• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.3
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• pp.343-355
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• 2011

For a data with the assumption of the mixture distribution, it is important to find an appropriate threshold and evaluate its performance. The relationship is found of well-known nine classification accuracy measures such as MVD, Youden's index, the closest-to-(0, 1) criterion, the amended closest-to-(0, 1) criterion, SSS, symmetry point, accuracy area, TA, TR. Then some conditions of these measures are categorized into seven groups. Under the normal mixture assumption, we calculate thresholds based on these measures and obtain the corresponding type I and II errors. We could explore that which classification measure has minimum type I and II errors for estimated mixture distribution to understand the strength and weakness of these classification measures.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.899-902
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• 2000

지문인식 분야는 크게 분류(classification)와 정합 (matching)으로 나누어져 연구되어왔다. 분류는 일반적으로 와상문, 궁상문, 솟은궁상문, 오른쪽제상문, 왼쪽제상문 등의 5종류로 분류되며, 지문이 어떤 분류에 속하는지 구별하여 특정인의 지문 형태를 결정하여 주는 작업으로 대형 데이터베이스에서 인덱스로 사용되어 검색시간 단축과 매칭의 정확도를 높여준다. 본 논문에서는 지문 분류에서 품질이 나쁜 이미지는 분류를 위한 특이점 (핵 과 삼각점)의 검술이 어려운 점을 감안하여 방향성과 주파수 선택력이 강한 Gabor 필터의 특징을 이용한 지문 분류 방법으로 지문 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하고 실험을 통하여 이를 증명한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.5
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• pp.497-502
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• 2003

Fingerprint classification plays a role of reduction of precise joining time and improvement of the accuracy in a large volume of database. Patterns of fingerprint are classified as 5 patterns : left loop, right loop, arch, whorl, and tented arch by numbers and the location of core point and delta point. The existing fingerprint classification is useful in a captured fingerprint image of core point and delta point using paper and ink. However, this system is unapplicable in modern Automatic Fingerprint Identification System (AFIS) because of problems such as size of input and way of input. To solve the problem, this study is to suggest the way of being able to improve accuracy of fingerprint by fingerprint classification based on the entropy of ridges using fingerprint captured mage of core point and prove this through the experiment.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.8
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• pp.1-10
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• 2013

This paper proposes a method to detect vanishing points of an indoor scene using line segment classification. Two-stage vanishing points detection is carried out to detect vanishing point in indoor scene efficiently. In the first stage, the method examines whether the image composition is a one-point perspective projection or a two-point one. If it is a two-point perspective projection, a horizontal line through the detected vanishing point is found for line segment classification. In the second stage, the method detects two vanishing points exactly using line segment classification. The method is evaluated by synthetic images and an image DB. In the synthetic image which some noise is added in, vanishing point detection error is under 16 pixels until the percent of the noise to the image becomes 60%. Vanishing points detection ratio by A.Quattoni and A.Torralba's image DB is over 87%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.410-413
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• 2021

본 논문에서는 분류 모델의 주류로 사용되고 있는 Encoder 기반 사전학습 모델(BERT, ALBERT, ELECTRA)의 내부 Encoder Layer가 하부 Layer에서는 Syntactic한 분석을 진행하고 상부 Layer로 갈수록 Semantic 한 분석을 진행하는 점, Layer가 구성됨에 따라 Semantic 정보가 Syntactic 정보를 개선해 나간다 점에 기반한 기존 연구 결과를 바탕으로 Encoder Layer를 구성함에 따라 어떻게 성능이 변화하는지 측정한다. 그리고 의도 분류를 위한 학습 데이터 셋도 분류하고자 하는 성격에 따라 Syntactic한 구성과 Semantic한 구성을 보인다는 점에 착안하여 ALBERT 및 ELECTRA를 이용한 의도 분류 모델을 구축하고 각 데이터 셋에 맞는 최적의 Encoder Layer 구성을 가지는 모델을 비교한 결과, 두 데이터 셋 간에 다른 Layer 구성을 보이는 점과 기존 모델보다 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.108-113
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• 2007

