• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권2호
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• pp.104-109
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• 2017

본고에서는 다중 웨어러블 센서 데이터로부터 사용자의 일상 생활 행동 패턴을 분석할 수 있는 새로운 기계학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다중 웨어러블 센서 데이터를 효과적으로 학습하기 위하여 사람이 다중 센서 정보를 처리하는 방법을 적용한 새로운 신경망 모델이다. 제안하는 Gated multi-modal neural netoworks는 계층적 신경망 구조를 가지고 있으며 Gate 모듈을 통해 각 센서 데이터를 선택적으로 결합하여 처리하는 특징을 가진다. 실험을 위해 다중 웨어러블 장치를 착용하고 일상 생활 중 한 가지인 레스토랑에서의 행동 센서 데이터를 수집하였다. 실험 결과로서, 제시하는 모델을 이용하여 실제 웨어러블 센서 데이터를 분석하였을 때 분류 정확도가 비교적 정확하고 빠르게 처리할 수 있음을 확인하였다. 또한 모델의 중간 계층에서의 노드의 활성화 패턴 분석을 통해 자동으로 일상생활 패턴을 추출할 수 있고 이를 이용하여 지식 스키마를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1966-1967
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• 2011

본 연구에서는 방사형 기저 함수를 이용한 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network) 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층의 다항식 노드 대신에 다중 출력 형태의 방사형 기저 함수를 사용하여 각 노드가 방사형 기저 함수 신경회로망(RBFNN)을 형성한다. RBFNN의 은닉층에는 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. 제안된 분류기는 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Multiobjective Particle Swarm Optimization(MoPSO)을 사용하여 모델의 성능뿐만 아니라 모델의 복잡성 및 해석력을 고려하였다. 패턴 분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 Iris 데이터를 이용하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.192-200
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• 2008

다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.374-380
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• 2006

최근 에이전트 기반 시스템을 만들기 위한 기술로서, 에이전트 지향 개발방법론 (Agent Oriented Methodology)이라는 영역이 출현하여, 여러 연구 기관에서 에이전트 시스템을 만드는데 이를 적용한 성공 사례가 늘고 있다. 그러나, 이들을 가지고 복잡한 다중 에이전트 시스템을 개발하는 일은 여전히 경험이 많지 않은 개발자들에게 있어서 어려운 일에 해당된다. 본 논문에서는 개발자에게 에이전트 설계 시 부과되는 이러한 어려운 점을 대한 해결책으로서, 개발자들에게 기능에 따라 분류된 디자인 패턴을 지원하여 다중 에이전트 시스템 설계 및 개발을 지원하는 개발방법론을 제안한다. 또한, 우리는 요구사항 분석부터 코드 생성까지 개발 프로세스에 반영하는 지원 도구를 제안한다. 이 CASE 도구는 단계별 자동화 기능뿐만 아니라, 설계 과정에서 개발자들에게 디자인 패턴을 고려할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해, 우리는 에이전트 시스템 개발자 및 에이전트에 대한 지식이 부족한 이들에게 멀티에이전트 시스템 설계와 개발을 보다 쉽고 빠르게 해결할 수 있도록 돕는다. 본 논문에서는 여행 도우미 시나리오(Travel Assistant Scenario)을 제안 개발 방법에 따라 적용시켰다. 최종적으로, 보다 쉬운 방식으로 에이전트 소스 코드를 생성해냈으며, 이를 통해 제안 개발방법론이 개발자들의 다중 에이전트 기반 시스템의 개발에 대한 부하를 줄여 줄 수 있다는 결론을 내렸다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.793-795
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• 2004

본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 제안한다. 이것은 획득한 홍채 영상으로부터 독특한 특징을 추출하기 위해 특별히 이차원 이산 웨이블릿 변환의 다중해상도 분해 방법을 사용하는 것이다 또한 홍채의 다양한 웨이블릿 성분으로부터 변별력을 가진 특징을 얻을 수 있도록 DLDA 기법을 적용하였다. 이러한 특징추출 방법은 이동이나 회전에 변하지 않는 알고리즘을 요구하는 홍채의 모양을 묘사하는데 적합하다. 홍채의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였다. 본 논문에서 인간의 홍채인식을 위해 제시한 방법이 홍채패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.674-682
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• 2005

