• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.274-276
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• 2004

단백질은 대부분 공간상의 특징을 고려할 때 유사한 부분을 기준으로 분류되는 경우가 많다 단백질 구조 분류 데이터베이스는 단백질이 가지는 다양한 구조 정보를 바탕으로 단백질 구조 분류 정보를 제공하고 있다. 대표적인 단백질 구조 분류 데이터베이스에는 CATH와 SCOP 데이터베이스가 있다. 이들 데이터베이스는 서로 다른 구조 분류 기준으로 단백질 구조를 분류하고 있으며, 단백질 구조 분류 정보를 검색하는 웹 서비스를 개별적으로 제공하고 있다. 따라서 여러 종류의 단백질 구조 분류 정보를 하나의 웹 사이트에서 검색할 수 있으면 유용할 것이다. 본 논문에서는 CATH와 SCOP에서 정의한 단백질 구조 분류 정보의 통합적인 검색 기능 일 통계 정보를 체계적으로 제공하는 웹 정보시스템에 관하여 기술한다. 제안된 시스템은 CATH와 SCOP에서 제공하는 각각의 데이터를 가공하여 효과적인 구조 분류 검색을 지원하는 구조화된 데이터베이스를 구축하였다. 개발된 시스템은 PDB 식별자, CAT터 식별자. 그리고 SCOP 식별자 또는 단백질 분류 이름으로 한번의 검색으로 두 데이터베이스에서 제공하는 계층적 구조 분류 정보를 제공한다. 또한, 단백질 구조에 대한 유용한 통계 정보를 제공한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.6 no.2
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• pp.27-45
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• 1995

In this paper, we suggest the "Fuzzy Behavior Knowledge Space(FBKS)" and explain how to utilize the FBKS when aggregating decisions of individual classifiers. The concept of "Behavior Knowledge Space(BKS)" is known to be the best method in the context that each classifier offers only one class label as its decision. However. the BKS does not considers measurement value of class label. Furthermore, it does not allow the heuristic knowledge of human experts to be embedded when combining multiple decisions. The FBKS eliminates such drawbacks of the BKS by adapting the fwzy concepts. Our method applies to the classification results that contain both class labels and associated measurement values. Experimental results confirm that the FBKS could be a very promising tool in pattern recognition areas.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.768-771
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• 2024

인간의 산업 활동으로 인하여 동물들의 생존이 위협받으면서, 동물의 서식 분포를 효과적으로 파악할 수 있는 자동 야생동물 모니터링 기술의 필요성이 점점 더 커지고 있다. 그중에서도 동물 소리 분류 기술은 시각적으로 식별이 어려운 동물에게도 효과적으로 적용할 수 있는 장점으로 인하여 널리 사용되고 있다. 최근 심층학습 기반의 분류 모델들이 좋은 판별 성능을 보여주고 있어 동물 소리 분류에 많이 사용되고 있지만, 희귀종과 같이 개체 수가 적어 데이터가 부족한 경우에는 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있다. 또한, 이러한 모델들은 모델 내부에서 일어나는 추론 과정을 알 수 없어 결과를 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 전이 학습을 통해 데이터 부족 문제를 고려하고, SHAP을 이용하여 분류 모델의 추론 과정을 해석하는 설명가능한 동물 소리 분류 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 지도 학습을 한 경우보다 분류 성능이 향상됨을 확인하였으며, SHAP 분석을 통해 모델의 분류 근거를 이해할 수 있었다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2000.08a
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• pp.245-254
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• 2000

본 연구에서는 새롭게 산업형태로서 그 중요성이 부각되고 있는 정보산업에 대한 다차원적인 분류체계를 제시하였다. 정보산업을 구현기술, 업태분류, 그리고 응용계층의 3 가지 관점으로 조망하고 각각 관점에 의하여 분류체계를 설명하였다. 정보산업 분류체계의 활용방안으로서 정보산업의 4 가지 업태, 즉 정보인프라구축산업, 정보제공산업, 정보가공산업, 정보응용산업 각각에 대한 세부적인 분류기준을 도출하여 전자상거래 시대의 새로운 산업과 가치의 이해를 제공할 수 있게 되었다.

