• 한국운동역학회지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.51-69
• /
• 2016

Objective: The purpose of this study is to suggest new terminology for the ninety-five hand techniques based on the significance of their angular momentum, determined by analyzing each technique's influence or impact on the compartmentalized angular momentum of the trunk, upper arm, and forearm in the Taekwondo Poomsae. Method: An athlete who won the 2014 World Taekwondo Poomsae championship was selected and agreed to participate in the data collection phase of our investigation. The video data was collected using eight infrared cameras (Oqus 300, Qualysis, Sweden) and the Qualisys Track Manager software (Qualisys, Sweden). The angular momentum of each movement was then calculated using the Matlab R2009a software (The Mathworks, Inc., USA). Results: The classification of the ninety-five hand techniques in the Taekwondo Poomsae based on the significance of each segment's momentum is as follows. Makgi (blocking) is classified into fourteen categories, jireugi (punching) is classified into three categories, chigi (hitting) was classified into six categories, palgupchigi (elbow hitting) was classified into four categories, and jjireugi (thrusting) was classified two categories. Conclusion: This study offers a new approach, based on a biomechanical method, to the classification of the hand techniques that reflect kinesthetic motions in the Taekwondo Poomsae.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.145-152
• /
• 2020

본 논문에서는 작물의 생산 비율 향상을 위하여 생장 환경 변화를 탐지하는 CCMS(Crop Classification Management System)를 제안한다. CCMS는 첫째, CNN을 이용하여 이미지를 통해 작물의 종류를 구분하는 Crop Classification Module(CCM)과 둘째, 농장의 누적 데이터를 비교하여 농작물의 이상을 탐지하는 FADM(Farm Anomaly Detection Module)로 구성된다. CCMS의 CCM은 잎 이미지를 통하여 현재 농장에서 재배되는 작물을 인식하고 FADM에 전송하고, FADM은 해당 작물을 재배하는 농장의 과거부터 현재까지 기상데이터를 선택하여 그것을 넬슨 규칙에 적용한다. FADM은 넬슨 규칙을 통하여 이상이 발생한 기상데이터를 찾아내고, IoT 디바이스를 통하여 농장의 환경을 조절한다. CCMS의 성능분석 결과 CCMS의 CCM은 약 90%의 작물 분류 정확도를 갖고, FADM은 예측 수확량을 최대 약 30%가량 향상시키는 것으로 나타났다. 즉, CCMS를 통해 농장을 관리하는 것이 스마트 팜의 수확량 증가에 도움을 줄 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권10호
• /
• pp.37-43
• /
• 2021

말소리의 음향 특징을 이용하여 화자에 대한 중요한 사회, 언어학적 정보를 얻을 수 있는데 그 중 한 가지 핵심 특징은 방언이다. 화자의 방언 사용은 컴퓨터와의 상호작용을 방해하는 주요 요소이다. 방언은 발화의 음소, 음절, 단어, 문장 및 구와 같이 다양한 수준에서 구분할 수 있지만 이를 하나하나 식별하여 방언을 구분하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 음성 데이터의 특성 중 MFCC만 사용하는 경량화된 한국어 방언 분류 모델을 제안한다. 한국인 대화 음성 데이터를 통해 MFCC 특징을 활용하는 최적의 방법을 연구하고, 8가지 머신 러닝 및 딥러닝 분류 모델에서 경기/서울, 강원, 충청, 전라, 경상 5개의 한국어 방언 분류 성능을 비교한다. MFCC를 정규화하는 방법으로 대부분의 분류 모델에서 성능을 향상시켰으며, MFCC를 정규화하기 전 분류 모델의 최고 성능과 비교하여 정확도는 1.07%, F1-score는 2.04% 향상된 성능을 기록하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권10호
• /
• pp.1506-1513
• /
• 2010

게임 소프트웨어는 재미의 요소를 기반으로 한 고부가가치 산업이다. 성공적인 게임 소프트웨어 개발을 위해서는 재미에 대한 체계적인 분류와 탐색방법이 필요하다. 그러나 아직까지 '재미'에 대한 각기 다른 관점과 정의로 인하여 게임에서의 '재미'는 게임 기획자의 '경험'에 의해 단정지어지고 있으며 개발계획에서 어떤 재미요소가 고려되어야 하는지에 대한 모호함을 지니고 있다. 본 연구에서는 체계적인 분류를 위해 기존 문헌에서 발췌한 50개의 재미요소를 통계적 기법으로 분류 및 체계화하여 9개의 그룹 34개의 재미요소로 구조화하였다 이를 로제카이와의 놀이론을 적용하여 누락된 영역을 탐색하고, 탐색된 영역의 새로운 재미요소를 관련 웹 사이트에서 추출하여 1개 그룹 4개의 재미요소를 탐색하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권11호
• /
• pp.1759-1767
• /
• 2017

Although Open API has been invigorated by advancements in the software industry, diverse types of malicious code have also increased. Thus, many studies have been carried out to discriminate the behaviors of malicious code based on API data, and to determine whether malicious code is included in a specific executable file. Existing methods detect malicious code by analyzing signature data, which requires a long time to detect mutated malicious code and has a high false detection rate. Accordingly, in this paper, we propose a method that analyzes and detects malicious code using association rule mining and an Naive Bayes classification. The proposed method reduces the false detection rate by mining the rules of malicious and normal code APIs in the PE file and grouping patterns using the DHP(Direct Hashing and Pruning) algorithm, and classifies malicious and normal files using the Naive Bayes.

