• 인지과학
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• 제10권3호
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• pp.1.1-10
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• 1999

한국어 명사들을 의미별로 분류하여 계층화시킨‘한국어 명사 의미 계층 구조’는, 한국어 문장을 처리할 때 의미 정보를 제공할 수 있는 매우 중요한 것들 중의 하나이다. 본 논문에서는, 국어 사전의 명사에 대한 뜻 풀이말을 이용하여 bottom-up 방식으로‘한국어 명사 의미 계층 구조’를 구축하였다. 본 논문에서 구축한‘한국어 명사 의미계층 구조’는, 트리(tree)가 43개, 중간 노드(node)가 2,443개, 단말 노드(terminal node)가 10,347개이며, 깊이(depth)가 17인 하나의 포리스트(forest)를 이룬다. 이것의 제 1, 2 계층(level 1, 2)에서의 분류 형태는 top-down 방식에 의한 기존의 분류들과 매우 다른 모습인 반면에, 제 3 이하의 계층들은 상당히 객관적이 형태를 이루고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.452-454
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• 2003

기존의 실시간 에이전트 환경에서는 에이전트 구조에서 고려하지 않았던 높은 복잡성의 문제를 해결하기에 환경에 대한 고려가 부족하여 구현 시 충분한 지침으로 상기에는 부족하거나 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이러한 고려하여야 할 환경에서 필요한 요소들을 기존의 계층기반 에이전트 구조를 보완한 혼합형 구조를 이용하여 행위 기 반 구조를 설계하고 구현하였다. 분산적이며 실시간으로 동작하는 환경에서는 효율적이고 범용적으로 사용 할 수 있는 행위 기반 구조가 요구된다. 본 논문에서 제시하는 에이전트 구조는 행위의 논리적 상하계층에 중점을 둔 계층별 분류를 사용하지 않고. 범주 분류한 RtABCM을 사용하여 복잡한 실시간 환경에 유연하게 적응할 수 있는 구조를 제안하였다. 이를 통하여 계층의 단계와 병렬적으로 진행이 가능한 동일한 계층 행위의 수에 제약을 두지 않게 되어 정적인 계층 구조에서 오는 제약의 한계를 극복하고 있다. 또한 행위의 객체화와 이를 위한 구성 요소의 지원으로 실시간 환경에 대한 다중의 행위나 계획 진행에 대한 유연한 진행. 양방향성을 지원하는 확장된 행위모델. 설계와 구현에 있어 자유롭고 유연한 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서는 RtABCM에 적응한 행위기반 구조를 실시간 에이전트 환경인 GameBots에 적용시켜 구조의 실시간 환경에 대한 적응성을 증명하고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.139-148
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• 2010

본 논문은 자동화된 분류시스템의 성능향상을 위한 것으로 오분류율이 높은 불확실성이 강한 문서들의 범주결정방식을 개선하기 위한 후처리분석 방법과 피드백 알고리즘을 제안한다. 전통적인 분류시스템에서 분류의 정확성을 결정하는 요인으로 학습방법과 분류모델, 그리고 데이터의 특성을 들 수 있다. 특성들이 일부 공유되어 있거나 다의적인 특성들이 풍부한 문서들의 분류문제는 정형화된 데이터들에서 보다 심화된 분석과정이 요구된다. 특히 단순히 최상위 항목으로 지정하는 기존의 결정방법이 분류의 정확도를 저하시키는 직접적인 요인이 되므로 학습방법의 개선과 함께 분류모델을 적용한 이후의 결과 값인 순위정보 리스트의 관계를 분석하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 경계범주의 자동탐색기법으로 확장된 학습체계를 제안한 이전 연구의 후속작업으로써, 최종 범주를 결정하기까지의 후처리분석 방법과 이전의 학습단계로 피드백하여 신뢰성을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하고 있다. 실험결과에서는 제안된 범주결정방식을 적용한 후 1회의 피드백을 수행하였을 때의 결과들을 단계적이고 종합적으로 분석함으로써 본 연구의 타당성과 정확성을 보인다.

