• 스마트미디어저널
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• 제1권1호
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• pp.36-41
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• 2012

특징 선택은 패턴 인식의 성능을 향상시키기 위해 부분집합을 구성하는 중요한 문제다. 특징 선택에는 순차 탐색 알고리즘으로부터 확률 기반의 유전 알고리즘까지 다양한 접근 방법이 적용 되었다. 본 연구에서는 특징 선택을 위해 양자 비트, 상태의 중첩 등 양자 컴퓨터 개념을 기반으로 하는 양자 기반 유전 알고리즘(QGA: Quantum-inspired Genetic Algorithm)을 적용하였다. QGA 성능은 전통적인 유전 알고리즘(CGA: Conventional Genetic Algorithm)을 적용한 특징 선택 방법과 분류율 및 평균 특징 개수의 비교를 통해 이루어졌으며, UCI 데이터를 이용한 실험 결과 QGA를 적용한 특징 선택 방법이 CGA를 적용한 경우에 비해 전반적으로 좋은 성능을 보임을 확인 할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.703-708
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• 2022

k-평균 군집화는 대표적인 클러스터링 기법이다. 하지만 성능 평가 척도와 최소 개수의 군집을 정하는 방법에 대하여 통합하지 못한 한계가 있다. 본 논문에서는 수치적으로 최소 개수의 군집을 정하는 방법을 도입한다. 설명된 분산을 통합측도로 제시한다. 최소 개수의 군집과 설명된 분산 달성을 동시에 만족하려면 주성분 해석의 부공간에서 k-평균 군집화 방법을 수행해야한다는 것을 제시하고자 한다. 패턴인식과 기계학습에서 왜 주성분 분석과 k-평균 군집화를 순차적으로 수행하는가에 대한 설명을 원론적으로 제시한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.186-194
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• 2017

본 논문에서는 고해상도 광역관측을 위한 위성 영상레이다(Synthetic Aperture Radar)의 시스템 주요 성능을 분석하였다. 배열 급전을 이용하는 반사판 안테나의 패턴을 활용하였으며, 기존의 광역관측 모드인 ScanSAR 모드와 SweepSAR 모드에 대해서 비교 분석하였다. SweepSAR 모드는 넓은 범위에 빔을 송신하고, SCORE(SCan On REceive)를 기반으로 순차적으로 빔포밍을 통해 반향신호를 수신하는 고해상도 광역관측 모드이다. 본 논문에서는 SweepSAR 모드로 동작하는 위성의 동작원리 및 특징을 분석하고, 시스템 성능 파라미터를 시뮬레이션 해석하였다. 또한, 영상의 활용도를 증대시키기 위해서 다중 주파수 대역(C-band, X-band)에 대하여 성능 분석을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권3호
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• pp.365-380
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• 2002

시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 "시간값을 가진 대용량 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만, 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술"로 정의된다. 시간 지식이란 주기적 패턴, 캘린더 패턴, 경향 등과 같이 시간 의미와 시간 관계를 가진 지식을 말한다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 다양한 시간 데이타가 존재하며 이로부터 여러 형태의 유용한 시간 지식을 찾아낼 수 있다. 데이타마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 주기적 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이타마이닝에 대한 부분적인 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 단순히 데이타의 발생 순서 및 유사한 패턴을 찾아내는데 중점을 두고 있어 데이타가 포함하고 있는 시간 의미와 시간 관계를 탐사하는데 부족하며, 시간 지식의 전체적인 측면보다는 연관 규칙과 같은 일부분만을 다루고 있다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 시간 데이타마이닝에 대한 체계적인 연구를 위하여 시간 데이타마이닝에 대한 기존 연구 내용과 해결해야 할 문제점을 분석하고 이를 바탕으로 전체적인 프레임워크를 제시하였다. 또한 그 구현 방안 및 적용평가를 수행하였다. 프레임워크에서는 시간 데이타마이닝 모델을 제안하고, 이를 바탕으로 시간 데이타마이닝 질의어와 시간 지식을 탐사할 수 있는 시간 데이타마이닝 시스템을 설계하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제21권1호
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• pp.92-129
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• 2018

일반적으로 기술혁신전략이 먼저 수립되고 이를 바탕으로 기술혁신활동이 수행된다. 기존 기술혁신관리 프로세스 연구에서는 기술혁신활동이 순차적 혹은 비선형적으로 존재하거나 선형성을 나타내지만, 특정 기술혁신활동이 특정 시점에 나타나고 없어질 수 있다고 주장한다. 본 연구는 휴대폰 시장이 피처폰 중심에서 스마트폰 중심으로 재편된 최근 10년간 상황에서 스마트폰 산업을 대상으로 기술혁신활동의 실행패턴이 어떻게 진행되는지 분석하고, 이러한 실행패턴과 기술혁신전략이 어떠한 맥락에서 동작하는지 규명한다. 실증분석결과, 기술혁신활동은 기술혁신전략에 따라 시작 시점이 다르고, 다층적 기술혁신활동의 형태로 나타난다는 것을 확인했다. 기술혁신활동은 일정한 패턴이 존재하지만, 외부환경 변화로 기술혁신전략의 변화가 생겼을 경우에는 기술혁신활동의 단계에 대한 중요도가 달라져 앞선 기술혁신활동이 생략된다는 것을 확인했다. 혁신자 전략을 추구하는 기업이 빠른 외부환경 변화에 적응하지 못하고 미흡한 기술혁신활동을 했을 경우 기술혁신전략의 변경을 요구받게 되고 이것은 기업의 생존에 막대한 영향을 끼친다는 것을 확인했다.

