• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.849-854
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• 2004

본 논문은 문서분류 방법인 kNN의 실행속도를 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 kNN이 사용하는 <용어, 가중치>쌍의 목록 대신, <문서, 가중치>쌍의 목록을 사용하여 유사성 계산을 빠르게 함으로써 실행속도를 개선하는 것이다. <문서, 가중치>의 목록은 문서분류의 학습단계에서 <용어, 가중치>의 목록을 행렬 전치함으로써 구한다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘을 시간복잡도 측면에서 분석하고 기존의 kNN과 비교 하였으며, 로이터-21578 데이터를 사용하여 실험적으로 성능을 비교 하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 kNN보다 실행속도측면에서 약 $90{\%}$정도의 우수함을 알 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제16권4호
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• pp.89-98
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• 1998

교통사고의 원인은 인적 요인, 차량적 요인, 도로 환경적 요인으로 분류된다. 주어진 도로 환경과 차량 조건하에서는 운전자가 마지막으로 안전을 제어할 책임을 지고 있다. 따라서, 교통사고를 사전에 예방하기 위하여 운전자의 교통법규 위반 행위에 대하여는 도로교통법에 근거하여 징역, 벌금, 구류, 과료, 과태료, 범칙금에 처하고 있다. 교통법규 위반 행위 단속 시에는 교통사고 유발 가능성과 위험도에 따라 단속의 강약을 포함하여 차등화된 처벌이 이루어져야 한다. 교통 범칙금 기준 제시를 위하여 1991~1995년의 5년간 교통사고 및 교통법규 위반을 분석한 결과 전체 교통법규 위반 단속 중 교통사고를 야기하는 동적 위반 행위인 사고관련 위반 행위 단속의 비율이 44%로 일본의 61%에 비해 매우 낮은 수준이다. 따라서 사고유발 가능성에 근거한 교통법규 위반 행위 단속의 강화가 필요하다. 한편 범칙금 부과방안으로 피해도 모형과 빈도 모형을 비교한 결과 교통법규 위반 행위로 인해 발생된 교통사고 비용을 고려한 피해도 모형은 범칙금의 차등화가 분명하지 않고 변별력이 뚜렷이 나타나지 않아 적합하지 않은 것으로 분석되었다. 교통법규 위반 행위에 따른 빈도 모형은 교통사고 건수와 사망사고 건수의 가중치(w)설정을 위해 동적 위반행위가 우리나라와 유사한 일본 자료와 비교한 결과 가중치가 한국=0.7, 일본=0.8일 때 상대적으로 $x^2$가 31.71로 가장 낮게 나타났다. 따라서, 사고건수에 대한 가중치는 0.7로 사망사고에 대한 가중치는 0.3을 적용하였다. 마지막으로 현행 범칙금과 제안된 범칙금을 비교분석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.617-632
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• 2004

비디오 데이터에는 시간의 변화에 따라 공간적인 위치가 변화하는 움직임 객체를 포함하고 있다. 이 논문에서는 비디오 데이터의 움직임 객체에 대한 새로운 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 모델링은 움직임 객체를 효과적으로 검색하기 위해 시간의 변화에 따라 공간적인 위치와 크기 변화를 표현한다. 또한 객체의 시간에 따른 시각적 특징 변화와 객체의 방향, 거리 그리고 속도를 고려한 궤적을 표현한다. 따라서 움직임 객체의 시각적인 특징 유사도 검색, 거리 유사도 검색, 제적 유사도 검색을 수행할 수 있다. 또한 이들을 통합한 가중치 검색이 가능하도록 한다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.145-152
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• 2003

