• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.307-310
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• 2000

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, 하나는 "구조적인" 프로그램 범주에 속하고 또 다른 하나는 비구조적인 프로그램 범주에 속한다고 명확히 분류 할 수 있는가하는 점이다. 따라서, 본 연구에서는 동치관계보다는 허용적 관계를 만족하는 허용적 러프집합에 근거한 소프트웨어 분류 기준 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 분석하여 생성된 분류기준이 타당함을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.281-284
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• 2003

본 연구는 웨이블릿 변환을 통하여 객체 영상에서 질감 특징 값을 추출하고, 신경망을 계층적으로 구성하여 분류하는 방법을 제안한다. 기존의 신경망을 이용한 영상의 분류는 단일 신경망을 이용하는 것이 대부분이었다. 하지만 단일 신경망은 분류하고자 하는 클래스의 수가 많거나 분류하고자 하는 대상이 유사한 입력패턴을 가질 경우 학습시간이 오래 걸리고, 인식률이 크게 떨어지는 문제를 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 효과적인 객체 영상 분류를 위해서 여러 개의 단일 신경망을 계층적으로 결합하는 방법을 제안한다. 실험결과 분류 대상 클래스가 증가함에도 불구하고 단일 신경망에 비해 학습시간이 단축되고, 높은 인식률을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.160-162
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• 2004

기존의 웹 문서 분류 시스템서는 많은 시간과 노력을 요구하며, 연관 단어가 아닌 단일 단어만으로 웹 문서들을 분류하여 단어의 중의성을 반영하지 못해 많은 오분류가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 협력적 필터링을 위한 연관 단어 빈도를 사용한 웹 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 웹 문서 내에서 단어들을 추출하고 빈도 가중치를 계산한다. 추출된 단어를 Apriori 알고리즘에 의해 연관 규칙을 생성하고 신뢰도에 단어 빈도 가중치를 반영한다. 수정된 신뢰도를 ARHP 알고리즘에 적용하여 연관 단어들 사이의 유사정도를 계산하고 유사 클래스를 구성한다 생성된 유사 클래스들을 기반으로 웹 문서를 $\alpha$-cut을 이용하여 분류한다 성능평가를 위해 기존의 문서 분류 방법들과 비교 평가를 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권10호
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• pp.483-488
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• 2016

본 논문은 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입을 이용하는 분류 학습을 제안한다. 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 초월구로 분할하는데 최근접 이웃규칙을 적용시키며, 초월구는 동일 클래스 데이터들만 포함시킨다. 초월구의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용한다. 제안하는 선택 방법은 클래스 별 프로토타입을 선택하는 그리디 알고리즘으로 설계되며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리가 가능하다. 분류 예측은 최근접 이웃 규칙을 이용하며, 새로운 훈련 데이터는 프로토타입 집합이다. 실험에서 제안하는 방법은 기 연구된 학습 방법에 비해 일반화 성능이 우수하다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1185-1203
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• 1998

객체 지향 시스템에서 클래스 추가 및 삭제로 인하여 클래스간의 새로운 관계를 유지할 수 있는 클래스 계층 구조의 변경이 필요하다. 그러나 기존의 방법에서는 클래스 계층 구조 변경시 부모 클래스와 자식 클래스 사이의 의미를 파악하기 어려워 많은 추가적인 분석 비용이 소요된다. 본 논문에서는 클래스간의 유사성을 측정하여 새로운 관계성 분류 방법을 통해 의미적 변화에 따른 수정 방법을 제시한다. 즉, 이 방법은 클래스들의 유사성을 측정하여 관계성을 기준 하여 무관 관계, 동일 관계, 포함 관계, 부분 집합 관계로 구분하여 클래스 계층 구조를 재구성한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 클래스 계층 구조 변경시 클래스간의 의미 오류 가능성을 최소화 할 수 있도록 한다. 또한 다양한 그래픽 및 텍스트 처리를 통하여 사용자에게 재사용의 편리성 및 이해성을 높일 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.2-3
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• 2017

