• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.26-32
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• 2007

연속적 화자 분류에 있어서 분류 대상이 되는 화자에 대한 정보가 없거나 부족할 경우 정확한 연속적 분류가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 표본 화자모델을 이용하는 방법이 제안되었는데, 이 방법을 이용하면 미리 준비된 화자의 데이터가 없이 화자모델 초기화와 화자분류가 가능해진다. 하지만 여전히 화자모델의 표본을 얻는 방법에 어려움이 따른다. 이 문제를 해결하기 위해 벡터 양자화에서 비롯된 화자 양자화를 제안한다. 유선전화 데이터를 이용한 실험에서 화자 양자화를 이용한 표본 화자모델 방법은 무작위 표본추출 방법을 이용할 경우 보다 25%의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.336-338
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• 2012

본 연구에서는 고차 데이터 분류를 위해 순차적 베이지만 샘플링 기반의 진화연산 기법을 이용한 하이퍼네트워크 모델의 학습 알고리즘을 제시한다. 제시하는 방법에서는 모델의 조건부 확률의 사후(posterior) 분포를 최대화하도록 학습이 진행된다. 이를 위해 사전(prior) 분포를 문제와 관련된 사전지식(prior knowledge) 및 모델 복잡도(model complexity)로 정의하고, 측정된 모델의 분류성능을 우도(likelihood)로 사 용하며, 측정된 사전분포와 우도를 이용하여 모델의 적합도(fitness)를 정의한다. 이를 통해 하이퍼네트워크 모델은 고차원 데이터를 효율적으로 학습 가능할 뿐이 아니라 모델의 학습시간 및 분류성능이 개선될 수 있다. 또한 학습 시에 파라미터로 주어지던 하이퍼에지의 구성 및 모델의 크기가 학습과정 중에 적응적으로 결정될 수 있다. 제안하는 학습방법의 검증을 위해 본 논문에서는 약 25,000개의 유전자 발현정보 데이터셋에 대한 분류문제에 모델을 적용한다. 실험 결과를 통해 제시하는 방법이 기존 하이퍼네트워크 학습 방법 뿐 아니라 다른 모델들에 비해 우수한 분류 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 또한 다양한 실험을 통해 사전분포로 사용된 사전지식이 모델 학습에 끼치는 영향을 분석한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.456-464
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• 1997

본 논문에서는 클래스내부와 클래스간의를 확정하게 제어할 수 있는 랜덤 프로세스 모델을 제어하는 프리세스 내부의 파라메다들을 변화시키며, 프로세스간의 통계적인 차이와 랜덤 잡음을 변화시켜 학습을 위한 패턴들을 생성한다. 이 랜덤 프로세스 모델에서 생성된 패턴들을 이용하여 역전파알고리즘으로 학습된 다단 신경망의 성능 성능을 평가한다. 평가 실험결과는 패턴 분류문제에서 일반화된 통계적인 거리가 분류문제의 난이도에 대한 좋은 예측기가 되는 것을 보여 준다. 또한 본 논문에서는 다단신경망의 성능과 베이스패턴분류기의 성능을 비교하기 위하여 베이스분류기의 이론적인 성능분석과 모의실험을 통한 평가를 하였다. 다단신경망의 분류성능이 이론적인 성능과 실헝치와 매우 근사하며 그 두 성능 중간에 위치함을 발견하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.169-172
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• 2022

재난안전 분야의 기술개발 동향을 파악하고 지적 관계를 분석하기 위한 연구에서 신뢰성과 최신성을 겸비한 학술정보를 활용하는 것은 매우 유용하다. 기존의 논문 기반 계량정보분석 연구에서는 관련 분야의 학술지와 키워드를 중심으로 분석 대상 논문을 선별하여 연구재료로 사용하였다. 본 논문에서는 재난안전 분야의 보다 세부적인 연구 특성 파악을 위해 국내 대학기관의 방재 및 안전공학 학과에 소속된 저자들의 논문 정보를 대상으로 기관식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류. 표준산업분류를 매핑하고 주요 측면별로 분석 연구를 수행하였다. 분석 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황과 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구 결과는 향후 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 전문가 식별과 추천에 활용이 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.249-256
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• 2024

