• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.9
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• pp.132-144
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• 2017

The fingerprint classification of categorizing fingerprints by classes should be used in order to improve the processing speed and accuracy in a fingerprint recognition system using a large database. The fingerprint classification methods extract features from the fingerprint ridges of a fingerprint and classify the fingerprint using learning and reasoning techniques based on the classes defined according to the flow and shape of the fingerprint ridges. In earlier days, many researches have been conducted using NIST database acquired by pressing or rolling finger against a paper. However, as automated systems using live-scan scanners for fingerprint recognition have become popular, researches using fingerprint images obtained by live-scan scanners, such as fingerprint data provided by FVC, are increasing. And these days the methods of fingerprint classification using Deep Learning have proposed. In this paper, we investigate the trends of fingerprint classification technology and compare the classification performance of the technology. We desire to assist fingerprint classification research with increasing large fingerprint database in improving the performance by mentioning the necessity of fingerprint classification research with consideration for fingerprint images based on live-scan scanners and analyzing fingerprint classification using deep learning.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.5 no.3
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• pp.234-238
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• 2004

The system facilities in mobile communications networks are mainly classified into the coverage and usage in the viewpoint of the investments requirements. Based on the classification criterion, the interconnection charging between the wired operators art wireless operators is determined. In this paper, to decide the scale of the interconnection charging a new classification method is proposed by using the system capacity(Erlang, throughput) and subscriber`s estimated demand. The coverage ratio is first evaluated for each facility, and then more efficient interconnection charging model will be presented.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.339-340
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• 2018

산업 현장에서 사용되는 산업용 로봇은 자동화 시스템 도입에 따라 큰 성장세를 보이고 있다. 본 논문에서는 컨베이어 벨트에 올라온 물체의 무게를 측정하고, 로봇 팔이 무게별로 물건을 지정 위치에 분류하는 시스템을 구현하였다. 또 로봇 팔끼리 서로 데이터를 주고받으며 데이터 값에 따른 동작을 수행하고 클라우드에 데이터 값을 업로드하여 쉽게 모니터링 가능한 로봇 팔을 이용한 무게 분류 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.219-222
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• 2011

본 논문에서는 스팸 SMS 발신번호와 메시지 텍스트의 특징을 기계학습한 스팸 필터링 시스템을 논한다. 최근 변화하는 스팸SMS에 대한 적응력을 위해서, 각 트레이닝 셋의 수신 텍스트를 음절단위로 분석 할 것을 제안한다. 그리고 기존의 분류기는 성능이 미흡하거나 구현의 복잡성으로 인해 실제로 스펨 필터엔진으로 활용되지 않는 점을 극복하기 위해서 보다 단순한 분류기를 사용한다. 제안하는 시스템은 트레이닝 셋의 발신번호 및 수신 텍스트의 음절단위를 빈도수와 묶어 학습데이터를 구성하고, 테스트 셋을 스팸적 논스팸적으로 분석하여 스팸일 확률을 계산한다. 또한 Naive baysian를 바탕으로 한 경계값 기반 분류기를 통해, 타 분류기에 비해 구현 및 활용면에서 실용성이 높으면서도 성능이 뒤처지지 않는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.277-278
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• 2011

본 논문에서는 공압출 다층 필름 제조공정에서 수지의 품질에 영향을 주는 외관상의 결함을 검사하는 비젼 시스템을 제안한다. 필름 생산 과정에서는 흑점이나 주름 등을 포함한 다양한 결함이 발생할 수 있는데, 명암이 명확히 구별되는 결함도 있지만 그렇지 않은 결함들은 필름의 특성에 의해 검출 및 분류가 어려운 경우가 많다. 제안된 논문에서는 전체 검사시스템의 소개와 함께 결함의 종류 분류와 검출 및 분류 방법을 제안하는데, 특히 애매한 결함의 구분을 위해 지역적 이진패턴(LBP)에 기반한 텍스쳐 분석 방법을 이용한다. 실험을 통해 제안된 시스템 및 방법이 필름 생산과정의 다양한 결함들을 잘 검출하고 분류하는 것을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.144-151
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• 2021

