• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.785-796
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• 2012

본 논문에서는 악성코드의 시스템 콜 빈도수를 특징값으로 행위 기반 탐지(behavior-based detection)를 할 때, 시스템 콜의 속성 개수보다 학습데이터 개수가 적더라도 효과적으로 악성 코드를 탐지하는 기법을 제안한다. 이 연구에서는, 프로그램 코드가 동작할 때, 발생시키는 윈도우 커널 데이터인 Native API를 수집하여 빈도수로 정규화한 것을 기본적인 속성 값으로 사용하였다. 또한 악성코드와 정상 코드를 효과적으로 분류할 수 있으면서, 악성코드를 분류하기 위한 기본적인 속성의 개수보다 학습데이터 개수가 적어도 적용 가능한 GLDA(Generalized Linear Discriminant Analysis)를 사용하여, 새로운 속성 값들로 전환하였다. 분류 기법으로는 베이지언 분류법의 일종인 kNN(k-Nearest Neighbor) 분류법을 이용하여 악성 코드를 탐지하였다. 제안된 탐지 기법의 성능을 검증하기 위하여 수집된 Native API 로 기존의 연구 방법과 비교 검증하였다. 본 논문에 제안된 기법이 탐지율(detection rate) 100%인 Threshold 값에서, 다른 탐지 기법보다 낮은 오탐율(false positive rate)을 나타내었다.

• 휴양 및 경관연구
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• 제6권2호
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• pp.63-71
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• 2012

90년대 후반 이후 농촌관광에 대한 수요와 관심이 높아지면서 농촌관광과 연관된 연구가 다방면으로 증가하게 되었고 이 가운데 농촌관광자원의 유형을 구분하는 연구도 늘어나게 되었다. 어느 분야를 막론하고 대상 자체의 유형을 구분하는 연구는 해당 주제에 대한 체계적인 이해를 돕기 위한 초석을 만드는데 크게 기여해왔다. 농촌관광자원의 유형을 구분하는 연구는 꾸준히 진행되어왔지만 소비자들의 직접적인 의견이 반영되지 않은 채 전문가적 관점이나 통계적 유사성에 의거하여 분류되어왔던 것이 사실이다. 이러한 배경 하에 본 연구는 실제 관광자원을 이용하는 이용자 중심의 시각에서 체험 중심의 농촌관광자원의 유형을 분류하였다. 이를 위하여 농촌어메니티자원 DB를 기초자료로 활용하여 마을별 관광자원을 수집하고 카드 분류법(card sorting test)을 실시하였다. 카드 분류법의 피조사자는 농촌관광의 경험이 있는 대학생 32명을 선정하여 진행되었으며 최종적으로 전문가 설문을 통하여 농촌자원유형 분류를 검증하였다. 조사 결과 상위 항목에서는 '체험하기', '지역향토음식 먹기/만들기', '숙박하기', '주변관광/경관감상', '레져 즐기기', '예술활동하기'의 6가지 유형으로 분류되었다. 하위항목에서는 상위항목의 '체험하기'에서만 분리되는 특징을 보였으며 '지역자원활용체험', '자연체험', '전통체험', '수확/채집 체험'의 4가지 유형으로 분류되는 특징을 보였다. 본 연구는 농촌관광을 하는 관광자들의 만족도 제고와 관광자원에 대한 이해도를 높이기 위하여 실시되었으며 본 연구 결과를 통하여 도출된 농촌관광자원 유형 분류는 농촌관광자원 및 지역자원을 소개하기 위한 홍보자료 및 웹, 앱 메뉴 설정 등에 이용되는 등 향후 활용성이 높을 것으로 기대한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.357-364
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• 1997

유방암은 그 조기 발견이 암환자의 사망률을 줄이는 데 있어서 가장 중요한 요소임을 알려져 있다. 스크리닝 검사에 의해 발견되는 유방암의 20%정도를 차지하는 DCIS(ductal carcinoma in situ)의 경우 미세석회화만이 필름 상에서 볼 수 있는 유일한 소견이다. 따라서 미세석회화를 발견하고 그 형태와 분포의 분석을 통한 진단이 암의 조기 발견에 매우 중요하다. 이 검출과정을 자동화하려는 시도가 디지털 영상처리 기술의 관심이 되어 왔다. 본 연구에서는 상관계수를 특징(feature)으로 사용하여 성능을 향상시킨 통계적 패턴 분류법을 제안하였다. 결과적인 검출율은 통계적 문턱치 설정에 의한 이진호 방법과 비교하여 48%에서 83%로 향상되었다. 성능은 TP와 FP로 평가되었으며 클래스 구분시의 오차도 함께 나타내었다.

