• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.464-470
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• 2004

본 논문에서는 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해 퍼지 제어 시스템을 적용하여 학습률을 자동으로 조정하는 개선된 역전파 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 $\varepsilon$ 보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성과 부정확성의 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법을 XOR 문제와 숫자 패턴 분류에 적용하여 실험한 결과, 기존의 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacob의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.866-868
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• 2018

본 연구는 표면 근전도를 이용하여 서로 다른 손가락 움직임을 분류하여 일상 생활 속 다양한 사물(e.g, TV, 에어컨 등)을 제어하는 시스템을 개발을 목표로 한다. 손등에 총 4 개의 양극성 전극을 사용하여 피험자 5명으로부터 표면 근전도를 측정하였다. 각 피험자는 검지, 중지, 약지, 소지를 구부리는 동작 및 휴직 상태에 다섯 가지 다른 과제를 각각 3초씩 50회 수행하였으며, 이 때 표면 근전도를 피험자의 손등에서 측정하였다. 측정한 근전도 신호의 분산을 특징으로 추출하여 선형 판별 분석을 적용한 결과 평균 $81.3{\pm}6.3%$의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추후 분류 정확도 향상을 위한 추가 연구를 통해 시스템의 신뢰도를 더욱 향상시키고 실제 사물을 제어하는 시스템을 개발하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.614-616
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• 2021

세계는 안구 질병 치료, 시력 회복 서비스, 훈련된 안과 전문의의 부족 등 안과 측면에서 어려움에 직면해 있다. 안구 병리를 조기에 발견하고 진단하면 시각 장애를 예방할 수 있다. 하지만 기존의 망막 영상 공개 데이터 세트는 임상에서 발견되는 다양한 질병으로 구성되어 있지 않기 때문에 다양한 안구 질환을 분류하는 방법을 개발하기가 어렵다. 본 연구는 2021 ISBI challenge에서 공개된 데이터 세트인 Retinal Fundus Multi-disease Image Dataset (RFMiD) 을 이용하여 안구 질환을 분류하는 방법을 제안한다. 본 연구의 목표는 망막 이미지를 정상, 비정상 범주로 선별하기 위한 강력하고 일반화 가능한 모델을 개발하는 것이다. 제안된 모델의 성능은 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적 점수로 비공개 테스트 데이터 세트에 대해 0.9782의 값을 보여준다.

• 감성과학
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• 제6권2호
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• pp.49-58
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• 2003

본 연구에서는 한글을 디자인 요소로 활용하기 위하여 객관적인 정보를 제공하려는 목표를 가지고 있다. 연구의 세부 목표는 다음과 같다. 첫째, 사람들이 한글 글꼴을 분류할 때 어떤 기준으로 평가를 하는지 알아본다. 둘째, 사람들은 어떤 한글 글꼴을 선호하는지 알아보고, 선호하는 한글 글꼴의 조형적 특징을 파악한다. 첫 번째 목표를 밝히기 위해 요인 분석을 실시한 결과, 사람들은 한글을 평가할 때 크게 4가지의 기준으로 평가한다는 것을 알 수 있었다. 사람들은 한글 글꼴을 정교한, 깔끔한, 신뢰감 가는, 편안한, 차분한, 친근한, 운치 있는 이미지의 $\ulcorner$정갈한$\lrcorner$ 요인, 부드러운, 약한, 여성적인, 산뜻한 이미지의 $\ulcorner$유연한$\lrcorner$ 요인, 미래적인, 진보적인 이미지의 $\ulcorner$사이버$\lrcorner$ 요인, 소박한 이미지의 $\ulcorner$소박한$\lrcorner$ 요인의 순서로 평가하였다. 두 번째 목표를 밝히기 위해 선호도 분석을 실시한 결과, 응답자가 선호하는 한글 글꼴은 예쁜, 친근한, 세련된, 부드러운, 정교한, 시원스러운, 깔끔한 이미지를 가지고 있었다. 선호 글꼴을 결정하는 가장 중요한 요인은 친숙성이라고 할 수 있었다. 응답자들이 선호하는 한글 글꼴의 조형적 특징은, 네모꼴이고, 쉐리프가 없으며, 중간 정도의 굵기로, 중심선의 변화도 없고, 기울기 변화도 없으며, 모서리가 둥근 편이었다. 조형요소가 극단적으로 치우친 독특하고 강한 이미지의 글꼴은 선호되지 않았다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권2호
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• pp.27-36
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• 2018

