본 논문에서는 효율적인 사물 이미지 분류를 위한 계층적 이미지 분류 체계 방안에 대해 제안한다. 기존의 전체 이미지를 한 번에 분류하는 무 계층 이미지 분류에서는 상대적으로 유사한 모양을 가진 사물은 효율적으로 인식하지 못하는 모습을 보여줬다. 따라서 본 논문에서는 사물 이미지에 대해 계층적으로 분류를 시도하는 단계적 계층 구조에서의 이미지 분류 기법을 소개한다. 또한, 실제 시스템에 딥 러닝 이미지 분류가 적용되었을 때 발생할 수 있는 확장성에 대해서 고려하기 위해 확장성이 고려된 효율적인 클래스 구성 방식과 알고리즘도 소개한다. 이와 같은 방식은 상대적으로 유사한 형태를 보인 사물 이미지에 대해 더 높은 신뢰도로 이미지를 분류하는 것을 가능하게 한다.
본 논문은 현재 영역 별로 파편화된 여러 O2O(Online to Offline) 서비스들을 통합적으로 제공하기 위해 자연어를 통한 NUI(Natural User Interface)를 개발하여 사용자가 명시한 상품 정보의 항목을 자동으로 분류하고자 한다. 이를 위해 e-commerce 도메인 정보 학습에 적합한 나이브 베이즈 분류(Naive Bayes Classifier) 알고리즘을 사용한다. 학습에는 미국 e-commerce 사이트 Groupon의 상품 정보와 분류 체계를 사용하며, 학습 데이터의 특징을 분석하여 상품 정보에 특화된 학습 데이터 정제 및 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 통한 단어 별 가중치를 적용하여 알고리즘의 정확도를 향상시킨다.
분야연상어는 어휘자체가 분야정보를 가지므로 인간이 분야를 인지할 때와 유사하게 문서의 분야를 판단한다. 인간이 한국어와 일본어의 180분야로 분류한 약 15,000개의 문서뱅크를 수집하고, 수집된 문서에서 복합어로 구성된 분야연상어의 효율적인 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘으로 자동구축된 분야연상어를 문서분류의 초기결정에 이용할 수 있다. 분야연상어를 이용하면 어떠한 분야체계에도 손쉽게 적용할 수 있으므로 문서분류용 목적으로 이용할 수 있는 보편성은 충분하다.
본 논문은 이동 노드간 클러스터링을 함에 있어 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기 위한 딥러닝의 자율학습에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 새롭게 입력되거나 변경된 데이터가 비교정보에서 오염된 정보로 분류될 경우 기존 분류된 클러스터링으로부터 오염된 정보로 이해되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용 할 수가 있다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 학습 모델을 제시 한다.
본 논문에서는 웹쉘 악성코드를 정확하게 분류하고, 빠른시간안에 자동으로 웹쉘 분류 및 분석을 통하여 웹쉘을 탐지하기 위하여 인공지능 머신러닝 기반의 Supervised AI ML 및 Classification 알고리즘을 적용하여 빠른 시간안에 분류, 정확한 분석을 통하여 자동화된 탐지시스템인 MWSDS를 제안하고 웹쉘 실험 데이터를 통하여 실증하였다. 본제안의 경우 웹쉘악성코드 공격에 대한 대응뿐만아니라 관리적인 정보보호 체계수립을 통하여 보다 효과적이며, 지속적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.
문자열에 대한 편집 거리 문제는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환할 때 필요한 최소한의 연산의 개수를 구하는 문제이다. 영어와 같은 1차원 문자열에 대한 최적해에 대해서는 오랫동안 연구가 진행되어 왔으나, 한글과 같이 좀 더 복잡한 언어에 대한 편집 거리에 대해서는 많은 연구가 진행되지 못했다. 본 논문에서는 음소와 음절을 구분하여 편집거리를 구하는 기존 연구를 확장하여, 음소간의 유사도를 정의하고 이를 이용하여 유사한 단어를 더 정확하게 구분해 내는 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 자동화된 분류시스템의 성능향상을 위한 것으로 오분류율이 높은 불확실성이 강한 문서들의 범주결정방식을 개선하기 위한 후처리분석 방법과 피드백 알고리즘을 제안한다. 전통적인 분류시스템에서 분류의 정확성을 결정하는 요인으로 학습방법과 분류모델, 그리고 데이터의 특성을 들 수 있다. 특성들이 일부 공유되어 있거나 다의적인 특성들이 풍부한 문서들의 분류문제는 정형화된 데이터들에서 보다 심화된 분석과정이 요구된다. 특히 단순히 최상위 항목으로 지정하는 기존의 결정방법이 분류의 정확도를 저하시키는 직접적인 요인이 되므로 학습방법의 개선과 함께 분류모델을 적용한 이후의 결과 값인 순위정보 리스트의 관계를 분석하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 경계범주의 자동탐색기법으로 확장된 학습체계를 제안한 이전 연구의 후속작업으로써, 최종 범주를 결정하기까지의 후처리분석 방법과 이전의 학습단계로 피드백하여 신뢰성을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하고 있다. 실험결과에서는 제안된 범주결정방식을 적용한 후 1회의 피드백을 수행하였을 때의 결과들을 단계적이고 종합적으로 분석함으로써 본 연구의 타당성과 정확성을 보인다.
