• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.3
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• pp.73-81
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• 2017

The generalized Hough transform (GHough) is a useful technique for detecting and locating 2-D model. However, GHough requires a 4-D parameter array and a large amount of time to detect objects of unknown scale and orientation because it enumerates all possible parameter values into a 4-D parameter space. Several n-to-1 mapping algorithms were proposed to reduce the parameter space from 4-D to 2-D. However, these algorithms are very likely to fail due to the random votes cast into the 2-D parameter space. This paper proposes to use internal gradient information in addition to the model boundary points to reduce the number of random votes cast into 2-D parameter space. Experimental result shows that our proposed method can reduce both the number of random votes cast into the parameter space and the execution time effectively.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.5
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• pp.605-610
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• 2002

In this paper, we propose a Internet filtering tool which allows parents to manage their children's Internet access, block access to Internet sites they deem inappropriate. The other filtering tools which like Cyber Patrol, NCA Patrol, Argus, Netfilter are oriented only URL filtering or keyword detection methods. Thease methods are used on limited fields application. But our approach is focus on image color space model. First we convert RGB color space to HLS(Hue Luminance Saturation). Next, this HLS histogram learned by our classification method tools which include cohesion factor, naive baysian, N-nearest neighbor. Then we use voting for result from various classification methods. Using 2,000 picture, we prove that 2-layer voting result have better accuracy than other methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.622-624
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• 2005

대규모 지문인식 시스템에서 비교해야할 지문의 수를 줄이기 위해서 지문분류는 필수적인 과정이다. 최근 이진분류기인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 지문분류 기법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다중부류 지문분류에 적합하도록 자기 구성 지도(Self-Organizing Map:SOM)를 이용하여 OVA(One-Vs-All) SVM들을 결합하는 지문분류 기법을 제안한다. SOM을 이용하여 OVA SVM들을 동적으로 결합하기 위한 결합 지도를 생성하여 지문분류 성능을 높인다. 지문분류에 있어 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 Jain이 구축한 FingerCode 데이터베이스에 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.5\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 승자독식(Winner-takes-all)과 다수결 투표(Majority vote)보다 높은 성능을 확인하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.7
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• pp.1727-1738
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• 1996

This paper proposes a extended service filtering technique to solve overload control problems inService Con-trol Poin(SCP) due to Televoting (VOT) services with heavy traffic characteristics. Also, this paper compares this new technique with existing IN overload control lechniques, and calculate steady state call blocking probabilities in In under overload conditions. The proposed technique considers SCP overload and IN CS-1services such as VOT service that need to use the specialized resources of IP. This technique uses first an activating step which SCP sends service filtering request to SSP and IP for the start of service filtering. Then, in the filtering step SSP sendas filtering results to SCP periodically or each N-calls.Also,when filtering time-out timer expired or call counter value exceeded maximum number of calls,SSP stops service filtering,and sends ser-vice filteing response to SCP in the deactivating step. The application of this techique to VOT service defined in IN CS-1 service is investigated and analyzed by using an analytical VOT service model.In order to apply this technique to VOT service, this paper also discusses VOT service and the corresponding N architecture including Service Switching Point(SSP),SCP and IP. Then this paper also constructs an analytical VOT service model,and calculates SCP and SSP/IP(circuit)call blocking probablities.With the application of this new technique,this paper shows good performance enhancements in SCP call blocking probability.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.9
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• pp.1124-1132
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• 2015

In order to train a supervised machine learning algorithm, it is necessary to have non-biased labels and a sufficient amount of training data. However, it is difficult to collect the required non-biased labels and a sufficient amount of training data to develop an automatic English Composition scoring system. In addition, an English writing assessment is carried out using a multi-faceted evaluation of the overall level of the answer. Therefore, it is difficult to choose an appropriate machine learning algorithm for such work. In this paper, we show that it is possible to alleviate these problems through ensemble learning. The results of the experiment indicate that the ensemble technique exhibited an overall performance that was better than that of other algorithms.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.619-623
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• 2020

