• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.54-67
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• 2010

종래에 헬스케어 영역에서 주로 사용해왔던 기계학습 기법을 U-health 서비스 분석단계에 적용하기에는 여러 가지 문제점들이 있다. 첫째, 아직 U-health 분야의 연구가 초기단계에 불과하여 기존의 기법들을 U-health 환경에 적용한 사례가 매우 부족하다. 둘째, 기계학습 기법은 학습시간이 많이 소요되기 때문에 실시간으로 질환을 관리해야만 하는 U-health 서비스 환경에는 적용하기 어렵다. 셋째, 그동안 다양한 기계 학습 기법들이 제시되었으나 질환 연관변수에 가중치를 부여할 수 있는 방법이 없어, 개인 맞춤형 질병예측 시스템으로 구축할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하고, U-health 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP를 제안하였다. 또한 이러한 PCADP를 바탕으로 U-health 데이터 및 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 U-health 온톨로지 프레임워크를 시멘틱스형으로 모델링하였다. 또한 PCADP 예측 기법은 U-health 환경에서 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 유연성과 실시간성이 기존의 방식에 비하여 향상되었고, 판별과정의 모니터링 및 시스템의 지속적인 개선측면에서도 효율적으로 작용함을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권7호
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• pp.791-799
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• 2016

본 연구의 목적은 새로운 사고의 위기가 국내 해양안전에 미치는 영향을 분석하기 위함이다. 새로운 사고 위기는 세계 해상운송에서 새롭거나 드물게 또는 예측하지 못한 사건들로부터 유추한 것으로 사전 연구에서 46명의 전문가를 통해서 식별한 것이다. 새로운 해양사고의 위기를 식별하기 위하여 해양안전심판원(KMST)의 통계 데이터를 계산에 사용하였고, IMO의 공식안정성평가기법인 위기지수(RI) = 빈도지수(FI) + 심각성지수(SI)의 개념을 계산에 적용하였다. 통계적인 사고 데이터로부터 FI와 SI의 가중치를 계산한 후 가장 순위가 높은 시나리오를 식별하고 새로운 사고 위기와 시나리오 사이의 관계를 분석하였다. 분석 결과, 가장 순위가 높은 시나리오의 근본적인 원인은 "첨단기술 개발"이었고, 그 결과 "화물 작업 시간 단축"이 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 사전 연구에서 46명의 전문가에 의해 식별한 "영업 경쟁" 및 "선원 문제" 등과 차이가 있음을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.430-437
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• 2002

다층신경망 (MLP: multilayer perceptron)은 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 음성인식 및 화자인식 영역에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 다층신경망의 학습에 일반적으로 사용되는 오류역전파 (EBP: error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 화자인식이나 화자적응과 같이 실시간 처리를 요구하는 응용에서 상당한 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 다층신경망의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 오류역전파 알고리즘에서는 가중치 갱신 시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정된 상태에서는 학습이 진행됨에 따라 학습에 기여하는 패턴영역이 달라지는 현상에 효과적으로 대응하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 패턴의 기여도에 따라 가변 하는 학습률과 학습에 기여하는 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변 학습률 및 학습생략 (COIL: Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning)방법을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권12호
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• pp.549-560
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• 2015

데이터품질 속성으로는 ISO/IEC 기관 및 국내/외 여러 기관에서 제시한 속성이 존재하지만, 이러한 기준 및 가이드를 현실적으로 조직에 적용하기에는 시간과 비용이 상당히 소요된다. 따라서 조직환경의 제약사항이 존재하여도 적용 가능한 데이터품질 평가속성의 정의가 필요하다. 이 연구의 목적은 고객의 요구사항 기반하에 프로세스를 체계적으로 관리하고, 정량적으로 데이터를 평가하기 위한 데이터품질 평가속성과 우선순위 도출에 관한 연구이다. 본 연구에서는 데이터품질 표준(DQC-M)을 매개체로 RGT 기법을 사용하여 데이터품질 속성의 고객 인지구조(Construct)를 도출하고, 도출된 Construct 간의 상관분석을 수행하여 AHP기법으로 평가속성의 가중치 및 우선순위를 선별하였다. 그 결과 데이터품질 평가속성에서 1레벨에서는 일관된 체계, 정확한 데이터, 효율적 환경, 유연한 관리, 지속적 개선 순위가 결정되었다. 또한 2레벨의 19개 속성 중에서는 통제성(13%), 준거성(10%), 요구완전성(9.6%), 정확성(8.4%), 추적가능성(6.8%)이 상위 5순위로 결정되었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.45-54
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• 2012

