• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.306-311
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• 2015

본 연구는 협력적특허분류(CPC)를 활용한 '사물인터넷(IoT)' 과 '웨어러블(wearables)' 의 기술융합동향 분석에 관한 것이다. 국내 도입 분야가 점차 확대되고 있는 CPC는 기존의 국제특허분류(IPC)보다 세분화된 분류를 제공해 기술 특성을 더 세밀하고 정확하게 반영할 수 있어 특허정보 분석 시 활용도를 배가시킬 것으로 기대된다. 아직까지 CPC를 특허정보 분석에 활용한 연구가 드물며, 특허분류코드를 활용해 기술융합현상을 분석한 선행연구들 대부분이 IPC코드를 활용하였다. 본 연구에서는 CPC를 활용하여 wearable IoT 영역의 기술융합동향분석을 실시하였고, 이를 위한 사전분석으로서 각 특허에 할당된 CPC와 IPC를 비교분석하였다. 연관규칙 마이닝 기법을 활용한 CPC 코드분석을 통해 융합이 활발하게 발생하는 기술영역들을 도출하고 시간에 따른 추세변화를 파악하였다.

• 응용통계연구
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• 제15권1호
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• pp.33-43
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• 2002

범주형 데이터의 결측치 추정을 위하여 최빈 범주법, 로지스틱 회귀분석, 연관규칙과 같은 다양한 방법이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 방법의 추정 값을 결합하는 신경망 융합과 투표융합 방법을 제안하고 이의 성능을 시뮬레이션을 이용하여 비교하였다. 실험에 사용된 데이터의 특성을 나타내는 인자로는 (1) 입출력 변수간의 연결함수, (2) 데이터의 크기, (3) 노이즈의 크기 (4) 결측치의 비율, (5) 결측발생 함수를 사용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 데이터의 크기가 작고 결측 발생 비율이 높으면 최빈 범주법, 연관규칙, 신경망 융합의 성능이 높게 나타났으며 데이터의 크기가 작고 결측발생 확률이 결측이 안된 나머지 변수에 높은 의존관계가 있으면 로지스틱 회귀분석, 신경망 융합의 성능이 높게 나타났다. 데이터의 크기가 크고, 결측치의 비율이 낮으면서, 노이즈가 크고 결측발생 확률이 결측이 안된 나머지 변수에 높은 의존관계가 있으면 신경망 융합의 성능이 높게 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.59-68
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• 2009

본 논문은 최근 소개된 curvelet 변환 구성을 사용하여 하잇브리드 다초점 이미지 융합 기법을 다룬다. 하잇브리화는 MS 융합 규칙을 새로운 "복제" 방법과 결합시킴으로써 얻어진다. 제안된 기법은 MS 규칙을 사용하여 각 분해 레벨 이미지의 스펙트럼내에 m개의 가장 두드러진 항들만을 융합시킨다. 이 기법은 이미지의 어떠한 스케일과 방향, 이동에서 변환 집합의 MSC에 충실하여 m-항 융합으로 합성이 이루어진다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 Xydeas 와 Petrovic이 제안한 경계선에 민감한 객관적 품질 척도를 적용하였다. 실험 결과는 제안한 기법이 잉여, 쉬프트-불변 Dual-Tree 복소수 웨이블릿 변환에 대한 대안으로서의 가능성을 보여주었다. 특히, 50%의 m-항 융합은 어떤 시각적인 품질 저하를 갖지 않는 결과를 주는 것이 확인되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.75-87
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• 2022

재작업은 제품의 품질 만족을 위해 요구되는 활동으로 제조 현장에서 필수적인 공정이다. 사전에 수행 여부의 파악이 어려운 재작업은 공정시간의 증가 및 제품의 납기 지연으로 이어질 수 있어 이를 고려한 스케줄링이 중요하다. 본 연구에서는 자동차 배관 생산라인인 재작업이 존재하는 유연흐름라인을 대상으로 Dispatching을 통한 평균 흐름시간과 납기지연의 가중합을 최소화하는 스케줄링 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 제품별 납기 등 고객 요구와 재작업 및 가공시간 등의 변동성이 존재하는 제조환경에서 Dispatching을 위한 가중치 기반 Dispatching 규칙(WDR)을 제안한다. WDR은 여러 단일 Dispatching 규칙의 가중합으로 구성되며 본 연구는 가중치 탐색을 위해 시뮬레이션 기반 유전알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 WDR이 단일 Dispatching 규칙에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제23권5호
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• pp.410-419
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• 2004

본 논문에서는 베이시안에 기반한 신뢰도 융합 기법을 제안한다. 음성인식에서 신뢰도는 인식 결과에 대한 신뢰의 정도를 말하며, 인식 결과가 맞는 지의 여부를 판단할 수 있다. 개별 신뢰도 기법의 신뢰도 값을 융합하여 최종 판단을 내리는 집중형 융합 방식과 개별 신뢰도 기법의 판단 결과들을 융합하는 분산형 융합의 두 가지 방식에 대해 최적의 베이시안 융합규칙이 제시되었다. 고립단어 인식에서의 미등록어 거절 실험 결과 집중형 베이시안 신뢰도 융합 기법은 개별 신뢰도 기법에 비해 13% 이상의 상대적인 에러 감소 효과를 보였으나, 분산형 베이시안 융합은 성능의 향상을 보이지 못했다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.139-147
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• 2009

