• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2013

소프트웨어의 결함 경향 모듈 예측을 위해 SVM 분류기가 우수한 성능을 보인다는 연구들이 많지만, SVM에서 필요한 파라미터 선정 시 매 커널마다 다르게 선정해야 하고, 파라미터의 변경에 따른 결과예측을 위해 알고리즘을 반복적으로 수행해야 하는 불편함이 있다. 따라서 본 논문에서는 SVM의 파라미터 선정 시 유전알고리즘을 이용하여 스스로 찾게 하는 GA-SVM 모델을 구현하였다. 그리고 분류 성능 비교를 위해 신경망의 역전파알고리즘을 이용하여 분류했던 기존 논문과 비교 분석한 결과, GA-SVM 모델의 성능이 더 우수함을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
• /
• pp.273-276
• /
• 2000

자동차 번호판은 조명과 카메라에 따라 영상에서 다양한 형태로 나타나고 영상내의 잡음으로 인해 알고리즘 방식으로 자동차 번호판을 인식하기가 쉽지 않다. 이러한 문제에 적합한 해결 방법으로 본 논문에서는 학습 기반의 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자동차 검출 모듈, 번호판 추출 모듈, 번호판 문자인식 모듈로 구성된다. 본 논문에서는 자동차 번호판 추출을 위해서 시간-지연 신경망(Time-Delay Neural Networks : TDNN)과 번호판 인식을 위해서 일반적인 신경망보다 일반화 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines : SVMs)을 시스템에 적용한다. 주차장과 톨케이트에서 여러 시간대의 움직이는 자동차 영상들을 실험한 결과, 자동차 검출율은 100%, 번호판 추출율은 97.5%, 번호판 문자 인식율은 97.2%의 성능을 내었고, 전체 시스템 성능은 94.7%이며 처리 시간은 약 1초 미만이다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 실세계에서 유용하게 적용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
• /
• pp.251-254
• /
• 2006

본 논문은 multiclass 문제에서 기존에 나와 있는 fuzzy support vector mahchines 이 decision boundary 를 설정하는데 있어 모든 훈련 데이터에 대해서 바람직한 decision boundary 를 만들지 못하므로 그러한 경우를 예로 제시한다. 그리고 그에 대한 개선점으로 밀도를 이용해 decision boundary 를 조정하여 기존 FSVM 의 decision boundary 보다 더 타당한 decision boundary 를 설정하는 것을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
• /
• pp.557-560
• /
• 2010

고성능의 보급형 디지털 영상장비와 레이저프린터의 보급으로 인해 인쇄물의 불법적인 위변조가 사회적 문제로 대두되고 있고, 관련 범죄 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 디지털 포렌식 기술에 기반한 촬영 및 인쇄기기 식별 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인쇄기기별 특성에서 기인하는 인쇄물의 노이즈 특성을 이용해 인쇄기기를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 이산 웨이블릿 변환과 위너 필터를 이용한 노이즈 특성 추출 방법을 설명하고, 추출된 노이즈 특성에서 명암도 동시발생 행렬을 계산하고 왜도, 첨도, 공분산, 상관계수의 특징을 추출하였다. 추출한 특징을 서포트 벡터 머신에 적용하여 디지털 인쇄기기의 제조사와 모델을 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였고, 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비하여 높은 정확률을 나타냄을 보였다.

• 한국압력기기공학회 논문집
• /
• 제19권1호
• /
• pp.44-51
• /
• 2023

The RCP is one of the main components in nuclear power plants and plays an important role in circulating coolant to the RCS system. Currently, nuclear plants are monitored using various monitoring systems. However, since they operate independently according to their functional purpose, it is not able to analyze vibration and operation/performance information comprehensively, and thus failure diagnosis accuracy is limited. In addition, these systems do not provide some important information (such as fault type, parts and cause) necessary for emergency actions, but provide only alarm information. To improve these technical problems, this study proposes a diagnosis technique (M/L, Rule-based model, Data-driven model, Narrow band model) and methodology for comprehensive analysis.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제22권5호
• /
• pp.575-589
• /
• 2020

최근 국내 터널에서 지속적으로 증가하고 있는 쉴드 TBM 공법의 주된 굴착도구는 디스크 커터로 굴진과정에서 자연스럽게 마모가 발생하고 이는 TBM의 굴진효능을 현저히 저하시키기 때문에 적절한 시기에 교체하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 디스크 커터 교체 여부를 판단할 수 있는 예측 모델을 머신러닝 기법을 사용한 방법으로 제안하였다. 이를 위해 국내 기 시공된 쉴드 TBM 현장의 데이터 중 디스크 커터 소모에 상관성이 높은 굴진데이터(TBM 기계데이터, 지반정보 등)와 교체이력을 입력데이터로 사용하여 다양한 머신러닝 분류기법 중 서포트 벡터 머신, 최근접이웃 알고리즘, 의사결정트리 알고리즘을 사용하여 최적의 예측 모델을 구축하고 모델의 성능을 평가하기 위하여 분류성능평가 지표로 비교 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.97-102
• /
• 2019