위치기반서비스에서 주요기술로는 GPS가 있지만, 현재 위성 통신을 통해 위치 추정이 불가능한 실내지역의 위치추정기술로는 저 전력 근거리 통신의 연구가 주로 이루어지고 있다. 특히 첩 대역확산방식을 이용한 저 전력 근거리 통신 기술이 신호도달거리의 확장, 잡음에 대한 영향, 저 전력 데이터 통신 등 여러 가지 면에서 기존의 근거리 통신 기술보다 더 나은 특징을 보임에 따라 위치 추정을 위하여 제안된 IEEE802.15.4a의 물리계층에 표준으로 채택되었다. 하지만, 첩 대역확산 방식을 통한 측정된 거리는 기본적으로 오차를 가지는데, 이를 측정된 거리에 따라 가중치 값을 나타내는 비례 계수를 이용하여 영이 아닌 평균값을 가지는 잡음으로 모델링 할 수 있다. 하지만 초기의 빠르고 정확한 위치 추정에는 다소 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정을 위하여 최소자승법과 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 빠르고 안정된 위치 추정 시스템을 제안한다. 끝으로 실제 위치 추정 시스템의 구현으로 한 실험 결과를 바탕으로 제안된 알고리즘의 안정된 적응성과 정확성을 평가하여 그 성능을 알아보았다.

• 한국항만경제학회지
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• 제29권3호
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• pp.113-133
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• 2013

1995년 이후 한국기업의 유럽진출이 활발히 이루어졌으며, 특히 폴란드, 체코, 슬로바키아, 헝가리 등의 동유럽지역 진출은 두드러진다. 2011년 한-EU FTA 체결로 두 지역 간 경제적 관계는 더욱 밀접해졌다. 이러한 측면에서 항만을 가지고 있는 전통 유럽국가와 동유럽을 효율적으로 연결하기 위한 인터모달운송 선택에 관한 연구가 요청되고 있다. 하지만 유럽지역 수송수단 선택에 관한 연구는 아직 초보단계에 머무르고 있다. 본 연구는 현재 유럽지역의 인터모달운송의 현황을 파악하고, 열차와 트럭, 피더와 트럭 등의 인터모달운송선택의 핵심요인을 파악하며, 한국에서 유럽과 거래하는 수출기업 및 포워더 측면에서 고려할 때 주요하게 판단하는 요소의 가중치를 평가하는 것을 목적으로 하였다. In-depth interview는 2013년 4월에서 5월 사이 20년에서 30년 이상의 경력을 지닌 물류관련기업 사장단을 통하여 이루어졌다. 연구방법론으로 퍼지이론이 사용되었으며, 연구결과 도착의 신뢰도, 환적시간, 운임이 인터모달운송 선택시 가장 중요한 요인으로 선정되었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.262-269
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• 2016

지하철 정거장면적의 규모를 세분화하여 분석한 결과 이용승객 실적을 기반으로 B수준으로 면적을 산정하면, 현재 건설된 면적대비 16.3%만으로도 고객의 이용 편익을 충족시킬 수 있다. 그리고 정거정별 위치와 지명도, 상징성, 하루 승 하차인원 등 역별 특성에 맞게 가중치를 부여하면, 현재면적의 18.6%만으로도 수요를 충족할 수 있는 것으로 추정되었다. 호선별로 보면 8호선의 과다면적이 가장 크고, 환승유 무별에서는 환승역이 비환승(일반)역보다 과다면적이 크게 추정되었다. 그리고 지하 심도별로는 21~30m인 역의 면적이 가장 과다하고, 승차인원별 추정에서는 1일 피크실적 1,000명 이하의 역들이 가장 과다면적이 큰 것으로 추정되었다. 정거장의 규모(면적) 산정방식을 단순화하고 규모를 슬림화(축소)하는 것이 시민들의 이동편리(동선, 이동시간)와 지하공간이동 안전에 유리하고, 초기투자비 절감 및 운영시 유지관리비용 절약에서도 효과적일 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권1호
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• pp.1-8
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• 2010