본 논문에서는 다중분광 영상의 분류를 위하여 퍼지 G-K(Gustafson- Kessel) 알고리즘과 PCM 알고리즘을 융합한 분류방법을 제안하였다. 제안된 방법은 학습데이타를 이용하여 퍼지 G-K 알고리즘을 수행한 후 그 결과를 이용하여 PCM 알고리즘을 수행한다 PCM 알고리즘과 퍼지 G-K 알고리즘 분류결과를 비교하여 그 결과가 일치하면 해당 항목으로 분류항목을 결정한다. 일치하지 않는 화소는 PCM 알고리즘의 평균내부거리 안쪽에 있는 화소들을 새로운 학습데이타로 하여 베이시안 최대우도 분류를 수행하여 분류항목을 결정한다. 평균내부거리 안쪽에 있는 화소 데이타는 정규분포형태를 보여준다. 다차원 다중분광 영상인 IKONOS와 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한 결과 퍼지 G-K 알고리즘과 PCM 알고리즘 그리고 전통적인 분류 방법인 최대우도 분류 알고리즘보다 전체 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있었다

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1891-1892
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• 2008

본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.

• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.13-21
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• 1995

본 논문에서는 신경망 학습에 의한 영상분류 알고리즘을 개선하였으며, 이것은 입력패턴 생성부와 분류을 위한 역전파 알고리즘에 의한 광역신경망으로 구성된다. 입력패턴을 위한 특징값으로는 자기조직화 형상지도 학습에 의해 얻은 코드북 데이타를 특징벡터로 이용한다. 이것은 입력벡터로서 원영상에 충실하면서 입력 뉴런수를 감소시킨다. 분류기에 사용된 광역망 알고리즘은 가중치와 유니트 오프셋 제어가 가능하도록 역전파 알고리즘에 제어부와 어드레스 메모리부를 삽입하였다. 실험결과 이들 분류기는 학습시 국소최소점에 빠지지 않게 되며, 대규모 신경망을 구현하고자 할 때 망구조를 간단히 할 수 있다. 또한 이것은 동작속도를 크게 개선할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권10호
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• pp.886-895
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• 2006

지문분류는 사전에 정의된 클래스로 입력된 지문을 분류하여 자동지문인식 시스템에서 비교해야할 지문의 수를 줄여준다. 지지벡터기계(support vector machine; SVM)는 패턴인식 분야에서 널리 사용되고 있을 뿐만 아니라 지문분류에서도 높은 성능을 보이고 있다. SVM은 이진클래스 분류기이기 때문에 다중클래스 문제인 지문분류를 위해서 적절한 분류기 생성과 결합 기법이 필요하며, 본 논문에서는 일대다(one-vs-all; OVA) 방식으로 구성된 SVM을 naive Bayes(NB) 분류기를 이용하여 동적으로 구성하는 분류방법을 제안한다. 지문분류에서 대표적으로 사용되는 특징인 FingerCode와 지문의 구조적 특징인 특이점과 의사융선을 사용하여 OVA SVM과 NB 분류기를 학습하고, 포섭구조의 분류기를 구성하여 효과적인 지문분류를 수행한다. NIST-4 데이타베이스에 제안하는 방법을 적용하여 5클래스 분류에 대해서 90.8%의 높은 분류율을 획득하였으며, OVA 전략의 SVM을 다중클래스 분류문제에 적용할 때 발생하는 동점문제를 효과적으로 처리하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1942-1950
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• 2013

본 논문에서는 네트워크 트래픽 데이터를 시각화하고, 시각화된 데이터에 다중 클래스 SVM을 적용함으로써 트래픽의 공격을 자동으로 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 먼저 송신자와 수신자의 IP와 포트 정보를 2차원의 영상으로 시각화한 후, 시각화된 영상으로부터 트래픽의 공격을 의미하는 라인과 명암값이 높은 패턴을 추출한다. 그리고 송신자와 수신자 포트의 분산도 값을 구하고, ISODATA 군집화 알고리즘을 이용하여 군집의 개수와 엔트로피 특징 값을 추출한다. 그런 다음, 위에서 추출한 여러 특징 값들을 다중클래스 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 네트워크 트래픽의 공격이 정상 트래픽, DDoS, DoS, 인터넷 웜, 그리고 포트 스캔인지의 여부를 효과적으로 탐지 및 분류한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 다중 클래스 SVM을 활용한 방법이 네트워크 트래픽의 공격을 보다 효과적으로 탐지하고 분류한다는 것을 보여준다.