• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.12
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• pp.1684-1690
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• 2004

This paper presents a method for classifier selection that uses distribution information of the training samples in a small region surrounding a sample. The conventional DCS-LA(Dynamic Classifier Selection - Local Accuracy) selects a classifier dynamically by comparing the local accuracy of each classifier at the test time, which inevitably requires long classification time. On the other hand, in the proposed approach, the best classifier in a local region is stored in the FSA(Feature Space Attribute) table during the training time, and the test is done by just referring to the table. Therefore, this approach enables fast classification because classification is not needed during test. Two feature space attributes are used entropy and density of k training samples around each sample. Each sample in the feature space is mapped into a point in the attribute space made by two attributes. The attribute space is divided into regular rectangular cells in which the local accuracy of each classifier is appended. The cells with associated local accuracy comprise the FSA table. During test, when a test sample is applied, the cell to which the test sample belongs is determined first by calculating the two attributes, and then, the most accurate classifier is chosen from the FSA table. To show the effectiveness of the proposed algorithm, it is compared with the conventional DCS -LA using the Elena database. The experiments show that the accuracy of the proposed algorithm is almost same as DCS-LA, but the classification time is about four times faster than that.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.412-421
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• 2001

본 논문은 문서 영상에 존재하는 개별 단어들에 대한 속성정보 추출 방법을 제안한다. 단어 단위의 속성 인식은 단어 영상 매칭의 정확도 및 속도 개선, OCR 시스템에서 인식률 향상, 문서의 재생산 등 다양한 응용 가치를 찾을 수 있으며, 메타정보(meta-information) 추출을 통해 영상 검색(image retrieval)이나 요약(summary) 생성 등에 활용할 수 있다. 제안하는 시스템에서 고려하는 단어 영상의 속성은 언어의 종류(한글, 영문), 스타일(볼드, 이탤릭, 보통, 밑줄), 문자 크기(10, 12, 14 포인트), 문자 개수 (한글: 2, 3, 4, 5, 영문: 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), 서체(명조, 고딕)의 다섯 가지 정보이다. 속성 인식을 위한 특징은, 언어 종류 인식에 2개, 스타일 인식에 3개, 문자 크기와 개수는 각각 1개, 한글 서체 인식은 1개, 영문 서체 인식은 2개를 사용한다. 분류기는 신경망, 2차형 판별함수(QDF), 선형 판별함수(LDF)를 계층적으로 구성한다. 다섯 가지 속성이 조합된 26,400개의 단어 영상을 사용한 실험을 통해, 제안된 방법이 소수의 특징만으로도 우수한 속성 인식 성능을 보임을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.538-541
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• 2010

본 연구에서는 현재 시중에 판매되고 있는 네 가지 휴대용 음원재생기를 자극물로 사용하여 제품 속성에 있어서의 차이가 사용자 경험의 여러 요소에 영향을 주는지 여부(가설 1)와 사용자의 정서적 반응이 사용자가 인식한 제품 특성에 의해 영향을 받는지(가설 2) 그리고 제품에 대한 전체적인 판단이 사용자가 인식한 제품 특성과 감성적 반응에 따라 달라지는지(가설 3) 실험을 통해 조사하였다. 실험결과 기능적 특성과 유희적 특성에 대한 인식 정도는 실험 참가자가 사용한 제품에 따라 서로 다르게 나타났으며, 사용자의 정서적 반응과 전체적인 선호도 또한 평가 제품에 따라 서로 다르게 나타남으로서 제품 속성에 의해 영향을 받는 것으로 분석되었다. 이와 함께 사용자 경험을 구성하는 요소들 간의 상호관계도 테스트하였는데, 사용자의 정서적 반응이 주로 제품의 기능적 특성에 따라 달라지는 반면 사용자의 전체적인 판단은 제품의 기능적 특성과 유희적 특성 모두에 의해 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 또 분석결과에서 밝혀진 한 가지 흥미로운 사실은 사용자의 정서적 반응이 전체적인 판단에 아무런 역할도 하지 않는다는 점이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.766-769
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• 2015

본 논문에서는 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 영상 전체의 정보를 활용하는 형판 정합 방법으로 특징을 추출하여, 사물의 속성을 인식하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 입력 영상으로부터 더 많은 정보를 얻기 위해 컬러 영상과 깊이 영상을 함께 사용하였다. 그리고 영상의 부분적인 정보가 아닌 전체 정보를 활용하는 형판 정합 방법을 사용하여 속성 인식률을 향상 시켰다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위해 워싱턴 대학에서 제공하는 RGB-D 데이터 집합을 이용하여 다른 특징들 및 분류기와 비교실험을 진행하였고, 본 논문에서 제안하는 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.26 no.1
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• pp.51-69
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• 2012

