• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.289-293
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• 2005

패턴 분류는 실세계의 객체를 표현한 다양한 형태의 패턴 정보를 추출하여, 이것이 어떤 부류(클래스)인가를 결정하는 것이다. 패턴 분류 기술은 데이터 마이닝, 산업 자동화나 업무자동화를 위한 컴퓨터 응용 소프트웨어 기술로서 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 패턴 분류 기술의 최대 목표는 분류 성능 향상이며 이것을 위해 지난 40년간 많은 연구자들이 다양한 접근 방법들을 시도해 왔다. 주로 이용되는 단일 분류 방법들로는 패턴들의 확률적 추론에 기반한 베이즈 분류기, 결정 트리, 거리함수를 이용하는 방법, 신경망, 군집화 등이 있으나 대용량 다차원 데이터를 분석하기에는 효율적이지 못하다. 따라서 상호 보완적인 여러 분류기들을 사용해 결합을 통하여 성능 향상에 도움을 주고 있는 다중 분류기 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 다중 SVM(Support Vector Machine) 분류기에 관한 기존 연구의 문제점을 지적하고 새로운 모델을 제안한다. SVM을 다중 클래스 분류기로 확장하기 위해 일대다 정책을 기반으로 하여 각각의 SVM 출력값을 비선형 패턴을 갖는 신호로 간주하고 이를 신경망에 학습하여 최종 분류 성능 결과를 결합하는 모델인 BORSE(Bootstrap Resampling SVM by Ensemble)를 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.159-168
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• 2004

본 논문에서는 위성영상의 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA 클러스터링, 퍼지 C-Means 알고리즘, 베이시안 최대우도 분류기법을 통합한 하이브리드 분류기법을 제안하였다. 본 연구에서는 분석자에 의하여 분류항목별 학습 데이터를 선정한 후 이를 ISODATA 클러스터링을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 학습 데이터를 세분화하여 새로운 학습 데이터를 선정하였다. 새롭게 선정된 학습 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용하여 분류를 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기의 사전확률로 적용하여 분류를 수행하였다. 그 결과 분석자가 선정한 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있었으며 위성영상의 분류의 성능을 개선할 수 있었다. 제안된 기법은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.194-199
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• 1997

본 논문에서는 글꼴의 변화와 잡영을 흡수할 수 있도록 자소의 탐색 영역을 정의 하였으며 이 영역에 나타나는 횡모음과 종모음의 주획을 추출하는 방법을 기술하였다. 종모음 영역에서 추출한 수직획들과 횡모음 영역에서 추출한 수평획들을 각각 종모음과 횡모음의 주획이 될 수 있는 후보들로써 이들로 부터 종모음과 횡모음의 존재를 파악하는 것이 한글 유형 분류의 주된 내용이다. 그러나 다양한 글꼴에 나타나는 수평획들로부터 곧바로 횡모음의 존재를 파악하는 것은 쉬운 문제가 아니다 본 논문에서는 기존의 트리 분류기를 확장하여 복잡하고 다양한 특징을 단계별로 단순화시키고 트리 분류기의 상위 노드에서 결정된 정보와 제약 조건을 이용하여 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 한글 상위 빈도 1405자, 3가지 글꼴에 대하여 99.8 %의 유형 분류율을 보이고 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.257-260
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• 2007

인간의 행위에는 외부환경으로부터 감각정보가 입력되어 반응되는 무의식적인 행동과 뇌에 의한 추론과 인지에 의한 행동으로 분류할 수 있다. 동일한 환경 조건하에서의 인간 행위분류의 통해 활용 적합한 응용프로그램을 개발하여 적용하여 본다. 본 논문에서는 인간의 몸에 부착하여 움직임을 데이터로 분석할 수 있도록 행동인식 시스템을 개발하였다. 인간행동의 인식패턴을 분류하기 위해 Soft-Computing Algorithm을 행위 추출센서에 적용시킨 단독 시스템을 개발하여 센서모듈로부터 인간의 행동 패턴을 분류할 수 있도록 한다. 이러한 센서모듈은 3축 각속도 및 가속도 센서를 부착시킨 모듈로 Micro-Processor를 사용하여 모듈을 구성하였으며, 구축된 모듈은 인간의 몸에 착용하여 인간의 움직임을 디지털 데이터로 변환된다. 변환된 데이터를 무선통신을 통해 워크스테이션에 전달되어 인간행위에 대한 패턴분류 알고리즘 처리가 가능하며, 추출된 데이터를 기반으로 인간의 행동분석과 교정이 이루어 질 수 있도록 한다. 본 논문에서의 최종 시나리오는 운전자의 행동패턴을 이용한 행동 감지 및 서비스 시스템을 구성하는 데에 목적을 둔다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.197-208
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• 2016

