• 정보학연구
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• 제7권3호
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• pp.11-18
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• 2004

신경회로망의 학습은 신경사이의 연결강도 갱신과정으로 이루어진다. 이때, 학습계수를 잘못 설정하였을 경우, 과도한 학습 횟수를 요하거나, 올바른 학습을 수행하지 못하게 된다. 패턴분류에 자주 이용되는 코호넨 신경회로망의 경우 고정된 학습계수를 사용하여 연결강도를 일률적으로 갱신하는 방식을 취함으로서 학습효율을 저하시키는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 코호넨 신경회로망의 학습효율을 향상시키기 위하여 학습계수를 입력벡터와 연결강도 벡터의 차에 따라 가변적으로 적응하는 자율학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습 알고리즘의 검증을 위하여 온라인 필기체의 표준 획 분류에 적용하였다. 그 결과 약 1.44~3.65% 정도의 학습 효율이 향상됨을 고찰하였다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제34권2호
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• pp.118-124
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• 2001

배경: 승모판막재건술이 승모판막치환술보다 술후 좌심실기능이 보다 향상될 수 있으며 또한 수술사망율과 인공판막에 관련된 합병즈인 혈전색전증, 심내막염 및 항응고제사용에 따른 출혈빈도는 낮다고 하였다. 방법: 1996년 1월부터 2000년 5월까지 승모판막폐쇄부전으로 진단된 환자 87례를 대상으로 재건술군 59례, 치환술군 28례로 나누어 비교분석하였다. 결과: 술전 환자들의 NYHA 기능분류, 흉부 X-선상 심흉곽의 비, 심초음파상 좌심실박출계수는 두 군간에 유의한 차이가 없었다. 원인질환은 양군에서 퇴행성 병변이 가장 많았다. 체외순환시간은 재건술군에서 유의하게 길었으나 수술사망은 양군에서 없었다. 술후 NYHA 기능분류, 흉부 X-선상 심흉곽의 비는 향상되었으나 두 군간에 차이가 없었으며 술후 좌심실박출계수는 두 군에서 감소되었으나 유의한 차이는 없었다. 결론: 이상의 결과로 승모판막폐쇄부전에 대하여 재건술이 치환술처럼 비교적 안전하게 시행될 수 있는 술식으로 사료된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권4호
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• pp.45-54
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• 1999

본 논문에서는 웨이브렛 변환 대역에서 영역분할 기법을 적용하여 얻어진 각 영역을 중요 영역과 비 중요 영역으로 분류하고 각각의 영역을 그의 특성에 적합한 방식으로 부호화 하는 기법을 제안하였다. 중요 영역은 전체 영역가운데 매우 작은 부분을 차지하지만 영상 복원에 매우 큰 영향을 주기 때문에 이러한 영역 부호화를 위해 기존의 EZW 방식보다 성능이 우수하며 단일계수 전송에 성능이 뛰어난 SPIHT 알고리즘을 적용하였다. 그러나 비 중요영역은 영상복원에 미치는 영향이 적을 뿐만 아니라, 매우 큰 동질 영역을 형성하기 때문에 텍스춰 모델링을 이용할 경우 높은 압축률을 얻을 수 있다. 또한 이 방식을 이용할 경우 인위적인 에러가 거의 없기 때문에 이용할 경우 높은 압축률을 얻을 수 있다. 또한 이 방식을 이용할 경우 인위적인 에러가 거의 없기 때문에 시각적으로도 좋은 영상을 복원 할 수 있다. 실험결과 제안한 시스템은 다양한 영상에 대하여 적응성이 있음을 보였고 특히 0.2bpp 이하의 매우 낮은 비트 율에서도 EZW 와 같은 기존의 웨이브렛 기반 부호화기보다 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.607-610
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• 2002

본 연구에서는 식품 안정성을 검사하기 위해 식품 내 미생물 농도를 계산하는 방법을 제안한다. 기존의 생물학적 방법을 보완하여 영상 분석에 기반한 자동화 방법으로 빠르고 보다 정확한 방법을 제안한다. 현미경으로 확대한 시료의 영상을 자동으로 분석하여 영상 내의 미생물의 수를 측정하면 여러 영상에 대한 결과를 통계적으로 분석하여 식품 내 미생물 농도를 보다 정확히 측정할 수 있다. 영상 처리 과정을 통해 영상으로부터 미생물군을 찾아내고, 해당 미 생물군을 모양에 따라 세 가지 종류-간균, 구균, 효모로 분류하고 계수한다. 제안하는 시스템의 성능을 실험으로 보였다. 영상 내에서 측정된 미생물의 수와 실제 미생물의 수의 비를 검토해 본 바, 본 시스템이 실용적임을 보였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 추계공동학술대회
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• pp.747-752
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• 2003

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자와 취향이 가장 유사한 뉴스그룹을 분류하여 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표용어들을 선택한다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터간 거리와 표준편차, 클러스터간 거리의 척도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.131-132
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• 2018