• Proceedings of the KSEG Conference
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• 2004.03a
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• pp.22001-22109
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• 2004

사면 파괴의 분류에 대하여는 여러 학자들(Hutchinson, 1968; Varnes, 1978; Hoek and Bray, 1981)에 의하여 시도되어 왔으며, 일반적으로 파괴면의 기하학적 형상, 물질의 이동 형태와 이동 물질의 종류 등에 따라 분류한다. 현재 널리 사용되는 사면 파괴에 대한 분류로는 Varnes(1978)와 Hoek and Bray(1981)의 분류법이다. 이외 일본 지반 공학회에서는 파괴 두께와 관련된 사면 붕괴 유형을 구분하였다. 여기서는 각각의 분류에 대해 기술하고, 일반적으로 암반 사면에 대한 붕괴 유형 분류를 제시한다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.128-130
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• 2000

인터넷의 발전으로 온라인 문서들의 양이 급증하여 문서의 자동 분류 기술의 중요성이 증대되고 있다. 문서를 미리 정의된 카테고리로 분류할 때 카테고리는 평면구조보다 계층구조를 갖도록 하는 것이 사용자의 측면에서 볼 때 훨씬 더 자연스럽다. 본 논문에서는 계층구조 카테고리를 가지는 문서를 분류하는 방법을 연구하고 실제 20개의 유스넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 여기서 사용한 알고리즘은 하이퍼링크 정보를 이용하여 웹 문서분류를 목적으로 개발된 IBM의 TAPER(taxonomy and path enhanced retrieval system) 알고리즘을 변형한 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.220-224
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• 2017

최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.245-250
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• 2008

최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.221-225
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• 2001

논문은 리눅스를 기반으로 하여 디지털 방송 컨텐츠를 브라우징하는 기술과 서비스에 필요한 기술들을 제시하고 이를 활용한 서비스 모델을 제시한다. 사용자에게 방송 프로그램의 정보의 습득과 검색을 위해 EPG(Electronic Program Guide)를 이용하여 방송 컨텐츠를 장르와 채널 카테고리로 자동 분류한다. 각 프로그램에서 키 프레임을 추출하여 사용자에게 빠르게 탐색하게 하고 줄거리 파악을 쉽게 하였다. 비순차적인 재생 요구를 수용하기 위해 랜덤 엑세스와 컨텐츠와 추출된 키 프레임을 동기화 하여 하이라이트 모드로 재생하고 연속 재생을 할 수 있게 한다. 사용자와의 상호 작용에서 얻어진 채널과 장르 선호도 정보를 이용하여 컨텐츠를 개인의 성향에 맞게 장르와 채널별로 분류하여 개인화된 프로그램 가이드를 제공한다. 컨텐츠의 획득에서 누적된 취향에 따른 분류, 브라우징을 위한 키프레임 추출과 샷 분류를 통한 가공, Payper-View를 위한 사용정보에 이르기까지 리눅스 기반의 로컬 스토리지를 활용한 디지털 방송 브라우징 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.31-32
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• 2017

본 논문에서는 심층 신경망 기반의 사운드 분류를 위한 청각 특성 추출 기술을 제안한다. 심층 신경망은 인간의 신경망을 모델링 하기 때문에 인간의 인식을 기반으로 하는 특성을 사용한다면 더 적합한 학습을 할 수 있다. 기존 방법인 MFCC와 스펙트로그램과는 달리 스파이크그램은 인간의 청각 시스템을 기반으로 파형을 해석하는 방법이기 때문에 심층 신경망에 더 효율적인 특성이라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사운드 분류 기술의 특성으로 스파이크그램을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하면 MFCC와 스펙트로그램을 사용하는 것보다 더 높은 분류 성능을 얻을 수 있다.