• 산업경영시스템학회지
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• 제16권27호
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• pp.51-71
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• 1993

본 논문은 새로운 3차원 분류체계를 이용해서 관리도의 문헌을 고찰하고 검토하는데 연구 목적이 있다. 1차원 분류체계는 시간에 따른 연속된 관측치의 관계가 독립인가 자동상판인가로 나누어지며 2차원 분류체계는 독립관측치인 경우 가중치 방법에 따라 Shewart, MA EWMA, CUSUM Charts로 분류되며 자동상관된 관측치인 경우 모델링 방법에 따라 ARIMA, Spectral Charts로 분류된다. 3차원 분류체계는 품질특성인 변수의 수와 종속관계에 따라 일변량과 다변량으로 나누어 진다. 재래식 생산, 자동화 생산, 혹은 장치산업에 적용될 수 있는 관리도가 이 분류체계에 따라 장으로 구분되어 고찰된다. 이는 실무진들의 이해를 돕기 위한 지침으로 활용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.141-147
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• 2001

소프트웨어의 측정값에 근거하여 소프트웨어 품질에 관한 의사결정을 할 때, 동치관계의 요구조건인 추이적(transitive) 특성이 항상 만족되는 것은 아니다. 순환수(cyclomatic number)가 거의 비슷한 프로그램에서, 하나의 \"구조적인\" 프로그램 범주에 속하고 또 다른 하나는 \"비구조적인\" 프로그램 범주에 속한다고 명확히 분류할 수 있는가하는 점이다. 따라서, 본 연구에서는 동치관계보다는 허용적 관계를 만족하는 허용적 러프집합에 근거한 소프트웨어 분류기준을 제시하고자 한다. 분류기준을 생성하기 위한 실험 데이터 집합을 수집하고, 집합 내의 각 원소에 관한 허용적 클래스들을 생성한 후, 각 허용적 클래스들의 중심값을 클러스터링하여 분류기준을 생성한다. 생성된 분류기준을 또 다른 실험 집합에 적용하여 비교 분석한 결과 생성된 분류기준이 타당함을 보여준다.생성된 분류기준이 타당함을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.275-278
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• 2002

Vapnik이 제안한 Support Vector Machine은 두 개의 부류를 갖는 데이터에 대한 분류에는 매우 좋은 성능을 보인다는 점은 이미 잘 알려져 있다. 하지만 부류의 개수가 3개 이상인 다중 패턴을 갖는 데이터에 대한 분류에는 SVM을 적용하기가 쉽지 않다. Support Vector Machine의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Zhu는 3개 이상의 부류를 갖는 데이터의 패턴 분류를 위하여 Import Vector Machine을 제안하였다. 이 모형은 Support Vector Machine을 이용하여 해결하기 어려운 다중 패턴 분류를 가능케 한다. Import Vector Machine은 커널 로지스틱 기반의 함수만을 사용하지만 본 논문에서는 다수의 커널 함수를 적용하여 가장 성능이 우수한 커널 함수를 찾아내어 최종 분류를 수행하게되는 bagging 기법을 적용하였다 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해, 더욱 정확한 분류를 수행함을 실험 결과를 통해 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.9-14
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• 2007

단백질 분류는 현대 생물학의 큰 도전과제이다. 현재 여러 단체에 의해 잘 관리되는 상세한 주석이 달린 많은 양의 단백질 정보들이 존재한다. 이러한 데이터베이스의 덕분으로 다양한 물리 화학적 특성과 주석들에 기반하고 있는 분류 기법들이 연구되고 있다. 특히 아미노산들로 이루어진 단백질 서열이 해당 단백질의 분류에 중요한 역할을 하는 진화적 기록들의 단서가 되기 때문에 단백질 서열들에 대한 연구가 활성화되고 있다. 비록 단백질 서열이 단백질 분류 문제의 중요한 특징이 된다고 해도 단순한 단백질 서열만으론 해당 단백질에 대한 충분한 정보를 얻을 수 없으며, 타 종 간에도 기능상 유사성 때문에 서로 비슷하게 판별될 수 있다. 이러한 문제점에 착안해서 우리는 오토마타 종 분류기라고 부르는 새로운 시스템적인 종 분류 접근 방법을 제안한다. 이 시스템의 클러스터링과 종 분류 판별 성능에 대한 평가 실험을 수행해본 결과 상대적으로 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.814-820
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• 2008

최근, 패턴분류에 온톨로지를 이용하려는 연구가 다양한 분야에서 시도되고 있다. 그러나 대부분의 이러한 연구에서는 패턴분류 관련 지식을 표현한 온톨로지지가 패턴분류 과정에서 단순히 참조되는 수준에 머물고 있다. 본 논문에서는 퍼지 규칙기반 분류기를 확장한 온톨로지 기반 퍼지 분류기를 제안한다. 이를 위해 퍼지규칙 기반 패턴분류 방법을 개념화하여 온톨로지를 구성하고, 패턴분류를 위한 온톨로지 추론 규칙을 생성한다. 그리고 IRIS 데이터집합의 패턴분류 실험을 통해 온톨로지 기반 퍼지 분류기의 타당성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.665-668
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• 2020

