• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.600-602
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• 2003

지리정보시스템에서 사용되는 지도는 사용되는 목적과 활용 분야에 따라 다양한 종류가 있다. 본 논문은 지리정보 시스템을 위한 여러 가지 종류의 지도 중 관광안내 지도를 자동화된 방법으로 생성하는 방법에 관한 논문이다. 이를 위하여 지형도로부터 노선도와 레이블, 아이콘정보 등을 추출하고 분석하여 시각화하였으며, 시각화한 정보들을 편리하게 표현할 수 있는 알고리즘들을 연구하였다. 이때 발생하는 레이블과 아이콘의 중첩을 랜덤화된 재배치 알고리즘을 통하여 개선하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1239-1249
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• 2018

광학 위성영상은 레이더 영상에 비해 시각적으로 친숙한 영상을 제공한다. 하지만해빙종류에 대한 구분은 분광학적으로 쉽지 않아 기존 기계학습에서 주로 사용하는 분광정보를 이용한 분류기법을 이용했을 경우 광학영상에서 해빙종류의 구분은 매우 어렵다. 본 연구에서는 분광정보 기반의 분류모델이 아닌 딥러닝 기반 분류기법인 semantic segmentation을 이용하여 계층적, 공간적 패턴을 학습하여 해빙종류 분류를 수행하였다. 또한 주기적으로 획득되는 광학위성자료에 비해 감독분류에서 매우 중요한 양질의 레이블 자료는 수집하는데 있어 높은 시간 및 노동 비용이 소모된다. 본 연구에서는 부족한 레이블 자료로 인해 어려운 다중영상에 대한 감독분류 문제를 준지도학습과 능동학습의 결합을 통해 해결을 시도 하였다. 이를 통해 레이블 되지 않은 새로운 영상자료로부터 추가적인 레이블을 스스로 학습하여 분류모델을 강화할 수 있었으며, 이는 향후 광학영상 기반의 운영 가능한 해빙종류 산출물 개발에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권3호
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• pp.217-226
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• 2003

본 논문에서는 세선화 지문 영상의 순차적 레이블링을 이용하여 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 새로운 지문 융선 특징 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 지문의 중심점을 지나는 수직선을 이용하여 세선화 지문 영상의 융선을 순차적으로 레이블링 한다. 그리고 레이블링한 개개의 융선들로부터 특징을 검출한다 검출하는 특징은 융선의 종류와 융선에 존재하는 특징점의 융선 각도이다. 이러한 방법을 이용하여 지문 융선의 특징을 검출하면, 지문을 이루고 있는 여러 융선들의 종류를 알 수 있고, 각 융선에 존재하는 특징점의 종류 및 이들의 각도를 알 수 있다. 두 개의 세선화 지문 영상을 이용하여 실험한 결과, 제안하는 알고리즘이 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 지문 융선 특징을 검출함을 확인하였다.

• 대한가정학회지
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• 제45권2호
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• pp.91-103
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• 2007

The purpose of this study is to investigate the types and functions of brand labels on clothing. We surveyed the materials and manufacturing methods for brand labels by visiting the label stores and label manufacturers. 200 pieces of children's wear were surveyed. The label attributes that were studied were: the number of labels, the location of the labels, the attachment system for the labels, the color of the labels, the materials used to make the labels, manufacturing methods, and the size of the labels. From this investigation a brand label was classified into a main label and a point label. The main results were: 1. Materials such as fabrics, nonwovens, leather, suede, rubber, PVC, silicone, and metals are used for brand labels. The manufacturing methods for brand labels are weaving, printing, high frequency, heating, and molding. 2. More than 54% of clothes have more than two brand labels attached. This percentage exceeds the attaching of only one brand label in rate. An inside brand label is located at a certain place. This inside label uses only fabric material reflecting inherent brand color and design. The outside brand label is located at several places with consideration of the clothes design. This label uses various materials, colors, and characters matching with the clothes. As for the size, an inside label is mainly medium in size, whereas an outside label is small. 3. A brand label is classified into a main label (first label) and a point label (second label), which are defined as follows. A main label indicates the brand name and is located inside at a certain place using an inherent brand design and a fabric material. A point label is an additional label to express brand image and is located outside at various places for decoration using various characters and design and materials.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.568-573
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• 2009

해양사고로 인한 경제적, 환경적 피해가 커짐에 따라, 해양사고 방지를 위한 이슈가 크게 대두되고 있다. 발생된 해양사고 사례의 종류와 원인을 분석하여 구축된 DB가 해양사고 방지를 위한 연구에 널리 활용 되고 있으나, 하나의 종류 및 원인에 대해서만 DB가 구축되어 있어 일반적으로 복수의 원인에 의해 발생되고 복수의 종류에 해당하는 해양사고를 합리적으로 분류하지 못하고 다양하고 막연한 조건을 이용해 검색할 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 FCM을 이용하여 복수의 해양사고 원인과 종류에 연계된 해양사고 DB를 구축하고 언어 레이블을 이용하여 다양한 원인과 종류에 의해 해양사고 사례추출이 가능한 검색 시스템을 제시하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 춘계학술발표논문집
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• pp.212-214
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• 2008

