• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.625-628
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• 2010

This paper proposes a novel feature extraction method for unsupervised multispectral image segmentation based in one dimensional combined neighborhood differences (1D CND). In contrast with the original CND, which is applied with traditional image, 1D CND is computed on a single pixel with various bands. The proposed algorithm utilizes the sign of differences between bands of the pixel. The difference values are thresholded to form a binary codeword. A binomial factor is assigned to these codeword to form another unique value. These values are then grouped to construct the 1D CND feature image where is used in the unsupervised image segmentation. Various experiments using two LANDSAT multispectral images have been performed to evaluate the segmentation and classification accuracy of the proposed method. The result shows that 1D CND feature outperforms the spectral feature, with average classification accuracy of 87.55% whereas that of spectral feature is 55.81%.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.34-43
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• 2010

질감 정보는 객체 인식과 분류에서 중요한 역할을 하고 있다. 정확한 질환 판별을 위해 분류에서 사용되는 질감 특징은 식별성이 높아야 한다. 본 논문에서는 질감-기반 영상 검색 및 폐기종 진단을 위해 컴퓨터 조력진단(Computer-Aided Diagnosis) 시스템을 위한 새로운 질감 기술자를 제안한다. 제안한 질감 기술자는 이웃화소간의 차이값과 중심화소와 이웃화소간의 차이 값의 결합에 기반을 두고 있어 결합된 주변화소 차이(Combined Neighborhood Difference; CND)라고 한다. 화소들간의 CND는 비교후 이진 코드워드로 변환된다. 그다음에, 식별성이 높은 값을 생성하기 위하여 이진 계수가 코드워드에 할당된다. 이와 같은 값들의 분포가 계산되어 질감 특징 벡터를 구성한다. Outex와 Brodatz 데이터집합을 이용한 질감 특징 분류에 관련하여 CND는 92.5%의 정확성을 보이는 데 비해, LBP, LND와 Gabor 픽터는 89.3%, 90.7%와 83.6%의 정확성을 각각 보여준다. 본 논문에서는 CND를 이용한 폐기종의 진단 기능을 CAD 시스템에서 구현하였다.

• Journal of Community Nutrition
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• 제6권3호
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• pp.125-130
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• 2004

The purpose of this study is to investigate the relative influence of diet and physical activity on obesity. The subjects were 155 adults aged 35-52 years from 24 neighborhood committees in 4 urban districts of Beijing (male : 78, female : 77). They were divided into normal weight, overweight and obese groups according to their BMI. The general information of the subjects was collected by interview-administered questionnaire. Dietary intake was obtained by three-day(two weekdays and one weekend day) food weighted method, physical activity was assessed by a validated combination of data obtained from activity monitors, bicycling information and activity records. There were no significant differences of age, gender, height, educational, family economic level, smoking and drinking between different groups. The proportion of flour intake was higher in obese group compared to normal weight and overweight groups, and that of vegetables is lower in obese group. The physical activity (PAL) was not significantly different between two groups of the normal, overweight and obese groups. After the adjustment for confounding factors using logistic regression model, we found that the proportion of flour intake was positively associated with obesity, while the proportion of vegetable intake was inversely associated with obesity. It is concluded that dietary patterns were associated with obesity and diets composed of more vegetables and less staple combined with physical activities could contribute to obesity prevention.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.252-259
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• 2000

본 논문에서는 영상의 에지 검출을 수행하기 위한 퍼지 규칙을 학습하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 논리의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서위 전건부와 후건부와 같은 것이 된다 퍼지 규칙을 진화에 의해 획득하는 방법론으로는 크게 미시간 접근법과 피츠 접근법이 있으며, 본 논문에서는 미시간 방법의 퍼지 분류자 시스템을 사용한다. 미시간 접근방법은 하나의 퍼지 IF-THEN 규칙이 진화연산의 직접적인 진화 대상이 되는 하나의 개체로 코드화된다. 또한 퍼지 분류자 시스템은 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 인식과 구분ㅇ르 수행하기 위한 전처리 단계에 해당하는 에지 검출에 적용하여 그 유효성을 검증한다. 즉, 영상엣 한 픽셀이 이웃하는 픽셀들의 평균 그렝 레벨의 차리를 퍼지 집합으로 표현하고 퍼지 IF-THEN 규칙을 사용하여 에지를 검출하고, 이것을 Sobel 에지 검출방법으로 얻어진 결과와 비교하여 에지 검출에 사용된 규칙의 유용성을 판단한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.93-110
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• 2015

기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.187-206
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• 2007

The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

• 한국지역지리학회지
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• 제20권2호
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• pp.163-175
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• 2014

본 연구는 필리핀 출신 결혼이주여성의 사회자본 특성을 근린지구 수준에서 설명하고자 한다. 연구의 주 대상은 한국의 대도시와 중소도시, 촌락 등에 거주하는 필리핀 출신 결혼이주여성들이며 그들이 주로 참여하는 근린공동 체- 학교, 성당공동체-에서 생산되는 사회자본에 대한 인식을 측정하여 개인적 특성과 공동체의 특성(결속력, 동질성 등)에 따른 사회자본의 특성에 대해 파악하였다. 연구 결과 학교공동체와 성당공동체에서 이주자의 개인적 특성 가운데 이주사회에서의 거주기간과 사회자본 간 관련성에서 차이를 보이고 있는데, 성당공동체는 거주기간과 사회자본 '관계'요소 간 정(+)적인 유의미한 결과가 도출되어 이주 후 기간이 증가할수록 성당공동체에서의 관계가 향상되는 것으로 나타났으며 학교공동체에서는 거주기간과 사회자본 '신뢰'요소가 부(-)적인 관계를 보이고 있어 거주기간이 길수록 신뢰가 오히려 감소하는 것으로 나타났다. 동질 성과 결속력, 사회자본의 양에서도 성당공동체가 우위를 점하고 있으며 특히 사회자본 '관계'는 공동체의 동질성과 더 밀접하며 '규범'은 공동체의 결속력과 밀접하다는 결과를 보이고 있다. 두 공동체에서 모두 의사결정과 가치추구 공유 및 규칙 준수 등의 '규범' 요소가 구성원 간의 '관계'요소와 유사하며, 만족도와 정서적 도움 및 제도에 대한 구성원들의 '신뢰'가 개인문제를 토론하고 참여하는 '정치'와 근접한다는 공통된 경향이 나타나고 있다. 연구과정에서 주목되는 것은, 초국가적 행태가 발생하는 회로로서의 성당공동체의 상징성으로, 성당공동체는 필리핀 결혼이주여성들의 고유한 집단적 문화와 개인적 욕구가 사회자본의 생산과 맞물리는 영역으로 확인되었다. 이는 필리핀 결혼이주여성들의 공동체와 사회자본의 특성에서 이주자로서의 개인적 특성과 함께 필리핀 결혼이주여성이 집단적으로 보유하는 family reunion 등의 사회 문화적 특질이 주는 영향 또한 간과할 수 없음을 잘 보여주고 있다. 이러한 부분은 민족적 정체성을 바탕으로 한 공동체성과 사회자본이 우리 사회와의 상호문화성을 공유하고 실천할 수 있는 주요 통로가 될 수도 있다는 점에서 의미 있으며 나아가 '민족 단위의 공동체와 그 사회자본 연구'는 향후 더 다양한 공동체를 대상으로 다층의 공간 스케일로 확장, 연구되어야 할 필요가 있다.