• 한국측량학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.405-416
• /
• 2019

정보통신기술의 발달로 인하여 데이터의 생산과 처리 속도가 빨라지고 있다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 이용하여 객체를 분류하기 위해, 학습에 필요한 데이터는 인터넷과 공간정보기술의 발달로 인하여 손쉽게 수집할 수 있게 되었다. 공간정보 분야에서도 머신러닝은 영상, 포인트 클라우드 등을 이용하여 객체를 분류 또는 인식하는 것에 적용되고 있다. 본 연구에서는 기 구축된 수치지도 버전 1.0을 활용하여 학습 데이터를 수동으로 구축하는 문제점을 개선하고 영상과 포인트 클라우드를 이용하여 도로, 건물, 식생을 분류하는 기법을 제안하였다. 실험을 통해서 RGB 밴드만을 갖고 있는 실감정사영상을 사용하였을 경우 색상을 뚜렷하게 구분할 수 있는 도로, 건물, 식생의 분류가 가능하였지만 색상이 유사한 경우에는 분류가 잘 되지 않는 한계를 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해 실감정사영상과 정규수치표면모델을 밴드 퓨전한 후 랜덤포레스트와 서포트벡터머신 기법을 적용하였으며 이를 통해 85%이상의 정확도로 도로, 건물, 식생을 분류하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권7호
• /
• pp.55-62
• /
• 2022

페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.467-468
• /
• 2021

BLE 비콘을 이용한 실내측위 시스템의 성능 개선을 위해 BLE5.1에서 지원하는 방향탐지 기술 중 도래각을 측정하는 수신기를 제작하고 머신러닝으로 분석하여 최적의 위치를 측정하였다. 머신러닝 모델의 생성과 테스트를 위해 k-최근접 이웃 분류 및 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터머신, 결정트리 인공신경망 및 심층신경망 등을 이용하여 학습하고 시험하였다. 결과로서, 연구에서 제작한 테스트 세트 4를 이용하는 경우 최대 99%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.178-180
• /
• 2015

본 논문에서는 기계 학습(Machine Learning)을 이용하여 댓글의 악성 여부를 분류하는 시스템에 대해 설명한다. 댓글은 문장의 길이가 짧고 맞춤법이 잘 되어있지 않는 특성을 가지고 있다. 따라서 댓글 분석을 위해 형태소 분석 결과와 문자단위 Bi-gram, Tri-gram을 자질로 이용한다. 전처리 된 댓글에서 각 자질 추출 방법에 따라 자질을 추출한다. 추출된 자질을 이용하여 기계학습 알고리즘의 모델을 학습하고 댓글의 악성 여부 분류에 활용한다. 본 논문에서는 댓글의 악성 여부 판별을 위한 자질 추출방법을 제안하고 실험을 통해 이에 대한 효용성을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.248-248
• /
• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권7호
• /
• pp.23-35
• /
• 2013

본 논문은 고장 분류 시스템을 위해 진동 신호로부터 특징 벡터를 자동적으로 추출하는 효과적인 기법을 제안한다. 기존의 멜-주파수 캡스트럼 계수는 진동신호의 노이즈에 민감하여 분류 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 4단계 필터 뱅크로 구성된 스펙트럴 엔벨로프 캡스트럼 계수 분석을 제안하며, 4단계는 (1) 모든 진동 신호의 스펙트럴 엔벨로프를 기술하기 위한 선형 예측 코딩 알고리즘 사용 단계, (2) 일반적인 스펙트럴 모양을 얻기 위해 모든 엔벨로프의 평균화 단계, (3) 평균 엔벨로프와 그 주파수의 최대값을 찾기 위한 기울기 하강 방법 사용 단계, (4) 엔벨로프의 주파수 사이의 거리로부터 계산된 중앙값을 얻는데 사용되는 비 중첩 필터 뱅크 단계로 구성된다. 이4-단계필터뱅크는 특징벡터를 추출하기위해 캡스트럼 계수 계산에 사용된다. 마지막으로 유도전동기의 결함 형태를 구분하기 위해 이러한 특수 파라미터를 사용하는 다중 계층 서포트 벡터 머신을 사용한다. 모의실험 결과, 제안하는 방법은 약 99.65%의 분류 성능을 보이며, 동시에 기존 방법들보다 우수한 성능을 보인다.

