• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.318-322
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용한 단기 전력 수요 예측시스템에서 예측치별로 신뢰도를 계산하는 체계적인 방법을 제안한다. 예측시스템의 신뢰도를 추정하는 작업은 특히 신경회로망과 같은 경험적 모델을 실제 활용하기 위해서 필수적인 연구로 인식되고 있다. 본 논문에서 제안하는 출력별 신뢰 구간 계산 방법은 지역 표현하는 뉴로-퍼지 모델의 특성을 활용하여 학습된 퍼지 규칙 각각에 대해 신뢰도를 추정하는 Local reliability measure 기법을 사용한다. 제안된 신뢰도 계산이 가능한 단기 전력 수요 예측시스템은 먼저 결정 트리를 이용하여 초기 구조를 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 저장된 초기 구조 뱅크를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 학습하고, 학습된 퍼지 규칙의 신뢰도를 추정한다. 제안된 시스템의 실효성을 검증하기 위해서 한국 전력에서 수집한 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 한 시간 앞의 수요를 예측하는 모의 실험을 수행하고 실험 결과를 비교 분석한다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.105-109
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• 2000

인천항은 우리나라 제 2의 수,출입항임에도 불구하고 지리적, 자연적 특성상 갑문이라는 조수간만의 차를 극복하기 위한 시설과 매우 다양한 화물의 취급으로 만성적인 체선·체화의 문제를 안고 있다. 본 연구에서는 이러한 인천항을 대상으로 항만운영의 기본인 선석배정문제를 기존 연구를 바탕으로 실제 인천항 운영에 있어서 행해지고 있는 선석의 연속관리측면과 전문가의 경험으로 축적된 비공식적인 규칙을 보다 면밀히 조사하여, 공식적인 인천항 배정규칙과 더불어 개선된 실시간 의사결정지원시스템을 구축하고자 한다. 특히 동일 하역사의 이웃한 선석을 하나의 선석군으로 묶어 연속으로 선박을 접안하는 사항과 사용자의 임의수정사항과 동적인 상황을 시스템에 반영함에 있어서 사용자 인터페이스를 강화하여 구축, 개발하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.189-196
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• 2002

질의응답 시스템이 올바른 답변을 제시하기 위해서는 사용자의 의도를 정확하고 강건하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해서 본 논문에서는 실용적 질의응답 시스템을 위한 질의 유형 분류기를 제안한다. 제안된 질의 유형 분류기는 규칙 기반의 방법과 통계 기반의 방법을 접목시킨 하이브리드 방법을 사용한다. 제안된 방법을 사용함으로써 수동으로 규칙을 작성하는 시간을 줄일 수 있었고 정확률을 향상시킬 수 있었으며 안정성을 보장받을 수 있었다. 제안된 방법에 대한 실험에서 질의 유형을 분류하는데 86%의 정확률을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.285-288
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• 2003

기존의 침입탐지 시스템은 오용탐지모델이 널리 사용되고 있다. 이 모델은 낮은 오판율(False Alarm rates)을 가지고 있으나 새로운 공격에 대해 전문가시스템(Expert Systems)에 의한 규칙추가를 필요로 하고, 그 규칙과 완전히 매칭되는 시그너처만 공격으로 탐지하므로 변형된 공격을 탐지하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 주성분분석(Principle Component Analysis ; 이하 PCA)과 시간지연신경망(Time Delay Neural Network ; 이하 TDNN)을 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 패킷은 PCA를 이용하여 주성분을 결정하고 패킷이미지패턴으로 만든다. 이 연속된 패킷이미지패턴을 시간지연신경망의 학습패턴으로 사용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.541-543
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• 2003