한국어는 교착어로 1개 이상의 형태소가 단어를 이루고 있기 때문에 텍스트 분석 시 형태소를 분리하는 작업이 필요하다. 자연어를 처리하는 대부분의 알고리즘은 영미권에서 만들어졌고 영어는 굴절어로 특정 경우를 제외하고 일반적으로 하나의 형태소가 단어를 구성하는 구조이다. 그리고 영문은 주로 띄어쓰기 위주로 토큰화가 진행되기 때문에 텍스트 분석이 한국어에 비해 복잡함이 떨어지는 편이다. 이러한 이유들로 인해 한국어 텍스트 분석은 영문 텍스트 분석에 비해 한계점이 있다고 알려져 있다. 한국어 텍스트 분석의 성능 향상을 위해 본 논문에서는 번역 전처리 기법을 제안한다. 번역 전처리 기법이란 원본인 한국어 텍스트를 영문으로 번역하고 전처리를 거친 뒤 분석된 결과를 재번역하는 것이다. 본 논문에서는 한국어 뉴스 기사 데이터와 번역 전처리 기법이 적용된 영문 뉴스 텍스트 데이터를 사용했다. 그리고 주제어 역할을 하는 키워드를 단어 간의 유사도를 계산하는 알고리즘인 Word2Vec(Word to Vector)을 통해 유사 단어를 추출했다. 이렇게 도출된 유사 단어를 텍스트 분석 전문가 대상으로 성능 비교 투표를 진행했을 때, 한국어 뉴스보다 번역 전처리 기법이 적용된 영문 뉴스가 약 3배의 득표 차이로 의미있는 결과를 도출했다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.19 no.4
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• pp.35-51
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• 2002

Inductive learning and classification techniques have been employed in various research and applications that organize textual data to solve the problem of information access. In this study, we develop hybrid model combination methods which incorporate the concepts and techniques for multiple modeling algorithms to improve the accuracy of text classification, and conduct experiments to evaluate the performances of proposed schemes. Boosted stacking, one of the extended stacking schemes proposed in this study yields higher accuracy relative to the conventional model combination methods and single classifiers.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.238-240
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• 2000

침입탐지시스템은 침입탐지 기법에 따라 크게 오용탐지시스템과 비정상행위탐지시스템으로 나뉜다. 비정상 행위 탐지시스템은 정상사용행위를 모델링한 후 현재 관찰중인 행위가 정상에서 벗어나는지를 검사한다. 시스템 사용시 발생하는 각 이벤트는 동시에 여러 가지 정보를 담고있으므로 여러 각도에서 모델링될 수 있다. 따라서 여러 결과를 종합해서 판정의 안정성을 높을 수 있다. 본 논문에서는 이벤트의 시스템호출에 평가결과와 BSM감사정보 중 시스템호출관련 정보, 파일 접근관련 정보, 이 둘을 모두 고려한 정보를 통합한 평가결과를 투표방식으로 결합하여 판정하는 기법을 제안하였다. 실험결과 두 모델을 별도로 적용하는 경우보다 나아진 판정성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2006.06a
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• pp.251-271
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• 2006

동아시아연구원은 중앙일보, SBS, 한국리서치와 컨소시엄을 구성하여 5 31 지방선거에 패널조사 기법을 활용하여 민심의 변화를 추적하였다. 패널여론조사는 개별 투표 결정요인의 역동성은 물론 요인 간 인과관계에 대한 분석에서 일반여론조사의 한계를 극복하는 대안으로 간주된다. 지역 패널의 경우 서울, 부산, 광주, 충남의 4개 지역 광역단체장 선거를 중심으로 1차 패널 각 800명으로 출발하여 4차 조사 패널 유지율 70% 상회하는 결과를 바탕으로 결정요인 간의 인과관계, 선거 운동의 영향력, 부동층 등 선거 연구의 핵심 쟁점에 대한 분석을 가능케 하는 자료를 구축하였다. 그럼에도 불구하고 패널의 대표성 문제, 지역감정의 지수 계발 등 문제점도 노정되었다. 논문은 선거 연구의 핵심적 쟁점에 대한 논의와 이와 관련하여 일반여론조사의 대안으로 부상한 패널조사 기법의 장 단점을 논의하고 이의 구체적인 사례로 5 31 지방선거 패널조사의 기획과정과 결과를 보고한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.741-744
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• 2007

데스크탑 그리드 시스템에서 각 자원에서 수행한 작업 결과에 대한 정확성 검증은 중요한 문제이다. 작업 결과에 대한 정확성을 보장하기 위해서 결과 검증 기법으로 투표기반 기법이나 신뢰기반 기법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 기법들은 동적인 연산 환경에 효과적으로 대처하지 못하여 낮은 확장성과 높은 연산 지연을 초래할 수 있는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문에서는 자원제공자에 의해 초래될 수 있는 잘못된 연산 결과에 대해 각 자원제공자의 신용도(credibility)를 동적으로 평가하여 연산 결과의 정확성을 판단하는 적응적 결과 검증 메커니즘(Adaptive Result Verification Mechanism: ARVM)을 제안한다. 또한, 제안하는 ARVM 은 자원제공자의 가용성(availability) 정보를 이용하여 결과 검증 시에 요구되는 연산 지연을 최소화한다.