• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.493-496
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• 2004

본 연구에서는 신경망 학습의 중요한 평가 척도로써 고려될 수 있는 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 방안으로써 초기 가중값과 학습률과 같은 주요 인자들을 이용한 신경망 학습 영향을 살펴본다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 점차적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 제시한다.

• 인지과학
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• 제17권1호
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• pp.53-74
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• 2006

유사성은 인지구조와 그 처리과정을 설명하는 중요한 개념으로 알려져 있으며 유사성 비교과정을 설명하기 위해 제안된 대표적인 초기모형으로는 다차원 척도모형(Shepard, 1964; Nosofsky, 1991)과 대비모형(Tversky, 1977)이 있다. 그러나 초기 모형에 의해 설명되기 어려운 경험적 연구결과들이 발표되면서 유사성의 개념적 타당성에 대한 의문이 제기되었다. Goldstone(1994)은 유사성이 속성차원간의 정렬과정에서 정의된다고 가정하고, 구조적 정렬 개념을 유사성을 둘러싼 개념적 논쟁들을 해결할 수 있는 유망한 대안으로 제안하였다. 본 연구에서는 우선 초기 유사성모형들의 기본 가정과 알고리즘을 개관한 후 속성차원에 대한 선택적 주의의 임의성이나 속성차원들 사이에 존재하는 상관적 구조와 같이 초기 유사성 모형들에 의해 설명되기 어려운 개념적 문제들을 살펴보았다. 그리고 SIAM(Goldston,, 1994)의 개념적 특징과 알고리즘을 알아본 후 구조적 정렬 개념이 범주화, 명사결합, 유추 추리 등의 인지심리학 분야들에 어떻게 적용되었는지를 개관하였다. 끝으로 자료 주도적 처리와 대안적 처리과정의 가능성과 관련된 SIAM의 한계점을 검토하고 가능한 발전방향에 대해 논의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.1-7
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• 2021

본 논문에서는 다중 레이블 분류를 위한 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 많은 특징 선별 기법들은 상호정보척도 등을 이용하여 특징과 레이블 사이의 연관성을 계산하여 특징을 선별하였다. 하지만 상호정보척도는 결합 확률을 요구하기 때문에 실제 전제 특징 집합에서 결합 확률을 계산하는 것은 어렵다. 따라서 소수의 특징만 계산이 가능하여 지역적 최적화만 가능하다는 단점을 가진다. 이런 지역적 최적화 문제를 피해, 주어진 특징 전체 공간에서 저랭크 공간을 구성하고, 희소성을 가진 특징들을 선별할 수 있는 특징 선별 기법을 제안한다. 이를 위해 뉴클리어 노름을 이용해 회귀 기반의 목적함수를 설계하였고, 이 목적 함수의 최적화 문제를 풀기 위한 경사하강법 방식의 알고리즘을 제안하였다. 4가지의 데이터와 3가지 다중 레이블 분류 성능을 기준으로 다중 레이블 분류 실험 결과를 통해 제안하는 방법론이 기존 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 나타내는 것을 보였다. 또한 제안하는 목적함수의 파라미터 값 변화에도 성능 변화가 둔감한 것을 실험적인 결과로 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.126-132
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• 2023

객체 인식은 이미지와 비디오에서 다양한 객체를 검출하고 식별하는 기술이다. LBP는 조명 변이에 강인하게 동작하는 기술자로써, 객체 인식 분야에 활발하게 사용되고 있다. LBP는 이웃 픽셀의 범위, 비교 연산 후 이웃들의 결합 순서, 그리고 결합의 시작 위치를 고려해야 한다. 특히, LBP의 시작 위치는 "최상위 비트"가 되기 때문에 객체 인식의 성능에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서, 본 논문에서는 N개의 시작 위치를 기반으로 N개의 특징 공간에서 각각 입력 데이터와 가장 유사한 데이터를 탐색한다. 각 특징 공간의 서로 다른 결과를 동일한 기준에서 비교할 수 있는 신뢰 척도를 정의하고, 가장 신뢰도 높은 결과를 선택함으로써 객체 인식을 수행한다. 실험 결과에서는 LBP의 시작 위치에 따라 성능의 차이가 있다는 것을 확인했다. 또한, 제안한 방법은 기존 LBP 인식 성능과 대비하여 최대 12.66%의 높은 성능을 나타냈다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.780-787
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• 2005