자연이미지에 포함된 안내 표시판은 많은 유용한 정보를 포함하고 있으므로 이를 효과적으로 검출하여 문자인식시스템과 연동될 수 있다면 다양한 응용분야에서 활용될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 문자 및 문자열의 에지 특징을 이용하여 표시판이미지로부터 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 검출하여 에지 이미지를 생성한다. 에지 이미지를 레이블링을 하여 연결요소 성분을 추출한다. 레이블 영역에서 문자와 문자열 에지 특징을 분석하여 후보 문자영역으로 추출한다. 후보 문자영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 자연이미지에서 기울어진 문자영역과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자영역을 효과적으로 검출하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.160-162
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• 2019

음향 이벤트 인식 기술은 오디오 신호에서 음향 이벤트를 예측하는 기술로, 최근 대용량 데이터베이스의 배포, 인식 알고리즘과 하드웨어의 발전, 관련 인식 대회 등에 힘입어 많은 연구가 이루어지고 있는 분야이다. 본 논문에서는 음향 장면 및 이벤트 인식 관련 대회인 DCASE 챌린지에 대하여 기술하고, 약한 레이블 기반의 데이터를 학습해 강한 레이블을 예측하는 DCASE 챌린지 과제 4에 대하여 설명한다. 또한 DCASE 챌린지 과제 4에 제출된 다양한 음향 이벤트 인식 알고리즘과 데이터베이스의 종류에 따른 성능을 비교하여 음향 이벤트 인식 성능을 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.81-83
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• 1998

ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)는 추론기관의 추론 과정을 기억하고 각 추론 상태의 진위를 관리해주는 기능을 수행한다. ATMS는 JTMS나 LTMS와는 다르게 각 노드의 레이블과 Nogood들을 관리함으로써, 추론기관의 추론에 모순(Contradiction)이 발생하였을 때 이를 효과적으로 처리해준다. 기존의 ATMS는 모순에 영향을 주는 가정(Assumption)을 제거(Retract)함으로써 모순에 영향을 주는 원인을 제거하는 방식을 취하고 있다. 그러나, 본 논문에서는 이와 같은 방식으로 문제가 해결되지 못하는 새로운 종류의 모순을 설명하고 이를 처리하기 위해서는 ATMS가 추론기관과 연동하여 모순을 처리하는 방식에 대해서 서술하고자한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.77-84
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• 2022

본 논문은 객체 위치식별 알고리즘의 성능을 향상하기 위한 레이블 재할당 방법을 제안한다. 제안한 방법은 추론 단계와 재할당 단계로 구분한다. 추론 단계에서는 학습된 모델로부터 사전 지정된 크기에 따라 다중 스케일 추론을 수행한 뒤, 이를 마스킹한 영상을 다시 한번 추론하여 강인한 클래스 종류의 추론 결과를 얻는다. 재할당 단계에서는 박스간의 IoU를 계산하여 중복 박스를 제거하고, 박스와 클래스의 빈도를 계산하여 지배적 클래스를 다시 할당하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 공사현장 안전장비 인식 영상 데이터 세트에 레이블 재할당 방법을 적용하고 이를 YOLOX-L 객체 탐지 모델에서 학습하였다. 실험 결과 적용 전 대비 mAP가 3.9% 향상하여 51.07%를 달성하였으며 AP_S를 3배 이상 향상하여 14.53%를 달성하였다. 실험 결과를 통해 레이블 재할당 알고리즘이 더 우수한 성능의 모델을 훈련해 냄을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.145-148
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• 2022

준지도학습 기반의 동영상 이상행동감지는 구하기 어려운 프레임 단위 레이블이 필요하지 않아 더 많은 동영상을 학습에 활용 가능한 장점이 있어 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 제안된 기법들은 주로 UCF-Crime 이라는 실제 CCTV 동영상 데이터셋을 활용하고 있는데, 본 데이터셋은 학습 영상과 테스트 영상에서 이상행동 클래스 별 분포도가 균등하지 않다. 본 연구에서는 해당 불균형으로 인해 학습 모델이 특정 행동 클래스에 과적합될 수 있음을 보이며, 이러한 불균형을 해결하기 위해 Class-Balanced Multiple Instance Learning Loss 를 제안한다. 이를 통해 기존에 특정 클래스에 편중되었던 모델이 이상행동 종류에 좀 더 균등한 성능을 낼 수 있음을 보여준다. 특히 단순히 클래스별 정확도가 제로섬(zero sum)으로 증감하는 것이 아니라 전체적인 이상행동 판별 정확도 또한 향상됨을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.