• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06d
• /
• pp.152-154
• /
• 2012

본 논문에서는 얼굴 인식 기술과 SNS 정보를 이용하여 사람의 얼굴을 기준으로 사진들을 효과적으로 분류하고 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 얼굴 인식 기술을 이용하여 촬영된 사진의 분석을 통해 얼굴로부터 나이, 성별, 안경 착용 유무, 웃는 얼굴 판단 등의 의미적인 정보를 추출한다. 또한, 얼굴 인식을 통해 얻은 SNS 정보에서는 이름, 생일, 학력, 직업, 고향, 관심 분야, 종교 등의 개인적인 정보를 추출 할 수 있다. 추출한 정보를 이용한 효과적인 사진 분류 및 검색을 통해 사용자의 편의를 극대화하였다. 본 논문에서는 구글 안드로이드 기반의 스마트폰에서 제안한 사진 자동 분류 및 검색 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06c
• /
• pp.406-411
• /
• 2008

인터넷을 비롯한 통신 네트워크의 발전으로 개개인의 콘텐츠 수요가 증가함에 따라 다양한 콘텐츠 욕구를 충족시키기 위한 추천 시스템이 대두되고 있으며, 이러한 추천 시스템의 기반 기술로써 내용 기반 검색 기술의 필요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 멀티미디어 콘텐츠의 하나인 음악의 무드를 내용 기반으로 분류하기 위해, 음악 비트 검출에 기반한 프레임화를 적용하였으며, 스펙트럼의 고조파를 좀더 강조하기 위한 HDS(Harmonic Distribution Spectrum)을 제안하였다. 또한 다양한 차원 감쇄 기법과 분류기를 이용한 실험을 통해 무드 분류 시스템의 성능 비교를 진행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
• /
• 2000.05a
• /
• pp.467-468
• /
• 2000

우리 나라의 서해안과 남해안을 중심으로 분포하는 뱀장어 목(Anguilliformes) 어류는 현재 종 분포가 다양하게 알려져 있지는 않지만, 지금까지 5과 22종, 즉 Anguillidae과(2종), Muraenidae과(4종), Ophichthyidae과(6종), Congridae과(8종), Muraenesocidae과(2종)가 보고되어 왔다(정, 1977; 김과 김, 1997). 최근 Lee and Asano(1997)는 서해 갯벌지대에 서식하는 Ophichthus rotundus를 확인하여 신종으로 보고한 바 있으나, 지금까지 본 뱀장어 목 어류에 대해서는 분류학자들의 관심이 비교적 적었던 분류군에 해당된다. 이번에 전라북도 서해안에서 채집된 뱀장어 목 어류를 분류해 본 결과, 본 종은 현재까지 우리 나라에서 보고된 적이 없었던 Synaphobranchidae과 어류의 Dysomma anguillare로 동정되었기에 본 종의 분류학적인 주요 특징을 조사하여 보고하고자 한다. (중략)

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.5 no.6
• /
• pp.539-545
• /
• 2004

For question answering system that extracts an answer and output to user‘s natural language question, a process of question type classification from user’s natural language query is very important. This paper proposes a question and answer type classifier using the interrogatives and word semantic categories instead of complicated classifying rules and huge dictionaries. Synonyms and postfix information are also used for question type classification. Experiments show that the semantic categories are helpful for question type classifying without interrogatives.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.237-240
• /
• 2008

본 논문에서는 손쉬운 방법으로 자신의 건강 정보를 제공받을 수 있는 방법을 개발하고자 한다. 이를 위한 입력 정보로는 지문 정보를 사용하며, 입력된 지문 정보를 분석하여 사상 체질을 분류하고 각 사람에 맞는 건강 정보를 제공하는 콘텐츠를 구축하고자 한다. 특히 지문유형에 따른 패턴 분석을 통해 사상체질을 분류하고 분류된 사상체질로부터 체질별 건강정보를 제공하고자 한다. 끝으로 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2009.04a
• /
• pp.1292-1295
• /
• 2009

