• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1-10
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• 2013

본 논문에서는 선분분류를 이용하여 실내영상의 소실점을 검출하는 방법을 제안한다. 실내영상을 효율적으로 검출하기 위하여 2 단계로 소실점을 추출한다. 1 단계에서는 이미지가 1 점 투시인지 2 점 투시인지 판별한다. 만일 이미지가 2 점 투시이면, 선분분류를 위하여 검출된 소실점을 지나는 수평선을 구한다. 2 단계에서는 선분분류를 이용하여 2 개의 소실점을 정확히 검출한다. 또 본 논문에서는 인공영상과 이미지 DB를 이용하여 제안한 방법을 평가하였다. 노이즈를 첨가한 인공 영상에 대해서는 노이즈가 60%를 차지할 때까지 검출한 소실점과 실제 소실점과의 차이가 16 픽셀 이하였다. A. Quattoni 와 A. Torralba가 제안한 이미지 DB를 이용한 평가에서는 87% 이상의 이미지에 대하여 소실점을 검출하였다.

• 정보관리연구
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• 제37권4호
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• pp.125-139
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• 2006

인터넷의 등장은 과학기술정보의 생산과 유통에 많은 변화를 초래하고 있다. 기존 과학기술정보들은 주로 문헌위주로 생산되었다. 그러나, 인터넷이 대중화되면서 온라인 과학기술정보들이 대량으로 생산되고 있으며, 그 활용이나 중요도 또한 과학기술분야의 문헌에 뒤지지 않고 있다. 온라인 과학기술정보의 양적 질적 성장으로 인해, 정보서비스기관들은 이들 정보들의 체계적인 관리와 효율적인 서비스를 고민하고 있으며, 다양한 정보관리방법을 모색하고 있다. 효율적인 정보 관리를 위한 방법 중의 하나인 분류체계는 주요한 이슈이며, 지금까지는 문헌정보 중심의 분류체계나 일반 웹사이트의 분류체계를 벤치마킹하여 온라인 과학기술정보를 위해 도입되는 경우가 많았다. 본고에서는 국가 차원의 표준분류를 이용하여, 온라인 과학기술정보를 위한 분류체계 구성방안을 실천적으로 제시하여 보았다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.59-63
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• 2023

We create a malware detector classification method with using the Sequential Probability Ratio Test (SPRT) in IoT. More specifically, we adapt the SPRT to classify malware detectors into two categories of basic and advanced in line with malware detection capability. We perform evaluation of our scheme through simulation. Our simulation results show that the number of advanced detectors is changed in line with threshold for fraction of advanced malware information, which is used to judge advanced detectors in the SPRT.

• Agricultural and Biosystems Engineering
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• 제4권1호
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• pp.1-7
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• 2003

Internal defects such as browning of the flesh and blackening and rot of the ovary of pear can be easily developed because of the inadequate environmental conditions during the storage and distribution of fruit. The quality assurance system for the agricultural product is to be settled in Korea. All defected agricultural products should be excluded prior to the distribution to enhance the commercial values. However, early stage on-line defect detection of agricultural product is very difficult and even more difficult in a case of the internal defects. The goal of this research is to develop a system that can detect and classify internal defects of agricultural produce on-line using VIS/NIR transmittance spectroscopy. And Shingo pear, which is one of the famous species of Korean pear, was used for the experiment. Soft independence modeling of class analogy (SIMCA) algorithm was employed to analyze the transmittance spectroscopic data qualitatively. On-line classification system was constructed and classification model was developed and validated. As a result, the correct classification rate (CCR) using the developed classification model was 96.1 ％.

• KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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• 제5C권3호
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• pp.138-142
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• 2005

In this paper, we compared recognition rates between NN(neural networks) and clustering method as a scheme of off-line PD(partial discharge) diagnosis which occurs at the stator coil of traction motor. To acquire PD data, three defective models are made. PD data for classification were acquired from PD detector. And then statistical distributions are calculated to classify model discharge sources. These statistical distributions were applied as input data of two classification tools, BP(Back propagation algorithm) and ANFIS(adaptive network based fuzzy inference system) pre-processed FCM(fuzzy c-means) clustering method. So, classification rate of BP were somewhat higher than ANFIS. But other items of ANFIS were better than BP; learning time, parameter number, simplicity of algorithm.

