• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.11 no.2
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• pp.143-146
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• 2017

In this paper, a novel approach is proposed to improve the performance of speech/music classification using the recurrent neural network (RNN) in the enhanced voice services (EVS) of 3GPP for hearing aids. Feature vectors applied to the RNN are selected from the relevant parameters of the EVS for efficient speech/music classification. The performance of the proposed algorithm is evaluated under various conditions and large speech/music data. The proposed algorithm yields better results compared with the conventional scheme implemented in the EVS.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.77-78
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• 2016

이 논문에서는 대용량의 이메일을 분류하여 아카이빙하는 시스템을 설계하고 구현한다. 이 논문에서 개발하는 이메일 아카이빙 시스템은 업무영역 별로 이메일을 분류하여 업무 관련 이메일에 대해 업무영역 카테고리별로 아카이빙을 수행한다. 분류의 정확도를 위해 온톨로지를 이용한 텀벡터의 확장 방법을 사용하였으며, 빠른 분류 및 아카이빙을 수행하도록 인메모리 기반의 분산 및 병렬 처리 프레임워크인 Spark을 기반으로 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.923-926
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• 2000

부품영상이 가지고 있는 특징을 잘 반영하기 위해서는 많은 양의 정보가 필요하며, 대부분 기존의 부품영상 분류 시스템들은 가지고 있는 영상들에 대하여 각각의 특징정보를 직접 비교해야 했다. 따라서 부품영상의 종류가 많을 수록 많은 계산량이 요구된다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 주파수 영역 기반의 계층적 부품영상 분류 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 부품영상의 주파수 성분을 분해하여 계층적으로 구성되어 있는 분류기에 입력한다. 본 시스템은 주파수 영역을 바탕으로 계층구조를 유연하게 조정할 수 있으며 분류에 필요한 전체적인 계산량을 줄일 수 있다. 190 종의 부품영상 1,900 개를 본 시스템에 적용하여 실험한 결과, 높은 검색율을 유지하면서 비계층적인 구조를 가진 시스템에 비하여 약 4배 정도의 속도향상을 얻을 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.1
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• pp.37-42
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• 2014

The abstract should concisely state what was done, how it was done, principal results, and their significance. It should be less than 300 words for all forms of publication. The abstract should be written as one paragraph and should not contain tabular material or numbered references. At the end of abstract, keywords should be given in 3 to 5 words or phrases.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2007.07a
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• pp.458-460
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• 2007

RBF 네트워크의 중간층은 클러스터링 하는 층으로 주어진 자료 집합을 유사한 클러스터들로 분류하는 것이다. 여기서 유사하다는 것은 입력 데이터들에 대한 특징 벡터 공간사이에서 한 클러스터내의 벡터들 간에 거리를 측정하여 정해진 반경 내에 존재하면 같은 클러스터로 분류하고 정해진 반경 내에 존재하지 않으면 다른 클러스터로 분류한다. 그러나 정해진 반경 내에서 클러스터링 하는 것은 잘못된 클러스터를 선택하는 단점을 가지게 된다. 그러므로 중간층을 결정하는 것은 RBF 네트워크의 전반적인 효율성에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 중간층을 결정하기 위한 방법으로 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하고자 하였다. 그리하여 본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하여 그 원인을 판단, 분류하기 위하여 전력계통의 고장 기록 장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 FCM을 이용 분류하여 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.601-603
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• 2004

인터넷은 유익하고 건전한 정보의 유통이 대부분이지만 최근에는 익명성과 상업성으로 인해 유해 정보가 급속하게 늘어나고 있는 추세이다. 이러한 부정적인 영향으로부터 청소년들과 어린이들을 보호하기 위하여, 본 논문은 유해사이트 분류를 자동으로 할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 유해사이트 구축은 검색 요원들이 유해사이트를 돌아다니며 일일이 데이터를 수집하여 분류하거나 유해사이트의 내용 중에 텍스트만을 추출하여 패턴 매칭 방법으로 분류하는 것이 대부분이었지만, 본 논문은 기존 방법의 문제점을 해결하기 위하여 형태소 분석을 이용한 사이트의 유해도 측정과 Skin-Color 분포의 분석 결과를 병합하여 95% 이상의 정확도(Precision) 성능을 보이며. 신뢰도가 높은 유해사이트 자동 분류 시스템을 구현할 수 있다는 것을 증명하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.16 no.4
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• pp.134-138
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• 2015

