• 전자공학회논문지S
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• 제35S권11호
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• pp.176-183
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• 1998

본 논문에서는 근전신호를 효과적으로 인식하기 위해 신경회로망에 유전알고리즘을 결합하여 근전신호를 인식하는 기법을 제안한다. 본 기법은 신경회로망이 내재한 단점들을 개선하여 근전신호의 인식률을 높이고 안정적인 인식을 행하는 것을 목표로 한다. 제안된 기법에서 유전알고리즘은 전역적인 탐색으로 신경회로망의 최적의 초기 연결강도를 선택하는데, 이로 인하여 학습속도 및 인식률이 향상하게 된다. 그리고 절대 적분치, 영교차수등의 특징벡터 이외에 히든 마르코프 모델로 전처리를 하여 시간적으로 변하는 근전신호의 특성을 입력패턴에 반영하였다. 6가지의 기본운동을 대상으로 행한 실험결과, 제안된 인식기법은 기존의 일반적인 신경회로망의 학습규칙을 이용하여 인식했을 때보다 학습속도와 인식률이 향상되었고, 국부최소점으로 수렴하는 경우가 없어 실험에 실패하지 않고 안정적으로 근전신호의 패턴을 인식하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.466-475
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• 2003

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 의도를 파악할 수 있는 질의 유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)를 이용한 질의유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에 자동 문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

• 대한교통학회지
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• 제22권5호
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• pp.19-33
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• 2004

신호교차로 운영 최적화를 위한 4가지 변수인 주기, 현시순서, 현시녹색시간, 옵셋 중에서 지금 지 정형화된 지침이 없이 전문가의 경험이나 휴리스틱한 규칙(Heuristic rule)에 의해 결정되었던 현시순서에 대해 다양한 교통조건을 고려하여 최적현시와 지체변화를 분석하였다. 교통조건은 독립/연동교차로, 교차로 기하구조, 비혼잡/혼잡상태, 통과교통량에 대한 좌회전 교통량비(LT/Thru)에 따라 Dual ring에서 구현가능한 모든 현시순서를 대상으로 최적현시를 도출하였다. 분석과정에서 비혼잡상태의 경우 LT/Thru가 작을수록 직진 중첩 동시신호가 가장 우수하게 나왔으며, LT/Thru가 크게 증가할수록 선행양방향좌회전이 양호하게 나타났다. 혼잡상태의 경우는 LT/Thru 15%에서 공통적으로 최적현시가 변하였는데 이는 포화도와 이동류별 녹색시간비율이 크게 변하면서 급작스런 주기 증가에 기인한 것으로 판단되었다. 또한 독립교차로 및 연동교차로 현시순서 분석 결과를 보면 전반적으로 선행양방좌회전 현시와 직진 중첩 동시신호 현시가 가장 양호한 것으로 나타났으며, 양방 동시신호 현시는 대체로 지체가 높게 나타나 신호운영에 비효율적인 것을 다시 한번 입증하게 되었다. 특히 연동교차로에서는 연동에 중요한 요소인 옵셋과 진행대폭(bandwidth)의 상호관계를 탄력적으로 대응할 수 있는 직진 중첩 동시신호가 최적현시로 나타났다. 본 연구는 검지기가 설치되지 않은 고정식 신호기로 운영되는 지방부 및 도시 가로망의 교통류 효율성을 높이는 중요한 자료로 사용될 것으로 판단된다. 최근에는 실시간 교통신호 제어시스템이 활발히 연구. 운영되고 있는데 이 시스템 내에 포함되어 있는 TOD방식의 고정시간 제어(pretimed control)나 패턴선택제어(pattern selection control)에도 충분히 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 논리연구
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• 제17권2호
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• pp.253-287
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• 2014

영어 'any'는 일차술어논리에서 'every', 'all', 'each' 등과 유사하게 다루어지지만, 자연언어에서 이들은 서로 다른 의미를 갖는다. 특히 'any'는 부정어와 함께 사용되는데, 언어학자들은 이 현상에 주목하고 이를 설명하고자 하였다. 필자는 기존의 언어학적 설명이 만족스럽지 못한 점을 지적하고 벤들러가 'any'의 논리적 특성에 관해서 오래 전에 제시한 철학적 통찰에 주목한다. 필자의 분석에 따르면 'any'는 벤들러가 '선택의 자유'라고 부르는 특성을 일차적으로 가지며 파인이 '임의의 대상'이라고 부르는 것을 가리킨다. 이 과정에서 필자는 'any'의 논리적 특성이 한국어 '아무'의 분석을 통해서 더 잘 드러난다는 점을 보인다. 필자는 이러한 분석이 중요한 철학적 함축을 갖는다고 생각하며, 그 한 가지 사례로 보편 일반화 규칙과 서문의 역설이 제기하는 문제가 'any'의 논리적 특성에 대한 분석을 통해서 새롭게 조망될 수 있음을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.139-155
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• 2003

본 논문은 결합된 의사결정 나무(C4.5)와 신경망기법을 적용함으로써 고객의 신용에 대한 예측을 높이기 위하여 이동통신 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(C4.5)를 형성하여 선택된 결정변수와 함께 규칙을 생성함으로써, 신경망의 입력벡터 값을 정의하는 체계적인 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 이동 통신 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한 이러한 분류를 통하여 신규 고객에 반영함으로써 고객의 향후 관리에도 기여할 수 있을 것이다. 실제 이동통신 고객데이터를 중심으로 연구의 결과는 예측의 정확도가 기존의 의사결정 트리 모델 (CART, C4.5), 회귀모형, 신경망 접근 방법과 기존에 연구되었던 결합모델(CART ＆ 신경망)보다 훨씬 높게 연구되었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권5호
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• pp.399-406
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• 2010

