• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.76-78
• /
• 2006

현재 심혈관 질환은 암 다음으로 높은 사망 원인으로 기록되고 있어 심혈관 질환에 대한 초기 진단은 질환의 치료에 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 심혈관질환 환자의 질환 단계를 예측하였다. 일반적으로 이진분류에 사용되는 SVM을 이용하여 정상 및 질환 $1{\sim}3$기의 총 4가지 분류가 필요한 다분류 분류문제를 처리하기 위해서 논문에서는 독립적 학습된 단일 SVM 분류기들을 결합하여 분류를 수행하는 SVM 앙상블 방법을 사용하였다. 단일 분류기의 결합은 Majority voting, 최소자승에러기반 가중치 부여, 2단계층 결합 등의 방법으로 수행하여 심혈관 질환 분류에 적합한 앙상블의 구성을 시도하였다. 실험 데이터는 (주)제노프라의 압타머 칩 데이터를 사용하였다. 서로 다른 데이터를 이용하여 학습된 이종의 SVM들을 결합한 결과 질환단계 예측에 있어서 단일 SVM을 이용하여 질환 단계를 예측하는 경우 보다 향상된 질환단계 예측 성능을 관찰할 수 있었으며, 심혈관 질환의 예측에 대해서는 단일 SVM 분류기의 2단 계층 결합법이 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.569-572
• /
• 2002

한글을 인식하기 위한 전처리 방법으로 흔히 모음의 종류 및 자음과의 결합 정도에 따라 6가지 유형으로 분류하는 방법을 많이 사용하고 있다. 간 논문에서는 이러한 한글 문자를 인식하기 위한 전처리 과정으로써 한글의 유형을 분류하는 방법에 대한 연구로 계층적인 신경회로망을 도입하여 빠르고 신뢰성 있는 분류 방법을 제안한다. 실험에 사용된 글자는 KS X 1001(KS C 5601) 완성형 글자 2,350개에 대한 굴림, 바탕, 돋움, 궁서 글꼴로 총 9400개의 이미지 파일을 사용하였으며. 이 중 일부는 훈련에 사용하고 나머지는 분류를 위한 테스트 데이터로 사용한 결과 약 94%의 유형 분류율과 개별 패턴을 5.67ms에 분류하는 빠른 분류 속도를 나타내었다.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.107-112
• /
• 2007

With the evolution to distributed computing technology, the concept of conventional client/server function has been advanced to Service-Oriented Architecture, which can share the information between heterogeneous systems as services. To success Service-Oriented Architecture, the conjunction between business layer and application layer is one of the important techniques. In this paper, we classify services into two views, vertical and horizontal, and introduce matching technique with service classification for SOA.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.325-327
• /
• 2003

본 논문에서는 인쇄체 한글을 실용적으로 인식할 수 있는 계층적으로 구성한 신경망을 제안하고, 이를 이용해서 주민등록증의 성명을 인식하는데 적용하였다. 문자영상을 신경망을 이용하여 한글의 6가지 유형으로 먼저 분류한 후, 분류된 문자영상을 각 형식에 따라 자소단위로 분할해서 각 형식에 따른 신경망으로 인식하는 구조로 만들었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 입력단에서의 잡음을 줄이기 위해 히스토그램의 국부 평균을 적용하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력받아서 테스트한 결과 98.1%의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2004.07d
• /
• pp.2522-2524
• /
• 2004

최근 P2P 시스템에 대한 연구는 매우 활발하게 진행되고 있다. 그 중 P2P 시스템의 자원 공유에 관한 문제는 매우 중요하게 다루어지며, 또한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 분산된 컨텐츠 기반의 자원 공유를 위해 각각의 노드들을 계층별로 분류하도록 하였으며, 레이어 별로 차별적인 서비스를 제공하도록 하였다. 시스템의 특징은 다음과 같다. 먼저, 노드를 성능에 따라 레이어 별로 분류하며, 효율적인 자원 공유를 위해 노드들을 그룹화 한다. 클러스터링을 통해 상위 레이어에 속한 노드들과 자원을 공유할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10c
• /
• pp.142-144
• /
• 2002

대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.31-33
• /
• 2001

기존의 전자 상거래 시스템은 상품 정보를 순차적 혹은 계층적으로 나열하고 키워드 검색이나 계층적 탐색을 통해 상품을 선택하는 단순 방식을 사용하기 때문에 해당 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 일반 사용자들이 물품을 검색하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템(Fuzzy Based Intelligent Agent System)을 제안한다. 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템은 사용자 중심의 지능형 상품 검색과 상품 선택 가이드에 전문가의 지식을 이용한다. 따라서, 상품 정보에 대한 전문적 지식이 없는 사용자를 지원하고, 사용자의 취향에 따라 동적으로 상품을 분류한 뷰를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2001.06a
• /
• pp.173-176
• /
• 2001

본 논문에서는 저차원 제스처 특징 공간에서 연속적인 인간의 제스처 영상을 계층적 클러스터링을 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 모델영상들을 연속성을 가진 클러스터로 분류하여 입력 영상과 계층적으로 비교할 수 있으며 동작에 관한 구체적 정보를 얻을 수 있다. 이 방법은 매칭 속도와 인식률을 개선하고 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
• /
• 2002.01a
• /
• pp.313-317
• /
• 2002

동일 작업 기준에 부합되는 형태로 유형화하고 이를 논리적 체계에 의해 배열을 정형화한 체계 유사한 항목을 공통의 카테고리 내로 그룹화하는 것이 목적 유사한 항목은 하나의 클래스에 속하게 되고. 계층구조를 갖음 계층구조에서 표현하고 있는 품목간의 관계. 품목과 상/하위 클래스간의 관계 등은 품목을 탐색하고 관리하기 위한 정보가 됨 ■ 품목식별코드 어떠한 대상에 대한 명확한 식별을 목적으로 특정대상과 코드를 일대일 대응시킴 법인등록번호. 주민등록번호 PART넘버 -> 거래, 재고관리에 유용(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10b
• /
• pp.266-268
• /
• 2000

본 논문에서는 가상세계를 구축하는데 기반이 되는 가상환경을 설계하고 구현한다. 가상환경의 설계는 지금까지는 체계화된 구조화 방법이 없이 이루어져 왔다. 하지만 본 논문에서는 실세계를 구성하는 환경변수의 분류를 바탕으로, 가상환경을 기능과 범위에 따라 6개의 계층으로 구조화한다. 이 구분된 각 계층들은 각기 독립적으로 동작하며, 주기적으로 정보를 교환하여 전체환경을 구성하게 된다. 설계된 가상환경은 실세계 환경과 같이 다양한 상황을 보여주며 확장에 있어서도 유연함을 보여 준다. 마지막으로 제안된 가상환경의 구조화 방안을 바탕으로 가상세계를 구현하여 시험함으로써 그 가능성을 보였다.