• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.875-885
• /
• 2010

사례기반추론(CBR:Case-Based Reasoning)은 기존 데이터와 사례 데이터들의 관계성을 추론하는 기법으로 유사도(Similarity)와 유클리디안(Euclidean) 거리 계산 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 이 방법들은 기존 데이터와 사례 데이터를 모두 비교하기 때문에 데이터 검색과 필터링에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 따라서 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 유사도와 유클리디안 계산과정에서 발견된 패턴을 활용한 SE(Speed Euclidean-distance) 계산방법을 제안한다. SE 계산방법은 새로운 사례입력에 발견된 패턴과 가중치를 적용하여 빠른 데이터 추출과 수행시간 단축으로 시간적 공간적 제약사항에 대한 연산 속도를 향상시키고 불필요한 연산 수행을 배제하는 것이다. 실험을 통해 유사도나 유클리디안 방법으로 데이터를 추출하는 기존의 방법보다 제안하는 방법이 다양한 컴퓨터 환경과 처리 속도에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.69-74
• /
• 2018

최근 개인정보 유출로 인해 피싱이나 스팸 등이 발생하고 있다. 기존에 시스템들은 개인정보 유출의 사전 예방에 중점을 두고 있다. 이로 인해 이미 유출된 개인정보가 있을 경우 개인정보 유출판별을 할 수 없는 문제점이 있었다. 이에 본 논문에서는 웹 문서 분석 기반 개인정보 위험도 분류 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터 서버로부터 웹 문서를 수집하고 해당 웹 문서 내에 사용자가 입력한 검색어가 있는지 확인한다. 또한 웹 문서 내에 유출된 개인정보들의 위험도 분류 가중치를 계산하고 개인정보를 유포한 트위터 계정의 권위를 확인한다. 이를 기반으로 위험도를 도출하여 해당 웹 문서의 개인정보 유출여부 판별을 확인할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.328-333
• /
• 2003

메모리기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안된 NGE이론에 기반한 최근접 초월평면법은 학습자료를 초월평면상에 투영시켜 생성된 초월평면을 이용한다. 이때 학습자료에 포합될 수 있는 오류자료가 그대로 초월평면에 포함되어 분류의 정확성을 저해하는 요인으로 작용하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 최근접 초월평면의 단점을 보완한 초월평면 최적화(OH：Optimizing Hyperrectangle) 방법을 제안 한다. 제안된 방법은 특징가중치 벡터를 초월평면마다 할당하여 학습하고, 학습 후 생성된 모든 초월평면에 대해 특징별 최빈구간을 추출하여 최적초월평면을 구성하여 분류 시 사용한다. 제안된 방법은 EACH시스템과 마찬가지로 k-NN분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며, 분류에 있어서는 EACH시스템 보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제21권1호
• /
• pp.73-82
• /
• 2008

본 논문에서는 구조손상 탐색을 위해 매개변수 부 집합 선택에 의한 새로운 정규화 방법을 제안하였다. Residual function을 위해 동적 residual force 벡터를 이용하였다. 과거에는 Residual function으로서 기본 동적 특성치(고유치와 고유모드)를 이용하여 단일구조손상은 탐색할 수 있었지만 다중구조손상 위치를 탐색하기에는 한계가 있었을 뿐 아니라 고유모드와 고유치의 상이한 기여도 때문에 가중치를 적용해야 하는 어려움이 있었다. 본 논문에서 제안된 방법은 고유모드의 불완전한 계측을 보완하기 위하여 모델 확장법을 적용하였다. 제안된 구조손상 탐색법은 다중구조손상 위치를 동시에 찾아 낼 수 있는 장점을 가지고 있다. 2차원 평면 트러스 구조를 이용하여 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권7호
• /
• pp.1422-1428
• /
• 2009