객체지향 시스템의 복잡성 척도에 대하여 많은 연구와 검증이 이루어져 왔다. 대부분의 척도들은 시스템의 부분적 측면 예를 들어, 객체 간 결합도, 상속 구조의 복잡도, 메소드의 응집도 등에 대한 측정을 목표로 하고 있다. 그런데 소프트웨어 실무자들은 부분적이 아닌 시스템의 전반적인 복잡도를 측정할 수 있기를 바라고 있다. 본 논문은 UML의 클래스 다이어그램을 분석함으로써 객체지향 시스템의 전체적 구조에 대한 복잡도를 연구한 것이다. 클래스 다이어그램은 클래스와 클래스 간 관계로 구성되어 있다. 관계에는 연관 관계, 일반화 관계, 집합 관계 둥 세 가지가 있는데, 이 관계들이 객체지향 시스템의 구조를 이해하기 어렵게 하고 있다. 본 연구에서는 이 세 가지 관계를 통합하여 객체지향 시스템의 복잡도를 측정하는 경험적 척도를 제안하고 있다. 이 척도는 소프트웨어 개발자가 코딩하기 전에 객체지향 시스템의 복잡도를 평가해 보고 필요시 설계를 수정할 수 있도록 하게 함으로써 설계 업무에 많은 도움을 줄 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제20권2호
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• pp.149-159
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• 2002

다이아몬드 인터체인지에서 사용되는 두 가지 유형의 3현시 신호 체계의 운영결과를 다양한 교통상황 하에서 분석하였다. 본 연구를 수행하기 위하여 Hardware-in-the-loop 장치를 CORSIM 프로그램과 연결하여 사용하였으며, 운영결과는 평균지체와 총 정지수의 두 가지 효과척도를 사용하여 평가하였다. 평가결과 두 가지 3현시 신호 체계는 평균적으로 평균지체에 관해서는 동일한 결과를 나타내었으나 총 정지수는 다른 결과를 나타내었다. 또한 평균지체는 교통패턴과 인터체인지 거리에 따라 큰 영향을 받는 것으로 파악되었다. 총 정지수는 인터체인지 거리가 증가함에 따라 감소되었고, 두 가지 3현시 신호체계의 운영효과를 비교 평가할 수 있는 척도로 평가되었다. 그리고 Hardware-in-the-loop 장치를 결합하여 현재 시뮬레이션 기술의 적용영역을 확장할 수 있음을 구현하여 예시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.169-172
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• 2018

본 논문에서는 동영상 화질을 최대한 유지하면서 압축 비트량 절감을 효율적으로 이루기 위해 복수개의 영상처리 필터를 영상의 블록에 따라 선택적으로 적용하고, 영상처리 필터의 선택을 위한 MSSIM 및 KL Divergence 기반의 영상 처리 평가 함수를 제안한다. 영상압축의 경우, 영상 내 특징에 따라 화질과 비트량 절감의 특성이 다르며, 이에 따라 단일 목적을 가진 영상처리 필터로서는 화질을 유지하면서, 비트량 절감이라는 목적을 동시에 만족 시키기 어렵다. 이에 따라, 주관적 화질을 최대한 유지하면서, 비트량을 절감시키기 위해 주관적 화질 측도로서 MSSSIM(Multi-scale Structural Similarity)를 사용하고 비트량 측도를 위하여 KL Divergence 를 사용함과 동시에 두 가지 척도를 하나의 척도로 결합시키기 위한 방법을 제안한다. 아울러 제안한 측도를 사용하여 서로 다른 특성을 가진 영상처리 필터를 전처리 필터로 사용할 경우, 주관적 화질을 최대한 유지하면서 비트량 절감을 유지할 수 있도록 동영상 압축이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1785-1790
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• 2016