Heart sound is used for a basic clinical examination to check for abnormalities in the lungs and heart that can be heard with a stethoscope or phonocardiography. In this paper, we try to find an easier and non-invasive method to diagnose heart diseases using neural network classifier. The classifier has been developed for one normal heart sound and five murmurs by using Shannon entropy and conjugate scaled back propagation algorithm. The experimental results showed that the classification is possible with 1.63185e-6 of classification error.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.397-399
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• 2004

웹 애플리케이션의 영역이 확장되고, 기능 역시 단순한 정보의 제공에 머무르지 않고 다양한 형태의 다이나믹한 애플리케이션을 통한 사용자와의 상호작용을 통한 새로운 기능들이 추가되고 있다. 정정 커지고 복잡해지는 렐 애플리케이션에 있어서 사용자가 자신의 목적을 위해 효과적으로 움직일 수 있는 경로인 항해 구조에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 이제까지의 연구들은 웹 애플리케이션의 전체적인 틀에서의 항해 모델에 대한 연구들 일 분 각 항해단계의 성격에 대한 정의와 분류는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 각각의 항해 단계들을 정의. 분류하고, 각 항해들의 표기법을 제시한다 이러한 항해 단계의 분류를 웹 애플리케이션의 성격에 따라 적절히 이용하여 다양한 형태의 효과적인 항해 모델을 생성, 표현할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서의 분류를 바탕으로 간단한 모델링의 예를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.302-305
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• 2019

국민 청원 사이트가 뛰어난 접근성과 신속성으로 인하여 국민들로부터 많은 관심을 받고 있다. 현재 국민청원 사이트의 카테고리 분류는 '미래', '성장동력' 등을 포함한 16개의 카테고리 및 기타로 구성되어 있으나 그 기준이 모호하여 많은 청원글들이 기타 카테고리로 분류되고 있는 상황이다. 이는 청원글의 내용을 명확히 반영하지 않고 미리 정의된 카테고리 구조를 사용하고 있는데서 기인한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 보다 구체적으로 정의된 카테고리를 정의하고자 추천 순으로 1,500개의 청원글을 수집하였고, 수집된 청원글의 내용을 바탕으로 카테고리 구조를 추출하였다. 먼저, k-평균 알고리즘을 적용하여 청원글을 군집하여 대분류를 정의하였고, 보다 구체적인 세부 분류를 정의하기 위하여 토픽모델링을 실시하였다. 본 논문에서 제시하는 계층적 카테고리 구조는 청원글의 내용을 바탕으로 대분류와 세부분류로 구성된 것이므로 새로운 청원글을 등록하거나 분류하는 데 적절한 것으로 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.186-190
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• 2010

본 논문은 쇼핑몰의 이용 후기 중 광고성 리뷰를 분류해 내는 방법을 제안한다. 여기서 광고성 리뷰는 주로 업체에서 작성하는 것으로 리뷰 안에 광고 내용이 포함되어 있다. 국외 연구 중에는 드물게 오피니언 스팸 문서의 분류 연구가 진행되고 있지만 한국어 상품평으로부터 광고성 리뷰를 분류하는 연구는 아직 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 Naive Bayes Classifier를 활용하여 광고성 리뷰를 분류하였다. 이때 확률 계산을 위해 사용된 특징 단어는 POS-Tagging+Bigram, POS-Tagging+Unigram, Bigram을 사용하여 추출하였다. 실험 결과는 POS-Tagging+Bigram 방법을 이용하였을 때 광고성 리뷰의 F-Measure가 80.35%로 정확도 높았다.