재무적 IT 투자 효과 측정 방법들은 기업의 요구를 충족시킬 수 없었다. 그러므로, IT 투자에 대한 종합적이고 비 재무적 성과측정 모형에 대한 많은 요구가 있었다. 본 연구에서는, 이러한 요구에 부응하기 위해 기업의 업무 프로세스에 기반 한 IT 성과측정 모형을 제시하고 있다. 본 연구에서 제시된 모형은 기업의 IT목표와 전략적 조정을 측정변수로 사용하여 기업의 성과측정 모형을 제시한다. 국내 125개 기업을 IT에 대한 목표에 따라 다음과 같이 네 개의 그룹으로 분류하여 데이터를 수집하였다: "무 중심", "운영 중심", "시장 중심", "이중 중심". 분석결과를 통해서 우리는 IT에 대한 더 높은 집중(중심)을 갖고 있는 기업일수록 보다 더 높은 IT 투자 성과를 인지하고, 또한 이는 IT에 대한 기업 목표의 정도가 IT 투자의 성과를 측정하기 위한 척도가 된다는 것을 알 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제19권2호
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• pp.239-247
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• 1999

본 연구는 제 6차 중학교 과학과 교육과정 목표를 달성하기 위한 교수매체인 과학 교과서 생물영역의 내용과 구성을 분석함으로써 체계적인 교과서 개발에 관한 제안을 하고자 하였다. 제 6차 과학과 교육과정의 하위목표와 Klopfer 및 교육부의 분류틀에 근거하여 교육목표의 포괄성을 분석하였다. 또한 Tyler의 교육과정 모형에서 제시된 목표 설정 준거인 학습자 차원, 교과차원, 사회 차원에 따라 생물영역의 내용과 구성을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 1. 제시된 목표의 포괄성은 매우 낮았다. 2. 학습자 차원에 있어서 주요 개념의 인지적 수준은 학년이 올라감에 따라 형시적 조작수준의 것이 급격히 증가하였다. 또한 학습 주제와 영역에 있어 학습자의 흥미 반영도가 낮았다. 3. 교과 차원에서는 학년이 올라감에 따라 탐구 학습활동에 비해 개념 중심의 학습활동의 비중이 증가 하였으며, 탐구과정의 하위요소 분석결과, 1학년에서는 관찰, 분류, 기록정리, 기능 중심으로 구성되었고, 2학년에서는 관찰과 기구조작 중심으로, 3 학년에서는 자료해석이 증가하였다. 문제와 과정이 주어져 탐구 자유도가 낮았다. 학습상황은 실생활적 상황에 비해 학문적 상황 중심으로 구성되었다. 4. 사회 차원에서는 환경과 건강에 관한 학습 주제들은 많이 다루어져 있었으나, 생명공학, 진로에 관한 주제는 매우 적었으며, 2학년과 3학년에 편중되어 있다. 본 연구의 분석 결과, 교육과정 목표의 효과적인 달성을 위해서는 목표의 포괄성을 높이고 교과서의 내용과 구성이 학습자, 교과, 사회 차원에서 균형 있게 조직되어야 함을 시사한다.

• 한국음향학회지
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• 제23권5호
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• pp.400-409
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• 2004

본 논문에서는 임의의 화자가 발성한 음성을 다른 화자가 발성한 음성처럼 들리도록 변환하는 음성 변환 알고리즘을 제안하였다. 개인이 지니고 있는 음성의 특성을 변환하기 위해 성도 전달 함수의 특성을 변환 변수로 사용하였으며, 기존의 기법과 비교하여 목표 화자의 음성과 주관적, 객관적으로 더욱 유사한 변환음을 얻기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 성도 전달 함수의 변환은 전체 특징 벡터 공간을 분류 한 뒤, 각 구획에 대한 선형 변환식을 통해 구현된다. 특징 변수로서 LPC 켑스트럼을 사용하였으며, 벡터 공간의 분류와 선형 변환식의 추정을 동시에 최적화시키는 분류-변환 알고리즘이 새로이 제안되었다. 제안된 음성 변환 기법의 성능을 평가하기 위해 3명의 남성 화자와 1명의 여성 화자로부터 수집된 약 150개의 문장을 사용하여 변환 규칙을 생성하였으며, 이를 동일한 화자가 발성한 다른 150개의 문장에 대해 적용하여 객관적인 성능 평가와 주관적 청취 테스트를 수행하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.197-206
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• 2021