질병의 발생과 치료 과정에서 통증의 정도를 수치나 구두, 행동 등으로 통증 등급 척도를 나타내게 되는데 예를 들면 불쾌감 척도에서는 통증으로 인해 "귀찮다", "불쾌하다", "짜증스럽다", "괴롭다", "고통스럽다", "견디기 어렵다", "매우 견디기 어렵다"의 등의 순서로 통증척도를 나타낸다. 우울증은 스스로가 인지하기 어렵기 때문에 상황인식 기반을 전제로 하여 본 논문에서는 우울증을 유발할 수 있는 생활 습관이나 생체 신호를 통해 알 수 있는 우울증의 구성요소를 정의하고 우울증의 상태를 이해할 수 있도록 온톨로지 모델링을 통해 우울 지수를 도출하였다. 우울증 구성요소와 우울 지수의 도출은 우울증에 대한 상황 인식 기반의 정보 서비스를 가능할 것이며, 상황인식 기반 디바이스와 결합하고 동기화하여 우울지수의 결과를 확인할 수 있도록 하고자 하며 우울증의 요인이 되는 생활습관을 개선하는데 적용할 수 있을 것이다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제23권1호
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• pp.49-62
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• 2018

순일차생산량과 종속 영양 생물의 호흡량의 차이로 정의되는 순군집생산량(net community production; NCP)은 해양 생물펌프의 척도로 활용되고 있다. 이 논문에서 소개하는 $O_2/Ar$ 관측에 기반한 NCP 추정법($O_2/Ar-NCP$)은 연구선의 이동 중에도 1분 미만의 고빈도로 $O_2/Ar$를 연속적으로 측정할 수 있어, 신생산량 혹은 방출생산량 등 전통적인 생물펌프 척도가 갖는 시간 혹은 공간 해상도의 제한을 혁신적으로 개선한 것이다. 논문에서는 $O_2/Ar-NCP$ 방법의 이론적 배경과 실험 장치의 구성에 대해 설명하였다. 또한 기존 생물펌프 척도와 $O_2/Ar-NCP$의 비교, 대양의 해역별 NCP 분포, 현장 관측 결과와 기계학습을 결합한 전 대양 NCP의 추정, 식물 플랑크톤 군집 구조와 NCP 연관성 등에 관한 주요 연구 사례들을 소개하였다.

• 대한교통학회지
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• 제21권2호
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• pp.119-130
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• 2003

SP 자료는 현재 존재하지 않는 교통정책 및 계획의 평가를 위해 광범위하게 이용되어 왔으나 현시선호와의 연계가 단점으로 지적되어 왔다. 이를 극복하는 방법의 하나로서 현시선호자료, 즉 RP 자료와의 결합이 제시되어 왔으며 RPㆍSP 결합방법론이 개발되었다. 본 논문의 목적은 Error Component 방법을 이용하여 새로운 RPㆍSP 결합방법을 제시하고 그 유용성을 입증하는 것이다. Error Component 방법은 SP 자료 또는 RP 자료의 상대적인 분산을 구하기 위해 각 자료의 오차를 분할하고 이에 대한 파라메타와 효용의 파라메타를 동시에 추정하는 것이다. 이를 위한 분석자료는 시뮬레이션을 통해서 인위적인 RP 자료와 SP 자료를 생성하여서 사용하였고 생성된 자료로 Error Component 방법을 이용한 결합모형과 기존의 결합방법의 결과를 파라메타 및 시간가치를 척도로 비교ㆍ분석하였다. 연구 결과 본 연구에서 제시한 방법론이 자료의 규모에 관계없이 일관되게 기존 RPㆍSP 결합방법에 의해 추정된 모형보다 가정된 파라메타 값에 일치함을 보여줘 Error Component 방법이 유용함을 증명하였다. 또한 파라메타의 비로 표현한 시간가치도 Error Component 방법의 적용값이 기존방법론의 적용값보다 가정된 값과 유사한 값을 보여 줘 본 연구가 제시한 방법의 우월성을 입증하였다. 또한 기존 결합모형인 동시적 모형과 순차적 모형이 모두 RP자료와 SP자료를 결합하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있음을 보여주었으나 동시적방법이 보다 순차적방법보다 효율적인 방법으로 분석되었다.