한국어 웹 문서에는 일반적으로 제목이 명시가 되어 있음으로 텍스트를 하는 방식의 제목추출과는 달리 여러 테이블 형태로 이루어진 웹 문서의 특성을 고려하여 제목에 해당하는 테이블 객체를 찾아내야 한다. 웹 문서를 테이블 객체의 리스트로 보고, 이들을 휴리스틱 규칙에 의해서 본문 후보와 이를 기준으로 하는 제목 후보 객체들로 구분하는 단계와 제목 후보들 간의 확률적 분포 값과 본문과의 언어적 유사도를 이용하여 제목 개체를 결정하는 단계를 통하여 제목을 인식한다. 인식의 정확성에 기여하는 것은 제목과 본문 객체를 구분하는 규칙 그리고 제목의 확률분포 및 언어적 유사정도 등이며 이들 각 정보가 정확성에 기여하는 정도를 실험하였다. 무작위로 추출된 500개의 다양한 양식의 웹 문서를 대상으로 실험한 결과 제목인식 정확성은 95.1%였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.247-249
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• 2005

Cleavage Site 분석 및 예측은 바이러스 증식에 필요한 핵심 단백질인 Protease$(3CL^{pro})$를 예측하게 하고, 예측한 Protease의 활성을 억제함으로써 바이러스 중식을 저지하게 된다. 본 연구에서는 신경망과 결정트리, 유전자 알고리즘을 이용하여 SARS-CoV의 cleavage site를 분석하고, 학습 결과에서 추출된 규칙(Rule)에 의해 cleavage site를 예측한다. 또한 신경망에서 학습된 지식(Knowledge)을 이용하여 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키는 지식기반 유전자 알고리즘 (KBGA: Knowledge-Based Genetic Algorithm)을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.709-711
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• 2005

최근 음성인식 분야에서는 발화된 음성의 단순한 신호 처리위주의 인식 결과로부터 좀 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위하여 여러 가지 후처리 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 개인 사용자를 위한 음성 명령어 인식 환경에서 사용자의 발화 정보를 후처리에 적용함으로써 사용자 정보를 고려한 음성인식 후처리 기법을 제안한다. 먼저 이전에 사용했던 음성 명령어들로부터 명령어 발화 순차 패턴 규칙을 추출 한 후 사용자가 사전에 발화한 명령어를 바탕으로 구성된 순차 패턴을 비교하여 순차 규칙상 얻어 질 수 있는 단어를 결정한다. 이렇게 얻어진 단어를 고려하여 음성인식기 인식단어 후보들의 확률값을 적절히 보정한 후 최종 인식 단어를 재결정한다. 이러한 과정에서 적절한 보정을 위하여 발화 순차 패턴의 신뢰도와 인식기의 결과단어를 고려한 보정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 후처리를 이용한 음성인식이 HMM을 이용한 기본 음성인식에 비해 오류율을 $15\%$이상 낮추어 인식률에 상당한 기여를 하였음을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.766-776
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• 2001

다층 신경회로망의 모델의 구성은 적용분야에 따라서 임의로 선택되어지고, 최적의 모델 구 성은 긴 시간에 걸친 시행착오를 통하여 결정된다. 본 논문에서는 다층 신경회로망 모델의 은닉층 뉴런 수를 학습 과정에서 퍼지 규칙을 이용하여 최적화하는 방식을 제안하였다. 임의의 패턴 문제와 도립진자의 멥핑에 적용하여 제안한 알고리즘의 유용성을 비교 검토하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.148-150
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• 2004

부정행위 탐지는 개별 사용자의 행동 기록과 그 사용자와 유사한 프로필을 갖고 있는 사용자들의 행동 기록을 바탕으로 행동 패턴 혹은 행동 규칙을 찾아내, 이 패턴/규칙과의 비교를 통해 현재 행위가 부정한 것인지를 결정하는 방법을 주로 사용한다. 그러나, 특정 사용자의 행위패턴이 급격하게 바뀌는 경우, 과거의 기록을 바탕으로 생성된 패턴의 유효성은 보장받을 수 없다. 더구나 기존 기록과 상이한 행위에 대한 새로운 패턴이 생성되기 위해서는 계속해서 그런 행위가 쌓여야만 하고, 그 쌓이는 양은 기존 패턴의 견고성에 비례된다. 또한 동일 사용자에게 털러 패턴을 적용시키는 방법 역시 패턴간의 충돌이 일어나는 등의 한계가 존재한다. 본 논문에서는 시간 논리(Temporal Logic)를 적용하여, 과거의 패턴의 유효성을 검증하고 신규패턴을 빠르게 찾아내는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.439-445
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• 2000

다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.