• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.641-647
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• 2009

본 논문에서는 새로운 방식의 적응형 순항제어 필터링 방식을 제안한다. 제안한 알고리즘은 선행 차량의 모드를 추정하는 문제를 분류기의 문제로 보고 신경망 분류기를 이용하여 이를 수행한다. 신경망은 각 모드에 대한 사후 확률을 출력하며 이를 IMM과 결합하여 선행차량의 추적을 수행한다. 끝으로 10가지 시나리오에 대하여 신경망 분류기와 IMM을 결합한 NIMM (Neural Network IMM)을 적용하여 성능을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.760-762
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 졸은 일반화 능력을 가진 학습시스템으로, 최근 다양한 패턴 인식 분야에서 적용되고 있다. SVM은 기본적으로 이진 분류기이므로 두 개 이상의 클래스를 분류하기 위해서는 다중 클래스 분류가 가능한 형태로의 설계 방법이 필요하다. 이를 위해 각 클래스별로 독립적인 SVM들을 만들어 결과를 병합하는 방식이 주로 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 클래스의 수는 않고 한 클래스 내의 데이터의 수가 많지 않은 경우에는 SVM의 일반화 성능을 저하시키고 노이즈에 민감해지는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 클래스내의 데이터간의 유사도 측정을 위한 통계적 정보를 안정적으로 추출하기 위해 두 데이터의 쌍을 입력으로 받는 새로운 SVM 설계 방법을 제시한다. 제안한 방법을 실제 생체인식 데이터에 적용한 실험에서 기존의 방법보다 우수한 분류 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.39-42
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• 2009

중계 기술은 음영지역 해소 및 전송 용량 증대를 위해 기지국과 단말기 사이에 중계기(relay)의 도움을 받아 정보를 전송하는 통신 기술이다. 이 논문에서는 좁고 긴 도로상에 구성되는 선형 클러스터(linear cluster) 자동차 통신 환경을 고려하여 사용자와 중계기 그리고 기지국이 선형 네트워크로 구성됨을 가정한다. 이를 통해 본 논문에서는 선형 네트워크 시스템에서 다중 사용자와 다중 중계기가 존재할 때 최적 중계기 선택 기법을 통한 새로운 중계 전송 기법을 제안한다. 제안된 중계 전송 기법에서는 사용자와 중계기의 신호 전송을 위해 시분할 방식으로 채널이 할당된다고 가정한다. 첫 번째 전송단계에서는 모든 사용자들이 자신의 신호를 중계기와 기지국으로 전송한다. 기지국에서는 사용자들로부터 전송된 신호의 세기를 기반으로 재전송이 필요한 사용자들을 분류하고 이 사용자들만 중계기를 통해 재전송되도록 한다. 두 번째 전송단계에서는 중계기에서 재전송이 필요한 사용자들 중 일부 사용자들의 정보를 결합하여 기지국으로 재전송한다. 기지국에서는 앞의 두 전송단계를 통해 수신된 신호를 바탕으로 모든 사용자들의 정보를 복호한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 비트오율(BER) 성능을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.14-24
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• 1996

유전자 알고리즘을 이용한 다양한 특징의 분석이 필요한 퍼지 분류기의 설계방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기의 퍼지 논리를 이용한 분류 부분과 우전자 알고리즘을 이용한 규칙생성부분으로 구성된다. 유전자 알고리즘을 이용한 규칙 생성 부분에서는 최적의 퍼지 멤버쉽 함수를 결정하고, 각 특징이 규칙에 포함되는지 포함되지 않는지의 여부도 결정하게 된다. 또한 특정 대상에 대한 인식률을 분석하여 큰 오인식률을 갖는 부분에 세부 특징을 추가하는 방법과 문자열과 population의 최소크기, 인식률 개선을 위한 반복적 분석 방법을 사용한다. 제안된 퍼지 분류기의 적용 예로서, 아이리스 테이터와 갑상선 종양 세포, 그리고 필기된 숫자와 인쇄된 숫자의 인식을 든다. 필기된 숫자와 인쇄된 숫자의 인식을 위해서 각 숫자를 구조적인 정보가 동일한 그룹으로 분류한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기는 아이리스 데이터에 대해 98.67%의 인식률을 갑상선 종양 세포에 대해서 98.25%의 인식률을 필기된 숫자와 인쇄된 숫자에 대해서 96.3%의 인신룩을 얻었다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.137-147
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• 2018

