• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.16-18
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• 2023

본 연구는 궤적 데이터(trajectory data)를 대상으로 증강 그래프 기반의 그래프 뉴럴 네트워크를 활용하여 다음에 방문한 장소를 추천하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 궤적 데이터를 그래프로 표현하여 추출한 글로벌 궤적 플로우의 특성을 다음 방문할 POI 추천에 활용한다. 이때, POI 추천시 자주 발생하는 두 가지 문제를 추가로 해결함으로써 POI 추천의 정확도를 높이는 것을 목표로 한다. 첫 번째 문제는 추천 대상 궤적 데이터의 길이가 짧은 경우에 성능 저하가 발생한다는 것이다. 두 번째 문제는 콜드-스타트 문제이다. 기존 POI 추천 모델은 매우 적은 방문 기록만 가지는 사용자 또는 POI에 대해서는 매우 낮은 예측 성능을 보인다. 본 연구에서는 궤적 그래프에서 일부 엣지를 삭제하여 생성한 증강 그래프 기반의 궤적 플로우 특징 기반 모델을 제안함으로써 짧은 길이의 궤적 데이터 및 콜드-스타트 사용자/POI에 대한 추천 성능을 높인다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.129-138
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• 2008

기존 콘크리트 포장의 단면 설계 시 발생하는 문제점을 해결하기 위해 유한 요소법(FEM)을 이용하여 것이 하나의 방법론으로 부각되었으며 현재 한국형 포장 설계법 개발 연구에서도 적용 중에 있다. 본 연구에서는 ABAQUS와 포트란 해석 프로그램을 이용하여 콘크리트 포장의 한계 응력을 계산하였고, 그 결과를 뉴럴 네트워크와 선형 회귀식을 이용하여 비교 분석하였다. 입력 변수가 많지만 다양한 해석을 하지 못하는 경우(입력변수 6개에 대해 81 경우 수 해석)에 대해 구조해석 결과를 뉴럴 네트워크(이하 NN: Neural Networks)와 선형 회귀식으로 비교한 결과, 구조해석 결과와 다소 차이가 있음을 확인하였다. 반면 입력 변수를 줄이되 다양한 경우에 해석한 경우(입력 변수 3개에 대해 343 경우의 수)의 분석 결과, NN과 선형 회귀식이 구조해석 결과와 매우 유사한 결과가 나타나는 것을 알 수 있었다. 하지만 그래프의 (0,0), (1,1) 부분에서 NN이 선형 회귀식에 비해 더 정확한 것을 확인하였다. 이와 같은 연구 결과를 통해서 한국형 포장 설계법의 핵심인 응력 계산 모듈을 선형 회귀식보다 좀 더 정확한 NN으로 해석하는 것을 제안하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.49-53
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• 2017

유방암은 전체 여성의 암환자 중 두 번째로 많으며, 여성의 암으로 인한 사망 원인으로 가장 높은 것으로 나타났다. 유방암은 조기 발견 경우 완치율이 92%에 이른다. 하지만, 조기 발견을 하지 못할 경우 유방암은 전이율이 매우 높다. 암세포의 전이는 암의 진행이 많이 될수록 다른 장기로의 전이가 더욱 잘 되는 것으로 나타났다. 암의 조기 진단은 삶의 질을 높일 수 있는 중요한 요소이다. 유방암을 검사하는 방법으로는 맘모그래피(Mammography), 초음파, 맘모톰(momotome) 등이 있다. 그 중 맘모그래피는 검사자에게 통증이 적을 뿐 아니라, 쉽게 접근할 수 있어 유방암 검사에 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 유방암 진단 데이터로 맘모그래프 데이터를 사용하였다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크인 NEWFM(Neural network with weighted fuzzy membership function)를 사용하여 암 조기 진단을 위한 클래스를 분류하였다. NEWFM을 이용하여 데이터를 학습시킨 후 유방암 데이터 분류 결과 정확도가 84.4391%가 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.138-149
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• 2018

본 논문은 전력선 통신의 성능을 하락시키는 임펄스 잡음을 효과적으로 완화하는 시스템 모델을 제안한다. 최근 딥 러닝이 다양한 분야에 적용되어 효과적인 성능개선을 보이고 있다. 효과적인 임펄스 잡음 완화를 위해 딥 러닝 알고리즘 중 하나인 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 기존의 시스템에 적용한다. 또한 다수의 사용자가 존재할 경우를 고려하여 연속적 간섭 제거 기법을 사용하여 다수의 사용자로부터 발생하는 임펄스 잡음을 완화시킨다. 제안한 시스템 모델을 전력선 통신에 적용하여 시뮬레이션을 하였고 비트 오류 확률 대 SNR 그래프를 통해 제안한 시스템 모델의 성능을 확인한다. 또한, 연속적 간섭 제거 기법 중 ZF와 MMSE 연속적 간섭 제거 기법, 최적의 순서를 가지는 연속적 간섭 제거 기법과 최적의 순서를 가지지 않는 연속적 간섭 제거 기법을 각각 비교하여 어떠한 기법이 더 우수한 성능을 가지는지를 확인한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.323-338
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• 2023

셋톱박스 오디언스(TV 시청자) 타겟팅의 핵심은 오디언스의 시청패턴을 분석하여 광고의 효과성이 높을 것으로 예상되는 오디언스에게 맞춤형 광고를 내보내는 것이다. 세션 기반 추천 시스템은 인터넷 광고 추천, 유저 검색 기록 기반 추천 등에 많이 이용되고 있지만, TV 광고의 측면에서 셋톱박스 데이터 수집의 어려움을 이유로 연구하기에 어려움이 있었다. 또한 오디언스 개인의 식별정보가 있는 데이터에서, 오디언스의 선호가 반영되는 시청 패턴을 모델링하는 데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 한국방송광고진흥공사(KOBACO)와 방송3사(SKB, KT, LGU+)와의 협업을 통해 익명화된 오디언스 4,847명의 6개월간 시청 데이터를 확보하여 연구를 진행하였으며, 유저-세션-아이템의 계층적 구조를 가지는 개인화 세션 기반 추천 시스템을 개발하여 성능 검증을 진행하였다. 그 결과, 셋톱박스 오디언스 데이터셋과 그 외 검증을 위한 2개의 데이터셋에서 제안된 모델이 비교 대상 모델보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.