• Asia pacific journal of information systems
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.121-132
• /
• 1998

Many cases of information systems (IS) failure have still continued to be reported ever since computer-based information systems were introduced to process business transactions in the early 1950s. Because an enormous amount of budgets is currently invested on information technology in many organizations, failures and problems of information systems may serve as key culprits to serious business problems which will face the organizations. Thus, there have been a number of studies on IS failures which aimed to identify causes and reasons for such failures and reveal their inherent nature, Some studies developed conceptual frameworks to classify categories of diverse IS failure phenomena. However, little research performed an empirical study to investigate the underlying structure of IS failures perceived by IS professionals by measuring their perception. In this regard, the current study collected systems developers perceptual data towards IS failure phenomena to identify what constitute IS failure. The data was analyzed using a multidimensional scaling program and ten categories of problems were identified to constitute the IS failure structure, It was found that most categories were related to problems with users, hardware, and systems quality.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
• /
• v.6 no.2
• /
• pp.199-207
• /
• 2010

Recently, large amount of information in IDS(Intrusion Detection System) can be un manageable and also be mixed with false prediction error. In this paper, we propose a data mining methodology for IDS, which contains uncertainty based on training process and post-processing analysis additionally. Our system is trained to classify the existing attack for misuse detection, to detect the new attack pattern for anomaly detection, and to define border patter between attack and normal pattern. In experimental results show that our approach improve the performance against existing attacks and new attacks, from 0.62 to 0.84 about 35%.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.395-396
• /
• 2006

본 논문에서는 얼굴 인식의 성능을 효율적으로 향상시키기 위하여 Discrete Cosine Transform (DCT)와 Principal Component Analysis(PCA)에 기반한 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 얼굴 영상의 공간 영역은 DCT를 이용하여 주파수 영역으로 변환되며, DCT 도메인에서 얼굴 영상이 갖는 고유한 주파수 특성을 최적화 하는 주파수 밴드 영역을 추출한다. 차원이 축소된 데이터는 PCA 를 이용하여 데이터의 변별력에 가장 적합한 얼굴의 특징을 추출하고 Nearest Neighbor Classification 을 통해 본인여부를 확인 한다. 실험 결과 제안된 방법은 데이터의 차원을 효과적으로 축소하면서 기존의 얼굴 인식 방법에 비해 높은 인식률 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
• /
• 2008.10a
• /
• pp.974-979
• /
• 2008

The purpose of this study was to evaluate the effect of vegetation on the cutting slope applied by vegetation system in the whole land. The engineering characteristics of slopes were investigated using the face mapping and physical tests. From the statistical methods, a relationship between a geologic stratum and degree of covering was independent. Therefore, the afforestation of slope was affected more by condition of vegetation as direction and opening of joints, and a topsoil state than by conventional classification of layer. It was concluded that the adjustable vegetation on the slope considering condition of geometric shape of slope, joint data and spontaneous type could make useful early afforestation.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.45-58
• /
• 1996

This paper describes an a, pp.oach to recognizing composite features of prismatic parts. AAG (Attribute Adjacency Graph) is adopted as the basis of describing basic feature, but it is extended to enhance the expressive power of AAG by adding face type, angles between faces and normal vectors. Our a, pp.oach is called Extended AAG (EAAG). To simplify the recognition procedure, feature classification tree is built using the graph types of EEA and the number of EAD's. Algorithms to find open faces and dimensions of features are exemplified and used in decomposing composite feature. The processing sequence of recognized features is automatically determined during the decomposition process of composite features.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.97-100
• /
• 2006

사상의학은 한의학의 독특하고 뛰어난 의료 체계이나 체질 감별에 객관성이 확보되지 않아 원래의 가치를 인정 받지 못하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 용모사기론을 기반으로 안면 형태학적 특징 분석을 통한 진단시스템을 만드는 것을 목표로 하고 있다. 이를 통해 정확하고 편리하게 체질을 분류 할수 있는 방법을 제시하고 정확한 사상체질 분류 진단기기의 개발을 위한 정면 얼굴과 측면 얼굴에서의 주요 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.649-652
• /
• 2002

PCA 방법은 입력 차원을 수학적으로 줄일 수 있는 장점 때문에 패턴인식 부분에서 널리쓰이고 있다. 얼굴인식에서의 PCA는 학습 패턴의 분산을 최대로 하는 기저 벡터들인 고유얼굴을 만들어 얼굴인식이 필요한 영상을 이 기저 벡터에 투사시켜 이때 나온 인자들과 원래 각 개인의 대표 인자값과의 거리 비교로 얼굴을 인식하는 방법이다. 그러나 조명등의 영향에 매우 민감하며 거리값으로 얼굴을 인식하기 때문에 다양한 변화에 따라 오인식률이 높아진다. 이는 인식률을 높이고자 임계값을 높게 설정하는 과정에서 발생하는 오류이며, 이를 방지하기 위해 임계치를 낮게 설정하면 오거부율이 높아진다. 이에 본 연구에서는 PCA에 입력되는 패턴들을 사전에 비교, 분류하여 PCA 연산시에 분산과 변위를 최대한으로 가질 수 있도록 하였다. 그러하여, 기존의 PCA보다 상당히 낮은 임계값으로도 오거부율의 증가를 막았으며, 낮은 임계값 설정으로 인하여 오인식률을 낮추는 결과를 얻을 수 있었다. 이는 기존의 PCA 방법을 사용하는 인식시스템에서 종종 발생하는 허가되지 않아야 하는 외부인을 인증시키는 사례를 줄일 수 있다.

• Tunnel and Underground Space
• /
• v.21 no.5
• /
• pp.333-340
• /
• 2011

RMR is most strongly adopted rock classification method to scheme support system in domestic tunnel. However the RMR, which is based on geological survey during design stage of tunnel, can't present the real ground accurately. In this study, authors suggested Weighted-RMR (W-RMR) which is considered weighted value of risk factors of collapse due to prevent collapse and roof falls during tunneling. According to the application of W-RMR to Bye-Gye tunnel, we could change support type flexibly by the risk factors on a face of tunnel.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.167-170
• /
• 2006

본 논문은 선형분류기인 LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴표정인식 알고리즘 연구에 관한 것이다. 제안된 알고리즘은 얼굴 표정을 인식하기 위해 두 단계의 특징 추출과정과 인식단계를 거치게 된다. 먼저 특징추출 단계에서는 얼굴 표정이 담긴 영상을 PCA를 이용해 고차원에서 저차원의 공간으로 변환한 후, LDA 이용해 특징벡터를 클래스 별로 나누어 분류한다. 다음 단계로 LDA융합모델을 통해 계산된 특징벡터에 최소거리패턴분류법을 적용함으로서 얼굴 표정을 인식한다. 제안된 알고리즘은 6가지 기본 감정(기쁨, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 혐오)으로 구성된 데이터베이스를 이용해 실험한 결과, 기존알고리즘에 비해 향상된 인식률과 특정 표정에 관계없이 고른 인식률을 보임을 확인하였다.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
• /
• v.6 no.5
• /
• pp.295-302
• /
• 2011

This paper proposes facial feature tracking based on modified ART2 neural networks. And we also suggest new measurement devices such as 'Persistence Exponent' and 'Moving Space Exponent' for the criterion of input vector which consists features. The proposed methods have been applied to classify 48 students by 2-class (ADHD positive, ADHD negative). The results of the experiment have shown that the proposed methods are effective for ADHD Behavior Pattern Classification based on the Image Processing.