• 대한토목학회논문집
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• 제29권3D호
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• pp.419-431
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• 2009

본 연구의 핵심은 하이퍼스펙트럴영상에 정준상관분류기법을 적용할 때, 최적의 분광밴드를 찾아내는 유효밴드 선정 및 추출기법은 무엇인가를 알아내는 것이다. 본 연구에서는 미국의 Purdue University에서 개발된 Multispec$^{(C)}$ 소프트웨어를 사용하여 각각의 분리도 결정기법에 따른 최적의 유효밴드를 선정하였다. 사용된 분리도 결정기법은 Divergence, Transformed Divergence, Bhattacharyya, Mean Bhattacharyya, Covariance Bhattacharyya, Non Covariance Bhattacharyya로서 총 6가지이다. 특징추출을 위해 Erdas Imagine과 ENVI 소프트웨어를 사용하여 PCA 변환과 MNF 변환을 수행하였다. 유효밴드 선정 및 특징추출의 효과에 대한 비교평가를 위해, 정준상관분류기법에 의한 토지피복분류작업을 수행하였다. 1차 선별된 60개 밴드를 사용한 정준상관분류의 정확도는 71.8%이며, 정준상관분류를 사용하여 가장 높은 분류정확도를 얻은 방법은 Noncovariance Bhattacharyya 적용 후 정준상관분류를 수행한 경우로서 전체정확도 79.0% 이다. 결론적으로 정준상관분류에 의한 하이퍼스펙트럴영상 분류에서는 유효밴드선정기법으로 사실상 Noncovariance Bhattacharyya 기법만 유용하였으며, 나머지 유효밴드 선정기법(Divergence 제외)과 특징추출기법은 정준상관분류에서는 오히려 분류정확도가 하락함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.793-798
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• 2012

In this paper, we explored the new method for extracting feature from the electroencephalography (EEG) signal based on linear regression technique with the orthonormal polynomial bases. At first, EEG signals from electrodes around motor cortex were selected and were filtered in both spatial and temporal filter using band pass filter for alpha and beta rhymic band which considered related to the synchronization and desynchonization of firing neurons population during motor imagery task. Signal from epoch length 1s were fitted into linear regression with Legendre polynomials bases and extract the linear regression weight as final features. We compared our feature to the state of art feature, power band feature in binary classification using support vector machine (SVM) with 5-fold cross validations for comparing the classification accuracy. The result showed that our proposed method improved the classification accuracy 5.44% in average of all subject over power band features in individual subject study and 84.5% of classification accuracy with forward feature selection improvement.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.461-469
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• 2022

이 연구에서는 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 분석자 개입 없이 준감독학습 기반 분류를 이용하는 새로운 훈련자료 추출 기법을 제안하였다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법은 먼저 분류 대상 영상과 유사한 토지피복 특성을 포함하는 과거 영상으로부터 획득한 초기 훈련자료를 이용하여 초기 분류를 수행한다. 이후, 분류의 불확실성 정보와 인접 화소의 분류 항목을 제약 조건으로 이용하는 준감독학습 기반 반복 분류를 이용하여 초기 분류 결과로부터 신뢰할 수 있는 훈련자료를 추출한다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출기법의 적용 가능성은 농경지에서 unmanned aerial vehicle 영상을 이용하는 분류 실험을 통해 평가되었다. 제안한 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법에 의해 자동으로 추출된 새로운 훈련자료를 이용하는 것은 초기 분류 결과에서 나타난 오분류를 두드러지게 완화할 수 있었다. 특히, 인접 화소의 공간 문맥 정보를 고려함으로써 고립된 화소가 크게 감소하였다. 결과적으로, 제안 기법의 분류 정확도는 수동으로 추출한 훈련자료를 이용하는 분류 정확도와 유사하였다. 이러한 결과는 이 연구에서 제시한 준감독학습 기반 반복 분류가 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 신뢰할 수 있는 훈련자료를 자동으로 추출하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.95-101
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• 2011

본 논문에서는 의수환자의 일상생활을 고려한 1-자유도 동작을 손을 쥐고 폄으로 정의하고, 두 동작에 대한 근전도 패턴 분류를 위한 가우시안 혼합 모델 기반의 근전도 패턴 분류 알고리즘을 제안한다. 근전도 패턴 분류 알고리즘의 핵심이 되는 근전도 신호의 특징점 추출을 위하여 근전 신호의 진폭 특성을 고려하는 절대차분평균치(DAMV)와 평균절대값(MAV)을 사용한다. 또한 동작에 대한 근전 신호의 진폭 특성을 보다 명확히 구분하기 위하여 D_DAMV와 D_MAV를 제안한다. 본 논문에서는 4명의 성인남성을 대상으로 실험을 실시하였고, 두 동작에 대한 근전도 패턴의 정확한 분류 여부를 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.1657-1664
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• 2004