지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 기반 1:N 지문인식 시스템에서 지문의 형상에 따라 4개 또는 5개 이상의 클래스로 1차분류를 하여 지문인식의 속도 및 정확도를 개선하기 위해 필수로 사용되는 주요 기술이다. 과학수사, 범죄예방, 전자여권 시스템 등에 활용되고 있는 대규모 지문인식 시스템에서 지문분류 작업을 수행하면 데이터베이스 전체를 탐색하는데 필요한 시간을 "1/클래스의 수"로 줄일 수 있기 때문에, 지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 시스템에서는 필수 요소이다. 본 논문에서는 지문분류와 관련된 국내외 기술을 분석하고 지문분류 기술의 발전 동향을 살펴본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.163-165
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• 2001

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로서 Support Vector Machine(SVM)이 주목받고 있다. SVM은 통계학자인 Vapnik에 의해 제안된 것으로 통계적 학습이론에 기반 하여 뛰어난 일반화 성능을 보여준다. 그러나. SVM은 2클래tm 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 패턴인식 문제에 적용할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 SVM을 신경망과 결합하여 다중 클래스 분류기로 확장하는 방법을 새롭게 제안한다. 제안하는 분류기의 성능을 비교하기 위하여 ORL얼굴 데이터를 이용하여 제안하는 분류기와 기존의 대표적인 다중 SVM, 신경망, PCA를 적응한 얼굴인식 실험을 수행하였다. 실험결과 제안하는 분류기를 이용한 얼굴인식률이 기존의 다중 SVM을 이용한 경우보다 3%, 신경망을 이용한 경우보다 6% 높은 수치를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.262-264
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• 2006

지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하는 기술로, 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 지문은 개인마다 고유하기 때문에 각 지문마다 전역특징이 다양하게 분포하여 기존의 특징추출방법으로는 분류에 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 적응적 특징추출방법을 제안하였다. 이는 융선 방향의 변화량을 계산하여 지문의 전역특징을 포함하는 특징영역을 탐색한 뒤, 특징영역의 블록 방향성 정보로부터 특징벡터를 추출한다. NIST4 지문 데이터에 대한 5클래스 분류실험 결과 제안하는 특징추출방법이 90.25%의 분류성능을 보여 기존 방법보다 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.280-282
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• 2001

분자생물학의 급진적 발전은 현대 계통분류학에 큰 변혁을 가져왔다. 특히 유전의 근원물질인 DNA나 RNA를 분리.조작.분석하는 기술의 발전으로 이를 이용만 계통수 제작은 계통생물학의 중요한 실험방법으로 자리잡고 있다. 그 중 염기서열 비교 방법은 현재 유전자 계통수 제작에 가장 널리 이용되는 방법이다. 하지만 이러만 계통수는 각 객체간의 거리만을 표현하고, 객체군간의 차이는 설명하기 힘들다. 본 연구에서는 염기서열의 상대적인 특징(유사도)을 대신하는 염기서열의 총량과 염기 함량 등을 이용해 새로이 분류 기법 중 결정트리 방법에 적응하고, 종 분류의 유전적 모델을 설계한다. 또한 결정트리의 클래스인 종은 상위 클래스들을 포함하고 있어, 본 논문에서는 기존의 결정트리 분류자를 수정한 단계적 결정트기 분류자를 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.224-227
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• 2022

객체 분류는 입력으로 주어진 이미지에 포함된 객체의 종류를 판단하는 기술이다. 대표적인 딥러닝 기반의 객체 분류 방법으로서 Faster R-CNN[2], YOLO[3] 등의 모델이 개발되었으나, 여전히 성능 향상의 여지가 있다. 본 연구에서는 각도 마진 손실 함수를 기존의 몇 가지 객채 분류 모델에 적용하여 성능 향상을 유도한다. 각도 마진 손실 함수는 얼굴 인식 모델인 SphereFace [4]에서 제안한 방법으로, 얼굴 인식과 같이 단일 도메인의 데이터셋을 분류하는 문제를 풀기 위해 제안되었다. 이는 기존 소프트맥스 함수에서 클래스 결정 경계선에 마진을 주는 방식으로 클래스 간의 구분 능력을 향상시킨다. 본 논문은 각도 마진 손실 함수를 CIFAR10, CIFAR100 데이터셋의 분류 문제에 적용하였으며 ResNet, EfficientNet, MobileNet 등의 백본 네트워크로 실험하여 평균적으로 mAP 성능이 향상되는 것을 확인하였다.