웹 2.0의 영향으로 인터넷 상에 범람하는 컨텐츠를 이용함에 있어 태깅 시스템은 매우 유연하고 효과적인 분류를 가능케 한다. 대부분의 웹 2.0 사이트에서는 검색된 정보에 해당하는 태그와 연관성이 있는 태그를 나타냄으로써 또 다른 관련 컨텐츠를 이용할 수 있는 서비스를 제공한다. 컨텐츠 사용자에 의해 생성되는 태그는 개인 성향에 따라 동일 컨텐츠에 다양하게 적용될 수 있으며 이로 인해 태그를 이용한 검색은 낮은 정확도를 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 태그 선택에 있어 인간 상호작용의 특성을 파악하여 개인이 선호하고, 필요로 하는 컨텐츠에 대한 태그를 추천할 수 있는 태그 가치 측정 알고리즘을 제안한다. 컨텐츠 선택에 있어 의사결정에 영향을 미치는 요인을 식별하고 선호영화 추천 서비스인 MovieLens 사이트의 데이터 셋을 적용하여 태그 추천의 예측 정확도를 비교 평가함으로써 향상된 태그 가치 산정 결과를 제시한다.
냉동 컨테이너의 고장은 큰 비용의 손실을 야기하지만, 현재 냉동 컨테이너의 알람 체계는 효율성이 떨어진다. 기존에 냉동 시스템의 시뮬레이션 데이터를 활용한 연구는 존재하지만, 냉동 컨테이너의 실제 운영 데이터를 활용한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 실제 냉동 컨테이너 운영 데이터를 활용하여 고장 원인을 분류하였다. 실제 데이터에서는 데이터 불균형이 발생하였으며 ENN-SMOTE, 클래스 가중치를 둔 Logistic 회귀분석과 본 연구에서 개발한 2-stage 알고리즘을 비교하여 데이터 불균형문제를 해결하였다. 2-stage 알고리즘은 XGboost, LGBoost, DNN을 사용하여 첫 번째 단계에서는 고장 및 정상을 분류하고, 두 번째 단계에서는 고장의 원인을 분류하는 알고리즘이다. 2-stage 알고리즘에서 LGBoost를 사용한 모델이 99.16%의 정확도로 가장 우수하였다. 본 연구는 데이터 불균형을 해결하기 위해 2-stage 알고리즘을 활용한 최종모델을 제안하며 이는 다른 산업에도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 인적재난 분야에 다양한 재난전조자료를 수집 분석하여 재난 위험등급을 결정하는 의사결정체계를 구축할 목적으로 재난전조 정의, 재난전조정보를 분석하기 위한 분류체계, 재난전조정보 위험등급을 판단하기 위한 논리적 알고리즘, 대응 조치사항을 포함한 권고사항 등을 연구하였다. 본 연구에서 의사결정체계를 위해 적용된 온톨로지 기법은 기본요소들의 분류 및 3계층 속성 분류만을 도입하였고, 텍스트 마이닝 기법에서는 용어의 빈도수 분석 및 신뢰도 계산 부분을 도입하여 연관성 규칙의 기본구조를 밝혀냈다. 이 기본구조에 과거 재난사례를 적용하여 연관성 규칙을 생성하였으며, 새로운 재난전조정보와 비교하여 위험등급을 추론하는 사례기반추론 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제시된 지능형 의사결정체계는 의사결정자가 재난전조정보를 바탕으로 위험등급을 결정하여 사전예방조치를 할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 재난발생 가능성을 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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