• 한국자기학회지
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• 제18권2호
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• pp.49-53
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• 2008

50 nm pitch의 magnetic dot pattern을 갖는 hard disk drive용 patterned media를 nanoimprint lithography(NIL) patterning과 electroplating 공정을 이용하여 제작하고 자기 및 결정구조 특성을 관찰하였다. Patterned media는 Si(100) wafer 위에 Ru(20nm)/Ta(5 nm)/$SiO_2$(100 nm)를 순차적으로 증착한 후 nanoimprint lithography를 이용하여 25 nm half pitch의 hole pattern을 형성하고 그 후 패터닝된 기판을 plasma ashing 공정을 이용하여 기판의 Ru층을 노출시킨뒤 electroplating을 이용하여 Co-Pt 합금막을 증착하여 제작하였다. Magnetic force microscopy(MFM) 분석을 이용하여 제작된 각각의 magnetic dot pattern이 single domain 특성과 수직자기이방성을 가지고 있음을 확인하였고, superconducting quantum interference device(SQUID) 분석을 통하여 2900 Oe이상의 높은 수직방향 보자력을 확인하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.166-166
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• 2017

모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제24권6호
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• pp.103-117
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• 2006

본 연구에서는 개별 관광객을 Simulation하는 모형을 개발하고. 이를 이용해 첨단 관광정보시스템 하에서의 여행객의 관광지 선택행태 변화와 관광 수요 패턴의 변화를 분석하였다. 관광객의 여행계획 목적함수는 기대효용 최대화로 가정하였고, 교통망에서 순차적 방문 계획 해를 얻기 위해 Traveling Salesman Problem(TSP)을 이용하였다. 단 관광객들의 경우 하루 동안 주어진 여행시간과 여행예산의 제약이 존재하기 때문에, 제약이 존재하는 TSP. 즉 Prize-Collecting TSP를 이용하였으며, 하루 이상 관광지에 체류하는 관광객들의 여행계획 문제를 풀기위해 Prize-Collecting Multiple-Day TTaveling Salesman Problem(PC MD TSP)을 개발하였다 관광 정보의 형태는 사전정보, Oft-line 정보. On-line 정보로 구분하여, 전체 관광객들을 이용 가능한 정보 형태에 따라 3가지 계층으로 구분하였으며. Simulation을 통해 각 관광지의 관광객을 계산하였다. 개발된 모형을 통해 Ubiquitous 환경에서의 On-line 정보가 관광객들뿐만 아니라 관광지에도 수요증가에 따른 운영 이익 증대를 가져다 줄 수 있음을 확인하였다.

• 분석과학
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• 제24권2호
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• pp.78-84
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• 2011

본 연구에서는 양성 및/또는 음성 이온 방식으로 저에너지 충돌-유발 분해(CID)를 이용한 serine protease 저해제인 camostat 와 그것의 분해산물인 4-(4-guanidinobenzoyloxy)phenylacetic acid (GBPA)의 분해 패턴을 전자분무 소스가 있는 사중극자 텐덤 질량분석기(ESI-MS/MS)를 이용하여 최초로 조사하였다. Camostat의 양이온 CID 질량 스펙트럼 분석결과, 분자구조내 에스테르 결합을 이루는 카르보닐 기와 산소 원자사이의 단일 결합(C-O) 분해가 우선적으로 일어나고, guanidine 기의 초기 손실보다는 N,Ndimethylcarbamoylmethyl기의 초기 손실이 더 잘 일어난다는 것이 특징적으로 확인되었다. GBPA의 양이온 CID 스펙트럼의 경우는, 4-guanidinobenzoyloxy 기에 있는 카르보닐 기와 산소원자 사이의 초기 분해가 일어나서 m/z 145에서 가장 강도가 높은 피크를 만들었다. 반면에, GBPA의 음이온 스펙트럼은 m/z 312의 모분자 이온에서 $CO_2$와 NH=C=NH의 순차적인 중성 손실로 인하여 m/z 226의 가장 강도가 높은 피크가 특징적으로 생성되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1656-1666
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• 1999

회로가 복잡해지고, 고속화되면서 회로의 동작에 대한 검사 뿐 아니라, 회로가 원하는 시간 내에 동작함을 보장하는 지연 검사의 중요성이 점점 커지고 있다. 본 논문에서는 주사환경을 사용하는 순차회로에서의 경로 지연 고장을 위한 테스트 패턴 생성 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 빠른 시간에 간접 유추를 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 구조적으로 발생 가능한 정적 학습 과정은 테스트 패턴 생성 과정 중의 선행 처리 단계에서 각각의 게이트에 정적 학습이 발생할 수 있는 경우를 분석하여 그 정보를 각각의 게이트에 대해 저장하고 있다가 알고리즘을 이용한 테스트 패턴 생성 과정 중 조건에 만족하는 경우에 유추될 수 있는 값을 바로 할당하게 된다. 본 논문에서는 이를 지연고장 검출에 맞도록 수정하여 이용하였다. 회로 내에 몇몇 주입력에서 나온 신호선을 모두 포괄하는 분할지점이 존재하면, 이 지점을 지나는 경로들 중에 그 이전, 혹은 이후의 경로가 동일한 경로들은 분할지점에 의해 분할된 입력의 부분들이 같은 입력값을 필요로 함을 예상할 쑤 있다. 본 논문에서는 경로 지연 고장 검출에서 유용하게 사용될 수 있는 이러한 회로분할을 사용하여 보다 효율적으로 테스트 입력을 생성하였다. 마지막으로, 이 두 가지 알고리즘을 적용한 효율적인 경로 지연 고장 테스트 입력 생성기를 개발하였으며, 알고리즘의 효용성을 실험을 통하여 입증하였다.