차종 별 교통량 자료는 도로의 유지관리나 분석 등의 행정 처리 업무에 필요한 기본 자료임과 동시에 각종 연구에 활용된다. 본 시스템은 그 일환으로서 화물차나 일반차량을 구분하여 특정 도로의 화물차 비율이나 교통량을 파악하는데 활용할 수 있다. 머신 러닝 알고리즘 중에서 높은 성능을 보이는 Support Vector Machine (SVM) 알고리즘을 이용하여 도로 위의 일반차량과 화물차를 구분하였다. 우선, 화물차와 일반차량의 차이를 구분하고자 각각의 영상에 대해 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 기반 특징점을 추출하고 이에 따라 1 차원 벡터로 표현된 데이터를 SVM 으로 분류하여 구분한다.
역전파 신경망과 데이터분포 특징을 고려한 새로운 알고리즘을 개발하였으며, 이를 플라즈마 데이터의 분류에 응용하였다. 데이터 분포는 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스인자를 이용하여 9 종류의 데이터를 발생하였다. 각 데이터에 대하여 은닉층의 뉴런수를 변화시키며, 바이어스와 뉴런수에 따른 모델성능을 평균학습시간 (ATT), 평균예측정확도 (APA), 최적예측정확도 (BPA), 그리고 분류정확도 (CA) 측면에서 세분하여 분석하였다. ATT와 APA에 대해서는 최적화된 학습인자와 데이터 분류인자가 일치하였고, BPA와 CA는 일치하지 않았다. 두 인자간의 상호작용을 동시에 최적화함으로써 완전 분류를 달성하였다.
위그너분포(Wigner Distribution)를 이용하여 진동신호를 분석하고, 신경회로망을 이용하여 온라인으로 진동발생에 따른 냉각재펌프의 이상상태를 진단하고자 하였다. 진동신호 분석을 위하여 현재 정상 가동중인 원전 냉각재펌프의 진동신호와 Rotor Kit으로부터 이상상태에 대한 모의신호를 추출하였다. 본 연구에서 진동신호 분석을 위하여 시간 및 주파수성분을 동시에 표현가능한 위그너분포 이론을 적용하므로써 기존의 시간 및 주파수성분을 별도로 표현하던 방법보다 신호분석이 용이함을 확인하였으며, 이 신호분석 결과를 바탕으로 역전파 신경회로망의 패턴인식 및 분류 특징을 이용한 진단결과는 실험데이타 량에 비추어 만족할 만한 인식률을 보였다.
스마트폰과 같은 모바일 기기가 발전함에 따라 SNS, 모바일 메신저, SMS와 같은 단문 기반 메시지는 자신의 감정을 가장 잘 표현하는 매체이다. 그럼에도 불구하고 기존 연구는 주로 장문의 텍스트로부터 긍정, 부정 분류나 문서의 성향을 분석하는 것에 그치는 경우가 많다. 의미지향(Semantic Orientation)방법은 검색엔진을 통해 감정 키워드와 인지하고자 하는 단어의 동시 빈출 정도를 PMI로 계산한 것으로 WordNet과 같은 의미 사전이 존재하지 않는 한국어의 특성에서 적용 가능한 방법이다. 본 논문에서는 의미 지향성 및 다른 텍스트 기반 감정 분류 기술에 대해 비교하고 이들을 활용하여 한국어로 구성된 단문 텍스트에서 효율적인 감정 분류 기법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 유도 전동기 결함 중 가장 많은 비중을 차지하는 베어링의 복합 결함을 검출하기 위해 음향 방출 신호와 이를 영상화하여 질감 분석을 이용한 결함 검출 방법을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 엔트로피, 픽셀의 동질성 및 에너지 특징을 분석하고, 그레이-레벨 동시발생 행렬을 통해 영상의 에너지, 동질성 및 다양성의 세 가지 질감 특징을 추출한다. 추출된 세 가지 질감 특징을 퍼지-ARTMAP(Fuzzy-ARTMAP)의 입력으로 사용하여 베어링의 외륜-내륜, 내륜-롤러 및 외륜-롤러에 대한 복합 결함을 분류한다. 총 10회에 걸쳐 제안한 방법의 분류 성능을 평가한 결과, 100%의 분류 정확성을 보였다.
