• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.449-456
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• 2004

본 논문에서는 모호성을 포함하고 있는 시계열 패턴인식을 위한 새로운 인식모델인 순환퍼지기억장치를 제안한다. 순환퍼지기억장치는 기존의 퍼지기억장치에 순차적인 입력패턴를 처리하고 시간적 관련성을 표현할 수 있는 순환층을 추가함으로써 확장된 모델이다. 본 논문에서 제안하는 순환퍼지기억장치는 입력과 출력사이의 관련정도를 설정하기 위해 헤비안 방식의 학습알고리즘을 사용한다. 그리고 순환퍼지기억장치의 순환층에 필요한 가중치를 학습하기 위해서 오류역전파 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 제안하는 모델을 음성신호의 경계를 추출하는 문제에 적용하여 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권7호
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• pp.584-589
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• 2010

시계열 패턴 인식에 일반적으로 많이 사용되는 동적인 타임 워핑 알고리즘은 대부분의 연산시간을 상관표를 작성하는데 소비한다. 그리고 이 연산시간을 줄이고자 전역 경로 제약조건을 설정하여 연산범위에 제한을 두는데, 이것은 패턴의 내용을 고려하지 않은 시간축에 의한 제한이다. 따라서 본 논문에서는 패턴의 형태에 따라 적응적으로 전역 경로 제약조건을 설정하여 보다 효율적으로 패턴인식을 수행하는 분기 한정적인 동적 타임 워핑 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 실험에서는 분기 한정적인 동적 타임 워핑 알고리즘이 기존의 동적 타임 워핑 방법과 경로 거리는 유사하면서 연산 시간이 보다 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.709-716
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• 2004

본 논문에서는 다중 시계열 패턴인식 사용하여 생산장치의 상태자료부터 공정결과를 예측하여 정상 또는 비정상을 판정하는 지능형 감시시스템에 관하여 기술한다. 제안하는 감시스템은 초기화, 학습 그리고 인식의 세 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 감시대상의 생산장치가 가지는 인사들 각각의 가중치와 각 인자들이 가지는 시계열 자료 중에서 학습과 인식에 유효단계를 설정한다. 학습단계에서는 LBG알고리즘을 사용하여 이 생산장치에 의하여 생성되고 수집된 패턴들을 군집화 한다. 각 패턴은 시계열 형태의 자료와 처리 완료 후 계측기에 의하여 측정된 ACI로 구성된다. 인식단계에서는 DTW를 사용하여 실시간으로 입력된 패턴과 군집화된 패턴들 사이의 대응을 수행하여 가장 잘 정합되는 패턴을 찾는다. 다음은 이 패턴이 가지는 ACI, 차 그리고 가중치들의 조합으로 예측된 ACI 값을 산출한다. 최종적으로 예측된 ACI가 정상으로 수용할 수 있는 값 범위에 없는지 여부를 결정한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위하여 식각장치로부터 획득된 자료를 대상으로 실험하였다. 실험결과에서는 학습횟수가 증가함에 따라 예측 ACI값과 실측ACI값 사이의 오차가 현저히 감소함을 볼 수 있다

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 2001년도 공동학술대회
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• pp.25-30
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• 2001

엔진이나 콤프레셔 등과 같은 기기 진동의 동특성은 불규칙적으로 변동하는 성분을 갖는 랜덤 프로세스로 그것을 수학적으로 명확히 기술하는 것은 어렵다/sup 1)/. 하지만 통계학적인 입장에서 시계열 데이터를 보면 시계열 데이터가 확률변수로서 각각의 모집단에 속한다. 따라서 이 점에 주목하여 시계열의 확률적인 특징을 추출하는 것으로, 각각의 시계열 데이터를 확률공간으로 구별하는 것이 가능하다면 시계열 데이터에 의해 표현되어진 상태의 식별가능하다는 이론이 성립된다/sup 2)/.(중략)

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.105-114
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• 2005

본 논문에서는 다중 시계열 패턴을 분석하여 계측 값을 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 본 논문의 목적은 표본패턴들 중에서 입력패턴과 가장 유사한 패턴을 찾은 다음 그 표본패턴이 가지는 실측값과의 오차율을 산출하는 것이다. 따라서 인식이 아니라 계측이며 하드웨어가 아닌 소프트웨어 기술을 제안하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기화, 인식 및 계측 등의 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 중요도를 사용하여 인자들 각각의 가중치를 산출한다. 학습 단계에서는 수집된 표본패턴을 먼저 DTW와 LBG 알고리즘을 사용하여 각 인자별 독립적으로 군집화를 수행한 다음, 모든 표본패턴에 대하여 군집의 번호들로 구성된 코드열을 생성한다. 계측 단계에서는 입력패턴에 대한 코드열을 생성한 다음 해슁으로 표본패턴들 중에서 같은 코드열을 가지는 표본들을 찾고, 이 표본들 중에서 입력패턴에 가장 잘 정합되는 하나의 표본을 선택하다. 최종적으로 이 패턴이 가지고 있는 실측값과 오차율을 출력한다. 성능평가는 반도체생산장치 중에서 하나인 식각장치로부터 얻어진 자료에 적용하여 수행한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.114-117
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• 2002

