• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.30-39
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• 2007

기존의 내용기반 스팸메일 분류는 전자메일이 이미지를 많이 가지고 있고 텍스트는 적게 가지고 있을 경우에는 내용을 분석하기 어려우므로 스팸메일을 분류하는 데 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 전자메일의 구조를 분석하는 링크구조분석 스팸메일 분류 알고리즘을 제안한다. 이것은 전자메일 안의 하이퍼링크의 개수와 하이퍼링크가 가리키는 웹 문서들이 다른 웹 문서에 의해 링크된 수를 측정하여 전자메일의 중요도를 계산한 후 의사결정트리를 학습하여 스팸메일과 정상메일을 분류한다. 또한 위의 링크구조분석 알고리즘과 하이퍼링크의 서버 주소만을 이용한 변형된 링크구조 분석 알고리즘, 그리고 SVM(support vector machine)을 이용한 내용기반 방법을 다수결 원칙으로 결합한 통합 스팸메일 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 링크구조분석 알고리즘은 기존의 내용기반 방법 보다 스팸메일 분류 정확도가 94.8%로 약간 향상되었으며 또한 통합 스팸메일 분류 시스템도 내용기반 방법과 비교하여 향상된 97.7%를 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.449-452
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• 2023

The rapid development of the Internet has led to a significant increase in multimedia content in social networks. How to better analyze and improve video classification models has become an important task. Deep learning models have typical "black box" characteristics. The model requires explainable analysis. This article uses two classification models: ConvLSTM and VGG16+LSTM models. And combined with the explainable method of LRP, generate visualized explainable results. Finally, based on the experimental results, the accuracy of the classification model is: ConvLSTM: 75.94%, VGG16+LSTM: 92.50%. We conducted explainable analysis on the VGG16+LSTM model combined with the LRP method. We found VGG16+LSTM classification model tends to use the frames biased towards the latter half of the video and the last frame as the basis for classification.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.62-64
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• 2004

P2P Systems have grown dramatically in recent years. Now many P2P systems have developed and been confronted by P2P technical challenges. We should consider how to efficiently locate desired resources. In this paper we integrated the existing pure P2P and hybrid P2P model. We try to keep roles of super peer in hybrid and concurrently use pure P2P model for searching resource. In order to improve the existing search mechanism, we present contents-based classification mechanism. Proposed system have the following features. This can forward only query to best peer using RI. Second, it is self-organization. A peer can reconfigure network that it can communicate directly with based on best peer. Third, peers can cluster each other through contents-based classification.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.159-166
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• 2009

최근까지 장르나 무드 등의 정적 분류 기술자를 이용한 음악 정보 검색에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 정적 분류 기술자는 주로 음악의 다양한 내용적 특징에 기반하기 때문에 그러한 특징에 유사한 음악을 검색하는 데 효과적이다. 하지만 음악을 들었을 때 느끼게 되는 감정 내지 기분 전이를 이용하면 정적 분류 기술자보다 더 효과적이고 정교한 검색이 가능하다. 사람이 음악을 들었을 때 발생하는 감정 전이의 효과에 관한 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 감정 전이의 효과를 체계적으로 표현할 수 있다면 기존의 음악 분류에 의한 검색에 비해 음악 추천 등의 새로운 응용에서 더 효과적인 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 음악에 의한 인간 감정 전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 제안하고 이를 기반으로 새로운 음악 분류 및 추천 기법을 제안한다. 제안하는 모델의 개발을 위하여 다양한 내용 기반의 특징을 추출하였으며, 고차원 특징 벡터의 차원 감쇄를 위하여 NMF (Non-negative Matrix Factorization)를 사용하였다. 성능 분석을 위한 실험에서 SVM (Support Vector Machine)을 분류기로 사용한 실험에서 평균 67.54%, 최대 87.78%의 분류 정확도를 달성하였다.

• ETRI Journal
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• 제30권6호
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• pp.865-867
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• 2008

A conventional environment adaptation for robust speech recognition is usually conducted using transform-based techniques. Here, we present a discriminative adaptation strategy based on a multi-condition-trained model, and propose a new method to provide universal application to a new environment using the environment's specific conditions. Experimental results show that a speech recognition system adapted using the proposed method works successfully for other conditions as well as for those of the new environment.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.391-400
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• 2007