본 논문에서는 악성코드를 실행시키지 않고 패밀리를 분류하는 방법으로 악성 코드 파일을 8-bit gray-scale 이미지로 시각화 하고 이미지 인식분야에서 널리 쓰이고 있는 convolutional neural network를 통해 악성코드를 분류해내는 기법을 제안한다. 9개의 악성코드 패밀리로 분류해 내는 실험의 Top-1,2 예측 정확도는 각각 96.2%, 98.7%을 기록하였고, 27개의 패밀리를 분류하는 실험의 경우 Top-1 예측 정확도는 82.9%, Top-2는 89%로 악성코드 패밀리를 분류할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.11-14
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• 2015

많은 블로그 제공 사이트는 블로그 포스트 작성자에게 미리 정의된 범주 (category)에 따라 포스트의 주제에 대하여 범주를 선택할 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 블로거들은 작성한 포스트의 범주를 매번 수동으로 선택해야 하는 불편함이 있다. 이러한 불편함의 해결을 위해 블로그 포스트를 자동으로 분류해주는 기능을 제공한다면 블로그의 활용성이 증가할 것이다. 기존의 블로그 문서 분류의 연구는 각 범주의 고유 정보를 반영하는 것에 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 범주별 고유 정보를 반영한 어휘 가중치를 제안한다. 어휘 가중치의 분석을 위하여 범주별로 블로그 문서를 수집하고, 수집한 문서에서 어휘의 빈도와 문서의 빈도, 범주별 어휘빈도 등을 고려하여 새로운 지표인 CTF, CDF, IECDF를 개발하였다. 이러한 지표를 기반으로 기존의 Naive Bayes 알고리즘으로 학습하여, 블로그 포스트를 자동으로 분류하였다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 가중치 방법인 TF-CTF-CDF-IECDF를 사용한 분류가 가장 높은 성능을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1690-1697
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• 2006

온톨로지는 사람들 간의 정확한 의사소통을 가능하게 하고 시스템 사이의 상호운용성을 달성하기 위한 도구로서 다양한 분야에서 많은 기대를 받고 있는 기술이다. 온톨로지의 구축은 기존 온톨로지들간의 통합을 통해 더욱 효율적으로 이루어질 수 있다. 그러나 기존 온톨로지들이 표현 언어, 대상 도메인, 온톨로지 구성요소 등의 측면에서 다양한 형태와 특성을 가지므로, 온톨로지 통합이 이루어지기 위해서는 온톨로지들 간의 상호운용성의 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 온톨로지를 분류하는 체계적인 프레임워크의 제공을 통해 온톨로지들 간의 상호운용성 확보를 지원하는 온톨로지 아키텍처를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 온톨로지 아키텍처는 온톨로지를 바라보는 3가지 관점에 따라 MDA에 기반한 온톨로지 표현 분류축, 시맨틱 도메인 분류축, 온톨로지 구성요소 분류축의 3개 분류축으로 이루어져 있으며, MDA의 4계층 메타모델링을 문법적인 기반으로 하고 있다. 온톨로지 아키텍처의 3개의 분류축은 온톨로지들 간의 문법적인 상호운용성과 의미적인 상호운용성을 향상시키기 위해 조화롭게 설계됨으로써 온톨로지 통합이 유연하게 이루어지도록 지원한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.835-838
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• 2017

최근 다양한 네트워크 서비스와 응용들이 생겨나면서, 네트워크상에 다양한 네트워크 트래픽이 발생하고 있다. 이로 인하여, 네트워크에 불필요한 네트워크 트래픽도 많이 발생하면서 네트워크 성능에 저하를 발생 시키고 있다. 따라서, 네트워크 트래픽 분류를 통하여 빠르게 제공되어야 하는 네트워크 서비스를 빠르게 전송 할 수 있도록 각 네트워크 트래픽마다의 분류가 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 기법 중 Recurrent Neural Network를 이용한 플로우 기반의 네트워크 트래픽 분류를 제안한다. Deep Learning은 네트워크 관리자의 개입 없이 네트워크 트래픽 분류를 할 수 있으며, 이를 위하여 네트워크 트래픽을 Recurrent Neural Network에 적합한 데이터 형태로 변환한다. 변환된 데이터 세트를 이용하여 훈련시킴으로써 네트워크 트래픽을 분류한다. 본 논문에서는 훈련시킨 결과를 토대로 비교 분석 및 평가를 진행한다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권9호
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• pp.73-80
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• 1998

본 논문에서는 금융업무를 위한 오손 지폐 분류 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 새 돈이 헌 돈으로 변화함에 따라 변하는 과정을 모델화하고 그 특징을 획득하기 위하여 감지센서들을 선택하였다. 센서들로부터 얻어진 데이터에서 4개의 특징벡터를 추출하고, 주성분해석을 통해 구해진 최대 고유벡터만을 이용하여 오손 지폐를 분류한다. 새 돈 또는 헌 돈으로 분류하는 기준 레벨은 사용자에 의해 결정된다. 실험결과에서 제안한 시스템은 초당 8매의 지폐 분류속도와 96%의 분류율을 가지는 신뢰성 있는 시스템임을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.161-164
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• 2015

본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.