패턴인식 문제에서 한 범주에 속한 데이터의 수가 다른 범주에 속한 데이터의 수보다 극히 많거나 적으면 데이터 불균형이 발생했다고 한다. Support Vector Machine(SVM)은 다른 기계 학습 알고리즘들과 마찬가지로 학습에 사용되는 데이터의 범주간 비율이 거의 비슷하다는 가정 하에서 학습을 하고 예측 결과를 도출하게 된다. 그러나 실제 문제에서는 데이터의 불균형이 발생하는 경우가 매우 빈번하며, 이러한 경우에는 모델의 성능이 매우 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실제로 데이터 불균형이 SVM의 분류 결과에 어떠한 영향을 미치는지를 2차원 인공 데이터를 통하여 알아본다. 그리고 이러한 데이터 불균형을 해소하기 위하여 Under-Sampling 기반 앙상블 SVM을 제안하였다. 제안된 방법을 두 가지 인공 데이터에 적용하여 본 결과, 제안된 방법은 데이터 불균형을 해소하기 위해 사용되는 기존의 방법들에 비하여 소수 범주에 속하는 데이터의 수가 매우 적고 데이터의 불균형이 매우 심한 경우에도 높은 성능과 안정성을 갖는 효과적인 방법이라는 것이 입증되었다.
최근의 차량 연비는 엔진, 파워트레인 등 차량의 구성품들을 성능 개선하여 많이 향상 되었으나 연비 측정은 현재도 주어진 모드(LA-4, FTP-75 등)에서 컴퓨터 모의시험 및 다이나모에서 수행한다. 본 논문에서는 차량에 미리 장착된 지리정보데이터와 현재 주행하면서 수신되는 GPS 데이터를 이용하여 약 213Km 영동고속도로를 주행하면서 실제 도로의 연비 향상 방안을 도출한다. 지리정보데이터와 주행하면서 수신한 GPS 데이터 중에서 거리와 고도 데이터를 추출하여 각 구간의 경사도, 주행저항을 계산, 연비향상 알고리즘에 따른 속도 프로파일을 영동고속도로 전 구간에 대해서 완성하고 이 속도 프로파일로 컴퓨터를 이용한 AVL사의 CRUISE 프로그램으로 모의 주행하여 연비를 산출하고 연비 향상 방안을 제안한다.
도로 교통 시스템에 빅데이터 기술이 융합되면서 운전자와 보행자에게 편리하고 도움이 되는 새로운 서비스들이 생겨나고 있다. 다양한 교통 데이터를 수집하고 분석함으로써 교통 시스템에서 흔히 발생할 수 있는 정체 현상 또는 교통량 등을 예측하는 모델이 개발되고 있다. 본 논문에서는 대구시에서 수집한 택시 경로 데이터를 이용하여 대구시의 지도 위에 해당 데이터를 시각화한다. 그 다음으로 대구 시 내의 도로 구간을 설정하고, 택시 데이터의 위치와 속도 데이터, 그리고 도로 구간 정보를 이용하여 해당 구간의 교통량과 구간에서의 차량 평균 속도를 구한다. 이 결과를 이용하여 특정 도로 구간에 대한 교통 시스템 문제 파악에 도움을 주고자 한다.
본 논문에서 k-means 군집화 알고리즘을 효율적으로 적용하는 방법을 제안했다. 제안하는 알고리즘의 특징을 속도 향상을 위해 예측 데이터를 이용한 것이다. 군집화 알고리즘의 각 단계에서 군집을 변경할 데이터만 최인접 군집을 계산함으로써 계산 시간을 줄일 수 있었다. 제안하는 알고리즘의 성능 비교를 위해서 KMHybrid 와 비교했다. 제안하는 알고리즘은 데이터의 차원이 큰 경우에 KMHybrid 보다 높은 속도 향상을 보였다.
본 논문은 프레임 속도를 국부적으로 조절하는 데이터 증강을 이용하여 트랜스포머 기반 음성 인식기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 먼저, 원래의 음성데이터에서 증강할 부분의 시작 시간과 길이를 랜덤으로 선택한다. 그 다음, 선택된 부분의 프레임 속도는 선형보간법을 이용하여 새로운 프레임 속도로 변경된다. 월스트리트 저널 및 LibriSpeech 음성데이터를 이용한 실험결과, 수렴 시간은 베이스라인보다 오래 걸리지만, 인식 정확도는 대부분의 경우에 향상됨을 보여주었다. 성능을 더욱 향상시키기 위하여 변경 부분의 길이 및 속도 등 다양한 매개변수를 최적화하였다. 제안 방법은 월스트리트 저널 및 LibriSpeech 음성 데이터에서 베이스라인과 비교하여 각각 11.8 % 및 14.9 %의 상대적 성능 향상을 보여주는 것으로 나타났다.
