• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.867-875
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• 2003

본 논문에서는 연속 밀도 HMM 구조의 최적화 문제를 다룬다. HMM 구조의 최적화를 위해 여러 연구가 있었는데, 그 중에서도 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Citerion)등과 같이 이미 제안된 모델 선택 기준은 동질의 파라미터를 갖는 데이타에 대해 통계적으로 잘 행동하는 모델을 가정하고 있어서 연속 밀도 HMM 등과 같이 복잡한 파라미터를 갖는 구조에는 적합하지 않고, 파라미터 수를 줄이는데는 어느 정도 효과가 있었으나 인식률 향상에 있어서는 한계를 보였다. 이에 본 논문에서는 HMM의 파라미터 유형에 따라 별도의 확률 밀도를 추정하여 사전 모델 확률(a priori model probability)로 사용하는 모델 선택 기준인 HBIC(HMM-oriented BIC)를 제안했다. 또한 HMM의 변별력을 높이기 위해 변별력 특성을 갖는 안티확률을 BIC와 결합한 새로운 모델 선택 기준인 BIC_Anti를 제안했다. 제안한 모델 선택 기준의 유용성을 검증하기 위해 온라인 필기 데이타를 대상으로 실험하여 기존의 연구와 비교하였다. 그 결과 제안한 HBIC와 BIC_Anti 모델 선택 기준을 사용하는 것이 BIC를 사용하는 것보다 더 적은 파라미터 수로도 향상된 인식률을 얻을 수 있음을 확인했다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권5호
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• pp.313-324
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• 2008

문장 축소란 원본 문장의 기본적인 의미를 유지하면서 불필요한 단어나 구를 제거하는 일련의 정보 압축 과정을 의미한다. 기존의 문장 축소에 관한 연구들은 학습 과정에서 대량의 어휘나 구문적 자원을 필요로 하였으며, 복잡한 파싱 과정을 통해서 불필요한 문장의 구성원(예를 들어, 단어나 구, 절 등)들을 제거하여 문장을 요약하였다. 그러나 학습 데이타로부터 얻을 수 있는 어휘적 자원은 매우 한정적이며, 문장의 모호성과 예외적인 표현들 때문에 구문 분석 결과가 명료하게 제공되지 않은 언어에서는 문장 요약이 용이하지 않다. 이에 본 논문에서는 구문 분석을 대체하기 위한 방법으로 템플릿과 품사 정보를 이용한 문장 축소 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 요약문의 구조적 형태를 결정하기 위한 문장 축소 템플릿(Sentence Reduction Templates)과 문법적으로 타당한 문장 구조를 구성하는 품사기반 축소규칙(Grammatical POS-based Reduction Rules)을 이용하여 요약 대상 문장의 구성을 분석하고 요약한다. 더불어, 문장 축소 템플릿 적용 시 발생하는 연산량 증가 문제를 은닉 마르코프 모델(HMM: Hidden Markov Model)의 비터비 알고리즘(Viterbi Algorithm)을 이용하여 효과적으로 처리한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 문장 축소 방법의 결과와 기존 논문의 연구 결과를 비교 및 평가함으로써 제안하는 문장 축소 방법의 유용성을 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.4455-4461
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• 2013

본 논문은 전력기기 열화의 주요한 원인으로 알려진 부분방전의 진단을 위해 널리 사용되는 인공신경망의 계층 구조 및 입력벡터의 구성 요소의 변화에 대한 진단 성능을 검토한다. 은닉층이 1개 또는 2개인 인공신경망의 계층구조 변화에 대한 진단 성능을 비교하였으며, 입력벡터는 세라믹 커플러를 이용하여 한주기에 2048번 샘플링한 시계열 신호를 직접 사용하는 경우와 특성벡터를 추출하여 사용하는 경우를 비교하였다. 침${\leftrightarrow}$평판, 구${\leftrightarrow}$구, 침${\leftrightarrow}$침, 평판${\leftrightarrow}$평판, 구${\leftrightarrow}$평판 형태의 5가지 전극조합의 부분방전 실험으로 학습데이타를 수집하고, 시뮬레이션 연구를 수행하여 인공신경망의 진단 성능을 평가하였다.

• 인지과학
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• 제7권1호
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• pp.57-74
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• 1996

본 논문에서는 근래의 필기체 한글인식에서 상요되고 있는 특징들의 인식 성능을 비교한다.본 연구는 인식률 뿐만 아니라 인식시스템의 효율성을 향상시키기 위한 특징 선택의 기반을 마련함에 그 목적이 있다.특징성능 비교를 위해 그 특징들의 특성들을 분석하였고,그 특성에 따라 특징들을 전역적 특징(영상변환,통계적 특징,지역/위상적 특징의 3가지 종류로 분류하였다.각 종류별로 한글 자소 특징을 나타내는데 적합한 특징들을 4-5가지씩 선정하였고,인식실험을 한글의 초성자음,횡모음,종모음별로 수행하였다. 실험에 사용된 인식기로는 오류역전파 알고리즘으로 학습된 은닉층이 하나인 다층 퍼셉트론이 사용되었다.실험에 사용된 학습 및 시험용 데이타는 PE92중 30벌이다.실험결과를 보면,1)지역/위상적 특징들이 다른 종류의 특징들보다 인식 성능이 우수하였으며,2) 통계적 특징 중에서는 망 특징과 투영특징이,전역적인 특징들 중에서는 왈쉬특징과 DCT특징이,지역/위상적 특징에서는 윤곽선 위상변화 특징과 오목성 특징이 각각 성능이 우수하였다.