이 논문에서는 한 쌍의 수동 광대역 소나로 구성된 병렬구조 분산센서 망에 적용할 수 있는 에너지 인식 분산탐지 체계의 설계 및 성능분석에 대해 검토한다. 이 분산탐지기는 융합규칙으로 AND 규칙과 OR 규칙을 사용하였다. 이 경우 각 센서노드의 문턱값 규칙은 전체 분산센서망의 탐지확률을 최대로 하는 UMP(uniformly most powerful)임을 증명하였다. 그리고 소나 체계에서 오경보에 의해 발생하는 에너지 비용을 제한 조건으로 주었을 때, 탐지확률을 최대화하는 센서노드의 최적 문턱값이 갖는 특성을 이론적으로 검토하였다. 나아가 신호 강도, 에너지 비용에 대한 제한조건, 센서노드 사이의 간격등이 탐지성능에 미치는 영향을 수치실험을 통해 분석하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.11-16
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• 2019

사람들은 바쁜 현대사회 속에서 시간적 제재를 받고 있다. 이에 따라 사람들은 건강에 나쁜 영향을 미치는 간편한 인스턴트 식품을 섭취하고 간단한 운동조차하기 어려운 상황에 놓여있다. 또한 불필요한 정보과부화 현상으로 인해 개인의 특성에 적합하고 정확한 추론을 하는 것에 대한 중요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 다중상황의 군집분석과 연관규칙을 이용한 지식추론 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 상황정보에 따른 군집을 기반으로 연관규칙을 생성함으로써 사용자들에게 개인화된 헬스케어 방법을 제공한다. 이를 통해 각 질병에 대한 위험도를 추론함으로써 해당 질병에 대한 발병률을 낮출 수 있다. 또한 성능 평가를 통해 제안하는 모델이 비교 모델보다 수치상으로 F-measure 값이 0.027 더 높게 나타나며, 비교 모델 보다 우수하게 평가된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권11호
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• pp.235-244
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• 2017

본 논문은 모래 상자 놀이에서의 심리 진단을 위한 시스템을 규칙 기반 전문가 시스템을 적용하여 설계하고자 한다. 모래 상자 놀이는 놀이 치료 중 하나이며 모래와 여러 종류의 피규어들을 이용한 심리 진단과 치료를 병행할 수 있는 기법이다. 이 기법에서 심리 진단 요소에 초점을 맞추어 입력 값이 주어지면 자동으로 심리 유형을 진단해 주는 시스템을 구현하고자 한다. 이에 진단 기법에서 기준 요소로 이용되는 모래 상자에 배치한 피규어들의 종류, 피규어들의 배열 상태, 제작 시간을 6가지의 언어 객체를 설정하고 그에 따른 규칙을 생성한다. 본 시스템에서는 내담자가 완성한 모래 상자를 센서 장치로 인식 한다 가정한다. 그리고 인식한 상태가 입력 값으로 들어오면 언어 객체를 기반으로 한 규칙들이 차례로 점화된다. 이를 통해 내담자에게 26가지의 심리 유형중 하나를 진단해 준다. 결과적으로 진단과정을 간편화 하고 자동화하려 한다. 그리고 보다 세분화된 심리 진단을 내려주어 그에 맞춘 치료가 가능하게 하는 것이 목적이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권11호
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• pp.515-524
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• 2017

본 논문에서는 ADHD 진단을 해주는 전문가시스템을 설계 및 구현한다. DSM-IV-TR을 이용하여 ADHD 진단기준을 연령대에 따라 단어를 바꾸어 구체화한다. 이 진단지를 가지고 오브젝트와 해당 값을 설정하고 규칙을 생성한다. 그리고 'ADHD 진단 시스템 엔진'과 '사용자 질의응답 프로그램'으로 구성된 진단시스템을 설계한다. 'ADHD 진단 시스템 엔진'은 규칙 기반 추론 엔진으로 Prolog 언어로 구현하여, INPUT을 '사용자 질의응답 프로그램'으로부터 받는다. INPUT에 의해 규칙은 ADHD 진단기준을 기반으로 점화되며 진단결과를 추론해서 OUTPUT을 다시 '사용자 질의응답 프로그램'으로 보낸다. '사용자 질의응답 프로그램'은 Python 언어로 구현하여 사용자와의 대화를 처리하는 인터페이스 역할을 한다. 'ADHD 진단 시스템 엔진'과 '사용자 질의응답 프로그램'의 중간다리 역할을 Pyswip 라이브러리를 통해서 수행한다. 결과적으로 ADHD 진단 전문가시스템을 통해 진단비용 절감과 간편한 이용으로 치료계획에 도움을 주고자한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.77-87
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• 2023

네트워크 침입 탐지 작업에 다양한 연관 규칙 마이닝 알고리즘을 적용하는 데에는 두 가지 중요한 문제가 있다. 생성된 규칙 집합의 크기가 너무 커서 IoT 시스템에서 활용하기 어렵고, 거짓 부정/긍정 비율을 제어하기 어렵다. 본 연구에서는 coverage와 exclusion이라는 새로 정의된 척도에 기반을 둔 연관 규칙 마이닝 알고리즘을 제안한다. Coverage는 한 클래스의 트랜잭션에서 패턴이 발견되는 빈도를 나타내고, exclusion은 다른 클래스의 트랜잭션에서 패턴이 발견되지 않는 빈도를 나타낸다. 우리는 KDDcup99라는 공개 데이터 세트를 사용하여 가장 유명한 알고리즘인 Apriori 알고리즘과 실험적으로 제안된 알고리즘을 비교한다. Apriori와 비교하여 제안된 알고리즘은 정확도를 완전히 유지하면서 생성되는 규칙 집합 크기를 최대 93.2%까지 줄인다. 또한, 제안된 알고리즘은 생성된 규칙의 거짓 부정/긍정 비율을 매개변수별로 완벽하게 제어한다. 따라서 네트워크 분석가는 두 가지 문제를 해결함으로써 제안한 연관 규칙 마이닝을 네트워크 침입 탐지 작업에 효과적으로 적용할 수 있다.