• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.825-840
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• 2015

적응 비트 레이트 (ABR) 스트리밍은, 이를 사용하는 넷플릭스나 아마존과 같은 콘텐츠 제공자와 더불어 대역폭 효율을 증가시키고, 채널 상태가 좋지 않은 경우에서도 최고의 사용자 실감을 제공한다는 측면에서, 많은 멀티미디어 전달 시스템 중에서 매우 중요한 기능이 되었다. 이러한 시스템에 의하여 대역폭 이용 효율의 개선이 이루어지는 분야는, 실시간 영상전송을 위한 인지형 폐루프 제어가 가능한 비디오 인코딩 분야이다. 본 연구에서는, 지능적으로 해상도를 결정하기 위하여, 사용자 선호도를 학습함으로써, 공간 및 시간적으로 채널 상태에 적응된 비디오 스트림을 제공하는 스트리밍 카메라 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 비디오 압축을 위하여 하드웨어 H.264 / AVC 인코더를 사용한다. 대역폭이 변동할 때 인코딩 매개변수는 사용자 또는 사용자를 대신할 수 있는 인지형 시스템에 의해 구성될 수 있다. 본 연구에서 개발된 인지형 비디오 클라이언트는, 시간이 지남에 따라 프레임 전송률 대비 비디오 크기와 같은 사용자 선호도를 학습하고, 채널 상태가 변동할 때 지능적으로 인코딩 매개변수를 적응 구성하게 된다. 개발된 인지형 해상도 결정 시스템에서는, 공간 및 시간적 해상도를 적절히 선택하여 비디오 대역폭을 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 학습을 통하여 그 해상도를 적응적으로 결정할 수 있다는 것을 실험을 통하여 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권10호
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• pp.465-472
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• 2017

과거에는 전력데이터를 분석하는 기법으로 주로 기계학습의 지도학습 기법을 많이 활용하였고 데이터 마이닝 기법을 통한 패턴 검출을 주로 연구하였다. 그러나 전력데이터의 규모 커지고 실시간 데이터 공급이 가능해진 현재에는 과거의 데이터 분류 및 분석 기법을 통한 데이터 분석 연구는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 큰 규모의 전력데이터를 분석할 수 있는 클러스터링 아키텍처를 제안한다. 제안하는 클러스터링 프로세스는 비지도학습기법인 K-means 알고리즘의 문제점을 보완하고 전력데이터 수집과 분석까지의 모든 과정을 자동화할 수 있는 프로세스이다. 총 3 Level로 구분하여 Row Data Level, Clustering Level, User Interface Level로 구분하여 전력데이터를 분류 및 분석한다. 또한 클러스터링의 효율성 향상을 위하여 주성분분석 및 정규분포기반의 최적의 클러스터 수 K값 추출과 이상점으로 분류되는 데이터 감소를 위한 변형된 K-means 알고리즘을 제시한다.

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

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.43-57
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• 2022

유사량 계측 기술의 발달로 초음파 도플러 유속계(ADCP)의 산란도가 부유사 농도와 관계가 있다는 특성을 이용해 부유사의 농도를 짧은 시간 간격으로 계측하여 부유사 관측의 비용과 위험 문제를 극복하고자 하는 노력이 지속되고 있다. 국내에는 자동 유량 관측소에 횡방향 ADCP (H-ADCP)가 설치되어 있어 실시간으로 부유사 농도를 계측하는 기술의 적용이 가능하지만 자동 유량 관측소와 부유사 관측소의 위치가 항상 일치하지는 않아 모든 관측소에서의 모형 개발은 불가한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소 9개소에 대해 부유사 농도를 계측하는 H-ADCP-SSC 관계식을 개발하고 그 결과의 적용성에 대해 고찰하였다. 그리고 부유사 관측소별로 나타나는 특징에 대해 알아보기 위해 한국 하천의 부유사 관측소 44개소의 유역면적, 부유사와 하상토의 입도분포, 유량-유사량 관계식 등의 유사특성 자료를 이용해 비지도 기계학습 기법인 가우시안 혼합 모형(GMM)으로 군집분석을 수행하였다. 군집화 결과, 유사량 관측소를 공간적으로 구분해낼 수 있었으며, 특히 하천의 본류와 지류의 유사 특징을 구분해낼 수 있었다. 결과적으로, H-ADCP-SSC 관계식과 부유사 관측소의 군집분석 결과를 종합해 H-ADCP-SSC 관계식이 개발되지 않은 자동 유량 관측소에서 관계식을 적용하는 부유사 농도를 실시간으로 계측할 수 있도록 하는 프로토콜을 제안하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.468-475
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• 2014

추천시스템은 선호 데이터가 대형화, 컴퓨터 처리능력과 추천 알고리즘 등에 의해 실시간 추천이 어려워지고 있다. 이에 따라 추천시스템은 대형 선호데이터를 분산처리 하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 하둡 분산처리 플랫폼과 머하웃 기계학습 라이브러리를 이용하여, 선호데이터를 분산 처리하는 방법을 연구하였다. 추천 알고리즘은 아이템 협업필터링과 유사한 동시발생 행렬을 이용하였다. 동시발생 행렬은 하둡 클러스터의 여러 노드에서 분산처리를 할 수 있으며, 기본적으로 많은 계산량이 필요하지만, 분산처리과정에서 계산량을 줄일 수 있다. 또한, 본 논문은 동시발생 행렬처리의 분산 처리과정을 4 단계에서 3 단계로 단순화하였다. 결과로서, 맵리듀스 잡을 감소할 수 있으며, 동일한 추천 파일을 생성할 수 있었다. 또한, 하둡 의사 분산모드를 이용하여 데이터를 처리하였을 때 빠른 처리속도를 보였으며, 맵 출력 데이터가 감소되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.310-311
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• 2015

