• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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• pp.71-76
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• 2001

인공위성을 이용하여 산불피해지역을 분석하기 위해 KT(Kauth-Thomas)변환기법과 IHS(Intensity-Hue-Saturation)변환기법을 적용하여 비교해 보고 산불피해등급지도를 작성하였다. 방사보정과 지형보정을 수행한 영상을 각각 IHS와 KT로 변환시킨 후 최대우도법에 의하여 분류하였다. 정확도 평가에서 KHAT statistic은 각각 0.67와 0.76을 나타내었다. 현장데이터가 부족하여 cross-validation을 수행하였으며, 일관되게 KT변환기법에 의한 분류결과가 IHS기법에 의한 분류결과보다 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 KT feature space 와 IHS 컴포넌트의 분광 분포를 그래프 상에서 분석해 보았다. 3개의 KT feature 중, greenness와 wetness가 brightness 보다 각 클래스에 대해서 보다 높은 분리성을 제공하였다. 하니만 IHS 컴포넌트의 분광분포는 뚜렷한 분리성이 나타나지 않고 서로 섞여 있는 것을 볼 수 있었다. 따라서, KT변환기법이 IHS변환기법보다 산불피해지역을 추출함에 있어 더 높은 정확도를 나타내고, 산불과 관련된 지표의 물리적 특성을 더 잘 반영한다고 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.458-461
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• 2004

오존 반응 메카니즘은 상당히 복잡하고 비선형적이기 때문에 오존 농도를 예측하는 것은 상당한 어려움을 안고 있다 따라서, 신뢰성 높은 오존 예측값을 구하는데 단일 예측모델만으로는 한계가 있으며, 이를 개선하기 위하여 다중 모델을 제안하였다. 입력데이터에 퍼지 클러스터링을 사용하여 고, 중, 저농도별로 그룹핑한 후, 그룹핑된 오존농도에 대해서 의사결정 트리를 사용하여 그룹핑된 오존데이터가 어느 정도 분류능력을 갖는지 파악하여, 오차가 가장 적은 분류특성을 갖는 그룹을 설정하여, 다중모델의 입력 데이터로 사용하여 모델을 형성하였다. 의사결정 트리를 이용하여 모델의 입력 데이터를 설정하는 것은 어떤 오존농도까지의 범위를 클래스로 설정하느냐에 따라서 모델의 성능과 고, 중, 저농도의 오존을 분류하는 성능이 달라지므로 본 논문에서는 퍼지 클러스터링을 이용하여 의사결정 트리의 클래스의 범위를 설정하여 예측 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.568-570
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• 2002

최근, 분류기 쪽에서는 모듈라 학습을 이용한 방법들에 대해서 상당한 관심이 모아지고 있다. 모듈라 학습 방법은 divide and conquer 개념에 바탕을 두고 있기 때문에 복잡한 문제에 대해서 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 단일 분류기에 비해 좋은 결과들을 나타내고 있다. 인공신경망을 이용한 분류 방법 쪽에서도 이러한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 번호판 인식을 위한 간단한 형태의 모듈라 신경망을 제안하고 이의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 일반적인 차량 번호판의 영상에서 성공적인 결과를 보였으며, 잡음에 의한 훼손된 번호판도 좋은 인식 결과를 보였다. 또한 인식률 측면 뿐만 아니라 학습 속도 면에서도 상당한 이득이 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.328-330
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• 2004

현재 CC는 하나의 제품으로 이루어진 단일 TOE(Target of Evaluation)를 기준으로 작성된 것이며, 여러 제품으로 이루어진 시스템에 대해서는 다루고 있지 않다. 또한 국ㆍ내외적으로 정보보호제품 분류체계가 서로 달라 표준화가 이루어져야 한다. 이에 본 논문에서는 CC기반 통합제품의 산출 모델 및 평가업무량 알고리즘을 제시하고, 환경에 따른 표준화된 정보보호제품 분류체계를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.555-558
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• 2001

본 논문에서는 인간 행동의 성별 인식문제를 해결하기 위해 여러 개의 전문가(expert) 신경망의 앙상블로 이루어진 결합 신경망 분류기를 제안한다. 하나는 여러 개의 modular 다층퍼셉트론을 계층형으로 결합한 모텔이고, 다른 하나는 modular 다층퍼셉트론들의 출력값을 의사결정트리로 결합하는 모델이다. 데이터 베이스는 남녀 각 13 명의 데이터로 이루어져 있고, 문 두드리기, 손 흔들기, 물건 들어올리기의 세 가지 동작을, 보통 상태 혹은 화난 상태하에서 10 회씩 반복 수행하여 저장하였다. 행위자의 움직임은 몸에 부착된 6 개의 적외선 센서를 사용하여 기록 되었으며, 2 차원 혹은 3 차원 속도 및 좌표가 그 특징값으로 사용되었다. 앙상블 분류기의 성능을 비교하기 위하여 단일 다층퍼셉트론, 의사결정트리, 자기구성지도 및 support vector machine 을 사용한 실험 결과를 보였다. 실험 결과, 신경망 앙상블 모델이 다른 전통적인 분류기 및 사람에 비하여 훨씬 우수한 성능을 보였음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.343-345
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• 2005

P2P 시스템들의 주요한 이슈는 효율적인 검색 기법에 있다. 기존의 DHT(distributed hash table) 방식의 P2P 시스템들은 단순 쿼리에 이용되는 단일 키워드 일치를 통한 검색 기법에만 머물렀다. 본 논문에서는 이러한 단순 쿼리 기반의 검색 기법을 개선하기 위해 DHT 기반의 도큐먼트 라우팅 모델에서 다중 링 토폴로지를 이용한 분류 탐색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 Chord[1] 프로토콜을 기반으로 구현하였으며, 분류 검색의 지원 이후에도 로드 밸런싱에 있어 기존 시스템과 유사한 성능을 보임을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.391-394
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• 2011