독립형 무선 인지 시스템은 보통 채널에 대한 면허를 가지는 기사용자가 사용하지 않는 빈 채널을 사용하는 2차 사용자로서 동작한다. 기존연구에서는 이와 같은 2차 사용자가 가용한 채널을 찾을 때, 순차 혹은 무작위로 채널을 선택하여 기사용자의 사용 유무를 확인하였다. 하지만 이러한 방법은 무선 채널의 특성에 맞지 않다. 그러므로 본 논문에서는 이전에 채널을 기사용자가 사용한 경우를 고려하여 가중치 값을 결정하고, 각 채널별 상태 값 중에서 작은 순서대로 채널을 선택함으로써 빈 채널을 찾는데 소요되는 시간을 줄이는 방법을 제안하고, 2차 사용자의 평균 채널 찾기 시간과 평균 전송 횟수의 관점에서 순차적, 무작위적 방법과 그 성능을 비교 분석 한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제40권5호
• /
• pp.496-502
• /
• 2021

딥러닝 기반의 심층 화자 임베딩 방식은 최근 문장 독립 화자 검증 연구에 널리 사용되고 있으며, 기존의 i-vector 방식에 비해 더 좋은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 심층 화자 임베딩 방식을 발전시키기 위하여, 화자의 그룹 정보를 도입한 그룹기반 화자 임베딩을 제안한다. 훈련 데이터 내에 존재하는 전체 화자들을 정해진 개수의 그룹으로 비지도 클러스터링 하며, 고정된 길이의 그룹 임베딩 벡터가 각각의 그룹을 대표한다. 그룹 결정 네트워크가 각 그룹에 대응되는 그룹 가중치를 출력하며, 이를 이용한 그룹 임베딩 벡터들의 가중 합을 통해 집합 그룹 임베딩을 추출한다. 최종적으로 집합 그룹 임베딩을 심층 화자 임베딩에 더해주어 그룹기반 화자 임베딩을 생성한다. 이러한 방식을 통해 그룹 정보를 심층 화자 임베딩에 도입함으로써, 화자 임베딩이 나타낼 수 있는 전체 화자의 검색 공간을 줄일 수 있고, 이를 통해 화자 임베딩은 많은 수의 화자를 유연하게 표현할 수 있다. VoxCeleb1 데이터베이스를 이용하여 본 연구에서 제안하는 방식이 기존의 방식을 개선시킨다는 것을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.359-367
• /
• 2014

필지 단위 가뭄상황을 한 주 간격으로 감시함으로써 한발피해의 조기경보체계 개발과 현업서비스 구축에 기여할 목적으로 농업가뭄지수를 개발하였다. 이 지수는 토양의 물수지를 기반으로 설계되었는데, 물의 공급은 2개월 전 강수량부터 가중치를 적용하여 누적시킨 유효강수량에 의해, 물의 수요는 기준증발산에 작물계수를 적용한 실제증발산과 토양 종류에 따른 지면유출량에 의해 산정하여 토양잔류수분을 얻는다. 잔류수분량의 자연대수를 기반으로 해당 지역 기후학적 평년의 정규확률분포를 제작한 다음 임의연도, 임의기간 잔류수분량의 정규확률분포 상 위치를 검색하여 가뭄여부를 판단한다. 이 지수의 신뢰도 평가를 위해 실험포장 세 곳을 대상으로 2012년 7월부터 2013년 12월까지 잔류수분량을 계산하여 실측 토양수분과 비교한 결과 널리 쓰이는 표준강수지수에 비해 훨씬 높은 상관을 보였으며, 실제 가뭄과 더욱 근접한 경보를 발령할 수 있었다. 고해상도 전자기후도를 이용하여 소규모 시험유역에 대해 농업가뭄지수의 공간분포를 270m 해상도로 제작함으로써 필지단위 가뭄감시 가능성을 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제50권4호
• /
• pp.77-100
• /
• 2019