기계학습 기반의 침입탐지 방법론들은 분류하고자 하는 각 클래스에 대해 균등한 많은 학습 데이터가 필요하며, 탐지 또는 분류하려는 공격유형의 추가 시 시스템을 모두 재학습해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 특징학습과 계층분류 방법을 이용하여, 비교적 적은 학습 데이터를 이용한 분류 문제 및 데이터 불균형 문제를 해결하고, 새로운 공격유형의 추가가 쉬운 침입탐지 방법론을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 KDD 침입탐지 데이터를 이용한 실험으로 가능성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.447-452
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• 2005

기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 Exclusive OR와 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지소속 함수(fuzzy membership function)를 적용하여 단층 구조로 Exclusive OR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입하여 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 exclusive OR 문제와 문자 패턴 분류에 적용하여 epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.49-54
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• 2024

데이터 불균형은 분류 문제에서 흔히 마주치는 문제로, 데이터셋 내의 클래스간 샘플 수의 현저한 차이에서 기인한다. 이러한 데이터 불균형은 일반적으로 분류 모델에서 과적합, 과소적합, 성능 지표의 오해 등의 문제를 야기한다. 이를 해결하기 위한 방법으로는 Resampling, Augmentation, 규제 기법, 손실 함수 조정 등이 있다. 본 논문에서는 손실 함수 조정에 대해 다루며 특히, 불균형 문제를 가진 Multi-Class 블랙박스 동영상 데이터에서 여러 구성의 손실 함수(Cross Entropy, Balanced Cross Entropy, 두 가지 Focal Loss 설정: 𝛼 = 1 및 𝛼 = Balanced, Asymmetric Loss)의 성능을 I3D, R3D_18 모델을 활용하여 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.883-885
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• 2005

지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.650-660
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• 2017

본 연구는 지금까지의 서사 양식에 등장했던 캐릭터의 성격 유형론을 정리하여, 기존의 캐릭터의 성격 유형론이 갖고 있는 문제점을 정리하고 새로운 분류 가능성을 제안하기 위한 것이다. 지금까지 서사 이론에서 캐릭터 유형의 분류는 크게 서사 내에서의 역할이라는 형식적인 분류와 인간의 내적 자질에 근거한 내용적인 분류, 그리고 그 두 가지 분류 기준이 착종된 보완적 분류로 이루어져 있었다. 기존 캐릭터 분류 유형이 담고 있는 문제는 바로 인간의 내적 자질에 근거한 내용적인 분류의 유용성에 비해 실질적으로 분류가 어렵다는 점이다. 반면 서사 내 등장인물의 역할에 따른 분류는 그 분류가 형식적이기 때문에 서사론의 발전상 중요하게 다뤄져 왔지만, 그다지 실질적인 분석 방법론으로 기능하기는 어려웠다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위한 시론적인 성격으로, 샬롬 슈워츠의 인간의 가치 유형을 도입하여, 인간의 가치 유형과 인간의 역할을 상호 관련시켜 새로운 캐릭터 분석 방법의 가능성을 제안하고자 한다. 슈워츠의 가치 유형 연구는 인간의 행동의 동기를 파악하는 데 매우 효과적인 방법론으로, 등장인물의 지향성을 분석하는 데 큰 의미가 있을 것이다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제27권3호
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• pp.431-449
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• 2017

각의 크기에 따른 삼각형의 분류를 통해 정의되는 예각삼각형과 둔각삼각형은 서로 다른 논리 문제를 지니므로 학생들의 이해에 어려움을 초래한다. 본 연구는 이와 같은 어려움을 극복하기 위해 각의 크기에 따른 삼각형의 분류를 위한 지도 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행 연구 및 우리나라 수학 교과서의 관련 내용을 분석하여, 교수학적 시사점을 도출하였다. 이를 바탕으로 각의 크기에 따른 삼각형의 분류지도 방안을 고안하였고, 4학년 학생들에게 적용하여 학생들의 반응 및 이해 정도를 분석하였다. 수업 후, 학생들의 활동지 및 검사지를 검토 분석하여 고안한 지도 방안의 효과성을 살펴보고, 학생들이 경험하는 어려움의 핵심인 논리 문제에 대한 해결 방안을 논의한다.