GPR(Ground Penetrating Radar)에서 수집된 데이터는 지하 탐사를 위해 사용된다. 이 때, 지반 아래의 시설물들이 GPR을 반사하는 경우가 종종 발생하여 수집된 데이터는 전문가에 경험에 의존하여 해석된다. 또한, GPR 데이터는 수집 장비, 환경 등에 따라 데이터의 노이즈, 특성 등이 다르게 나타난다. 이로 인해 정확한 레이블을 가지는 데이터가 충분히 확보되지 못하는 경우가 많다. 일반적으로 이미지 분류 문제에서 높은 성능을 보이는 인공신경망 모델을 적용하기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 확보되어야 한다. 그러나 GPR 데이터의 특성 상 데이터에 정확한 레이블을 붙이는 것은 많은 비용을 필요로 하여 충분한 데이터를 확보하기가 어렵다. 이는 결국 일반적으로 활용되는 지도학습 방법을 기반으로 인공신경망을 적절히 학습시킬 수 없게 한다. 본 논문에서는 각 레이블의 정확도가 유사한 수준을 갖도록 하는 것을 목표로 데이터 특성을 바탕으로 하는 이미지 분류 방법을 제안한다. 제안 방법은 준지도학습을 기반으로 하고 있으며, 인공신경망으로부터 이미지의 특징값을 추출한 후 클러스터링 기법을 활용하여 이미지를 분류한다. 이 방법은 라벨링 된 데이터가 충분하지 않은 경우 라벨링할 때 뿐 만 아니라 데이터에 달린 레이블의 신뢰도가 높지 않은 경우에도 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.35-42
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• 2021

본 연구에서는 3차원 RGB-D Xtion2 카메라를 이용하여 보행자의 골격좌표를 추출한 결과를 바탕으로 동적인 특성(속도, 가속도)을 함께 고려하여 딥러닝 모델을 통해 사람을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문의 핵심목표는 RGB-D 카메라로 손쉽게 좌표를 추출하고 새롭게 생성한 동적인 특성을 기반으로 자체 고안한 1차원 합성곱 신경망 분류기 모델(1D-ConvNet)을 통해 자동으로 보행 패턴을 파악하는 것이다. 1D-ConvNet의 인식 정확도와 동적인 특성이 정확도에 미치는 영향을 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 정확도는 F1 Score를 기준으로 측정하였고, 동적인 특성을 고려한 분류기 모델(JCSpeed)과 고려하지 않은 분류기 모델(JC)의 정확도 비교를 통해 영향력을 측정하였다. 그 결과 동적인 특성을 고려한 경우의 분류기 모델이 그렇지 않은 경우보다 F1 Score가 약 8% 높게 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.413-420
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• 2023

오래전부터 연구자들은 CBIR에 대한 많은 연구로 인해 이미지 검색 분야에 우수한 결과를 제시하였다. 그러나 이미지에 대한 이러한 검색 결과와 사람이 인식하는 결과 사이에 의미적 격차는 여전히 존재한다. 적은 수의 이미지를 사용하여 사람이 인식하는 수준의 이미지를 분류하는 것은 아직까지 어려운 문제이다. 따라서 본 논문은 이미지 검색에서 사람과 검색 시스템의 이미지의 의미적 격차를 최소화하기 위해 딥 러닝 기반의 전이 학습을 이용한 이미지 분류 모델을 제안한다. 실험 결과, 학습 모델의 손실률은 0.2451%, 정확도는 0.8922%로 제안한 이미지 분류 방법의 구현은 원하는 목표를 달성할 수 있었다. 그리고 딥 러닝에서 CNN의 전이 학습 모델 방법이 새로운 데이터를 추가하여 이미지 데이터베이스를 구축하는데 효과적인 결과를 확인할 수 있었다.