• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3534-3549
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• 2020

The traditional method of smoke image recognition has low accuracy. For this reason, we proposed an algorithm based on the good group of IMFOA which is GMFOA to optimize the parameters of SVM. Firstly, we divide the motion region by combining the three-frame difference algorithm and the ViBe algorithm. Then, we divide it into several parts and extract the histogram of oriented gradient and volume local binary patterns of each part. Finally, we use the GMFOA to optimize the parameters of SVM and multiple kernel learning algorithms to Classify smoke images. The experimental results show that the classification ability of our method is better than other methods, and it can better adapt to the complex environmental conditions.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.385-386
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• 2007

This paper proposes obstacle detection and classification algorithm using a single laser scanner. The proposed algorithm searches the object singular points using a differential equation, and finds obstacle singular points shows a boundary of obstacle. And the proposed algorithm can classify object even if several obstacles overlapped. Simulation results show the feasibility of proposed algorithm using a single laser scanner, not using several laser scanners.

• 사상체질의학회지
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• 제26권3호
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• pp.224-240
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• 2014

Objectives This research was proposed to present Clinical Practice Guideline(CPG) for Soyangin Disease of Sasang Constitutional Medicine(SCM): Diagnosis and Algorithm. This CPG was developed by the national-wide experts committee consisting of SCM professors. Methods We searched the literature and articles related to Soyangin Symptomatology diagnosis and algorithm. For developing diagnosis and algorithm, we searched the classification, ordinary symptom, present symptom of the Soyangin Symptomatology. Results & Conclusions We classify the Soyangin Symptomatology by 4 steps: Exterior-Interior disease, favorable-unfavorable pattern, mild-moderate-severe-critical pattern (initial-advanced pattern). And at the unfavorable pattern, ordinary symptom is very important. So doctors need to focus on the symptom of unfavorable's ordinary symptom such as temperament inclined symptom, diarrhea, and diurnal body fever.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.116-126
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• 2019

In this paper, an improved one-against-one support vector machine algorithm is used to classify multiple power quality disturbances. To solve the problem of parameter selection, an improved particle swarm optimization algorithm is proposed to optimize the parameters of the support vector machine. By proposing a new inertia weight expression, the particle swarm optimization algorithm can effectively conduct a global search at the outset and effectively search locally later in a study, which improves the overall classification accuracy. The experimental results show that the improved particle swarm optimization method is more accurate than a grid search algorithm optimization and other improved particle swarm optimizations with regard to its classification of multiple power quality disturbances. Furthermore, the number of support vectors is reduced.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.326-327
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• 2022

본 연구는 머신러닝을 이용한 임상적 의사결정을 위한 알고리즘으로 환자를 간호하는 간호인력이 장기간 누워있는 환자를 보살힐 경우 욕창예방간호 수행에 도움을 주기 위한 시스템 개발에 활용될 욕창 분류 알고리즘이다. 머신러닝을 실시한 결과 알고리즘의 learning accuracy는 82.14%, test accuracy는 82.58%로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.57-64
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• 2013

본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보 특징을 추출하여 약병영상 분류 기법을 제안한다. 약병영상 분류에 있어 유사한 크기와 모양을 지닌 약병이 다양하게 존재하므로, 약병의 한 가지 특징만으로는 약병을 분류하기가 어렵다. 이러한 약병의 분류 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 약병의 크기와 색상정보의 특징을 추출하여 약병을 분류하였다. 제안된 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 약병영상에서 Red, Green, Blue의 이진화 문턱치(Binary threshold)를 이용하여 약병 영역의 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 추출하여 크기로 분류하였고, 두 번째 단계에서는 크기로 분류된 약병영상 가운데 조명의 조도 변화에 강인한 색상(Hue)정보와 RGB 각각의 채널에 대한 컬러 평균 비율 정보를 이용하여 약병을 분류하였으며, 마지막 단계에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)알고리즘을 사용하여 데이터베이스에서 특징점을 추출한 후보군 약병영상과 입력 약병영상의 유사도가 가장 높은 약병영상을 검색하여 약병을 분류하였다. 실험을 통해 이러한 방법이 보다 효율적이고 신뢰성 있음을 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.838-856
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• 2014

Enhanced network speed and the appearance of various applications have recently resulted in the rapid increase of Internet users and the explosive growth of network traffic. Under this circumstance, Internet users are eager to receive reliable and Quality of Service (QoS)-guaranteed services. To provide reliable network services, network managers need to perform control measures involving dropping or blocking each traffic type. To manage a traffic type, it is necessary to rapidly measure and correctly analyze Internet traffic as well as classify network traffic according to applications. Such traffic classification result provides basic information for ensuring service-specific QoS. Several traffic classification methodologies have been introduced; however, there has been no favorable method in achieving optimal performance in terms of accuracy, completeness, and applicability in a real network environment. In this paper, we propose a method to classify Internet traffic as the first step to provide stable network services. We integrate the existing methodologies to compensate their weaknesses and to improve the overall accuracy and completeness of the classification. We prioritize the existing methodologies, which complement each other, in our integrated classification system.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1943-1950
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• 2016

Recently, gender classification has attracted a great deal of attention in the field of video surveillance system. It can be useful in many applications such as detecting crimes for women and business intelligence. In this paper, we proposed a method which can detect pedestrians from CCTV video and classify the gender of the detected objects. So far, many algorithms have been proposed to classify people according the their gender. This paper presents a gender classification using convolutional neural network. The detection phase is performed by AdaBoost algorithm based on Haar-like features and LBP features. Classifier and detector is trained with data-sets generated form CCTV images. The experimental results of the proposed method is male matching rate of 89.9% and the results shows 90.7% of female videos. As results of simulations, it is shown that the proposed gender classification is better than conventional classification algorithm.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권8호
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• pp.1045-1054
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• 2001

본 논문에서는 염색체의 핵형을 자동으로 분류하는 연구방법을 개선하기 위하여 염색체의 영상을 재구성하는 방법과 패턴의 인식을 위해 계층형 신경회로망의 구현에 관한 두 가지의 알고리즘을 제안한다. 먼저 영상 재구성방법을 사용하여 임상적으로 정상인으로 판명된 20명의 염색체 영상에서 형태 구조학적인 특징정보와 농도정보를 추출하였다. 10명에 대하여 추출한 정보를 다섯 가지로 조합하여 계층형 신경회로망(Hierarchical Multilayer Neural Network： HMNN)의 학습입력으로 사용하여 핵형을 분류할 수 있는 패턴인식기를 구현하였다. 그리고 나머지 10명에 대한 다섯 가지의 조합된 정보를 HMNN의 분류입력으로 사용하여 실험한 결과 약 98.26％의 우수한 인식률을 나타내는 최적화된 계층적 인공신경회로망을 구현할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.551-556
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• 2004

인간 및 여러 생물들의 DNA 서열이 밝혀짐에 따라 DNA 서열 정보를 이용할 수 있는 계산적 처리방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 DNA의 패턴을 분류할 수 있는 면역계 부정 선택에 기반 한 알고리즘을 제안한다. 부정 선택은 면역세포 생성시 자신을 인식하지 않는 항원 인식부를 생성하기 위한 과정이다. 이 항원 인식부를 통해 자기와 비자기를 구별한다. 이것을 n개의 자기 또는 비자기 집단으로 확장하고 n개의 항원 집단을 구성하면 n개의 패턴 분류가 가능하다. 본 논문에서는 부정 선택에 기반 한 DNA 염기 레벨에서의 패턴 분류방법과 아미노산 레벨에서의 패턴분류 방법을 제안한다.