본 논문에서는 인식 단위로서의 개개의 은닉 마코프 모델 (HMM: Hidden Markvo Model)에 대응하는 가중치를 도입하여 HMM출력 스코어는 HMM출력 확률과 HMM 가중치의 곱으로 표현된다고 가정하고 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법과 유사하게 HMM 가중치를 반복적으로 훈련하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 오인식 척도에 대해 차분 (delta) 계수를 정의하고 이를 이용하여 HMM 가중치를 반복하여 훈련하는 방법이다. 이러한 방법은 HMM 가중치의 합을 HMM 개수의 총합으로 제한함으로써 기존의 파라미터 추정 방법과 비터비 (Viterbi) 알고리즘에 큰 변화 없이 음성 인식에 효과적으로 적용될 수 있다. 제안된 방법은 기존의 분할 (segmental) 최소 분류 오류훈련 방법과 비교하여 추정하는 파라미터의 개수가 감소되었으며 훈련 모델의 최적 상태열을 이용한 경도 계산 과정이 포함되지 않음으로써 계산량을 효과적으로 단축할 수 있다. HMM가중치를 이용한 HMM기반의 음성 인식기의 성능 평가를 위해서 단독 숫자음 인식 실험을 실시하였다. 실험적 결과들은 HMM 확률 보정을 이용한 음성 인식 시스템이 베이스라인 시스템보다 음성 인식 성능이 더 우수함을 보여준다. 제안된 방법은 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법에 비하여 구현하기 간편한 반면에 더욱 우수한 음성 인식 성능 향상을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.778-789
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• 2021

최근 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 나타내는 Convolutional Neural Network(CNN)모델을 모바일 기기에서 사용하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존의 CNN 모델은 모바일 장비에서 사용하기에는 가중치의 크기가 크고 연산복잡도가 높다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치의 표현 비트를 낮추는 가중치 양자화를 포함한 여러 경량화 방법들이 등장하였다. 많은 방법들이 다양한 모델에서 적은 정확도 손실과 높은 압축률을 나타냈지만, 대부분의 압축 모델들은 정확도 손실을 복구하기 위한 재학습 과정을 포함시켰다. 재학습 과정은 압축된 모델의 정확도 손실을 최소화하지만 많은 시간과 데이터를 필요로 하는 작업이다. Weight Quantization이후 각 층의 가중치는 정수형 행렬로 나타나는데 이는 이미지의 형태와 유사하다. 본 논문에서는 Weight Quantization이후 각 층의 정수 가중치 행렬을 이미지의 형태로 비디오 코덱을 사용하여 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 ImageNet과 Places365 데이터 셋으로 학습된 VGG16, Resnet50, Resnet18모델에 실험을 진행하였다. 그 결과 다양한 모델에서 2%이하의 정확도 손실과 높은 압축 효율을 달성했다. 또한, 재학습 과정을 제외한 압축방법인 No Fine-tuning Pruning(NFP)와 ThiNet과의 성능비교 결과 2배 이상의 압축효율이 있음을 검증했다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.91-98
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• 2010

기존의 경로 찾기는 장애물을 피하는 짧은 경로를 찾는 것에 집중되어 왔다. 그러나 컴퓨터 게임이 점점 복잡해지면서 경로 찾기에 매복지점이나 적으로부터의 가시성과 같은 전술적 정보를 포함하는 것이 요구되고 있다. 이와 같은 정보를 경로 찾기에 반영하는 한 가지 방법은 탐색 알고리즘의 휴리스틱 함수를 전술들의 가중치 합으로 나타내는 것이다. 본 논문에서는 주어진 전술적 정보에 대해 경로 찾기를 최적화하도록 휴리스틱을 학습하는 문제를 다룬다. 여기서 학습이란 휴리스틱 함수를 위한 좋은 가중치 벡터를 찾아내는 것을 의미한다. 학습용 훈련 예제는 게임 레벨 설계자가 제공하며 매 탐색 레벨마다 실제 탐색결과와 비교되어 가중치를 갱신하는데 사용된다. 본 논문에서는 전술적 경로 찾기를 위해 탐색과 결합된 학습 알고리즘을 제안한다. 가중치를 갱신하는데 사용된 퍼셉트론 유사 방법을 설명하며 이를 구현한 시뮬레이션 도구를 소개한다. 시뮬레이션 도구에서는 레벨 설계자가 캐릭터의 특성에 따라 바람직한 이동경로를 제시할 수 있고, 이를 훈련 예제로 이용하여 가중치를 학습하며 훈련에 따라 변화하는 경로의 자취를 보여주는 기능을 제공한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.89-98
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• 2016