딥러닝의 등장으로 자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 가장 중요한 요소로 자리 잡았다. 그러나 아직까지 유사 발음 오류, 띄어쓰기 오류, 기호부착 오류 등과 같이 해결해야할 난제들이 많이 존재하며 오류 유형에 대한 명확한 기준 정립이 되고 있지 않은 실정이다. 이에 본 논문은 음성 인식 시스템의 오류 유형 분류 기준을 한국어에 특화되게 설계하였으며 이를 다양한 상용화 음성 인식 시스템을 바탕으로 질적 분석 및 오류 분류를 진행하였다. 실험의 경우 도메인과 어투에 따른 분석을 각각 진행하였으며 이를 통해 각 상용화 시스템별 강건한 부분과 약점인 부분을 파악할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.49-50
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• 2024

본 논문에서는 웹쉘 악성코드를 정확하게 분류하고, 빠른시간안에 자동으로 웹쉘 분류 및 분석을 통하여 웹쉘을 탐지하기 위하여 인공지능 머신러닝 기반의 Supervised AI ML 및 Classification 알고리즘을 적용하여 빠른 시간안에 분류, 정확한 분석을 통하여 자동화된 탐지시스템인 MWSDS를 제안하고 웹쉘 실험 데이터를 통하여 실증하였다. 본제안의 경우 웹쉘악성코드 공격에 대한 대응뿐만아니라 관리적인 정보보호 체계수립을 통하여 보다 효과적이며, 지속적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.485-488
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• 2007

스트림 데이터를 분류하는 문제는 데이터 스트림 마이닝 분야에서 가장 넓게 연구되고 있는 항목이다. 실세계에서의 데이터 스트림을 분류하는데 있어서 본질적인 문제점들이 있다 : 1)많은 양의 데이터가 불규칙적으로 빠르게 입력되는 것과, 2)유동적 컨셉트로 알려진, 데이터의 분류가 시간에 따라서 유동적으로 변하는 문제이다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위해서 적응적 OLIN시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 지역적인 유동적 컨셉트뿐만 아니라 전역적인 유동적 컨셉트 문제까지 고려하여, 기존의 시스템보다 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.596-599
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• 2024

디지털 문서의 유통과정에서 발생할 수 있는 보안상의 문제를 해결하기 위해서는 파일 복사, 이동과정에 문서의 보안 등급을 자동 검출하고 특정 문서의 유출을 방지하는 보안 솔루션이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 보안상의 문제를 해결하기 위하여 하나의 검출 분류 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 디지털 문서 내용을 이용하여 핵심 정보라고 판단되는 객체를 우선 추출한 후 그 핵심 유형을 분류하는 과정을 통해서 핵심 정보를 사전에 탐지하도록 하였다. 이를 위해서 SOTA를 달성한 YOLOv8를 이용하여 디지털 문서의 핵심 객체 감지하고 또한 파인튜닝을실시한 모델을 이용하여 그 유형을 분류하도록 설계하였다. 해당 시스템 검증을 위해서 기업에서 사용하고 있는 실제 사내 문서를 데이터셋을 이용하고 그 성능평가를 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.10-13
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• 2003

본 논문에서는 21세기의 정보기술의 중심이 되는 임베이드 시스템을 하드웨이/소프트웨어 기반의 임베이드 시스템 구성에 대한 한가지 방법에 대해 논의하였다. 이를 위해 본 논문에서는 임베이드 시스템의 분류와 그 필요성에 대해 기술하였고, 또한, 임베이드 시스템 구성시에 고려할 사항과 분류에 대해 논의하였다. 그리고 임베이드 시스템 모델링에 대해 논의하였다. 또한 제안한 임베이드 하드웨어/소프트웨어 시스템은 최근에 그 중요성이 높아지고 있으며 향후 많은 분야에 접목이 될 멀티미디어 시스템을 효과적으로 구성할 수 있는 토대를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.