창의적인 사람에 대한 정확한 기준이나 수치화를 사용하여 체계적인 분류와 분석 방법이 없었기에 정의하는 데에 어려움이 많다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 창의적인 사람을 어떻게 구분 지을 수 있을지에 대한 것과 어떤 유사한 성격이 있는지 분석한다. 본 연구에서 우선 Big 5 성격 특성 기법을 이용하여 설문조사를 진행하고, 그 설문조사로 얻은 데이터 세트를 가지고 데이터 마이닝 도구인 WEKA를 이용하여 데이터 세트를 분류하고 분석한 뒤, 창의적인 사람들과 연관성 있는 성격 특징들을 다양한 머신 러닝 기법을 이용하여 분석하는 것을 목표로 진행하였다. 7개의 특징 선택 알고리즘을 활용하고, 특징 선택 알고리즘들로 분류된 특징 집단을 선택하여 머신 러닝 알고리즘에 적용하여 정확도를 알아냈고, 서포트 벡터 머신을 통해 나온 특징이 가장 높은 분류 결과를 도출하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권4호
• /
• pp.19-29
• /
• 2022

IoT 기술의 발전에 따라 스마트팜을 활용하는 농가가 증가하고 있다. 스마트팜은 환경을 모니터링하고, 원격 또는 자동으로 최적의 내부 환경을 조성하여 작물의 생산량 및 품질을 향상시킨다. 이를 위해 수집되는 농업 디지털 데이터를 활용하여 작물의 생산성을 예측하는 기술에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 생산량 예측을 위한 연구에서는 기존의 통계자료를 바탕으로 하는 통계모델 기반의 연구가 대부분이며, 이에 따라 예측 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 시설 원예 스마트팜에 수집된 농업 디지털 데이터를 활용하여 다양한 머신러닝 모델을 통해 생산량 및 판매 수익금을 예측하고, 성능을 비교하였다. 성능을 비교한 모델은 다중선형회귀, 서포트벡터머신, 인공신경망, 순환신경망, LSTM, ConvLSTM이다. 성능 비교 결과 ConvLSTM가 R2 값 및 RMSE 값에서 가장 우수한 성능을 나타내었다.

• 경영정보학연구
• /
• 제22권1호
• /
• pp.1-16
• /
• 2020

블록체인은 시스템에 참여하는 사용자들 사이에 믿음을 확보할 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 블록체인에 대한 관심이 높아지면서 선행 연구들은 블록체인 기술에 관련된 암호화폐와 적용방안에 대한 연구를 주로 수행하였다. 반면에 블록체인의 안정적인 구동에 대한 연구는 크게 주목하지 않았다. 대표적으로 블록체인의 엉클블록은 블록체인 시스템의 안정적 구동에 중요한 역할을 담당함에도 불구하고 이에 대한 연구는 거의 수행되지 않았다. 이러한 인식을 기반으로 본 연구는 블록체인 정보와 거시 경제 요인들을 활용하여 블록체인의 엉클블록을 머신러닝 기법으로 예측하고자 하였다. 인공신경망, 서포트벡터머신 분석 결과, 블록체인 정보와 거시 경제 요인들은 블록체인의 엉클블록 예측에 기여하는 것으로 나타났다. 또한, 블록체인 정보만을 활용한 인공신경망은 엉클블록의 발생을 예측하는데 가장 우수한 성능을 제공하는 것으로 나타났다. 본 연구는 정보시스템 분야에서 블록체인 연구를 주도하고 기여할 수 있는 방안을 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.57-64
• /
• 2024

본 논문은 머신러닝을 활용하여 많은 양의 음악 데이터를 분류하여 장르 정보가 입력되어 있지 않은 음악 장르 분류 정확도 향상을 목표로 한다. 음악의 장르를 구분하기 위해 기존 연구에서 많이 사용되던 GTZAN 데이터 세트 대신 직접 데이터를 수집하고 전처리하는 방안을 제시한다. 이를 위해 GTZAN 데이터 세트보다 분류 성능이 뛰어난 데이터 세트를 생성하기 위해 Onset의 에너지 레벨이 가장 높은 일정 구간을 추출한다. 학습에 사용하는 음악 데이터의 주요 특성으로는 Mel Frequency Cepstral Coefficient(MFCC)를 포함한 57개의 특성을 이용한다. 전처리된 데이터를 통해 Support Vector Machine(SVM) 모델을 이용하여 Blues, Classical, Jazz, Country, Disco, Pop, Rock, Metal, Hiphop으로 분류한 학습 정확도가 85%를 기록하였고, 테스트 정확도가 71%를 보여주었다.