선박 항적 데이터는 해상교통관제센터에 의해 실시간으로 모니터링 되고 수집되어 진다. 이러한 데이터를 기반으로 선박의 항적 패턴분석과 항적 모델을 추출하여 해상교통관제사의 의사결정에 기여하고자 한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 SVM알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation이 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링을 통하여 이상거동 선박의 사전 판별, 선박의 추측위치 계산 등에 응용하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.295-306
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• 2015

MOnCa2는 스마트폰에 장착된 센서와 온톨로지 추론 기반의 지능형 스마트폰 어플리케이션 구축을 위한 프레임워크다. 기존에 연구되었던 MOnCa는 온톨로지 인스턴스로 등록된 센서 값에 대한 정보를 바탕으로 사용자의 현재 상황을 판단 및 추론하였다. 이러한 방식은 사용자의 공간 정보나 주변에 존재하는 객체가 무엇인지 판단하는 것은 가능하나 사용자의 물리적인 콘텍스트(이동 행위, 이동할 목적지 등등) 판단하는 것은 불가능했다. 본 논문에서 설명하는 MOnCa2는 사용자 개개인의 물리적인 콘텍스트를 판단 및 추론하기 위해 스마트폰의 장착된 센서를 바탕으로 행위 및 이동 상황에 대응하는 인지 모델을 구축하고, 구축된 모델을 기반으로 사용자의 실시간 행위 및 이동 상황에 대해 1차적인 추론을 수행하며, 추론된 1차적인 콘텍스트에 대해 온톨로지 기반의 2차 추론을 통해 지능형 어플리케이션에 필요한 고수준 사용자 콘텍스트를 생산한다. 따라서 본 논문은 스마트폰의 가속도 센서를 기반으로 사용자의 이동에 필요한 행위를 인지하는 기법, 스마트폰의 GPS 신호를 바탕으로 이동 목적지와 경로를 예측하는 기법, 온톨로지 실체화를 적용하여 고수준 콘텍스트를 추론하는 과정에 초점을 맞추어 설명을 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.643-650
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• 2017

무한한 에너지원을 가진 태양광 발전은 기상 에 의존하기 때문에 발전량이 매우 간헐적이다. 따라서 태양광 발전량의 불확실성을 줄이고 경제성을 향상시키기 위하여 정확한 발전량 예측기술이 필요하다. 기상청은 3일간 기상정보를 예보하지만 태양광 발전 예측에 높은 상관관계가 있는 일조량과 일사량은 예보하지 않는다. 본 연구에서는 기상청에서 3일간 예보하는 기상요소인 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량 등을 이용하여, 일조 및 일사량을 예측하였으며, 예측된 일사 및 일조량을 이용하여, 실시간 태양광 발전량을 예측하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 결과로서 예측된 기상요소로 발전량을 예측하는 모델보다 제안 모델이 MAE, RMSE, MAPE 등의 오차율 지표에서 더 좋은 결과를 보여주었다. 또한, 기계 학습의 한 종류인 서포트 벡터 머신을 사용하는 것보다 DNN을 사용하는 것이 더 낮은 오차율 지표를 보여주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.167-173
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• 2017

인공지능으로 대표되는 4차 산업혁명에 대한 관심이 증가함에 따라 사회 전반에 빅데이터 및 머신러닝 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 이러한 움직임은 다양한 분야에서의 예측 시스템 개발로 현실화되고 있다. 특히 영화 산업에서는 투자, 마케팅 등에 활용을 위해 흥행 여부를 사전에 예측하고자하는 여러 가지 시도가 있어왔다. 예전에는 영화에 대한 정적 데이터만을 고려한 예측이 주류를 이뤘으나, 최근에는 실시간으로 생성되는 소셜 데이터를 활용하여 예측하고자하는 노력이 진행되고 있다. 본 논문에서는 영화의 정적 데이터와 더불어 기사, 블로그, 영화평 등 다양한 피드백 정보를 활용한 예측 기법을 제안한다. 또한 제안한 기법을 활용하여 상대적으로 흥행에 성공한 영화만을 대상으로 이들의 흥행정도를 정량적으로 추정할 수 있는지의 여부를 실험적으로 평가하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.252-260
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• 2016

사람 검출의 성능은 카메라의 위치 및 각도 등에 큰 영향을 받는다. 이로 인해 획득한 2D 영상에서 사람은 위치에 따라 각기 다른 크기를 갖는 형태로 나타난다. 이렇게 다양한 크기를 갖는 사람들을 모두 검출하는 것은 실시간 시스템의 구현을 어렵게 만드는 요인이 된다. 그러나 만일 영상의 특정 위치의 사람의 크기를 예측할 수 있다면, 해당 위치의 사람 검출을 위한 연산량이 크게 감소될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실내 공간의 구조를 깊이맵으로 구성하고, 실내 공간에 존재하는 사람의 영상을 3D 공간에 재구성함으로써 크기를 예측하는 기법을 제안한다. 3D 공간에서는 어느 위치에서든지 사람의 크기가 일관되므로 이를 2D 영상으로 투영하게 되면 2D 영상의 좌표에 따른 정확한 사람의 크기를 추정할 수 있다. 실험 결과로부터 제안 방법이 효과적으로 사람의 크기를 예측할 수 있고, 기존이 기계학습 기반 사람 검출 방법들의 처리속도가 감소됨을 증명하였다.