• Journal of Internet Computing and Services
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• v.19 no.3
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• pp.35-42
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• 2018

Deep learning is known as a method of high accuracy among several methods for image classification. In this paper, we propose a method of enhancing the accuracy of image classification using CNN with a batch normalization method for classification of images using deep CNN (Convolutional Neural Network). In this paper, we propose a method to add a batch normalization layer to existing neural networks to enhance the accuracy of image classification. Batch normalization is a method to calculate and move the average and variance of each batch for reducing the deflection in each layer. In order to prove the superiority of the proposed method, Accuracy and mAP are measured by image classification experiments using five image data sets SHREC13, MNIST, SVHN, CIFAR-10, and CIFAR-100. Experimental results showed that the CNN with batch normalization is better classification accuracy and mAP rather than using the conventional CNN.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.16 no.11
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• pp.11-21
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• 2018

Research is carried out to categorize voices using Deep Learning technology. The study examines neural network-based sound classification studies and suggests improved neural networks for voice classification. Related studies studied urban data classification. However, related studies showed poor performance in shallow neural network. Therefore, in this paper the first preprocess voice data and extract feature value. Next, Categorize the voice by entering the feature value into previous sound classification network and proposed neural network. Finally, compare and evaluate classification performance of the two neural networks. The neural network of this paper is organized deeper and wider so that learning is better done. Performance results showed that 84.8 percent of related studies neural networks and 91.4 percent of the proposed neural networks. The proposed neural network was about 6 percent high.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.3 no.2
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• pp.179-187
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• 1999

Purpose : This paper introduces a computationally inexpensive context-dependent classification of multi-echo MRI with Bayes compound decision model. In order to produce accurate region segmentation especially in homogeneous area and along boundaries of the regions, we propose a classification method that uses contextual information of local enighborhood system in the image. Material and Methods : The performance of the context free classifier over a statistically heterogeneous image can be improved if the local stationary regions in the image are disassociated from each other through the mechanism of the interaction parameters defined at he local neighborhood level. In order to improve the classification accuracy, we use the contextual information which resolves ambiguities in the class assignment of a pattern based on the labels of the neighboring patterns in classifying the image. Since the data immediately surrounding a given pixel is intimately associated with this given pixel., then if the true nature of the surrounding pixel is known this can be used to extract the true nature of the given pixel. The proposed context-dependent compound decision model uses the compound Bayes decision rule with the contextual information. As for the contextual information in the model, the directional transition probabilities estimated from the local neighborhood system are used for the interaction parameters. Results : The context-dependent classification paradigm with compound Bayesian model for multi-echo MR images is developed. Compared to context free classification which does not consider contextual information, context-dependent classifier show improved classification results especially in homogeneous and along boundaries of regions since contextual information is used during the classification. Conclusion : We introduce a new paradigm to classify multi-echo MRI using clustering analysis and Bayesian compound decision model to improve the classification results.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.95-96
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• 2016

본 논문에서는 디리클레 분포와 베이즈 추론 모델을 활용하여 전자우편을 분류하고 정리하는 방법을 제안한다. 과거 원치 않는 광고성 이메일인 스팸 탐지에서 시작한 전자우편 분류는 지속적인 송수신 량의 증가와 내용의 다양화로 인해 광고성과 정보성의 판단 기준이 모호해진 상태이다. 스팸 탐지와 같은 이분법적 분류 방식이 아닌 내용의 주제 별로 자동 분류할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서 다루는 제안 기법은 전자우편의 내용에서 다뤄질 수 있는 주제의 종류를 예측하기 위한 방법을 제공한다. 발신하거나 수신된 전자우편이 속한 주제를 자동으로 정할 수 있다. 본 제안 기법의 활용을 통해 전자우편의 분류만이 아닌 업무 및 시장 동향 분석과 정보보안 분야에서는 악성코드 분류에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.50-55
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• 1995

많은 언어관계들이 의미적으로 유사한 단어들의 집합에 적응된다. 그러므로 단어들을 의미가 비슷한 것들의 집합으로 분류하는 것은 아주 유용한 일이다. 본 논문에서는 말뭉치로부터의 동사와 명사의 분포정보를 이용하여 명사들을 분류하고자 한다. 한국어에서는 명사마다 문장에서 그 명사를 특정한 격으로 사용할 수 있는 동사들이 제한되어 있다. 그러므로 본 논문에서는 말뭉치에서 나타나는 명사와 그 명사를 특정한 격으로 사용하는 동사들의 분포정보로부터 명사들을 분류하는 방법을 제시한다. 형태소 해석된 50만 단어 말뭉치에서 가장 빈도수가 높은 명사 85단어를 대상으로 실험하였다. 명사와 동사의 구문정보를 사용하므로 의미적으로는 다르지만 쓰임이 비슷한 단어들도 같은 부류로 분류되었다. 의미적으로 애매성을 가지는 명사들의 경우도 실험결과를 나쁘게하는 요인이 되었다. 그리고, 좀더 좋은 결과를 얻기 위해서는 동사들도 의미가 유사한 것들로 분류한 후, 명사와 동사의 분포정보가 아닌 명사와 동사들의 집합의 분포정보를 이용하는 것도 종은 방법이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2000.08a
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• pp.33-36
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• 2000