대규모 프로젝트나 상호 이질적인 여러 시스템을 보유하고 있는 기관에서는 보통 시스템을 여러개로 나누어 운영하고 있다. 이러한 경우 운영의 효율성을 위해 시스템 통합에 대한 요구가 증가하게 된다. 시스템을 하나로 통합하다 보면 효율적인 운영이 가능하며, 단일화된 서비스를 통해 이용자는 여러 서비스를 한 곳에서 활용할 수 있는 편의성을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 통합서비스 구축을 통해 이용자가 여러 서비스를 효율적으로 활용할 수 있는 접근점 중의 하나인 분류체계 구축 방법을 소개하고 실제 구현 사례를 제시한다. 통합서비스 요구분석을 통해 서비스에 필요한 분류체계들을 도출하고 다양한 서비스들을 여러 분류체계에 맞춰 구분함으로써 이용자는 원하는 서비스를 효율적으로 접근할 수 있는 장점이 있다. 이에 통합서비스에서의 분류체계는 중요한 서비스 요소 중의 하나이다. 본 연구결과는 대규모 통합서비스 구축시 필요한 분류체계 구축 절차에 활용될 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제18권4호
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• pp.19-25
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• 2018

본 논문은 딥 러닝(Deep-Learning) 기반의 계층형 이미지 분류 체계와 가중치 기반의 랭킹 시스템을 이용한 사용자 편의 중심의 유실물 등록 및 조회 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 딥 러닝을 통해 이미지를 자동으로 분류하는 계층형 이미지 분류 시스템과 조회 과정의 편의를 위해 시스템상의 등록된 유실물 정보를 고려해 가중치 순으로 정렬하는 랭킹 시스템 모듈로 구성된다. 등록 과정에서 한 장의 사진만으로 카테고리 분류와 브랜드, 연관 태그 등 여러 정보가 자동으로 인식되어 사용자의 번거로움을 최소화하였다. 그리고 랭킹 시스템을 통해 사용자들이 자주 찾는 유실물을 상위에 노출함으로써 유실물 검색의 효율성을 높였다. 실험 결과, 제안된 시스템은 사용자가 쉽고 편리하게 시스템을 이용할 수 있음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.549-551
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• 2006

차량번호판인식시스템은 무인 카메라 등의 영상장치를 통하여 입력된 차량 이미지로부터, 차량번호판 정보를 읽어내는 시스템이다. 이러한 차량번호판인식시스템의 응용 시스템 중 과속차량 단속과 같은 일부 응용 시스템은 번호판의 글자나 숫자를 다른 글자나 숫자로 잘못 인식할 경우 심각한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 피하기 위해 우리는 인식 결과에 대한 신뢰도가 낮은 경우 인식을 포기 또는 위임하는 '신중한 분류기(Cautious Classifier)'를 이용하여 인식시스템을 구성하였다. 또한 학습 예제의 가중치를 조정하는 방법을 사용하여 이러한 신중한 분류기의 성능을 향상시켰다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.2867-2875
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• 2000

본 논문은 인터넷 문서 자동 분류 시스템의 구현에 대하여 논한다. 문서 자동분류 알고리즘을 설정하고, 역전파 학습 모델을 이용하여 문서의 범주화를 수행하는 시스템을 구축한다. 문서학습을 위해서 범주별 인터넷 문서들을 수집하고 수집한 문서에 대하여 카이제곱($\chi^2$)검정을 수행함으로써 범주화 자질을 추출한다. 이 범주화 자질을 바탕으로 하여 학습 및 분류 벡터 집합을 생성한다. 실험 결과의 평가로부터 본 논문에서 구현한 시스템이 유사도 계산을 이용한 문서의 분류 시스템보다 성능이 향상된 것을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.89-99
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• 2011

인터넷에 기반한 응용 프로그램의 종류와 네트워크 대역폭이 증가하면서 페이로드 시그니처 기반 트래픽 분류 시스템에서 처리하는 데이터의 양이 급격하게 증가하고 있다. 대용량 트래픽 데이터에 대한 처리 속도를 향상시키기 위한 방법으로 다양한 패턴 매칭 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만 비약적으로 늘어나는 시그니처의 수와 트래픽 양에 비해 패턴 매칭 알고리즘의 성능 향상 속도는 한정적이고, 입력데이터의 특성에 의존적인 성능을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 분류 시스템의 입력 데이터로 제공되는 트래픽 데이터와 시그니처의 탐색 공간을 최적화할 수 있는 분류, 시스템 구조를 제안한다. 또한 제안하는 분류 시스템을 학내 망에서 발생하는 대용량의 트래픽에 실시간으로 적용하여 그 타당성을 증명한다.