사용자의 감정을 자동으로 인식하는 연구는 사용자 중심의 서비스를 제공할 때 중요한 요소이다. 인간은 하나의 감정을 다양하게 분류하여 인식한다. 그러나 기계학습을 통해 감정을 인식하려고 할 때 감정을 단일값으로 취급하는 방법만으로는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비감독 학습과 감독학습을 결합한 감정인식 모델을 제시하였다. 제안된 모델의 핵심은 비감독 학습을 이용하여 인간처럼 한 개의 감정을 다양한 하부 감정으로 분류하고, 이렇게 분류된 감정을 감독학습을 통해 성능을 향상 시키는 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.345-345
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• 2011

최근 각종 하천 개발 사업이 활발히 진행되면서 하천환경변화에 따라 발생 가능한 다양한 현상 예측 및 그에 대한 대책수립이 요구되는 실정이다. 특히 하도안정 및 평면적 유로를 유지하기 위해서는 수제와 같은 수공 구조물이 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 국내에서는 제한적인 연구와 소수의 수제 설치만 진행되었을 뿐 실용화를 위한 기술 개발 연구는 미흡한 실정이다. 단일 수제의 기하학적 특성에 의한 세굴 및 퇴적 등 하상의 변화에 관한 연구는 다수 진행되었으나 연속 수제에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이동상 수리실험을 통하여 단일수제와 연속수제 설치에 따른 세굴깊이와 길이, 폭 등 하상변화의 기하학적 형상을 지배하는 월류비와 후루이드 수 등 수제설계 지배인자에 대한 특성을 검토하였다. 단일수제와 연속수제에 대하여 월류조건과 비월류조건의 경우로 분류하여 후루이드 수의 영향을 검토하였다. 실험분석 결과 후루이드 수와 월류비가 수제 설치에 따른 세굴 깊이, 세굴 길이 및 세굴 폭의 지배인자임을 확인하였다. 후루이드 수가 증가할수록 세굴깊이와 길이, 폭은 증가하는 것으로 나타났으나 월류비가 증가할수록 세굴깊이와 길이, 폭은 감소하는 것으로 나타났다. 연속수제의 경우 첫 번째 수제 주변의 하상변화는 단일수제와 그 규모가 유사한 것으로 나타났으나 두 번째 또는 세 번째 수제부터의 하상변화 규모는 첫 번째 수제에 비해 작아지는 것으로 나타났다. 또한 세번째 수제 이후 모든 수제에서의 하상변화 규모는 거의 일정한 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제시한 하상변화 지배인자와 단일수제, 연속수제 별 세굴공의 기하학적 특성과의 관계는 하상의 안정성 확보를 위한 수제 설계를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.59-74
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• 2011

웹 2.0 환경에서는 사용자 참여를 통한 지식 생산이 증가하고 있으며, 이러한 지식들을 효과적으로 분류하고 공유하기 위한 방법으로 태그 기반의 단일 폭소노미가 활용되고 있다. 그러나 단일 폭소노미를 구성하는 태그들은 단일 태그로 구성되어 있어 그 의미가 불명확하다. 이를 위해 태그간의 관계성이 명시된 구조화된 폭소노미를 구축하는 연구들이 진행되었다. 그러나 이러한 연구들에서도 태그의 의미를 정의하기 위해 미리 정의된 용어집을 사용하기 때문에 용어집에 없는 새로운 태그는 정의할 수 없고, 수작업으로 태그의 의미를 정의할 때 시간이 소요되는 문제점이 발생하였다. 본 연구에서는 사용자가 태그를 입력할 때 입력된 태그가 속할 수 있는 카테고리를 미리 정의된 용어집 없이 자유롭게 정의할 수 있는 카테고리형 태깅 방식을 제안하고자 한다. 또한 사용자들로부터 수집된 카테고리형 태그들을 이용하여 다수의 사용자가 생각하는 태그의 관계를 구조화된 폭소노미에 반영하는 기술을 언급하고자 한다. 끝으로 본 연구에서 제시한 방법들이 조직의 지식 분류와 검색에 활용될 수 있음을 증명하기 위해, 카테고리형 태그 기반의 지식조직체계를 시스템으로 구현하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1113-1125
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• 2013

기업의 부도를 예측하는 것은 회계나 재무 분야에서 중요한 연구주제이다. 지금까지 기업 부도예측을 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 적용되었으나 주로 단일 모형을 사용함으로서 복잡한 분류 문제에의 적용에 한계를 갖고 있었다. 본 논문에서는 최근에 각광받고 있는 SVM (support vector machine) 모형들을 결합한 앙상블 SVM 모형 (ensemble SVM model)을 부도예측에 사용하고자 한다. 제안된 앙상블 모형은 v-조각 교차 타당성 (v-fold cross-validation)에 의해 얻어진 여러 가지 모형 중에서 성능이 좋은 상위 k개의 단일 모형으로 구성하고 과반수 투표 방식 (majority voting)을 사용하여 미지의 클래스를 분류한다. 본 논문에서 제안된 앙상블 SVM 모형의 성능을 평가하기 위해 실제 기업의 재무비율 자료와 모의실험자료를 가지고 실험하였고, 실험결과 제안된 앙상블 모형이 여러 가지 평가척도 하에서 단일 SVM 모형들보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.