본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.53-62
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• 2012

정보검색에서 많은 검색 결과 문서들을 효율적으로 다루기 위해 군집화 기술을 사용하고 있지만, 대체로 군집화의 정확률은 일부 영역에서만 요구 사항을 만족시키고 있다. 본 논문에서는 검색 결과 문서들의 군집화 정확률을 향상시키기 위한 두 가지 방법을 제안한다. 첫째는 군집화 과정에서 흔히 쓰이지만 낮은 가중치를 가진 범용어를 정의하고, 검색 결과들을 비교하여 범용어를 자동 수집하고 그의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 실험 결과 불용어에 비해 범용어를 사용했을 때 군집화 오류의 34%가 개선되었다. 둘째는 집단평균연결 방식의 군집화 알고리즘으로 일차 군집들을 생성 후, 문서와 군집 간의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 군집으로 문서를 재분류하는 알고리즘을 제안한다. 네이버 지식인 카테고리를 이용한 군집 결과의 비교 실험을 통해 일차 군집보다 재분류된 군집의 정확률이 1.81% 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.23-37
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• 1994

본 논문에서는 소프트웨어 부품을 분류하여 라이브러리에 저장하고, 사용자의 요 구에 따라 효율적으로 검색할 수 있도록 지원하는 확장된 패싯 분류 방식과 혼합형 검색 모델을 제안하고, 프로토타입 시스템을 설계하여 구현하였다. 분류 방식의 설계 를 위하여 부품들의 기본적인 클래스를 분석하여 필요한 항목을 식별한다음, 항목들의 특성을 분석하고 패싯을 결정하여 구품 식별자를 구성한다. 그리고 부품의 기본적인 특성을 기준으로 응용 영역별로 클러스터링시켜 라이브러리에 저장하고, 부품의 특성 을 표현하기 위하여 패싯과 항목들에 가중치를 할당하였다. 부품의 검색을 위하여, 질 의에 의한 검색 모델 및 유사한 바품들을 쉽게 검색할 수 있도록 가중치와 유사도를 이용하였다. 제안한 분류 방식과 검색 모델은 분류 과정이 간단하고, 유사한 부품을 쉽게 식별할 수 있었으며, 또한 질의 작성이 간단해지고, 출력될 부품들의 크기와 순 서의 조절이 가능하여 검색 효율이 개선되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.176-183
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• 2002

전자우편과 같이 일정한 질의 형식을 가지고 있는 긴 자연어 질의에 대해서 사용자 질의 단어에 가중치를 부과하는 방법과 질의에 대한 정답을 기존의 질의응답 집합에서 유사한 질의를 검색하여 그 정답을 사용자에게 제공하는 전자우편 질의응답 시스템을 제안한다. 사용자의 긴 자연어 질의가 주어지면 질의의 범주와 문장의 중요도 정보를 이용하여 질의에서 사용된 단어가 주제어로 쓰였을 확률을 계산하고, 계산된 확률에 기반하여 중요도를 할당하는 질의생성 모델을 제안한다. 또한 사용자 질의와 기존에 문의되어진 전자우편 질의의 유사도를 단어의 빈도를 고려한 어휘유사도, 한글 시소러스(Thesaurus)를 이용한 의미유사도와 본 논문에서 제안한 질의생성 모델을 이용한 주제 유사도를 이용하여 계산한다. 실험을 위하여 실세계에서 사용 중인 질의응답 집합을 이용하여 실험을 하였으며 각 유사도 계산 방법의 기여도를 비교 평가하고 제안한 질의생성모델이 성능향상에 미치는 영향을 평가하였다.