• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.430-435
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• 2006

본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴과 서명을 이용한 다중생체인식 시스템을 제안한다. 이를 위해서 얼굴과 서명 영상은 PDA로 획득하고, 취득한 영상은 무선랜을 통해 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 구현한 다중 생체 인식 시스템의 구성은 두 부분으로 나눌 수 있는데, 먼저 클라이언트 부문인 PDA 에서는 임베디드 비주얼 C++로 작성된 사용자 인터페이스 프로그램을 통하여 사용자 등록과 인증 과정을 수행한다. 그리고, 서버 부문에서는 얼굴인식에서 우수한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하였고, 서명인식에서는 구간 분할 매칭으로 구간을 분할 한 후 X축과 Y 축의 투영값을 Kernel PCA와 LDA 알고리즘에 적용하였다. 얼굴과 서명영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 평가한 결과 기존의 단일 생체인식 기법에 비해 우수한 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.287-294
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• 2007

실세계의 문제에서 많은 기계학습의 알고리즘들은 데이터의 클래스 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 이러한 클래스 불균형 문제를 해결하기 위하여 데이터의 비율을 변경하거나 좀 더 나은 샘플링 전략으로 극복하려는 연구들이 제안되었다. 그러나 데이터의 비율을 변경하는 연구에서는 전체 데이터 분포의 특성을 고려하지 못하고, 샘플링 전략을 제안하는 연구에서는 여러 가지 제한 조건을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 위의 두가지 방법의 장점을 모두 포함하는 개선된 집중 샘플링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 학습에 유용한 데이터들을 샘플링하는데 스코어링에 기반한 데이터 분할 방법을 이용한다. 즉, 입력 데이터들에 대해 SOM(Self Organizing Map)의 학습 결과로 얻은 BMU(Best Matching Unit)와의 거리를 계산하고, 이 거리론 스코어라 한다. 측정된 스코어는 오름차순으로 정렬되며, 이 과정에서 입력 데이터의 분포가 재 표현되고, 재 표현된 분포는 전체 데이터의 특성을 대표하게 된다. 그 결과로 얻은 데이터들 중에서 유용하지 못한 데이터들에 대해 제거하는 과정을 수행하여 새로운 학습 데이터 셋을 얻는다. 새로운 학습 데이터 생성 과정에서는 재 표현된 분포의 결과를 두 구간(upper, lower)으로 분할하는데, 두 추간 사이의 데이터들은 유용하지 못한 패턴들로 간주되어 학습에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안한 방법은 클래스 불균형의 비율 감수 훈련 데이터의 크기 감소, 과적합의 방지 등 몇 가지 장점을 보인다. 제안한 방법으로 샘플링된 데이터에 kNN 을 적용하여, 분류 실험한 결과 심한 불균형이 있는 ecoli 데이터의 분류 성능이 최대 2.27배 향상되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.417-426
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• 2015

도로 기하구조를 구성하는 설계요소에는 대표적으로 종단경사, 평면곡선반경, 편경사, 완화곡선 등이 있다. 이러한 도로 기하구조의 설계요소들은 도로의 기능별로 설계기준이 제시되어 있으며, 설계기준의 범위 안에서 다양한 조합을 통해 설계된다. 본 연구에서는 다양한 조합을 통해 건설된 고속도로를 종단경사와 평면곡선반경을 기준으로 동질구간으로 분할한 후 분석에 필요한 자료를 매칭하였으며, 구축된 자료를 활용하여 종단경사와 평면곡선반경에 대한 안전성능함수를 구축하고, 교통사고 노출률을 설명할 수 있는 사고수정계수를 산출하였다. 평면곡선반경 R=1,000m를 기준(1.0)으로 설정한 후 산출한 R=300m의 사고수정계수는 1.33으로 사고노출률이 33% 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 종단경사 0%를 기준(1.0)으로 설정한 후 오르막 경사와 내리막 경사에 대한 사고수정계수를 산출한 결과, 오르막 경사에서는 사고노출률이 감소하고 내리막 경사에서는 사고노출률이 증가함을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 고속도로의 신설 및 개량 노선의 사업시행 전 선형설계 시 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.