• 사상체질의학회지
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• 제24권3호
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• pp.34-41
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• 2012

Objectives In this study, we developed a mock-up of the system for Sasang Constitutional (SC) diagnosis. This system consists of 5 devices which are the face analyzer, the voice analyzer, the skin analyzer, the pulse analyzer, and the computer-based questionnaire. Our goal is to evaluate the repeatability of the system. Methods Each device is capable of classifying SC types. The classification probability of the integrated system for the SC types was obtained by summing the probability from each device. For evaluating the repeatability of the system, we collected data for 5 subjects, and repeated the measurement three times for each individual. The average and standard deviation were used for calculating the Coefficient of Variation. Results The results showed that the repeatability of the classification probability of the integrated system is about 8%, which implies the system is repeatable. Conclusions To increase usability of this system, it is desirable for the system to offer information on health condition of the user. The integrated constitutional diagnosis system will be upgraded to complement the convenience and to develop the diagnostic algorithm for the user's health condition.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권4호
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• pp.219-228
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• 2006

최근 여러 생물학 연구 집단들은 연구의 효율 향상을 위해 그들의 연구 결과를 서로 공유하기 위한 노력을 하고 있다. 뿐만 아니라, 공통의 어휘를 이용하여 유전자의 기능을 기술하기 위해 통제된 어휘들로 이루어진 Gene Ontology(GO) 라는 온툴로지를 구축하였다. 하지만 현재까지도 각 연구 집단들의 데이타는 분산되어 있고, 기존의 시스템들은 이처럼 분산된 데이타들에 대한 통합 질의를 지원하지 않고 있을 뿐 아니라, 각 연구 집단의 독자적인 어휘들과 GO 와의 대응 관계에 대한 의미가 명확하게 기술되어 있지 않아 통합 시맨틱 질의가 근본적으로 불가능한 상태이다. 본 논문에서는 대응 관계의 의미를 결정하는 기법과, 통합 시맨틱 질의를 지원하는 인터페이스를 제안하였다. 먼저, 문자열 규칙과 다중도 분석 등을 통해 이러한 대응 관계의 의미를 반자동으로 결정해 주고 이렇게 결정된 대응 관계의 의미를 GO 와 통합하여 통합 온톨로지를 생성해 주는 AutoGOA 시스템을 제안하였다. 또한, 대표적인 메타데이타 기술 모델인 RDF 모델을 이용하여 여러 데이타들을 통합하고 이렇게 생성된 통합 온툴로지를 이용하여 통합 시맨틱 질의를 지원하는 인터페이스인 GOGuide II 를 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.54-65
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• 2008

무선 네트워크 환경에서 DDoS 공격이 수행될 경우 기존 유선 네트워크 환경보다 공격 패턴에 대한 탐지 및 공격지 역추적이 어렵다는 문제점을 보인다. 특히 무선 네트워크 환경에서는 사용자 인증 공격 및 패킷 스니핑 공격에 취약점을 보이고 있어 이에 대한 대응 기술이 연구되어야 한다. 최근 유무선 라우팅 기능과 함께 VoIP 통신 기능 등을 통합하여 지원하는 Integrated Access Device(IAD)가 개발되어 널리 배포되며 기존의 AP 기능을 대체하고 있다. 따라서 IAD 기반 무선 네트워크 환경에서도 유무선 트래픽에 대한 분류와 실시간 공격 탐지 기능이 제공되어야 한다. 본 연구에서는 AirSensor를 이용하여 IAD에 접속한 무선 네트워크 클라이언트 정보를 수집하며 무선 클라이언트의 공격 패킷에 대해 사전 차단 기능을 수행하도록 하였다. 또한 IAD에 수신된 패킷에 대해 W-TMS 시스템과 연동하여 DDoS 공격 트래픽을 판단하도록 하였고 이를 직접 차단하여 안정적으로 IAD 기반 무선 네트워크 서비스를 이용할 수 있도록 하였다.

• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.151-165
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• 2009

퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)모형을 기반으로 하는 분류모형을 설계하고 기존의 분류기법(C5.0 의사결정나무)과 비교하여 분류 정확성 관점에서 평가한다. ANFIS 추론의 경우, 최종 결과값이 계급값이 아닌 연속형 변수값을 취하게 되므로 산출된 결과값을 이용하여 적절한 계급값을 할당하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 의사결정나무기법을 이용하여 계급값을 할당하는 방식과 군집분석을 이용하여 계급값을 할당하는 두 가지 방식을 제안하고 두 가지 데이터 세트에 적용하여 ANFIS를 기반으로 한 분류모형의 정확도를 평가하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1889-1893
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• 2008

본 논문은 영상 분류 문제를 위한 support vector machines (SVMs)의 적용을 통한 분류의 성능을 다루고 있다. 본 연구에서는 영상 분류 문제에서 자연영상을 대상으로 색상, 질감, 형상 특징벡터를 추출하고, 각각의 특징벡터와 이들을 결합한 특징벡터를 사용하여 역전파 신경망과 SVM 기반의 방법을 적용하여 영상 분류의 정확성을 비교한다. 실험결과는 각각의 특징벡터중에는 색상 특징벡터값을 이용한 영상 분류가 그리고 각각의 특징벡터보다는 이들을 결합한 특징벡터를 이용한 영상 분류가 보다 우수함을 보여준다. 그리고 알고리즘간의 비교에서는 정확성과 일반화성능 측면에서 역전파 신경망보다 SVMs이 우수함을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.166-170
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• 1998

Classification and Coding(C&C) systems as a core of design information management have been accomplished by many studies in terms of design and manufacturing attribute based on Group Technology. Those are very difficult to apply in make-to-order(MTO) manufacturing because the environment of MTO has various characteristics of product, many licensors, engineering change, insufficiency of integrated management system for codes and so on. This paper presents a suitable C&C system to MTO manufacturing which consider management level and drawing.

• 인지과학
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• 제10권1호
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• pp.13-24
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• 1999

논문에서는 모듈화 신경 을 이용한 비지도 학습방법의 분류기를 제안한다. 각 모듈은 데이터의 통계학적인 분석의 결과로 설계되어져서, 데이터의 독립적인 군집들을 나타내게 된다. 이런 신경의 독립적인 분류 결과와 근접거리 척도를 이용한 유사도 측정을 통해 더욱 정확한 분류를 가능케 하며, 오 분류를 하는 모듈을 삭제함으로써 계산 을 줄인다. 이런 과정을 통해 신경 에 사용되는 각종 변수에 대한 별다른 조사 과정 없이 최상의 성능을 발휘하는 신경 에 준 는 성능을 가진 신경 망을 구축했다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.481-488
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• 2007

In this paper, we propose a method to classify movie review documents into positive or negative opinions. There are several approaches to classify documents. The previous studies, however, used only a single classifier for the classification task. We describe a multiple classifier for the review document classification task. The method consists of three classifiers based on SVMs, ME and score calculation. We apply two voting methods and SVMs to the integration process of single classifiers. The integrated methods improved the accuracy as compared with the three single classifiers. The experimental results show the effectiveness of our method.

• ETRI Journal
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• 제30권4호
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• pp.546-554
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• 2008

Phase-locked loops (PLLs) are among the most important mixed-signal building blocks of modern communication and control circuits, where they are used for frequency and phase synchronization, modulation, and demodulation as well as frequency synthesis. The growing popularity of PLLs has increased the need to test these devices during prototyping and production. The problem of distinguishing and classifying the responses of analog integrated circuits containing catastrophic faults has aroused recent interest. This is because most analog and mixed signal circuits are tested by their functionality, which is both time consuming and expensive. The problem is made more difficult when parametric variations are taken into account. Hence, statistical methods and techniques can be employed to automate fault classification. As a possible solution, we use the back propagation neural network (BPNN) to classify the faults in the designed charge-pump PLL. In order to classify the faults, the BPNN was trained with various training algorithms and their performance for the test structure was analyzed. The proposed method of fault classification gave fault coverage of 99.58%.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.62-64
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• 2004

P2P Systems have grown dramatically in recent years. Now many P2P systems have developed and been confronted by P2P technical challenges. We should consider how to efficiently locate desired resources. In this paper we integrated the existing pure P2P and hybrid P2P model. We try to keep roles of super peer in hybrid and concurrently use pure P2P model for searching resource. In order to improve the existing search mechanism, we present contents-based classification mechanism. Proposed system have the following features. This can forward only query to best peer using RI. Second, it is self-organization. A peer can reconfigure network that it can communicate directly with based on best peer. Third, peers can cluster each other through contents-based classification.