• 디자인학연구
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• 제20권3호
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• pp.203-214
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• 2007

본 논문은 이동(Navigation)지원을 목적으로 하는 정보기기 콘텐츠를 개발하기 위하여 보행자의 감성이 반영된 감성정보처리법을 퍼지이론에 기초하여 제안하였다. 먼저, 가상의 목적지로 설정한 상업공간의 감성평가를 실시하고, 시각적 특징과 감성적 특징 사이의 인과관계를 규명하여 내비게이션 지식베이스로 구축하는 방법을 제안하였다. 지식베이스는 감성적 특징 사이의 상관관계모델, 시각적 특징량과 감성적 특징량 사이의 인과관계모델, 그리고 시각적 특징량과 물리적 특징량 사이의 변환모델로 구축된다. 다음으로, 보행자의 목적지에 대한 감성적 취향과 내비게이션에 주어지는 시간적 제약조건에 따라 목적지 탐색을 4가지 유형으로 분류하고 각각의 유형에 적합한 목적지 탐색방법을 제시하였다. 마지막으로, 구축된 지식베이스와 감성검색 알고리즘을 이용하여 내비게이션 유형별로 목적지 탐색을 시뮬레이션 하여 보행자의 감성을 고려한 정보탐색방법으로서의 유효성을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 감성정보처리법은 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠를 개발함에 있어 사용자의 감성기능을 적용하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.81-97
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• 2020

최근의 감성분류 연구는 출력변수가 하나인 단일레이블 분류방법을 사용한 연구가 많다. 특히, 이러한 연구는 하나의 극성 값(긍정, 부정)만을 찾는 연구가 많다. 그러나 한 문장 안에는 다중적인 의미가 내포되어 있다. 그 중에서도 감정과 오피니언이 이러한 특징을 갖는다. 본 논문은 두 가지 연구목적을 제시한다. 첫째, 한 문장 안에 다양한 토픽(주제 또는 애스팩트)이 있다는 사실을 기반으로, 해당 문장을 각 애스팩트 별로 감성을 분류하는 애스팩트 마이닝을 수행한다. 둘째, 두개 이상의 종속변수(출력 값)를 한 번에 분석하는 다중레이블 분류방법을 적용한다. 이에 본 연구는 감성분류의 연구가 단일분류기에 의해서만 이루어진 연구를 개선하고자 다중레이블 분류방법에 의한 애스팩트 마이닝을 수행하고자 한다. 이와 같은 연구목적을 달성하기 위해 국내 뮤지컬 데이터를 수집하였다. 분석결과 문장 안에 있는 다양한 애스팩트별 감성을 추출하였고, 유의한 결과를 얻었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제30권2호
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• pp.149-165
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• 1996

홍씨독서록은 한국서지사상 각 류목의 첫머리에 그 주제분야의 원류와 융체 그리고 그 성격 등을 적은 서문 즉 류서가 붙어 있는 것으로서 아직까지 발견된 서지 중에서 유일한 존재이다. 본 논문은 그 유자의 개요와 연천의 사부분류법 체계를 먼저 살펴보고 류서의 내용을 통해서 이들 사분법의 류목이 어떤 체계로 설정되었는가에 대해서 살펴본 것이다. 본 연구에서 얻어진 그의 분류체계 구상의 특징 몇 가지를 열거하면 다음과 같다. 첫째, 분류체계의 구성이 본질적인 문제에서부터 비본질적인 문제로 전개되어 나아갔다. 즉, 유학 본연의 문제에서 벗어난 주제일수록 그 유목의 순차가 뒤로 밀려 나갔다. 본래 분류항목의 유목순차는 같은 계층내에서 그 중요도에 따라 우선순위를 잡아주는 것인데, 연천의 분류체계에서도 이 원리가 엄격히 적용되고 있음을 알 수 있다. 둘째, 분류체계의 구성에 있어서 민본주의 사상이 저변에 깔려 있다. 연천은 분류의 우선순위를 설정함에 있어서 백성존중의 사상을 담고 있다. 결론적으로, 연천의 홍씨독서록에서 채용한 분류체계는 유목의 배열순서를 아무렇게나 임의로 정한 것이 아니고, 객관성 있는 이유와 논리를 따져서 결정한 것임을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.346-355
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• 2002