최근 인터넷 사용량이 급증함으로 인해 인터넷 응용프로그램의 개발, 종류 및 사용이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 초기에 사용되었던 웹, 파일전송, E-mail 등 well-known port 기반 서비스가 변화되어 unwell-known port 기반 서비스가 주를 이루고 있다. 이러한 상황에서 효율적인 네트워크 관리를 위한 응용 트래픽의 분류가 어려워지고 있으며, 효과적인 트래픽 분류를 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 가장 많이 사용되는 인터넷 응용프로그램인 웹하드를 대상으로 이들로부터 발생하는 트래픽을 분석하였다. 먼저 웹하드의 정의 및 기능과 그 종류에 대해서 기술하였다. 또한, signature 기반 분류 방법으로 웹하드 트래픽을 패킷 캡쳐 툴과 Flow 을 이용하여 분석하고 그 결과로부터 응용 트래픽 분류의 관점에서의 웹하드 트래픽의 특징에 대해서 기술하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.1308-1310
• /
• 2022

소리 데이터 분류는 단순 소리를 통한 분류, 감정 인식등 다양한 연구가 진행중이다. 심층 신경망에서 데이터의 부족과 과적합 문제를 개선하는 방법으로 데이터 증강은 중요하다. 본 논문에서는 3가지의 소리데이터(UrbanSound8K, RAVDESS, IRMAS)를 사용하였으며, 소리데이터는 멜 스펙트로그램을 통한 변환과정을 거쳐 네트워크 망에 입력된다. 입력된 신호는 다양한 네크워크 신경망(Bidirection LSTM, Bidirection LSTM Attention, Multi-Head Attention, CNN)을 통해 학습되어지며, 각각의 네트워크 신경망에서 데이터 증강 전후의 분류 정확도를 확인 하였다. 다양한 데이터셋과 다양한 네트워크 망에서의 데이터 증강 방법의 결과 비교를 통한 통찰을 얻을수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.421-422
• /
• 2021

국내·외 기업들의 기술을 보호하고자 매년 100만개의 특허가 출원되고 있다. 등록된 특허 수가 증가될수록 전문가의 판단만으로 원하는 기술 분야의 유효한 특허문서를 선별하는 것은 효율적이지 않으며 객관적인 결과를 기대하기 어려워진다. 본 연구에서는 유효 특허문서 분류 정확성과 전문가의 업무 효율성을 제고하고자 비지도학습 모델인 잠재 디리클레 할당 알고리즘(Latent Dirichlet Allocation, LDA)과 딥러닝을 활용하여 자동 특허문서 분류 시스템을 제안하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2022.11a
• /
• pp.612-614
• /
• 2022

최근 딥러닝 기술은 자연어처리에서 기본적이고 필수적인 기법으로 자연어처리에 필요한 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있다. 본 논문에서는 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit) 딥러닝 기술을 연구 논문 분류에 적용하며, CNN(Convolutional Neural Network)에 LSTM과 GRU을 각각 결합하여 특정 분야의 연구 논문을 분류하고 연구 논문을 추천하는 기법을 제안한다. 워드 임베딩과 딥러닝 기법을 연구 논문 분류에 적용하여 관심이 있는 단어와 단어 주변의 단어들 사이의 유사성과 성능을 비교 분석한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2023.11a
• /
• pp.709-711
• /
• 2023

안전관리를 위한 인공지능 기술은 꾸준히 연구되고 있는 분야다. 특히, 컴퓨터 비전 기술을 활용한 CCTV 영상 분석은 군중의 동선과 밀도를 파악하는데 유용하며, 대규모 실내 공간에서 체계적인 안전관리를 가능하게 한다. 그러나 기존의 CCTV 카메라를 사용한 군중 수 추정은 가려짐(occlusion)과 같은 한계가 있다. 본 논문은 무선 랜 신호 데이터 분석 기법을 활용하여 수집한 데이터를 활용하여 실내 환경에서 군중 수를 추정하고자 한다. 본 논문에서는 인원 수 분류 예측을 위해 셰이플릿 확장 변환(Random Dilated Shapelet Transform) 기법을 제안한다. 단일 데이터 세트 내 분류 결과와, TX, RX 배치 방식에 따른 분류 성능의 차이는 모델의 성능 부족보다 데이터의 특성을 고려한 새로운 접근 방법의 필요성을 알려준다.