The classification of fingerprint images is to classify fingerprint images into varies fingerprint types, it is very important in automatic fingerprint recognition. In this paper, a new singular points detection technique was presented. A direction uniform measure is defined to describe the changes of direction fields in a certain neighborhood of fingerprint images. Singular points can be detected by adopting the measure. It should be pointed out that singular points in accurate positions would be obtained in this ways. And an improved Poincare exponential algorithm is presented to identify core points and triangle points. In this paper. making use of 102 experimental fingerprint images datas and attained 7.8% classification errors. This was better than experimental result of abstract [9]. It is possible to use on-line fingerprint images classification.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.4
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• pp.619-630
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• 2011

In order to estimate an appropriate threshold and evaluate its performance for the data mixed with two different distributions, nine kinds of well-known classification accuracy measures such as MVD, Youden's index, the closest-to- (0,1) criterion, the amended closest-to- (0,1) criterion, SSS, symmetry point, accuracy area, TA, TR are clustered into five categories on the basis of their characters. In credit evaluation study, it is assumed that the score random variable follows normal mixture distributions of the default and non-default states. For various normal mixtures, optimal cut-off points for classification measures belong to each category are obtained and type I and II error rates corresponding to these cut-off points are calculated. Then we explore the cases when these error rates are minimized. If normal mixtures might be estimated for these kinds of real data, we could make use of results of this study to select the best classification accuracy measure which has the minimum error rate.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.200-203
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• 2001

정보 보안의 기수로 떠오른 지문인식 분야는 크게 분류와 인증 단계로 나뉜다. 본 논문은 지문의 분류에 대한 연구결과로, 효율적인 지문 분류를 위해 방향성 이미지로부터 일정 영역내 방향각의 분포도에 대한 분산을 이용한 새로운 지문 분류 알고리즘을 제안한다. 또한 구해진 분산을 토대로 특이점(코아. 델타) 가능 영역을 선정하고 선정된 영역에 대해 의사 특이점을 제거후 지문을 분류하고 마지막으로 실험을 통해 제안된 알고리즘을 검증하고 문제점을 검토해 본다.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2019.04a
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• pp.77-77
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• 2019

본 연구는 DMZ일원에서 생육하고 있는 자생식물에 대하여 우선순위를 설정하고, DMZ일원 종다양성의 지속적인 건강성 유지 및 보전을 위한 중장기 모니터링 기술을 개발하기 위하여 중점관리종을 선정하고자 하였다. 또한, 이를 토대로 DMZ지역과 북방계지역에 대한 생물자원을 연구할 수 있는 기본틀을 마련하고 생물권보전지역을 지정함으로써 국제교류 및 이해에 기여하는 연구를 수행하였다. 현재 DMZ일원의 관속식물상은 157과 754속 2,047종 12아종 340변종 105품종 총 2,504분류군이 생육하고 있다. 이 중 희귀식물은 총 285분류군, 특산식물은 총 124분류군, 침입외래식물은 130분류군이 분포하고 있다. 전체 2,504분류군 중 희귀식물, 특산식물, 침입외래식물을 대상으로 전국분포정보 및 DMZ일원 분포정보를 수집하였다. 이를 토대로 희귀 특산식물에 해당하는 보호종 선정을 위한 평가지표는 IUCN 적색목록기준 의 국내수준 및 DMZ일원의 희귀 특산식물의 등급을 CR종 3점, EN종 2점 VU종 1점으로 점수를 평가한 뒤 국내 분포 지역수(IUCN red list criteria B)에 대한 가중치를 적용하여 보호우선순위를(I$10,576.9km^2$) 대비 종 분포면적의 0~20% 1점, 21~40% 1.5점, 41~60% 2점, 61~80% 2.5점, 81~100% 3점으로 분포등급을 평가한 뒤 생태교란종(14분류군) 및 산림침입종(181분류군)에 대한 가중치를 적용하여 관리우선순위를(I

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.314-317
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• 2003

지문을 이용한 개인 인증 절차는 지문 형태 별로 구분하는 분류(classification) 과정과 본인임을 확인하는 정합(matching) 과정으로 구분할 수 있다. 지문의 분류와 정합을 위해서는 기존 연구들이 지문의 특징점 수와 방향성의 흐름 패턴에 의존한다. 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 중심점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 중심점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 기준점을 축으로 생성되어진 직교좌표는 지문 영상의 상ㆍ하, 좌ㆍ우 위치 이동에 대한 영향을 최소화 시켜줌으로써 지문 정합의 정확도를 높여준다.