인간은 지식의 조직을 통해 세계를 이해한다. 정보검색분야에서 연구되고 있는 정보의 조직화에는 분류와 클러스터링이라는 두 가지 유형이 있다. 분류는 미리 정의된 범주에 각 항목을 배정하는 행위인 반면, 클러스터링은 유사하거나 관련된 항목을 집단화함으로써 정보를 조직한다. 인터넷 정보자원의 조직은 웹 문서에 출현하는 단어들에서 키워드를 추출하여 역파일을 작성함으로써 검색에 활용하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 키워드의 출현 위치나 단어빈도를 통한 문서유사도 기법은 사용된 언어가 다르거나 대부분이 앵커텍스트만으로 구성되어 있는 대문페이지처럼 적용하기 어려운 경우가 많다. 이 연구는 계량정보학적 분석 기법 중에서 동시인용 기법을 웹 문서의 하이퍼링크에 적용하여, 웹 문서의 클러스터링 가능성을 실험한다.
오늘날 광전송 시스템 및 광 네트워크는 WDM을 기반으로 형성되어 가고 있으며 따라서 광 스위칭 역시 WDM 기술에 기반을 둘 것이고 광 스위칭을 위해 필수적인 광 버퍼도 WDM 신호를 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 현재까지 발표된 주요 WDM 광 버퍼를 기능과 구조에 따라 분류하고 각 버퍼의 특징과 장단점을 분석하며 이를 바탕으로 새롭게 제안한 전광학적 WDM 출력버퍼 및 WDM 다채널 동시처리 광 버퍼에 대해 소개하고자 한다.
사용자의 성향을 분석하여 그 결과를 이용하는 기업 활동은 매우 유용하고 효과적이다. 이미 분석된 사용자의 성향에 대한 이용 분야는 매우 다양하다. 그 중에서 사용자와 기업 간의 상호 작용이 많은 부분이 광고 분야이다. 사용자의 성향을 알고 있고 그 사용자에게 광고를 하였을 때 광고 효과를 최상으로 이끌어 낼 수 있다. 기업은 광고비를 지출하면서 그것이 최상의 효과를 가지기를 원한다. 사용자는 자신이 원하지 않는 광고는 바로 폐기 한다. 이러한 두 가지의 딜레마에서 양쪽의 집단을 동시에 만족시킬 수 있는 기법이 본 논문에서 제안하고 실험한 사용자 분석을 통한 광고 시스템이다. 이러한 시스템을 위해서 사용자의 성향을 찾아내기 위한 데이터의 집합에서 법칙을 적용하여 사용자의 성향에 맞게 분류한다. 그 지정한 분류 안에서 광고를 광고비를 기반으로 한 결정 방법을 적용하여 가장 공평한 광고가 나가게 시스템을 구성하고 실험하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권1호
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pp.17-27
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2010
분류분석에 사용되는 k-최근접이웃 분류기에 유전알고리즘을 적용하여 의미 있는 변수들과 이들에 대한 가중치 그리고 적절한 k를 동시에 선택하는 알고리즘을 제시하였다. 다양한 실제 자료에 대하여 기존의 여러 방법들과 교차타당성 방법을 통하여 비교한 결과 효과적인 것으로 나타났다.
컴퓨터 기술이 발전함에 따라 디지털 게임 속 가상경관은 보다 정교해지고 있으며, 설계 및 구현 과정에서 고려를 요구하는 요소들이 증가하고 있다. 하지만 여태 가상경관 설계를 위한 정형화된 설계 방법론도 전무한 관계로, 디자이너들은 비효율적인 설계 과정을 거치며 동시에 질적으로도 만족스럽지 못한 결과물을 구축하고 있다. Ian McHarg의 도면 중첩법은 레이어 단위로 설계 고려요소를 정리하여 설계를 진행하기에, 설계에 고려할 요소들을 체계적으로 종합하는 디자인의 진행이 가능하다. 이에 본 연구에서는 도면 중첩법을 활용한 가상경관 설계 방법론을 구축하였다. 이를 위해서 우선 가상경관의 공간적 특수성에 따라 분류를 진행하는 분류 방법론을 문헌 조사를 통해 파악하여, 이들을 각각의 레이어로 조직하였다. 그리고 설계 영역으로서의 가상경관과 실공간의 차이점을 파악하여 이들을 기반으로 한 가상경관 설계 방법론을 구축하였다. 마지막으로 프로토콜 분석방법론과 공간 구성요소의 비교분석을 통하여 본 연구에서 구축한 설계 방법론의 유효성을 검증하였다. 검증 결과, 본 설계 방법론은 디자이너들의 작업 시간을 22% 이상 줄일 수 있었으며, 동시에 작품의 질을 향상시킬 수 있었다. 향후 본 설계 방법론은 디지털 게임을 비롯한 가상경관 설계 및 구현의 영역에서 활발한 활용을 기대할 수 있을 수 있으며, 나아가 가상경관을 조경 설계의 한 영역으로써 확장이 가능할 것임을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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