기계 학습을 통한 인간 동작 인지 (human activity recognition) 시스템에서 중요한 요소는 충분한 양의 라벨 데이터 (labeled data)를 확보하는 것이다. 그러나 라벨 데이터를 확보하는 일은 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 매우 적은 수의 라벨 데이터를 가지고 있는 새로운 환경 (타겟 도메인)에서 동작 인지 시스템을 구축하는 경우, 기존의 환경 (소스 도메인)의 데이터나 이 환경에서 학습된 분류기(classifier)를 사용하는 것은 도메인이 서로 다르기 때문에 바람직하지 않다. 기존의 기계 학습 방법들이 이러한 문제를 해결할 수 없으므로 전이 학습 (transfer learning) 방법이 제시되었으며, 이 방법에서는 소스 도메인에서 확보한 지식을 활용하여 타겟 도메인에서의 분류기 성능을 높이도록 하고 있다. 본 논문에서는 다중 태스크 신경망 (multitask neural network)을 사용하여 매우 제한된 수의 데이터만으로 정확도가 높은 동작 인지 분류기를 생성하는 전이 학습방법을 제안한다. 이 방법에서는 소스 및 타겟 도메인 분류기의 손실 함수 최소화가 별개의 태스크로 간주된다. 즉, 하나의 신경망을 사용하여 두 태스크의 손실 함수를 동시에 최소화하는 방식으로 지식 전이(knowledge transfer)가 일어나게 된다. 또한, 제안한 방법에서는 모델 학습을 위하여 비지도 방식(unsupervised manner)으로 라벨이 부여되지 않은 데이터를 활용한다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비하여 일관적으로 우수한 성능을 보여주고 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.499-506
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• 2007

전장환경에서 헬기는 헬기생존체계의 다양한 센서를 통하여 수집한 데이터를 기반으로 헬기에 대한 위협을 식별한다. 헬기의 성공적인 임무 수행 및 생존을 위하여 헬기에 대한 위협을 반복적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터의 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 (1) 헬기의 센서가 수신하는 위협요소를 정의하는 온톨로지 생성기, (2) 전장환경과 유사한 위협을 다양한 분포로 생성하는 위협자료 생성기 및 (3) 다양한 전장 시나리오에서 센서들이 수집한 데이터를 통합하여 위협의 방향과 정도를 사용자에게 실시간으로 보여주는 그래픽 표시기를 개발한다. 구현한 헬기의 다중센서 위협 시뮬레이터를 이용하여 다양한 위협에 대한 탐지 및 분류 정확도를 측정한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2050-2059
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• 1999

다중 처리기 시스템에서의 병렬 처리를 위한 스케줄링 문제는 지난 수 십년 동안 중요한 연구 과제가 되어왔다. 다중 처리기 스케줄링 문제(multiprocessor scheduling problem)란 다중 처리기 시스템에서 병렬 수행 시간(parallel execution time)을 최소화 할 수 있는 최적의 스케줄을 구하는 문제로 정의된다. 복제 중심 타스크 스케줄링은 이러한 문제를 풀기 위한 비교적 새로운 접근 방법이다. 이 논문은 복제 중심 스케줄링 알고리즘들을 타스크 복제 방법에 따라서 전체 복제와 부분 복제의 두 가지로 분류하고, 그 두가지 방법의 장점들을 결합한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 이 논문에서 제안된 스케줄링 알고리즘이 비슷한 복잡도(time complexity)를 갖는 다른 스케줄링 알고리즘보다 우수함을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.796-798
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• 2004

기존의 번호판 인식 시스템에서는 대부분 카메라가 고정 상태에서 차량의 전면부를 찍어 영상을 획득하고, 이로부터 번호판을 추출하고 인식한다 그러나 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 이동 중인 자동차에 카메라를 설치하여 움직이는 자동차의 영상을 획득하여 번호판을 추출하고 인식한다. 인식하고자 하는 영상이 잡음이나 왜곡 없이 깨끗하다면 인식 과정은 간단하게 수행될 것이다. 그러나, 실제로 얻어진 영상은 간단한 방법으로 인식하기에는 어려올 정도로 왜곡이나 변형이 심한 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 SVM 전단에 모듈라 신경망을 결합하여 인식하는 방법을 사용함으로써 잡음과 같은 변형에 덜 민감하도록 하고자 하였다. 실험결과, 제안하는 분류기를 이용한 방법이 번호판 인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.136-142
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• 2007

최근의 인식 시스템 연구들에 의하면 SVM 분류기가 여러 다른 분류기에 비해 우수한 인식 성능을 나타내고 있다. 이에 본 논문에서는 SVM 분류기를 사용하여 필기체 숫자를 인식하는 알고리즘을 제시한다. 본 기법에서는 필기체 숫자의 특징으로서 망특징과 Kirsch 연산자에 의한 방향 특징 및 오목특징을 사용하는데, 이중에서 처음 두 특징은 숫자를 이루는 선에 대한 전경 정보를 표현하며, 마지막 특징은 숫자의 배경 정보를 표현하여 상호 보완적인 역학을 수행한다. 본질적으로 SVM은 두 클래스 분류기이므로 이를 다중 클래스 분류기로 사용하기 위해서는 여러 개의 SVM들을 결합하여 사용해야 하는데, 본 논문에서는 "일대일" 방법과 "일대다" 방법을 사용하여 주어진 특징에 대한 인식을 수행하였다. 제시된 기법의 성능 평가를 위해 CENPARMI 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험하였으며, 그 결과 98.45%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.45-51
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• 2012

본 논문은 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 스트레스 지수에 따른 감성을 인식하여 대응되는 컬러와 음원을 분류하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 다중 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 스트레스 지수에 따른 감성을 분류한다. 2,000개의 데이터 집합을 사용하여 다중 SVM 알고리즘을 학습한 결과 약 87.7%의 정확도를 가졌다.