이 연구는 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 단일생체 인식 대신에 얼굴, 입술, 음성을 이용하는 다중생체 인식방법을 제안한다. 각 생체 특징은 다음과 같은 방법으로 찾는다. 얼굴 특징은 웨이블렛 다중분해와 주성분 분석방법으로 계산하였고, 입술의 경우는 입술의 경계를 구한후 최소 자승법을 이용한 방정식의 계수를 구하였으며, 음성은 멜 주파수에 의한 MFCC를 사용하였으며, 역전파 학습 알고리즘으로 분류하여 실험하였다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권1호
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• pp.21-28
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• 2012

본 논문에서는 서남극해에 위치한 Wilkinson 빙하주변에 존재하는 다양한 산란특징을 보이는 빙산을 고해상도 C-밴드RADARSAT-2의 다중편파 합성구경레이더 (SAR) 자료를 이용하여 탐지할 수 있는 기법을 연구 하였다. 다중편파 SAR 자료에 적용할 수 있는 다양한 기법 들 중 전자기파 산란 특성을 파악할 수 있는 Freeman-Durden decomposition, H/A/$\bar{\alpha}$ decomposition, 그리고 entropy (H)와 anisotropy(A) 기법 들과, 다중편파 SAR자료의 분류를 위해 Wishart 무감독 분류법을 연구지역 SAR 자료에 적용 하였다. 그 결과, Freeman Durden, H/A/$\bar{\alpha}$ decomposition을 이용한 기법들은 대부분의 빙산들을 잘 분류 하였지만 해빙과 비슷한 표면 산란과 체적 산란을 가지고 있는 빙산은 구분되지 않았다. 반면, H와 A의 조합 변수 중 하나인 [1-H][1-A] 변수를 이용한 무감독 분류법은 이러한 빙산들을 잘 구분하였다.

• 터널과지하공간
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• 제18권6호
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• pp.408-417
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• 2008

RMR, Q 등의 암반분류법들은 평가 요소 및 적용에 있어 특징적인 차이를 가지고 있어서 이들 암반분류법의 상관성 및 호환성 분석에 있어서는 평가 요소들의 특성별 그룹화 및 평가 요소간의 상관관계 즉, 친숙도 관계가 정확히 규정되어야 한다. 본 연구에서는 현장지반조사를 통해 획득한 RMR 및 Q 자료를 이용하여 암반분류법의 평가 요소 및 두 분류법 상호간의 상관관계를 분석하였다. 이로부터 평가 요소간 상관관계 매트릭스 및 평가 요소간 상관계수를 등급화 한 친숙도 관계 매트릭스를 도출하였다. 이 친숙도 관계 매트릭스는 보다 다양한 지반 물성 요소를 포함하여 종합적 친숙도 관계 네트워크로 확장할 수가 있으며, RMR 및 Q 암반분류법의 평가 요소 상호간 밀접성이나 호환성을 파악하고 주어진 평가 요소 정보로부터 미 획득된 다른 요소의 추정 또는 변환 및 그 신뢰 정도를 파악하는데 이용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.425-430
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• 2015

본 논문은 딥러닝 알고리즘을 적용한 깊은신경망을 이용하여 회전 객체의 분류 효율성을 높이기 위한 연구이다. 회전객체의 분류 실험을 위하여 데이터는 COIL-20을 사용하며 객체의 2/3영역을 학습시키고 1/3영역을 유추하여 분류한다. 연구에 이용된 3가지 분류기는 주성분 분석법을 이용해 데이터의 차원을 축소하면서 특징값을 추출하고 유클리디안 거리를 이용하여 분류하는 PCA분류기와 오류역전파 알고리즘을 이용하여 오류 에너지를 줄여가는 방식의 MLP분류기, 마지막으로 pre-training을 통하여 학습데이터의 관찰될 확률을 높여주고 fine-tuning으로 오류에너지를 줄여가는 방식의 딥러닝을 적용한 DBN분류기이다. 깊은신경망의 구조별 오류율을 확인하기 위하여 은닉층의 개수와 은닉뉴런의 개수를 변경해가며 실험하고 실제로 가장 낮은 오류율을 나타내는 구조를 기술한다. 가장 낮은 오류율을 보였던 분류기는 DBN을 이용한 분류기이다. 은닉층을 2개 갖는 깊은신경망의 구조로 매개 변수들을 인식에 도움이 되는 곳으로 이동 시켜 높은 인식률을 보여줬다.