베이즈 확률을 이용한 분류기는 자동분류 초기부터 사용되어 아직까지 이 분야에서 가장 많이 사용되는 분류기 중 하나이다. 본 논문에서는 KTSET 문서에서 임의로 추출한 198건의 정보과학회 관련 논문의 제목 및 초록을 대상으로 베이즈 확률을 이용한 문서의 자동분류 실험을 수행하였으며, 더불어 Naive Bayesian 분류기에 가장 적합한 자질선정 방법을 찾고자 카이제곱 통계량, 상호정보량 및 기대상호정보량, 정보획득량, 역문헌빈도, 역카테고리빈도 등 6가지의 자질선정 기준을 실험하였다. 실험 결과는 카이제곱 통계량을 이용한 분류 실험의 성능이 가장 좋았고, 기대상호정보량과 정보획득량, 역카테고리빈도 또한 자질수에 큰 영향을 받지 않고 비교적 안정적인 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.135-139
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• 2008

본 논문은 영한 기계번역에서 영어 수사가 포함된 영어 명사구를 한국어로 번역할 때, 영어 명사에 대응되는 한국어 명사의 적절한 분류사를 반자동으로 구축하는 방법에 대해 기술한다. 영한 번역의 측면에서, 분류사는 목표언어인 한국어에서만 나타나는 현상이다. 따라서 영어를 한국어로 번역할 때, 적절한 분류사를 생성하지 않으면 한국어 어법에 맞지 않는 부자연스러운 번역 결과를 생성한다. 본 논문에서는 한국어 태그드 코퍼스와 한국어 의미코드 체계에 따라 한국어 분류사를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 따라 한국어 명사에 대해서 한국어 분류사가 구축되었으며, 이렇게 구축된 분류사는 영한 기계번역시스템의 번역 사전에 'KCOUNT'라는 자질을 할당하여 부가하였다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가와 자동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 기계번역의 문장 생성에 있어서 자연스러움(fluency)의 측면에서 번역률 향상이 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.535-537
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• 2003

본 논문에서는 웹 문서들이 가지는 용어 정보들과 어휘들의 의미구조를 계층적 형태로 표현한 온틀로지 기반 자동 문서분류 방법을 제안한다. 문서 분류는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 점하고 이러한 자질들을 통해 미리 정의된 2개 이상의 카테고리에 문서의 내용을 파악하여 가장 관련이 있는 카테고리로 할당하는 것이다. 본 논문에서는 웹 문서에서 추출한 용어 정보들의 유사도와 온톨로지 카테고리의 유사도를 계산하여 웹 문서를 분류하며, 문서 분류를 위한 실험데이터나 학습과정 없이 바로 실시간으로 문서분류가 이루어지며, 결과적으로 문서들이 가지는 고유한 의미와 관계의 식별을 통하여 보다 더 정확하게 문서분류를 가능하게 해준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.468-471
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• 2004

In this paper, a method for classifying fingerprint ridge lines using runlength codes is proposed. To detect feature points(minutiae) in automatic fingerprint identification system(AFIS), classification of fingerprint ridge lines are essential process. The fingerprint ridge lines are classified by run-length coding, and also the end and bifurcation regions in ridge lines are separated. To evaluate the performance of the proposed method, detected feature regions including minutiae points and classified fingerprint ridge lines are shown.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.11a
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• pp.75-78
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• 2001

본 논문에서는 웹 문서의 자동 분류를 위한 특성 선택 및 추출기법을 기술한다. 최근 인터넷의 급속한 성장과 보급으로 전자우편과 웹을 통해 제공되어지는 정보의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 효율적인 문서 분류의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 디렉토리 내의 문서로부터 추출된 용어 집합을 기반으로 SVM을 사용하여 학습한 후 문서 분류를 수행한다. 본 실험의 문서는 정보통신 분야 디렉토리 서비스 시스템인 itfind로부터 수집된 문서를 대상으로 하였으며 3가지 시나리오에 따라 실험을 수행하여 각 시나리오 별로 재현율/정확율 및 오분류율을 성능 요소로 계산하였다. 본 실험은 학습 벡터 구성과정에서 잡음에 의해 다른 클래스의 문서 분류에 미치는 영향을 평가하여 SVM을 기반으로 한 문서 분류 기법이 강건함을 보였다.