IoT 장치들은 네트워크 구성에 많이 사용되고 있고, 증가하고 있다. 데이터는 필요에 따라서 이기종의 IoT 장치를 통하여 전송된다. 본 논문에서는 Bluetooth 5를 이용하여 내부 네트워크를 구성하고, LoRa(Long Range)를 통하여 데이터 전송할 때 발생하는 전송 데이터 손실을 방지하기 위한 기법을 제안한다. Bluetooth 5가 LoRa의 데이터 전송 속도에 비해 빠르므로 LoRa를 통하여 데이터를 전송할 때 데이터 손실 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 전송 데이터 손실 방지 기법은 Bluetooth 5와 LoRa 뿐 아니라 이기종의 IoT 장치의 데이터 전송 속도 차이로 인해 발생하는 데이터 손실을 방지할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 본 논문에서는 제안하는 데이터 손실 방지 기법을 적용하여 시뮬레이션 결과를 보인다. 2가지 방법으로 시뮬레이션 했을 때 전송 성능과 저장에 필요한 메모리 양 을 보인다.
클러스터링은 데이터의 특성 추출, 데이터의 압축 등을 목적으로 동일 클러스터에 속하는 데이터간에는 유사성이 크도록 하면서 다른 클러스터에 속하는 데이터간에는 유사성이 작도록 데이터를 군집화하는 것이다. 일상에서 발생하는 많은 데이터에는 관측 오류, 불확실성, 주관적인 판정 등으로 인해서 데이터의 속성값이 정확한 값으로 주어지지 않은 경우가 있다. 본 논문에서는 분명한 값뿐만 아니라 퍼지값도 포함한 데이터들에 대해서 퍼지 클러스터링하는 방법을 제안한다.
TCP/IP소켓 통신을 활용하여 데이터를 송수신하는 송수신 모델에서 데이터의 크기가 작고 데이터 전송 요청이 빈번하지 않을 경우 서버와 클라이언트 간 통신 속도의 중요성은 부각되지 않지만 오늘날 대용량 데이터에 대한 전송 요청과 빈번한 데이터 전송 요청에서 송수신 모델의 통신 속도에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문은 대용량의 데이터를 전송하는 서버의 전송 구조와 데이터를 수신하는 클라이언트의 수신 구조를 변경하여 멀티 코어(이하 CMP : ChipMulti Processor) 환경에서 데이터 전송 속도에 대한 성능향상을 기대할 수 있는 보다 효율적인 TCP/IP 송수신 모델을 제안한다.
현재 상용화 중인 4세대 이동통신의 사용자가 급증하고 있다. 현재 4세대 이동통신 국내 가입자는 천만 명이 넘어섰으며, 4세대 이동통신에 어느 기술이 사용이 되고 데이터 전송속도가 얼마나 빠른지 알고 사용하는 사람은 많지 않다. 따라서 본 논문에서는 4세대 이동통신에 사용되고 있는 3GPP계열의 LTE-Advanced와 와이맥스 계열의 IEEE802.16m의 데이터 전송속도 기반의 이론적인 속도값과 현재 상용화된 4세대 이동통신의 데이터 전송속도의 실제 측정값을 비교, 분석하여 상호간의 특징적 차이를 분석하는 연구를 수행하였다.
4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 빅데이터를 활용하는 딥러닝에 대한 관심이 높아졌으며 다양한 분야에서 딥러닝을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 교통 분야에서도 교통빅데이터를 많이 활용하는 만큼 딥러닝을 연구에 이용한다면 많은 이점이 있을 것이다. 본 연구에서는 통행속도를 예측하기 위하여 딥러닝 기법인 LSTM을 이용한 단기 통행속도 예측 모형을 구축하였다. 예측에 활용한 데이터인 통행속도 데이터가 시계열 데이터인 것을 고려하여 시계열 예측에 적합한 LSTM 모델을 선택하였다. 통행속도를 보다 정확하게 예측하기 위하여 시간적, 공간적 영향을 모두 반영하는 모형을 구축하였으며, 모형은 1시간 이후를 예측하는 단기 예측모형이다. 분석데이터는 서울시 교통정보센터에서 수집한 5분 단위 통행속도를 활용하였고 분석구간은 교통이 혼잡한 강남대로 일부구간으로 선정하여 연구를 수행하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.