• 대한수학회지
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• 제56권2호
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• pp.387-419
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• 2019

A fullness conjecture of Kuznetsov says that if a smooth projective variety X admits a full exceptional collection of line bundles of length l, then any exceptional collection of line bundles of length l is full. In this paper, we show that this conjecture holds for X as the blow-up of ${\mathbb{P}}^3$ at a point, a line, or a twisted cubic curve, i.e., any exceptional collection of line bundles of length 6 on X is full. Moreover, we obtain an explicit classification of full exceptional collections of line bundles on such X.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제2권1호
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• pp.58-66
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• 1998

목적: 본 논문은 마코브 랜덤필드(Markov Random Field)와 깁스 랜덤필드(Gibbs Random Field) 및 라인모델(LIne Model)에 기반한 3차원 자기공명영상의 분류 방법을 소개하고자 하였다. 대상 및 방법 : 통계적으로 이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로한 깁스분류 결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을 이웃화소 시스템 내에서 정의되는 상호작용 인자(inetraction parameter)의 메커니즘에 의해 분리하\ulcorner로서 개선시킬 수 있다. 이를 위하여 영상에서 라인모델의 생성을 고려할 수 있으며, 본 논문에서는 영상의 미분방법에 근거한 다중신호영상을 위한 라인모델을 구축하였다. 라인모델은 서로 상이한 통게적 특성을 갖는 영역사이에 존재하는 관측할 수 없는 라인필드의 존재 유무를 확률 값으로 제공한다. 영상으로부터 획득한 라이모델은 Gibbs 분류기의 에너지함수 값을 결정하는 상호작용 인자 값을 결정하는데 사용된다. 결과 : 3차원 자기공명영상의 분류를 위한 MRS-Gibbs 분류기는 영상분류의 도메인이 일반적인 이차원 영상의 $E^{2}$ 공간에서 $E^{3}$ 공간으로 확장되었다. 개발된 깁스분류기를 이용한 자기공명여상의 분류결과 기존의 context free 분류방법에 의한 결과에 비하여 특히 동일성질을 갖고 있는 영역 및 경계부분 등의 분류결과가 우수함을 알 수 있었다. 결론 : 본 논문에서는 다중 신호, 3차원 자기공명영상을 위한 라인모델을 구축하고 그로부터 MRF-Gibbs분류기의 에너지함수를 결정하기 위한 상호작용 인자를 유도하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권2호
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• pp.595-601
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• 2003

In this paper we propose an on line training method for classification based on least squares support vector machine. Proposed method enables the computation cost to be reduced and the training to be peformed incrementally, With the incremental formulation of an inverse matrix in optimization problem, current information and new input data can be used for building the new inverse matrix for the estimation of the optimal bias and Lagrange multipliers, so the large scale matrix inversion operation can be avoided. Numerical examples are included which indicate the performance of proposed algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.659-666
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• 2018

The classification of the tablets recovered according to prescription changes is usually carried out manually by a number of pharmacists at the hospitals. Relatively high-wage pharmacists carry out the reclassification of the tablets, which results in a large loss of time and labor, and if the tablets are incorrectly classified, this can lead to medical accidents. In order to overcome these problems, a new automatic tablet classifying machine has been introduced. In the conventional automatic tablet classifying machine, tablets having various shapes, sizes, and colors are transferred to a classifying machine through the line feeder. Problems such as breakaway of the tablets from the line feeder, pilling of the tablets in the line feeder, and appearance contamination of the tablets occur. In this paper, we propose a system that automatically classifies the shape, size, and color of tablets through individual supply method by vacuum adsorption and image processing.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권1호
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• pp.20-27
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• 2008

본 논문에서는 비선형 패턴 분류를 위해 FPGA 칩에 신경회로망을 구현하였다. 병렬처리 연산을 위해 순방향 신경회로망이 구현 되었다. 신경망의 학습을 off-line으로 한 다음에 가중치 값들을 저장하여 사용한다. 예로서, AND와 XOR 논리의 패턴 구분이 수행된다. 실험결과를 통해 FPGA에 구현된 신경회로망이 잘 작동하는 것을 검증하였다.