기술의 발전으로 인하여, 대용량의 음악 데이터들을 저장하고 검색하는 것이 중요하게 되었다. 그러나 음악데이터들을 손쉽게 분류하고 검색하기 위한 방법론에 대한 집중적인 연구는 이루어 지지 않고 있다. 본 논문에서는 내용기반의 음악 분류/검색에 대한 새로운 방법론을 제안한다. 기존의 분류화 (classification) 방법들이 음악파일 전체에 대해서 수행하는데 비해 음악파일의 부분만을 분석하여 비슷한 성능을 낼 수 있다는 것을 보여 주었고, 소리의 톤(tone) 표현에 기반한 새로운 피쳐를 제안하여 기존의 피쳐들에 비해 효과적으로 분류를 할 수 있다는 것을 보여주었다. 또한 속도향상을 위한 여러가지 방법론들을 적용하여 실 제품 적용 시 보다 효과적인 방법론이 될 수 있음을 보여주었다. 제안한 방법론을 MuSE (Music Search/Classification Engine)엔진으로 구현함으로써 PC와 PDA상에서 잘 동작함을 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.201-204
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• 2007

본 논문은 오디오 색인 검색 시스템을 구현하기 위하여 오디오 신호에 대한 특징 파라미터 풀(pool)을 구성하고, 구성되어진 특징 파라미터 풀을 이용한 오디오 데이터의 내용분석 및 분류에 관한 연구이다. 오디오 데이터는 기본적으로 다양한 형태의 오디오 신호로서 분류되어진다. 본 논문에서는 오디오 데이터의 분류에 이용 가능한 특징 파라미터를 분석하고 추출하는 방법에 대하여 논한다. 그리고 특징 파라미터 풀을 색인 그룹 단위로 구성하여 오디오 카테고리에 대한, 설정된 특징들의 포함 정도와 색인기준을 오디오 데이터의 내용을 중심으로 비교, 분석한다. 그리고 마지막으로 위의 결과를 바탕으로 분류카테고리 별로 오디오 데이터의 특징 벡터를 구성한 뒤 이를 이용하여 식별함수 분류기를 통한 분류를 실험한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.437-442
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• 2021

본 연구에서는 소비자 데이터를 딥러닝 기반의 분류(Classification) 모델을 학습 시켜 추천 알고리즘을 구현하였다. 이를 위하여 사용자 데이터를 이미지로 변환 시켜 분류 과제에서 보편적으로 사용되는 ResNet50을 사용하여 학습한 결과로서 유의미한 결과에 대하여 제시함

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.119-126
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• 2005

본 논문에서는 영상의 블록 분류 특성에 적응적인 대표 컬러 히스토그램 (representative color histogram)과 방향성 패턴 히스토그램 (directional pattern histogram)을 이용한 새로운 내용 기반 영상 검색 방법 (content-based image retrieval)을 제안한다. 제안한 방법에서는 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누고, 분할된 블록의 분류 특성에 따라 컬러와 패턴 특징 벡터를 추출한다. 먼저 분할된 블록을 채도 (saturation)에 따라 휘도 블록 또는 컬러 블록으로 분류한 후, 휘도 블록에 대해서는 블록 평균휘도 쌍의 히스토그램을 구하고, 컬러 블록에 대해서는 블록 평균 컬러 쌍 히스토그램을 구함으로써 블록 분류 특징에 따라 컬러 특징 벡터를 추출한다. 또한 블록 휘도 변화의 기울기 (gradient)를 계산하여 방향성 분류를 행한 후 히스토그램을 계산함으로써 블록 방향성 패턴 특징을 추출한다. 본 논문에서 제안한 영상 검색 방법의 성능을 평가하기 위해서 컴퓨터 모의실험을 행한 결과 제안한 방법이 기존의 방법들보다 정확도 (precision) 및 특징 벡터 차원 (feature vector dimension) 크기 등의 객관적인 측면에서 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.703-712
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• 2003

디지털 기술의 발달과 인터넷의 대중화에 더불어 영상데이타의 생산과 교환이 더 자유로워짐에 따라 디지털 도서관, 영상처리, 데이타베이스 시스템과 같은 연구분야에서 내용기반 영상검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 일반적으로 ´영상에 의한 질의´의 경우 사용자가 마음에 드는 영상이 없더라도 반듯이 진의 영상을 데이타베이스로부터 선택해야 하지만, ´스케치에 의한 질의´는 사용자의 생각에 따라 영상온 그림으로 표현할 수 있으므로 최근에 가장 많이 사용되는 질의 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 스케치 진의와 영상 분류 방법을 이용하는 사바 기반의 영상검색 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 유사영상을 검색하기 위해 영상으로부터 색상 히스토그램과 Haar-웨이블릿 계수를 사용하고, leave-one-out 방법을 이용하여 영상을 분류하도록 하였다. 본 논문에서는 사진-그림, 자연 도시 등의 영상 분류론 통해 영상의 의미정보를 추출할 수 있을 뿐 아니라, 사용자 질의 영상을 분류하여, 질의 영상이 갖고 있는 의미공간으로 검색 공간을 축소하여 검색 시간을 단축시키는 효율성을 얻을 수 있었다.