• 경영과학
• /
• 제9권1호
• /
• pp.31-40
• /
• 1992

The size of software collection at any organization is increasing rapidly with the use of computer becomes popular for various applications. This trend points out the importance of proper 'catalog'or 'directory' for software collections, however, only 'title list' is found in practice. The problem of no proper directory with software collection would be more serious than the problem with book collection since browsing is not possible with softwares. Many of the expensive softwares will be a waste of money to purchase and to hold if no catalog about them is provided. In this paper the difficulties in applying AACR2 to software cataloging and the most important characteristic of computer software are discussed as well as presenting the necessity of localized information due to the requirement of a machine to be used, the difficulty using subject-based-call-number scheme, an expected way of searching software to design a location indicator, software qualifications to be cataloged, and so on. In addition, an analysis of randomly selected softwares after a cataloging practice is followed.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.587-592
• /
• 2020

본 논문은 4차 산업 혁명에 필요한 핵심 IT 관련 기술을 교육하는 컴퓨터 및 소프트웨어 관련 전공의 교육과정을 분석하였다. 분석은 대학교육협의회 표준분류위원회의 대학교육 편제단위 표준분류에 따라 응용 소프트웨어와 컴퓨터과학 및 컴퓨터공학으로 분류 된 158개 전공을 대상으로 수행하였다. 해당 학과의 교육내용 중 사물인터넷과 모바일, 클라우드와 빅데이터, 인공지능, 그리고 정보보안의 분야로 구분한 교과과정의 도입 현황을 분석하였으며, 분석결과 각 교육과정 군에 대해 평균 81.6%의 전공이 관련 교과목을 교과과정에 편성한 것으로 나타났다. 교육분야별 트랙 운영 등에 가중치를 부여하여 계산한 전공별 4차산업혁명 대응지수는 100점 만점에 평균 27.5로 나타났으며, 사물인터넷 및 모바일 분야가 42.3점으로 가정 높게 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.81-81
• /
• 2002

Classification is considered as one of the processes of extracting attributes from satellite imagery and is one of the usual functions in the commercial satellite image processing software. Accuracy of classification plays a key role in deciding the usage of its results. Many tremendous efforts far the higher accuracy have been done in such fields; training area selection, classification algorithm. Our research is one of these effort in different manners. In this research, we conduct classification using multiple satellite image data and evidential approach. We statistically consider the posterior probabilities and certainty in maximum likelihood classification and methodologically Dempster's orthogonal sums. Unfortunately, accuracy for the whole data sets has not assessed yet, but accuracy assessments in training fields and check fields shows accuracy improvement over 10% in overall accuracy and over 0.1 in kappa index.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.248-261
• /
• 1997

용접 결함에 대한 초음파탐상시험으로부터 결함의 종류를 결정하는 것은 초음파형상인식기법에 의해 가장 잘 해결할 수 있기 때문에 지금까지 이 기법에 대한 연구가 많이 수행되어 왔다. 그러나 이 기법은 지금까지의 많은 연구에도 불구하고, 실제 산업 현장에서는 아직까지 널리 사용되지 못하고 있는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는, 용접 결함으로부터 초음파 신호를 채취하여 입력하면 적절한 신호처리를 통해 신호의 특징을 추출하고 신경회로망 등 다양한 인공지능기법을 적용하여 용접 결함의 종류를 자동적으로 판별하는 지능형 초음파 신호 분류 소프트웨어를 개발하였다. 그리고 개발된 분류기를 이용하여 용접부내에 존재하는 용접 결함을 균열(Crack)과 비균열(non-crack)으로 분류하는 문제에 적용함으로써, 산업 현장에서 쉽게 이용할 수 있는 실제적인 분류기로서의 가능성을 검증하였다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.7-12
• /
• 2020

최근 기능 안전에 대한 관심이 높아짐에 따라 다양한 산업 분야에서 기능 안전 표준의 적용이 요구되고 있다. 기능 안전 표준은 시스템의 오작동을 방지하기 위해 필요한 기능 안전 관련 활동들을 정의한 문서이다. 이 표준에 정의된 모든 활동들은 시스템의 위험 분석 및 평가를 통해 산출된 등급 분류 결과에 따라 차등적으로 요구된다. 국내 무기체계 분야에는 방위사업청에서 발간한 무기체계 소프트웨어 개발 및 관리 매뉴얼이 존재한다. 이 매뉴얼은 기능 안전 관련 활동으로 소프트웨어 정적 및 동적 분석 활동을 요구한다. 하지만 해당 매뉴얼에는 선행 활동으로 요구되는 위험 분석 및 평가를 통한 등급 분류 활동 관련 내용이 구체적으로 언급되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 기능 안전 표준들을 기반으로 무기체계 소프트웨어 개발 및 관리 매뉴얼의 문제점을 분석하고 이에 대한 개선 방안을 제시하도록 한다.