• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.2 no.3
• /
• pp.87-95
• /
• 2002

This study proposes method to classify components in repository and retrieve them introducing the idea of domain orientation for successful reuse of components. About components of existing systems design pattern was applied to, us suggest component classification method to compare structural similarity between each component in relevant domain and criterion pattern. Component reusability and portability between platforms can be increased through classifying reusable components by function and giving their structures with diagram. Efficiency of component reuse can be raised because the most appropriate component to query and similar candidate components and provided in priority by use of E-SARM algorithm.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.11D no.5
• /
• pp.1133-1142
• /
• 2004

This paper proposes a method to classify and retrieve components in repository using the idea of domain orientation for the successful reuse of components. A design pattern was applied to existing systems and a component classification method is suggested here to compare the structural similarity between each component in relevant domain and criterion patterns. Classifying reusable components by their functionality and then depicting their structures with a diagram can increase component reusability and portability between platforms. Efficiency of component reuse can be raised because the most appropriate component to query and similar candidate components are provided in priority by use of-SARM algorithm.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.30 no.9C
• /
• pp.922-929
• /
• 2005

In this paper, we propose the MRS p:Ittern classification techniques by the fusion scheme based on the SpPCA and MLP. A conventional PCA teclulique for the dimension reduction has the problem that it can't find a optimal transformation matrix if the property of input data is nonlinear. To overcome this drawback we extract features by the SpPCA technique which use the local patterns rather than whole patterns. In a next classification step, individual classifier based on MLP calculates the similarity of each class for local features. Finally, MRS patterns is classified by the fusion scheme to effectively combine the individual information. As the simulation results to verify the effectiveness, the proposed method showed more improved classification results than conventional methods.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2008.02a
• /
• pp.245-250
• /
• 2008

최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.297-303
• /
• 2009

In this paper, we propose the biomedical spectral pattern classification techniques by the fusion scheme based on the SpPCA and MLP in extended feature space. A conventional PCA technique for the dimension reduction has the problem that it can't find an optimal transformation matrix if the property of input data is nonlinear. To overcome this drawback, we extract features by the SpPCA technique in extended space which use the local patterns rather than whole patterns. In the classification step, individual classifier based on MLP calculates the similarity of each class for local features. Finally, biomedical spectral patterns is classified by the fusion scheme to effectively combine the individual information. As the simulation results to verify the effectiveness, the proposed method showed more improved classification results than conventional methods.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.383-388
• /
• 2020

본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.607-610
• /
• 2002

패턴에 기반한 자동번역 시스템에 있어서, 번역률을 결정하는 가장 중요한 요소는 패턴의 양과 질이다. 필요한 대량의 패턴을 단기에 구축하기 위해서 패턴 정보 기술상의 잉여성을 줄일 필요가 있다. '하다' 동사는 한국어에서 가장 빈번하게 사용되는 동사 중의 하나로서, 'X를 하다'와 'X하다'의 2가지 구문 구조를 갖는다. 본 논문에서는 동사구 패턴에 기반한 한중 자동 번역 시스템에서 'X를 하다'와 'X하다' 구문간의 상관성을 이용하여 두 구문이 'X하다' 동사에 대한 동사구 패턴을 공유하도록 함으로써 동사구 패턴 구축 시에 정보의 중복 기술을 피하고, 패턴의 적용 범위를 넓힌다. 패턴의 공유로 인해 발생하는 대역문 생성 시의 문제점은, 'X를 하다' 구문에 대응하는 중국어 대역 형태 별로 분류하여 해결함으로써 패턴을 공유하면서도 번역의 질은 유지시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.13-19
• /
• 2018

In this paper, we classified a flight pattern of unmanned aerial vehicle(UAV) which will be operating in UTM system and analyzed its flight pattern by purpose of use. Flight patterns of UAV are sorted into three patterns which are circling, monitoring and delivery. We considered four cases of industry areas using UAV which are agriculture, infrastructure monitoring, public safety & security(p.s.s) and delivery. It is necessary to build a simulation model as a verification tool for applying the flight pattern according to the use of UAV to the real UTM system. Therefore, we propose the simulation model of UAV with updating states over time. We applied simulation to UAV monitoring flight pattern, and confirmed that the flight was done by the given input data. The simulation model will be used in the future to verify that the UAV has various flight patterns and can operate safely and efficiently for the intended use.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.301-306
• /
• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.467-467
• /
• 2021

기존 저수지 농업용수는 주로 논의 벼재배 용수공급을 목적으로 설계되었지만, 논 지역 타작물 재배 지원 등의 정책으로 논에서 밭으로 전작화가 증가함에 따라 농업용수의 효율적 분배를 위한 논의 전작화 패턴 분석이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공데이터 포털의 2019년 팜맵을 활용하여 최신 경지 현황을 파악하고, 환경부의 2007년, 2019년 토지피복지도를 이용하여 전작화 패턴을 분석하였다. 구축된 팜맵과 토지피복지도는 환경부 토지피복분류 기준 농업지역 중분류로 일치시켜 분석에 활용되었다. 논, 밭, 시설재배지 등의 농경지 이용 현황 및 전작화 추이는 전국 단위, 권역 단위로 분석되었고, 주요 시도와의 공간적 거리를 전작화 영향인자로 설정하여 DUP(Degree of Urban Proximity) 등의 지표로 그 영향을 확인하였다. 또한, 전체 경지 중 논, 밭의 면적과 증감 추이를 ACR(Area Change Rate) 등의 지표로 전작화 규모를 파악하였고, LPI(Largest Patch Index), LSI(Landscape Shape Index) 등의 지표로 개별/집단화 전작의 패턴분석을 수행하였다. 본 연구로 제시된 저수지 수혜 구역별 논의 전작화 패턴은 논 벼재배와 농업용수 수요 특성이 상이한 밭작물에 안정적 용수공급 체계 구축 등의 기초자료로 활용 가능할 것으로 생각된다.