해양산업은 새로운 부가가치산업 및 신성장동력 산업으로 인식되고 있다. 특히 항만을 중심으로 클러스터를 조성하여 고부가가치를 창출하고 있다. 해외 선진항만들도 앞 다투어 클러스터를 조성하여 수익창출과 경쟁력 강화에 나서고 있다. 우리나라도 2015년 해양산업클러스터 조성과 육성에 관한 법률을 제정하였다. 따라서 각 지역별로 어떤 해양산업이 비교우위에 있는지 파악하는 것은 해양산업클러스터를 통한 집적화 전략을 수립하는데 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 남지역을 대상으로 해양산업 구조를 분석하였다. 먼저 해양산업 분류에 대한 기존 문헌분석을 실시하여 해운 물류업, 조선업, 수산업, 해양관광업, 기타업 5개의 대분류와 21개 중분류, 84개 소분류로 해양산업을 재분류하였다. 재분류한 해양산업을 기준으로 입지계수와 변이할당분석 기법을 활용하여 전남의 해양산업 구조를 분석하였다. 이 연구결과는 향후 전남지역 해양산업클러스터 구축 시 전략수립에 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.311-312
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• 2021

최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)은 NNVC(Neural Network-based Video Coding) AhG(Ad-hoc Group)을 구성하고 인공지능을 이용한 비디오 압축 기술들을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 VVC 복원 영상의 DCT 계수를 기반으로 복원 영상을 분류하고, 분류된 각 클래스에 따라 적응적으로 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 화질 개선을 수행하는 VVC 후처리 기법을 제안한다. 실험결과, 제안기법은 AI(All Intra) 부호화 모드에서 1.23% BD-rate 이득을 보였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2020년도 춘계학술대회
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• pp.167-171
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• 2020

최근 다양한 산업에서 키오스크를 활용한 서비스가 확대되고 있으며 현대증권의 보고서에 따르면 세계적으로 키오스크 시장이 2021년도 까지 연평균 17%의 성장률을 기록할 것이라고 전망되어진다. 이와 같은 배경에서 국내에서도 키오스크 제조, 관리업이 늘어나고 있으며 창의적인 기술력을 바탕으로 차별성을 둔 스타트업들의 진출도 보이고 있다. 하지만, 대부분의 제조, 관리업자들은 1차 소비자인 설치 매장의 관점에서 접근을 하여 서비스 개선을 이루어 내기에 여전히 키오스크를 실제 사용하는 소비자의 불편 및 불만에 대한 개선은 부족한 실정이며 학계에서도 디자인, UI, 기술수용 등 다양한 방면으로 연구가 진행되고 있지만 현실적인 효과의 확인에는 어려움을 호소하기에 본 연구에서는 실제 소비자의 관점에서 키오스크를 사용함에 있어서 중점을 두는 요인들과 현재 연구가 이루어지고 있는 주제들을 중심으로 핵심 요인 10가지를 추출하여 이를 다시 품질속성 분류와 만족수준 측정을 진행하였다. 본 연구에서는 Kano를 활용하여 품질속성을 분류하고 이 과정에서 모델의 단점으로 인해 발생하는 문제점을 보완하기 위해 추가적으로 Timko를 통해 만족계수와 불만족계수 측정과 PCSI를 통한 현재 만족수준을 확인하여 복합적으로 해석하고 이를 통해 최종적인 서비스개선 순위를 시사하는 방향으로 본 연구를 진행하였다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제7권4호
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• pp.25-34
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• 1991

본 연구에서는 KS규정에 의한 CBR 값과 삼축압축시험을 이용하여 구한 탄성계수와의 관계를 구명하였다. 시료는 통일분류법에 의하여 5가지로 분류된 전국고속도로 15개 지점에서 채취한 노상 토재료를 선정하였으며 각 시료에 대하여 CBR시험과 삼축압축시첩을 병행하여 실시하였다. 압 밀 비배수 삼축압축시헙 (CU triaxial teat)을 실시하여 얻어진 응력과 변형률의 관계로부터 탄성 계수를 산정하였으며 노상에 발생되는 모든 응력상태에 적용할 수 있도록 일반화하기 위하여 삼축 압축시험시 구속음력은 3가지로 달리하여 실험하였다. 실험결과로부터 얻은 수정 CBR값과 탄성계수간의 상관관계를 회귀분석하여, 구속음력과 유효 평균주응력의 함수로 표현된 탄성계수와 수정 CBR값과의 관계식들을 제안하였다. 또한 D-2 다짐에 의하여 얻어진 최대 건조밀도와 수정 CBR값과의 상관관계식을 제안하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.993-1000
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• 2016

반응 값이 없는 자료를 지도학습 (supervised learning)에 사용하는 준지도 학습 (semi-supervised learning)은 분류에 더 많은 관심을 갖는다. 본 연구는 준지도학습을 회귀분석에 적용하는 준지도 회귀함수 추정법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법과 형태는 같지만 반응 값이 있는 자료와 없는 자료의 주변분포를 다르게 가정하고, 서로 다른 평활계수를 사용하는 등 좀 더 일반화된 형태를 가진다. 제안된 추정법의 점근분포를 계산하고 점근평균제곱오차를 최소화하는 최적의 평활계수가 가지는 조건을 찾는다. 설명변수의 주변분포에 대한 추정이 잘 이루이지고, 반응 값이 있는 자료와 없는 자료의 크기에 대한 조건을 적절하게 통제할 수 있고, 그리고 평활계수가 적절하게 선택될 수 있다면 라벨없는 자료가 회귀분석에서도 도움을 줄 수 있음을 보인다. 그리고 준지도 분류에서 사용하는 것처럼 반응 값이 없는 자료의 초기추정은 작은 값을 가지는 평활계수를 사용하여 과적합 (overfitting)되도록 하는 것이 좋음을 증명한다.