• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.118-121
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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. 중심점 추출 방식은 입력된 지문 영상에 대해 3 $\times$ 3 Sobel 마스크를 적용한 후 8 $\times$ 8블록 영상을 분할하여 각 대표 방향 성분을 추출하며 추출되어진 방향 성분과 특이점 패턴을 비교하여 중심점을 탐색한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.69-77
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• 2004

본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 양질의 데이터를 확보하기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 도수분석의 비율차이검정과 선형판별함수의 계수를 이용한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.61-68
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• 2004

본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 불성실한 응답자를 제거시키기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 상관분석의 크론박 알파 계수와 선형판별함수의 계수를 이용한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.2
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• pp.395-406
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• 2017

The purpose of this study is to identify the pattern of daily electricity demand through clustering and classification. The hourly data was collected by KPS (Korea Power Exchange) between 2008 and 2012. The time trend was eliminated for conducting the pattern of daily electricity demand because electricity demand data is times series data. We have considered k-means clustering, Gaussian mixture model clustering, and functional clustering in order to find the optimal clustering method. The classification analysis was conducted to understand the relationship between external factors, day of the week, holiday, and weather. Data was divided into training data and test data. Training data consisted of external factors and clustered number between 2008 and 2011. Test data was daily data of external factors in 2012. Decision tree, random forest, Support vector machine, and Naive Bayes were used. As a result, Gaussian model based clustering and random forest showed the best prediction performance when the number of cluster was 8.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1057-1059
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• 2012

스마트폰이 대중화되면서 안드로이드 애플리케이션의 보안문제가 대두되고 있다. PC환경의 소프트웨어는 개발단계에서부터 시큐어코딩을 통해 안전성을 확보하고 있으나 안드로이드 애플리케이션의 경우는 연구가 더 필요한 상황이다. 본 논문에서는 CWE(Common Weakness Enumeration)의 취약점 분류 체계와 CAPEC(Common Attack Pattern Enumeration and Classification)의 공격 패턴 분류 체계와 CERT(Computer Emergency Response Team)의 취약점 발생 예방을 위한 정책들을 통해 안드로이드 애플리케이션의 최신화된 취약점 목록을 도출하고 카테고리별로 분류하여 취약점을 효율적으로 분석하는 기법을 제안한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.501-507
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• 2007

본 연구에서는 온라인 게임을 크게 카드 게임, 플래시 게임, RPG 게임, 캐주얼 게임 등 네 가지 종류로 분류하고 그 중 캐주얼 게임과 MMORPG게임을 하나씩 선정 한 후, 확산 모형 중 Bass의 기본모형을 이용하여 각 장르별 특성을 반영한 수용주기모형을 도출하여 각 게임별 확산 패턴을 분석하였다. 분석결과, 캐주얼 게임 A는 광고 등의 외부효과가 강하게 작용하여 혁신수용자들의 수가 많았고 MMORPG게임 B와 같은 경우, 소비자들의 입소문이 확산에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 온라인 게임의 확산 패턴에 대한 연구를 통해 각 제품수용주기에 따라 변화하는 시장에 소비자의 특성을 파악할 수 있다면 수용주기의 단계마다 달라져야 하는 마케팅 계획과 전략적 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.25 no.2
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• pp.189-199
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• 2015

Our country's leading granite weathered soil of the ground slope failures that occur in cutting slope most cases, it does not require in-depth to the shear strength most of the surface layer is affected by weathering (1~2 m) at a shallow depth close to the ground, it is important to identify the reliability. Based on the result obtained in actual field investigation, the field slope type was classified by each type of wedge slope, Infinite slope, finite slope -I and finite slope -II, and the slope stability was examined respectively. In addition, using the numerical analysis results, the relationship between the slope inclination angle and safety factor was analyzed and it tried to offer basic data to which the stability in the field slope was able to be estimated by analyzing the safety factor change of the slope according to the slope type. In this study, classified into four types of natural slope, safety factor estimation method by slope types is proposed through the numerical analysis. However, some limit exists in generalizing in this research because it does not test various case studies. Therefore, the case study of a wide range of various sypes to assess the safety of various types slope can be made, accommodate a wide range of field conditions reasonable risk evaluation criteria may be derived.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.2
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• pp.57-66
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• 2023

Currently, a new energy system is emerging that implements consumption reduction by improving energy efficiency. Accordingly, as smart grids spread, the rate system by timing is expanding. The rate system by timing is a rate system that applies different rates by season/hour to pay according to usage. In this study, external factors such as temperature/day/time/season are considered and the time series prediction model, LSTM, is used to predict energy power usage data. Based on this energy usage prediction model, energy usage charges are reduced by analyzing usage patterns for each device and transferring power energy from the maximum load time to the light load time. In order to analyze the usage pattern for each device, a clustering technique is used to learn and classify the usage pattern of the device by time. In summary, this study predicts usage and usage fees based on the user's power data usage, analyzes usage patterns by device, and provides customized demand transfer services based on analysis, resulting in cost reduction for users.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.250-252
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• 2003

패턴 인식 분야에서 다중 분류기 시스템은 여러 분류기의 결과들을 조합하여 전체 성능을 항상 시키는 시스템이다. 다중 분류기를 사용함으로써 단일 분류기 보다 더 나은 결과를 얻을 수 있음은 이미 널리 알려진 사실이다. 서로 다른 구조를 갖는 분류기들은 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문에 각 분류기마다 입력 공간에 대해서 지역적으로 좋은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 지역적으로 가장 좋은 성능을 보이는 분류기 선택 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 입력 공간에 비해 각 분류기들을 학습하는 과정에서 자기조직화지도를 생성하고 각 노드별로 평가함으로써 입력이 주어지면, 해당 노드에서 가장 성능이 좋은 분류기를 선택하여 전체 성능을 향상시키는 시스템이다.

• Proceedings of the KSCN Conference
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• 2006.05a
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• pp.80-80
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• 2006