연관규칙 마이닝은 물품들 간의 동시 구매 패턴 파악에 사용되는 대표적 마이닝 기법 중 하나로, 카탈로그 설계, 교차판매, 매장배치 등 다양한 마케팅 전략 수립에 활용된다. 방대한 데이터로부터 도출된 많은 연관규칙 중 수익성이 있는 규칙만을 식별해 내는 작업은 지나치게 많은 시간 및 비용을 필요로 한다. 따라서 연관규칙들의 흥미성 평가 과정을 신속하고 체계적으로 수행하기 위해 다양한 흥미성 척도들이 고안되어 왔다. 하지만 신뢰도와 지지도를 비롯한 대다수의 척도들은 대상 물품들의 발생 빈도수에만 근거하여 도출되므로, 실제 판매 현상을 정확하게 반영하지 못한다는 한계를 갖는다. 예를 들어, 기존의 척도는 매우 큰 장바구니에서 동시 구매된 한 건의 거래와 작은 크기의 장바구니에서 동시 구매된 한 건의 거래를 동일한 빈도로 측정한다. 그런데 매우 큰 장바구니에서는 서로 연관관계가 없는 물품들이 우연히 동시에 존재할 가능성이 크므로, 이에 대한 보정이 이루어지는 것이 타당하다. 기존의 척도들과 달리, 본 논문에서는 장바구니 크기 효과를 반영한 흥미성 척도를 새롭게 소개한다. 제안하는 척도는 큰 바구니에서 발생한 패턴과 작은 바구니에서 발생한 패턴에 대해 상이한 가중치를 부여하는 방식으로 계산됨으로써, 우연히 발생한 패턴으로 인해 결과가 왜곡되는 현상을 최소화할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 시뮬레이션 데이터 및 실 데이터에 대한 실험을 통해 제안하는 척도와 기존 척도가 다양한 환경 하에서 보이는 정확성과 일관성을 분석하고 그 결과를 제시하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제20권4호
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• pp.1262-1287
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• 2017

최근 차세대 기술에 대한 사전적인 예측이 기업의 경쟁력을 좌우하고 있다. 하지만 기존 연구에서는 기술 채택에 영향을 미치는 요인 규명만 이뤄지고 있으며, 결정 요인 별 중요도나 기술 간 경쟁 양상을 파악하는 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 신기술의 등장으로 인해 경쟁이 심화되는 기술 대체 시기에서 기술 경쟁 양상을 확인하기 위해 Lotka-Volterra 모형을 이용하며, 이를 통해 차세대 기술을 도출하고자 과거 경쟁이 끝난 데이터를 기반으로 모형을 추정하고, 기술 대체 및 경쟁에 영향을 미치는 요인들을 선험적으로 도출하여 과거 경쟁기술과 현재 기술 경쟁 시 요인 값의 차이를 파악한다. 이후 요인과 계수 간 영향 관계를 바탕으로 도출된 각 요인 값의 차이를 반영하여 과거 데이터를 기반으로 추정된 모형을 보정하는데 이때 요인 별 중요도를 회귀분석을 통해 파악하여 가중치로 활용하였다. 이를 통해 보정된 모형을 경쟁 후보 기술과 기존 지배적 디자인 기술에 적용하여 1:1 비교를 함으로써 경쟁 관계를 파악한다. 본 연구는 시간에 따른 요인 값의 변화량과 중요도를 기반으로 특정 기술이 차세대 시장에서 지배적 디자인이 될 가능성을 정량적으로 제시하였으며, 이는 기술 대체 시기에 기업의 전략 수립 및 의사결정 시 실증적 증거로써 활용될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.721-731
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• 2010

강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 오류역전파알고리즘을 이용한 신경망모형과 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨 모형 그리고 최적화된 상태에서 다시 학습을 진행하는 세 가지 모형에 대하여 적용한 결과 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시킨 모형이 다른 모형들에 비해 우수한 결과를 보여주고 있으며 예측시간이 길어지더라도 예측력이 크게 떨어지지 않았다. 또한 입력자료로 강우와 수위를 사용한 모형보다는 수위를 사용한 모형에서 조금 더 우수한 결과를 보여주었다.