본 논문에서는 미세한 차이를 식별할 수 있는 Chaos 이론을 숫자 패턴 인식 분야에 응용한다. 먼저, 숫자 영상의 특징 정보들을 시계열 데이터로 변환한 후, 제안된 수정된 에농 시스템으로부터 숫자 어트랙터를 재구성하고, 어트랙터의 특성 분석을 위해 프랙탈 차원 특징을 나타내는 정보 차원값을 이용하여 숫자를 인식하는 새로운 알고리즘을 제안함으로써, 특수한 용도로 숫자를 전문적으로 빠르고 정확하게 인식하는 고정도 숫자 인식 시스템을 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.727-730
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• 2016

TSC(Time Series Classification)은 시계열데이터를 패턴에 따라 분류하는 것으로, 시계열이 매우 흔한 데이터형태이고, 또한 활용도가 높기 때문에 오랜 시간동안 Data Mining 과 Machine Learning 분야의 주요한 이슈였다. 전통적인 방법에서는 Distance와 Dictionary 기반의 방법들을 많이 활용하였으나, Time Scale과 Random Noise의 문제로 인해 분류의 정확도가 제한되었다. 본 논문에서는 Deep Learning의 CNN(Convolutional Neural Network)과 변종데이터(Data Mutation)을 이용해 정확도를 향상시킨 방법을 제시한다. CNN은 이미지분야에서 이미 검증된 신경망 모델로써 시계열데이터의 특성을 나타내는 Feature를 인식하는데 효과적으로 활용할 수 있고, 변종데이터는 하나의 데이터를 다양한 방식으로 변종을 만들어 CNN이 특정 패턴의 가능한 변형에 대해서도 학습할 수 있도록 데이터를 제공한다. 제시한 방식은 기존의 방식보다 우수한 정확도를 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.75-80
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• 2010

자동차 환경에서의 음성인식은 잡음처리가 매우 중요한 요소이다. 하드웨어 및 소프트웨어로 적인 접근방법으로 많은 연구가 되어 지고 있다. 하드웨어적인 방법으로는 Low-pass filter를 기본으로한 잡음처리 필터가 많이 연구되어 가시적인 성과를 보이고 있고, 소프트웨어적으로는 Noise canceler, 신경망 등 패턴인식 알고리듬의 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시계열 패턴인식에 적용 가능한 알고리듬인 DTW(Dynamic Time Warping)를 자동차 잡음환경에 적용하여 그 음성인식을 위한 파라미터 패턴에 대한 매칭 레벨을 분류하여 잡음환경 적합한 패턴 매칭 레벨을 분석 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.795-798
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• 2017

근래에 들어, 웨어러블 기기의 발전으로 사람의 움직임에 대한 측정이 손쉬워 지면서, 워킹, 러닝, 사이클링 등의 인간의 신체 활동 상태를 감지하여 더 효율적인 운동을 할 수 있도록 정보를 획득, 제공하려는 연구가 계속되고 있다. 본 연구에서는 웨어러블 기기중 하나인 스마트 인솔을 통해서 수집되는 가속도 정보와 압력 정보를 사용하여 운동시에 사람의 운동 자세를 감지하고 측정하는 시스템을 구현하였다. 사람이 헬스센터에서 수행하는 각각의 자세는 운동의 특성에 따라 시계열 신호의 표현 패턴이 다르게 나타나며 이 패턴을 통한 정확한 자세의 감지를 위해서 본 연구에서는 다양한 신호처리 알고리즘을 사용하였으며 이 경우 더 정확한 자세를 측정할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 정확한 자세의 감지를 위해 운동의 특징에 따라 알고리즘을 선택하여 시계열 정보를 처리 분석 하는 시스템을 제안하였으며 이를 통해 보다 정확하게 사람의 신체활동을 분석할 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.224-226
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• 2022

다양한 소스로부터 수집되고 연동되는 데이터를 모델링하는 기술로 그래프 데이터베이스를 활용한 분석 기법이 각광받고 있다. 이 연구에서는 항로표지에서 관측되는 상태 및 주변 정보를 모델링하고, 고장진단 및 예측에 적용할 수 있는 기계학습 기법을 소개한다.