• 재활복지공학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.285-291
• /
• 2015

본 논문에서는 IMU(inertial measurement unit)의 데이터를 이용하여 사람의 앉은 자세를 분류하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 IMU의 데이터를 주성분 분석법(principle component analysis: PCA)을 이용하여 특징 벡터를 3개로 축소시켰고, RBF(radial basis function) 커널을 적용한 서포트 벡터 머신(support vector machine: SVM)을 이용하여 자세를 분류하였다. 데이터의 측정을 위하여 건강한 성인 3명을 대상으로 실험을 실시하였고, 데이터의 수집을 위하여 넥밴드 형태의 이어폰에 IMU를 내장한 장치를 개발하여 착용하였다. 피험자는 각각 neutral position, smartphoning, writing의 세 가지 앉은 자세에 대하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안하는 PCA-SVM 알고리즘은 특징 벡터의 차원을 25%로 축소시키면서도 95%의 신뢰를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제8권8호
• /
• pp.1057-1068
• /
• 2005

본 논문에서는 웹카메라 영상과 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간으로 다중 얼굴을 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 영상내의 거대한 특징 집합으로부터 중요한 작은 특징 집합을 선택하는 AdaBoost 기반 객체 검출 방법을 사용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분 분석을 수행함으로써 데이터의 크기가 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한다. 그 다음에는 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진분류를 수행하여 후보 영역의 영상이 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 실험결과에 의하면, 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도 동영상에서 실시간 처리가 가능한 다중 얼굴 검출 성능을 보였고, 주성분분석과 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 통해 얼굴 검출의 정확도를 향상 시켰다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.77-86
• /
• 2019

본 논문은 머신 러닝 기술을 이용하여 과거의 수집된 문서를 분석하고 이를 바탕으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 특정 도메인과 관련된 키워드를 기반으로 데이터를 수집하고, 특수문자와 같은 불용어를 제거한다. 그리고 한글 형태소 분석기를 사용하여 수집한 문서의 각 단어에 명사, 동사, 형용사와 같은 품사를 태깅한다. 문서를 벡터로 변환하는 Doc2Vec 모델을 이용해 문서를 임베딩한다. 임베딩 모델을 통하여 문서 간 유사도를 측정하고 머신 러닝 기술을 이용하여 문서 분류기를 학습한다. 학습한 분류 모델 간 성능을 비교하였다. 실험 결과, 서포트 벡터 머신의 성능이 가장 우수했으며 F1 점수는 0.83이 도출되었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.785-796
• /
• 2023

본 연구에서는 구조물 건전성 모니터링에 널리 활용되고 있는 PVDF(: Polyvinylidene fluoride) 센서에 나타날 수 있는 결함을 실시간으로 분류 및 예측하기 위한 방법론을 제안하였다. 센서 부착 환경에 따라 나타나는 센서의 결함 유형을 분류하였고, 임팩트 해머를 이용한 충격 시험을 수행하여 결함 유형에 따른 출력 신호를 획득하였다. 결함 유형에 따른 출력 신호간의 차이를 식별하기 위해 이들의 시간영역 통계 특징을 추출하여 데이터 집합을 구축하였다. 머신러닝 기반 분류 알고리즘들 중 센서 결함 유형 감지에 가장 적합한 알고리즘 선정을 위해 구축한 데이터 집합의 학습 및 이에 따른 결과를 분석하였고, 이들 중 SVM(: Support vector machine)이 가장 높은 성능을 보임을 확인하였다. 선정된 SVM 알고리즘의 추가적인 정확도 향상을 위해 하이퍼 파라미터 최적화 작업을 수행하였으며, 결과적으로 92.5%의 정확도로 센서 결함 유형을 분류하였고 이는 타 분류 알고리즘에 비하여 최대 13.95% 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 센서 결함 예측 기법은 PVDF 센서뿐만 아니라 실시간 구조물 건전성 모니터링을 위한 다양한 센서의 신뢰성을 확보하기 위한 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.