• 대한지리학회지
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• 제47권5호
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• pp.654-676
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• 2012

본 연구는 산지 생태계의 능력과 잠재성의 공간적 분포를 파악하기 위해 다계층성을 고려한 생태지역 분류를 제시해 보고자 한다. 이를 위해 연구지역 일대를 대상으로 각 환경요인의 공간적 분포를 살펴보고, 지리통계(geostatistics)기법을 이용하여 각 환경변수의 계층성을 파악하였다. 마지막으로 적절한 생태지역 분류를 제시하기 위해서 임상도와 입지도를 이용하여 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역은 $1,168km^2$ 면적의 강원도 가리왕산 일대이다. 이 지역은 퇴적암 비율이 높게 나타나며, 그중에서 석회암과 관련된 지층이 가장 넓은 면적(36.6%)을 차지한다. 북쪽과 중앙을 중심으로 고도가 높은 산지가 대부분을 차지하며, 오대천과 평창강을 따라 평탄한 지역이 나타난다. 환경요인의 계층성을 살펴보면 지질과 고도가 상위계층을 차지하고, 지형분류(사면곡면률, 사면유역지수)가 하위 계층으로 나타났다. 생태지역분류 평가에서 '지질+고도+지형분류'가 고르게 높은 ${\chi}^2$의 통계값을 보이고 있어 이에 근거하여 생태지역 분류를 실시하였다. 제시된 생태지역분류는 넓은 퇴적암면적, 높은 산지비율, 큰 고도차이 등과 같은 연구지역의 독특한 환경특징이 반영된 결과로 파악하였다. 본 연구는 다양한 생태관련 주제를 통합하여 전체적인 산지 생태계 관리 및 이용 방안의 하나로 제시될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권8호
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• pp.633-641
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• 2009

본 논문에서는 아날로그 데이터 처리가 가능하고, 온라인 학습, 학습 중 새로운 클래스 추가등의 특징을 가진 패턴 인식기를 제안하였다. 제안한 패턴 인식기는 계층적 구조를 가지고 있으며, 각 레벨별로 서로 다른 메트릭을 적용하여 분류 성능을 향상 시켰다. 제안한 패턴 인식기는 신경망 기반의 패턴 인식 알고리즘인 Gaussian ARTMAP 모델을 기반으로 하고 있다. Gaussian ARTMAP 모델을 계층적으로 구성하고, 계층마다 서로 다른 특징을 학습하도록 하기 위하여 Principal Component Emphasis (P.C.E) 방법을 제안하였으며, 이를 이용하여 새로운 메트릭을 생성하는 방법을 제안하였다. P.C.E는 학습된 입력 데이터들의 분산을 이용하여 클래스 내의 공통 속성을 나타내는 분산이 작은 차원을 제거하고 패턴 간의 서로 다른 속성을 나타내는 분산이 큰 차원만 유지하는 방법이다. 제안한 알고리즘의 학습 과정에서 교사 신호와 다르게 분류된 패턴이 발생하면 잘못 분류 된 클래스와 입력된 패턴을 분리하기 위하여 P.C.E를 수행하고 하위 노드에서 학습하게 된다. 실험 결과 제안한 모델은 기존에 제안된 패턴 인식 모델들 보다 높은 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.600-608
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• 2017

최근 인터넷의 급격한 확장에 따른 정보의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 그러나 실제 사용자에게 필요한 정보는 극히 일부분으로 사용자가 원하는 정보를 찾는데 까지는 부가적인 시간과 노력이 요구된다. 따라서 검색어로 검색된 문서에 대한 유사도 평가를 통한 계층적 유사 정보와 검색 우선순위에 대한 정보를 제공할 필요성이 있다. 이를 위해서 검색어를 구성하고 있는 키워드의 동시 발생 빈도를 고려한 검색 문서에 대한 유사도를 기반으로 문서 클러스터를 구성하고 SVM을 적용한 빅 데이터 기반 계층적 유형 분류 모델을 제안한다. 계층적 분류방법과 SVM 분류기의 결합은 문서의 계층이 기하급수적으로 늘어나는 웹 문서의 경우에 높은 성능을 얻을 수 있다. 제안된 모델은 정확하고 신속한 검색을 제공하는 정보검색시스템의 응용 모델로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.387-392
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• 2008

