of CBR as well as other classification models including logistic regression, multiple discriminant analysis, artificial neural networks and support vector machines.