The cognition of an intrinsic attribute play an important role in the process of theoretical generalization. It is the aim of this paper to study how the theoretical generalization is made. First of all, we suggest the What-if-only-strategy(WIOS) which is the strategy helping the cognition of an intrinsic attribute. And we propose the process of the theoretical generalization that go on the cognitive stage, WIOS stage, conjecture stage, justification stage and insight into an intrinsic attribute in order. We propose the process of generalization adding the concrete process cognizing an intrinsic attribute to the existing process of generalization. And we applied the proposed process of generalization to two mathematical theorem which is being managed in middle school. We got a conclusion that the what-if-only strategy is an useful method of generalization for the proposition. We hope that the what-if-only strategy is helpful for both teaching and learning the mathematical generalization.

• The Optical Journal
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• s.135
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• pp.31-34
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• 2011

광학 속성을 가진 폴리머 소재는 새롭고 정교한 전자광학 장치를 가능하게 해주고, 커머셜 마켓과 의학 용품, 바코드 인식, 보안과 지문 추출기, 동작 인식 센서, CCD 카메라 및 레이저 collimation 장치들을 가능하게 한다. 현재의 발전된 폴리머 기술과 인젝션 몰딩 기술은 높은 생산성과 정밀도를 향상시켜 왔다. 본 고는 이러한 폴리머-하이브리드 옵틱 기술에 관한 최신 동향으로서 Optronics 340호에서 발췌, 정리한 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.1
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• pp.94-99
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• 2008

In the pattern classification problem, feature selection is an important technique to improve performance of the classifiers. Particularly, in the case of classifying with a large number of features or variables, the accuracy of the classifier can be improved by using the relevant feature subset to remove the irrelevant, redundant, or noisy data. In this paper we propose a feature selection method using genetic algorithm and information theory. Experimental results show that this method can achieve better performance for pattern recognition problems than conventional ones.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.619-622
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• 2012

본 연구에서는 키넥트(Kinect) 센서를 통해 수화 동작에서 손의 좌표와 이동방향을 추출하여 속성으로 하고, 데이터 마이닝의 분류 기법을 통해 수화를 인식하여 그 결과를 한글 텍스트로 번역해주는 소프트웨어를 개발한다. 제안 방법의 1단계에서는 0.05초 단위로 추출한 손의 좌표만을 속성으로 한다. 2단계에서는 개개인의 특성 및 화면상의 위치와 같은 요소에 따라 좌표 값이 달라지기 때문에, 손의 움직임에서 변위를 추출하여 손이 움직이는 방향을 속성으로 한다. 하지만 비슷한 방향으로 움직이는 수화가 있을 경우 수화의 구분이 어려우므로 3단계에서는 손의 좌표, 방향 두 가지를 분류하는 속성으로 사용한다. 향후 연구 방향은 수화의 중요한 요소인 손의 위치를 속성으로 추가시키고, 데이터 마이닝의 부스팅(Boosting) 기법을 적용하여 인식률을 높이는 것이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.8
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• pp.633-641
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• 2009

In this paper, we proposed a new pattern classifier which can be incrementally learned, be added new class in learning time, and handle with analog data. Proposed pattern classifier has hierarchical structure and the classification rate is improved by using different metric for each levels. Proposed model is based on the Gaussian ARTMAP which is an artificial neural network model for the pattern classification. We hierarchically constructed the Gaussian ARTMAP and proposed the Principal Component Emphasis(P.C.E) method to be learned different features in each levels. And we defined new metric based on the P.C.E. P.C.E is a method that discards dimensions whose variation are small, that represents common attributes in the class. And remains dimensions whose variation are large. In the learning process, if input pattern is misclassified, P.C.E are performed and the modified pattern is learned in sub network. Experimental results indicate that Hierarchical Gaussian ARTMAP yield better classification result than the other pattern recognition algorithms on variable data set including real applicable problem.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.453-456
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• 2005

In this paper, we propose method to improve recognition performance using the most effective algorithm selectively after clustering various face data, because recognition performance of each algorithm according to facial attribute is change. The proposed face recognition is divided into two steps. First step is the clustering integrated various data to be optimized in algorithm. Second is that classify input image by a similar cluster, select suitable algorithm and recognize the target. This thesis takes the first step towards the creation of a synthetic classifier fusiontesting environment. The effects of data correlation on three classifier fusion techniques were examined. We proposed fusion method for each recognition algorithm's result. This research explores how the degree of correlation in classification data affects the degree of accuracy in a fusion context.