본 논문에서는 에너지 절약을 위한 방법으로 여름철 냉방의 적정 온도 및 풍향을 제어하기 위한 가상의 시뮬레이션을 목적으로 열 영상과 퍼지 추론 규칙을 적용한 온도 및 풍향 제어 기법을 제안한다. 온도 제어를 위한 가상 시뮬레이션에서 열 영상을 분석하기 위해서 영상을 $300{\times}400$의 크기를 가지는 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 R, G, B 값이며 각 색상은 $ 24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 색상 분포 영상은 아래 계층부터 레벨1에서 레벨10의 높이 계층으로 분류한다. 분류한 각 계층은 고유의 색상 분포도를 가지며 색상이 가지는 온도 수치에 따라서 계층별로 온도를 구성한다. 풍향 제어를 위한 각 계층의 높이는 레벨1에서 레벨3까지는 하위층이며, 레벨 4부터 레벨 7은 중간층, 레벨 8부터 레벨 10은 상위층으로 분류한다. 각 계층의 온도와 높이 레벨 값은 온도 조절과 풍향의 우선 순위, 강도 조절, 지속 시간을 구하기 위한 파라미터이다. 실내 공간의 전체적인 온도의 균형과 풍향을 제어하는 과정으로 풍향의 방향, 지속시간을 적용하고 풍향의 강도를 구하기 위해서 색상 분포영상의 각 구간의 온도 및 높이의 특징을 적용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 풍향의 강도를 구한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.448-450
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• 2002

현재의 보안활동은 침입방지, 침입탐지 및 패치 제공과 같은 수동적인 보안이 주로 수행된다. 그러나 소프트웨어에서 취약성이 존재하지 않는다는 것을 증명하는 것은 불가능한 일이다. 침입감내 시스템은 수동적인 보안이 아닌 적극적인 보안의 개념으로 침입이 발생하더라도 시스템이 제공하는 서비스를 지속적으로 제공하는 것을 목표로 하고 무결성과 가용성을 강조하는 개념이다. 본 논문에서는 현재 진행 중인 침입감내 시스템에 대한 프로젝트에 대해 알아보고 침입감내 시스템에 대해 계층기반과 복제기반으로 분류를 수행한다. 그리고 계층기반과 복제기반은 프로그램과 데이터의 관점에서 나누어 분류하고 각 4가지 분류에서 고려해야할 기술적 기능적 특징을 알아본다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.130-133
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• 2007

본 연구는 원격 탐사의 영상 처리에서 영상 분할의 상위 수준으로 웅집 계층 clustering의 dendrogram을 통한 무감독 영상 분류를 제안한다. 제안된 알고리즘은 분광 영역에서 정의된 RAG(Regional Agency Graph)와 min-heap 자료 구조를 이용하여 MCSNP(Mutual Closest Spectral Neighbor Pair)의 집 합을 검색하면서 합병을 수행하는 계층 clustering 방법이다. 계산 시간과 저장 기억의 사용에 대한 효율을 증가시키기 위해 분광적 인접성올 정의 하는 분광 공간(spectral space)내의 다중창을 사용하였고 RNV(Region Neighbor Vector)을 이용하여 합병에 의하여 변하는 RAG 갱신하였고 적정한 단계 수가 주어 진다면 제안된 알고리즘은 집단 합병의 계층적 관계를 쉽게 해석 할 수 있는 dendrogram을 생성한다. 본 연구는 생성된 dendrogram을 이용한 nested-hierarchical 분석을 통하여 피복 형태의 계층적 관계를 해석한다. 이러한 해석은 피복 형태의 정확한 분류를 위한 의사 결정에 중요한 정보를 공급한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.513-515
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• 2023

본 논문에서는 그리드 탐색과 트랜스포머를 사용한 그룹 행동 인식 모델을 제안한다. 추출된 여러 사람의 스켈레톤 정보를 차분 벡터, 변위 벡터, 관계 벡터로 변환하고 사람별로 묶어 이를 TimeDistributed 함수에 넣고 풀링을 한다. 이를 트랜스포머 모델의 입력으로 넣고 그룹 행동 인식 분류를 출력하였다. 논문에서 3가지 벡터를 입력으로 하여 합치고 트랜스포머 계층을 거친 모델과 3가지 벡터를 입력으로 하고 계층적으로 트랜스포머 모델을 거쳐 행동 인식 분류를 출력하는 두 가지 모델을 제안한다. 3가지 벡터를 합친 모델에서 클래스 분류 정확도는 CAD 데이터 세트 96.6%, Volleyball 데이터 세트 91.4%, 계층적 트랜스포머 모델은 CAD 데이터 세트 96.8%, Volleyball 데이터 세트 91.1%를 얻었다