Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2023.01a
/
pp.9-12
/
2023
최근 영상 콘텐츠를 통해 영상물의 메시지뿐 아니라 메시지의 형식을 통해 전달된 감정이 시청하는 사람의 심리 상태에 영향을 주고 있다. 이에 따라, 영상 콘텐츠의 감정을 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있고 본 논문에서는 대중적인 영상 스트리밍 플랫폼 중 하나인 유튜브 영상을 7가지의 감정 카테고리로 분류하는 여러 개의 영상 데이터 중 각 영상 데이터에서 오디오와 이미지 데이터를 각각 추출하여 학습에 이용하는 멀티 모달 방식 기반의 영상 감정 분류 모델을 제안한다. 사전 학습된 VGG(Visual Geometry Group)모델과 ViT(Vision Transformer) 모델을 오디오 분류 모델과 이미지 분류 모델에 이용하여 학습하고 본 논문에서 제안하는 병합 방법을 이용하여 병합 후 비교하였다. 본 논문에서는 기존 영상 데이터 감정 분류 방식과 다르게 영상 속에서 화자를 인식하지 않고 감정을 분류하여 최고 48%의 정확도를 얻었다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
/
2010.06a
/
pp.294-295
/
2010
수목영역에서 획득된 라이다데이터는 수목의 높이 및 수목생체량과 같은 수목관련 정보추출에 이용될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 지형지물을 포함하고 있는 라이다데이터로부터 수목영역을 분류하는 방법을 제시한다. 이를 위해 수목에서 나타나는 라이다데이터의 다반사 특성, 높이 편차 및 방향성을 인지적 단서로 이용하였다 각 단서들은 먼저 후보영역을 분류하는데 이용되었으며, 수목이 밀집한 최종 수목영역 분류를 위하여 후보영역에 대한 이진영상을 생성한 후 영상처리를 수행하였다. 기준데이터를 이용하여 실험 결과에 대한 검증을 수행하였으며 세 가지 인지적 단서에 의한 방법 모두 높은 분류 성공률을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2001.04b
/
pp.82-84
/
2001
데이터 분류(classification)란 이미 분류된 객체집단군 즉, 학습 데이터에 대한 분석을 바탕으로 아직 분류되지 않는 개체의 소속 집단을 결정하는 작업이다. 현재까지 제안된 여러 가지 분류 모델 중 결정 트리(decision tree)는 인간이 이해하기 쉬운 형태를 갖고 있기 때문에 탐사적인 데이터 마이닝(exploatory)작업에 특히 유용하다. 본 논문에서는 결정 트리 분류에 다중 추상화 수준 문제(multiple abstraction level problem)를 소개하고 이러한 문제를 다루기 위한 실용적인 방법을 제안한다. 데이터의 다중 추상화 수준 문제를 해결하기 위해 추상화 수준을 강제로 같게 하는 것이 문제를 해결할 수 없다는 것을 보인 후, 데이터 값들 사이의 일반화, 세분화 관련성을 그대로 유지하면서 존재하는 유용화할 수 있는 방법을 제시한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2019.07a
/
pp.49-52
/
2019
머신러닝을 이용한 악성코드 분류 시스템의 대부분이 캐글 데이터셋 10,868건을 사용하여 분류의 정확도를 측정한다. 이 데이터셋에 포함된 바이러스 바이트코드에는 미확인(undefined)필드라는 부분이 과도하게 존재한다. 캐글 데이터셋 특정 Label의 미확인필드 포함도는 75%가 넘는 경우도 존재한다. 이 경우 미확인 필드를 어떻게 처리하느냐가 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 이러한 캐글 데이터셋의 미확인필드 처리방법을 제시하고 그에 따른 분류 정확도를 연구하였다. 다양한 처리방법에 대한 정확도를 측정하여 제안한 방식의 타당성을 증명하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2021.05a
/
pp.212-215
/
2021
본 논문에서는 딥러닝의 CNN(Convolution Neural Network) 학습을 통하여 악성코드를 실행시키지 않고서 악성코드 변종을 패밀리 그룹으로 분류하는 방법을 연구한다. 먼저 데이터 전처리를 통해 3가지의 서로 다른 방법으로 악성코드 이미지와 메타데이터를 생성하고 이를 CNN으로 학습시킨다. 첫째, 악성코드의 byte 파일을 8비트 gray-scale 이미지로 시각화하는 방법이다. 둘째, 악성코드 asm 파일의 opcode sequence 정보를 추출하고 이를 이미지로 변환하는 방법이다. 셋째, 악성코드 이미지와 메타데이터를 결합하여 분류에 적용하는 방법이다. 이미지 특징 추출을 위해서는 본고에서 제안한 CNN을 통한 학습 방식과 더불어 3개의 Pre-trained된 CNN 모델을 (InceptionV3, Densnet, Resnet-50) 사용하여 전이학습을 진행한다. 전이학습 시에는 마지막 분류 레이어층에서 본 논문에서 선택한 데이터셋에 대해서만 학습하도록 파인튜닝하였다. 결과적으로 가공된 악성코드 데이터를 적용하여 9개의 악성코드 패밀리로 분류하고 예측 정확도를 측정해 비교 분석한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2022.07a
/
pp.79-80
/
2022
본 논문에서는 데이터 증강 기법 중 하나인 EDA를 적용하여 BERT 기반의 감성 분류 언어 모델을 만들고, 성능 개선 방법을 제안한다. EDA(Easy Data Augmentation) 기법은 테이터가 한정되어 있는 환경에서 SR(Synonym Replacement), RI(Random Insertion), RS(Random Swap), RD(Random Deletion) 총 4가지 세부 기법을 통해서 학습 데이터를 증강 시킬 수 있다. 이렇게 증강된 데이터를 학습 데이터로 이용해 구글의 BERT를 기본 모델로 한 전이학습을 진행하게 되면 감성 분류 모델을 생성해 낼 수 있다. 데이터 증강 기법 적용 후 전이 학습을 통해 생성한 감성 분류 모델의 성능을 증강 이전의 전이 학습 모델과 비교해 보면 정확도 측면에서 향상을 기대해 볼 수 있다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.9
no.5
/
pp.517-525
/
1999
In this paper, we propose efficient total recognition system of handwritten and printed numerals for
reducing the classification time. The proposed system consists of two-step neuroclassifier : Printed numerals