이 연구는 텍스트 마이닝 분야의 국내 학술논문들을 대상으로 학술지 단위에서 인용 네트워크를 구성하고, 중심성과 중개성을 분석하고 비교하는 것을 목적으로 한다. 분석대상의 학술논문들은 KCI에서 검색한 2018년도 논문 193건이며, 이들을 수록한 136종의 학술지들 간에 형성된 인용-피인용 관계 데이터로 학술지 인용 네트워크를 구성하였다. 이 네트워크의 기본속성, 중심성, 중개성과 관련된 지표들을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 구성된 학술지 인용 네트워크는 전체 136개 노드와 413개 링크로 구성되며, 방향성과 가중치를 가지는 네트워크였다. 둘째, 5가지 중심성(외향연결정도, 내향연결정도, 외향근접, 내향근접, 매개 중심성) 분석의 결과, 수록 논문수가 많고 사회과학, 공학, 복합학으로 분류되는 학술지들에서 중심성의 순위가 높았다. 셋째, 학술지의 5가지 중개역할 유형(조정자, 문지기, 대리인, 상담자, 연락자)을 파악하는 중개성 분석에서는 사회과학, 공학, 복합학 분야 학술지에서 중개역할이 높게 나타났다. 넷째, 중심성과 중개성의 상관분석에서는 중심성이 높은 학술지는 중개성도 높았다. 이 연구는 특정 주제의 학술논문들로부터 학술지의 인용 네트워크를 구성하는 방법을 제시하였으며, 네트워크에서 학술지의 중개성 분석을 시도하고 중심성 분석과 비교한 것에 의의가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제8권11호
• /
• pp.1439-1448
• /
• 2005

본 논문에서는 입력된 영상에서 색상 정보와 얼굴에서 주요한 특징정보의 기하 위치 분석과 추출 객체의 유사도 비교를 이용해서 얼굴 영역을 검출한 후 비율정보와 유사도를 이용해 사용자 인증을 하는 방법에 대해서 기술한다. 색상 정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘은 얼굴의 기울어진 정도나 크기 등에 영향을 받지 않는 장점을 가지고 있으므로 형태정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘에 비해 비교우위를 가진다. 하지만 색상 정보를 기반으로 하기 때문에 조명의 변화나, 피부색과 유사한 배경 등 색상에 대해 민감해서 정확한 성능을 유지하기 어렵다. 따라서 색상 정보 이외에 얼굴의 주요 특징 요소인 눈과 입술 등의 특징 정보를 검출하고 각 객체에 대한 유사도 비교를 수행함으로서 색상 정보를 이용한 방법에 비해 더 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴을 각각의 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징을 계산하고 특정 계산식에 가중치를 부여하며 분할된 눈과 입의 유사도 검색을 통해 유사성을 확인함으로써 사용자를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 방법을 실험하고 그 결과의 분석을 통해 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.663-673
• /
• 2010

급격하게 증가하고 있는 동영상의 관리 도구로써 동영상을 계층적이고 구조적으로 구분하는 동영상 분할은 색인, 요약, 검색 등 다양한 응용 분야에서 공통적으로 적용될 수 있는 핵심 기술이라 할 수 있다. 기존의 적응적 임계값을 사용하는 동영상 분할 방법은 연속되는 프레임 간의 차이 값과 일정 간격의 크기를 갖는 윈도우에서 임계값을 계산하여 동영상 분할을 수행하였다. 그러나 이 경우, 윈도우의 크기보다 전환점의 발생 간격이 짧거나, 주변의 차이 값이 변동이 많으면, 정확한 검출을 하지 못한다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 동영상의 포맷에 따라 윈도우의 크기를 결정하고, 윈도우 안에서 가중치를 사용하여 주변 값의 변화에 민감하게 반응하는 개선된 적응적 임계값 결정 알고리즘을 제안한다. 또한 카메라 불빛과 큰 물체의 빠른 움직임 등에 의한 오검출을 줄이기 위해 후처리 기법을 적용하였다. 실험을 통해서 제안된 방법은 기존 방법과 비교하여 3.7%의 성능 향상을 보이며, 변형된 동영상에서 95.5%의 재현성을 갖는 것을 확인하였다. 따라서 제안된 동영상 분할 방법은 기존 방법과 비교하여 정확성이 높고, 다양한 변형에도 재현성을 가지므로 동영상 관리 도구로써 많은 응용 분야에 적용할 수 있다.