유비쿼터스 네트워크 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해로 인한 문제를 해결하기 위해 다양한 콘텐츠나 대용량 데이터의 안전한 보안 관리 문제가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 기존 다항식 기반을 이용한 Ito, Saito, Nishizeki 할당 방식은 분산된 비밀정보를 복원하기 위해 Share 모두가 필요하게 된다. 반면, 본 제안 방식의 경우, 임계치 이상의 Share가 모아지면 비밀정보를 복원할 수 있다. 또한, 데이터를 분산 복원하는 분산 DBMS 운영상의 효과 특히, 데이터베이스(DB) 서버 및 Share 선택의 규칙성이 있고 조합적 구조인 Combinatorial Design상의 파라메터 t,v,k를 이용함으로써 구현상의 유연성(flexibility)을 갖는다. 본 논문에서는 Share의 할당 문제를 해결하고자 비밀분산 방식을 이용하여 데이터를 분산저장관리 할 때 Share의 할당을 위해 t-(v,k,1) 디자인이 갖는 행렬구조를 적용시킴으로써 새롭게 Share 할당법을 구성하고 데이터 분산저장관리에의 응용에 대해 검토한다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.191-205
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• 2005

전자상거래의 확산에 따라 인터넷 쇼핑몰에서의 구매활동은 일반적인 현상이 되었다 그 결과, 유사한 업종이나 업태의 인터넷 쇼핑몰이 범람하게 되었고 업체들 간의 경쟁도 심화되어 차별화 된 서비스를 제공하지 않는 업체는 도태되기 쉬운 상황이다. 본 연구에서는 치열한 경쟁환경 하에서 인터넷 쇼핑몰들의 차별화 된 마케팅 서비스의 수단으로써 이용되고 있는 상품추천시스템의 개선된 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 전역 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 데이터 마이닝의 도구로 활용한 인터넷 쇼핑몰에서의 개인화 된 상품추천시스템 모형이다. 유전자 알고리즘은 추출하기가 어려운 소비자의 성향을 데이터를 통해 추출하고 이에 맞는 상품군을 선택할 수 있도록 해 주는 최적화 기법으로 상품추천시스템의 추천엔진으로써 유용할 것으로 기대된다 본 연구에서는 제안하는 유전자 알고리즘에 기반한 추천규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화 된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 렬 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.155-160
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• 2003

본 논문에서는 동공 검출을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안하고자 한다. 동공검출기는 눈의 역반사 특성을 이용한 능동적 조명을 사용하여 검출을 용이하도록 하였고. 제안된 방법의 검출 범위는 소형컴퓨터나 무인정보 단말기 등의 활용에 적합하도록 하였다. 동공 후보 영역을 계산하여 검출한 후, 학습 규칙을 사용하여 얼굴에 대응하는 두 개의 지점을 선택하도록 하였다. 얼굴 검출 성능을 증명하기 위하여, 얼굴의 최대 돌출 부위를 지정 할 수 있는 이중 모드의 얼굴 추적 장치를 개발하였다. 추정치와 복합 얼굴 검출기의 측정치를 결합하여 특징 관계를 추적함으로 처리의 안정성을 높였으며 또한, 실시간으로 서보의 제어 장치를 원격 조정하여 항상 카메라가 이미지의 중앙을 추적하도록 함으로서 얼굴의 위치를 추정할 수 있도록 하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.671-678
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• 2003

디지털 비디오는 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 시간적으로 매우 긴 데이터이다. 따라서 사용자들은 대용량의 긴 비디오를 시청하기 전에 사전에 제작된 요약된 비디오를 시청하고 싶어 한다. 특히, 스포츠 비디오 분야에서는 하이라이트 비디오를 시청하고자 한다. 결과적으로 하이라이트 비디오는 사용자들이 비디오를 시청하고자 할 경우 그 비디오가 시청할 가치가 있는지를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서는 자막의 구조적 특징을 이용하여 축구 비디오 하이라이트를 생성하는 방법을 제시한다. 자막의 구조적 특징은 자막이 갖는 시간적 특징과 공간적 특징으로서 이러한 구조적 특징을 이용하여 자막 프레임 구간과 자막 키 프레임을 추출한다. 그리고 하이라이트 비디오는 자막 키 프레임들에 대한 장면 재설정과 논리적 색인화 및 하이라이트 생성 규칙을 이용하여 생성한다. 마지막으로, 브라우저를 통한 사용자의 항목 선택에 의하여 하이라이트 비디오와 비디오 세그먼트에 대한 검색과 브라우징을 수행할 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권2호
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• pp.107-116
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• 2007

본 논문에서는 Reed-Muller 전개식에 의한 다치 논리 회로의 구성에 관한 한 가지 방법을 제시하였다. 먼저, Perfect Shuffle 기법과 Kronecker 곱에 의한 다치 논리함수의 입출력 상호연결에 대하여 논하였고, GF(4)의 가산회로와 승산회로를 이용하여 다치 Reed-Muller 전개식의 변환행렬과 역변환행렬을 실행하는 기본 셀을 설계하였다. 이 기본 셀들과 Perfect Shuffle과 Kronecker 곱에 의한 입출력 상호연결 방법을 이용하여 다치 Reed-Muller 전개식에 의한 다치 논리 회로를 구현하였다. 제시된 다치 Reed-Muller 전개식의 설계방법은 모듈구조를 기반으로 하여 행렬변환을 이용하므로 동일한 함수에 대하여 타 방법과 비교하여 간단하고 회로의 가산회로와 증산회로를 줄이는데 매우 효과적이다. 제안된 다치 논리회로의 설계방법은 회선경로 선택의 규칙성, 간단성, 배열의 모듈성과 병렬동작의 특징을 가진다.