classifier and handwritten numerals classifier. In the proposed scheme, the printed numerals classifier
classifies the printed numerals rapidly with single MLP neural network by low-order feature vector and rejects
handwritten numerals. The handwritten numerals classifier classifies the handwritten numerals which is
rejected in printed numerals classifier with modularized cluster neural network by complex feature vector. In
order to verify the performance of the proposed method,handwritten numerals database of NIST and printed
numerals database which include various fonts are used in the experiments. In case of using the proposed
classifier, the overall classification time was reduced by 49.1% - 65.5% in comparison of the existent
handwritten classifier.
This paper proposes a noise-tolerant image classification system using multiple autoencoders. The development of deep learning technology has dramatically improved the performance of image classifiers. However, if the images are contaminated by noise, the performance degrades rapidly. Noise added to the image is inevitably generated in the process of obtaining and transmitting the image. Therefore, in order to use the classifier in a real environment, we have to deal with the noise. On the other hand, the autoencoder is an artificial neural network model that is trained to have similar input and output values. If the input data is similar to the training data, the error between the input data and output data of the autoencoder will be small. However, if the input data is not similar to the training data, the error will be large. The proposed system uses the relationship between the input data and the output data of the autoencoder, and it has two phases to classify the images. In the first phase, the classes with the highest likelihood of classification are selected and subject to the procedure again in the second phase. For the performance analysis of the proposed system, classification accuracy was tested on a Gaussian noise-contaminated MNIST dataset. As a result of the experiment, it was confirmed that the proposed system in the noisy environment has higher accuracy than the CNN-based classification technique.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.49
no.2
/
pp.53-60
/
2012
Nearest-neighbor classification predicts the class of an input data with the most frequent class among the near training data of the input data. Even though nearest-neighbor classification doesn't have a training stage, all of the training data are necessary in a predictive stage and the generalization performance depends on the quality of training data. Therefore, as the training data size increase, a nearest-neighbor classification requires the large amount of memory and the large computation time in prediction. In this paper, we propose a prototype selection algorithm that predicts the class of test data with the new set of prototypes which are near-boundary training data. Based on Tomek links and distance metric, the proposed algorithm selects boundary data and decides whether the selected data is added to the set of prototypes by considering classes and distance relationships. In the experiments, the number of prototypes is much smaller than the size of original training data and we takes advantages of storage reduction and fast prediction in a nearest-neighbor classification.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.