We propose a method that classifies images into two object types man-made and natural objects. A central object is extracted from each image by using central object extraction method[1] before classification. A central object in an images defined as a set of regions that lies around center of the image and has significant color distribution against its surrounding. We define three measures to classify the object images. The first measure is energy of edge direction histogram. The energy is calculated based on the direction of only non-circular edges. The second measure is an energy difference along directions in Gabor filter dictionary. Maximum and minimum energy along directions in Gabor filter dictionary are selected and the energy difference is computed as the ratio of the maximum to the minimum value. The last one is a shape of an object, which is also represented by Gabor filter dictionary. Gabor filter dictionary for the shape of an object differs from the one for the texture in an object in which the former is computed from a binarized object image. Each measure is combined by using majority rule tin which decisions are made by the majority. A test with 600 images shows a classification accuracy of 86%.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권3호
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• pp.175-184
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• 2008

To construct user profiles automatically, an extraction method for representative keywords from a set of documents is needed. In our previous works, we suggested such a method and showed its usefulness. Here, we apply it to the classification problem and observe how much it contributes to performance improvement. The method can be used as a linear document classifier with few modifications. So, we first evaluate its performance for that case. The method is also applicable to some non-linear classification methods such as GIS (Generalized Instance Set). In GIS algorithm, generalized instances are built from training documents by a generalization function and then the K-NN algorithm is applied to them, where the method can be used as a generalization function. For comparative works, two famous linear classification methods, Rocchio and Widrow-Hoff algorithms, are also used. Experimental results show that our method is better than the others for the case that only positive documents are considered, but not when negative documents are considered together.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.169-173
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• 1993

In this paper, the features extraction of reflected signals from various type of defects existing in the solid has been studied by Wiener filtering technique. In this experiment, three types of the defect have been considered; a flat cut, a angular cut and a circular hole. All of the defects have the same size, 20mm in diameter and have been located at 45mm in depth from the aluminum surface. In the result of the experiment, it has been found that the wiener filtering technique used for features extraction from the reflected signal corresponding to each defect have been very effective for defect classification.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권2호
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• pp.11-20
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• 2010

본 논문에서는 피부색 정보를 이용한 얼굴 후보 검출 방법과 얼굴의 구조적 특징을 이용한 얼굴 확인 방법으로 구성된 얼굴 검출 시스템을 제안한다. 먼저 제안하는 얼굴 후보 검출 방법은 피부색 영역과 피부색의 주변 영역에 대한 이미지 분할과 병합 알고리듬을 이용한다. 이미지 분할과 병합 알고리듬의 적용은 복잡한 이미지에 존재하는 다양한 얼굴들을 후보로 검출할 수 있다. 그리고 제안하는 얼굴 확인 방법은 얼굴을 지역적인 특징에 따라 분류 가능한 부분 얼굴 분류기를 사용하여 얼굴의 구조적 특징을 판단하고, 얼굴과 비-얼굴을 구별한다. 부분 얼굴 분류기는 학습 과정에서 얼굴 이미지만을 사용하고, 비-얼굴 이미지는 고려하지 않기 때문에 적은 수의 훈련 이미지를 사용한다. 실험 결과 제안한 얼굴 후보 검출 방법은 기존의 방법보다 평균 9.55% 많은 얼굴을 후보로 검출하였다. 그리고 얼굴/비-얼굴 분류 실험에서 비-얼굴에 대한 분류율이 99%일 때 기존의 분류기보다 평균 4.97% 높은 얼굴 분류율을 달성 하였다.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• 제45권6호
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• pp.309-315
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• 2019

Objectives: The aim of this study was to evaluate the validity of the existing classification and difficulty index of impacted mandibular third molars in clinical situations and propose a more practical classification system. Materials and Methods: This study included 204 impacted mandibular third molars in 154 patients; panoramic x-ray images were obtained before tooth extraction. Factors including age, sex, and pattern of impaction were investigated. All impacted third molars were classified and scored for spatial relationship (1-5 points), depth (1-4 points), and ramus relationship (1-3 points). All variables were measured twice by the same observer at a minimum interval of one month. Finally, the difficulty index was defined based on the total points scored as slightly difficult (3-4 points), moderately difficult (5-7 points), very difficult (8-10 points), and extremely difficult (11-12 points). Results: The strength of agreement of the total points scored and difficulty index were 0.855 and 0.746, respectively. Most cases were classified as moderately difficult (73.0%). Although only 13 out of 204 cases (6.4%) were classified as extremely difficult, patients classified as extremely difficult were the oldest (P<0.05). Conclusion: For difficulty classification, the authors propose one more difficult category beyond the existing three-step difficulty index: the clinician should consider the patient's age in the difficulty index evaluation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1436-1439
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• 1997

The objective of this paper is to present an efficient and practical approach to the automatic classification of power quality(PQ) disturbances, where and orthogonal polynomial approximation method is emloyed for the detection and localization of PQ disturbances, and a feature vector, newly extracted form the bispectra of the detected signal, is utilized for the automatic rectgnition of the various types of PQ disturbances. To demonstrae the performance and applicabiliyt of the proposed approach, some simulation results are provided.