• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2006.06a
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• pp.17-20
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• 2006

본 논문에서는 잡음이 첨가된 연속음성에서의 자동 음절분할을 위해 기존에 사용되고 있는 특징 파라미터인 단구간 에너지 이외에 잡음에 강인한 특성을 가지고 있는 새로운 특징인 스펙트럼 밀도비교척도와 의사역행렬을 이용한 선형판별함수를 제안한다. 기존에 사용되는 단구간 에너지는 잡음이 없는 환경에서는 좋은 성능을 나타내지만 잡음환경에서는 그렇지 못하다. 반면에 논문에서 제안한 척도들은 반대의 성능을 가지므로 주변잡음의 크기에 따라 각각의 파라미터를 적절한 가중치로 조합하는 음절구간 결정함수와 유한상태 머신을 추가로 사용면 무 잡음 환경뿐만 아니라, 잡음이 첨가된 연속음성에서도 일정수준 이상의 음절구간을 분리해 낼 수 있다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.219-227
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• 1998

실제 구조물에 있어 확률, 통계 및 이론으로 구해진 랜덤성을 갖는 객관적 불확실성뿐만 아니라 설계자의 경험이나 공학적 판단에 의해 주관적으로 평가되는 인간오차나 시공중의 과오 또는 구조설계에 미치는 사회적, 정치적 및 경제적 요청 등의 퍼지성을 갖는 주관적 불확실성이 존재하기 때문에 현실적으로 랜덤성과 퍼지성을 동시에 고려한 실뢰성평가 즉, 안전성평가에 대한 퍼지이론의 도입이 필수 불가결하다. 따라서 본 연구에서는 기존 구조물의 객관적·주관적 불확실성을 동시에 고려한 신뢰성해석방법으로 베이즈의 의사결정이론에 퍼지이론을 병합한 퍼지-베이즈 신뢰성해석 알고리즘을 개발하여 건축구조물의 신뢰성평가 및 안전성평가에 적용하여 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.35-36
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• 2018

본 논문에서는 기계학습 및 기계학습 기법 중에서도 Markov Decision Process (MDP)를 기반으로 하는 강화학습에 대해 알아보고자 한다. 강화학습은 기계학습의 일종으로 주어진 환경 안에서 의사결정자(Agent)는 현재의 상태를 인식하고 가능한 행동 집합 중에서 보상을 극대화할 수 있는 행동을 선택하는 방법이다. 일반적인 기계학습과는 달리 강화학습은 학습에 필요한 사전 지식을 요구하지 않기 때문에 불명확한 환경 속에서도 반복 학습이 가능하다. 본 연구에서는 일반적인 강화학습 및 강화학습 중에서 가장 많이 사용되고 있는 Q-learning 에 대해 간략히 설명한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.307-314
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• 2000

정보기술이 발달하면서 자료의 흔적들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 더불어 데이터베이스의 규모는 점점 커지고 있다. 데이터 마이닝은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과점이라고 될 수 있다. 본 논문에서는 대우정보시스템(주)서 개발된 사용자지향 데이터 마이닝 도구인 XM-Tool/Miner의 개발을 대상으로 하고 있다. 개발된 XM-Tool/Miner은 문제 중심적 마이닝 도구를 목표로 하였으며, 대표적인 마이닝 알고리즘을 적용하였고, 또한 사용의 편이성에 초점을 맞추었다. 더 나아가 데이터 마이닝 기법뿐만 아니라 데이터의 샘플링과 성능향상을 통하여 방대한 데이터로부터 다양한 지식탐사가 가능해지고, 발견된 규칙 또는 지식의 유용성 측정을 통하여 업무 분야의 특성에 따라 효과적으로 반영되며 의사 결정 및 CRM마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 추출하는 도구로 사용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.139-141
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• 2012

이 논문에서는 한국인 급성심근경색증 환자에 대한 KAMIR 데이터를 기반으로 ST분절상승 심근경색이 처음 발병한 환자의 사망에 영향을 미치는 위험요소들을 찾고, 이를 기반으로 ST분절상승 급성심근경색환자의 1년 이내 사망을 예측하는 모델을 제시한다. 총 22개의 속성 중에서 속성 선택 알고리즘을 적용한 결과 나이, 심장박출계수, 크레아티닌, 고감도 C-반응성 단백질 등 4개의 속성이 선택되었고, 이 속성들을 이용하여 더욱 정확한 예측 모델을 구축할 수 있었다. 제시된 모델을 통해서 고위험군 환자의 위험성을 평가하고 예후를 추정할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1190-1193
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• 2012

본 논문에서는 공간 데이터를 기반으로 한 도시 정보를 알고리즘을 통해서 시각화하고 시각화된 데이터를 지도와 사상(Mapping)하여 볼 수 있게 할 뿐만 아니라 공간적 정보를 기반으로 의사 결정을 하는 경우 활용할 수 있는 문서를 사용자의 간단한 조작으로 프로그래밍 방식에 의해 작성해주는 시스템을 제안한다. 본 시스템을 통해서 공간적 정보를 시각화를 한다면 지역의 공간적 정보를 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 또한 분석된 정보를 기반으로 제공되고 있는 문서 자동화를 활용한다면 공간적 정보의 문서화에 필요한 많은 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.514-516
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• 2016

사람은 개인마다 선호색이 다르다. 때문에 색채를 통해서 개인의 성향을 분석하기도 한다. 일반적으로 난색은 밝고 따뜻한 색으로 활기와 적극성을 띄며 한색은 차갑고 냉정함, 차분함 등과 같은 의미를 지닌다. 이러한 색채가 가지는 의미는 개인의 환경, 성향, 성별, 연령 등에 따라 다르게 나타난다. 색채 선호는 일반적으로 개인이 색채에 대해 좋아하는 정도를 의미하는 것으로 개인의 성향이나 상황, 경험 등에 의해 형성된 지극히 개인적인 색을 말한다. 본 논문에서는 색채 선호를 분석하는 심리 검사 CRR와 Flood Fill 알고리즘을 적용하여 그림에 색채를 채워서 주조색과, 보조색을 각각 Decision Tree에 적용한다. Decision Tree의 결과를 기반으로 데이터베이스와 연동하여 개인의 심리 상태를 분석할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1085-1087
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• 2021

이 논문에서는 다매체를 사용하여 데이터를 수집한 후 기계학습을 통해 분석하고 주어진 상황에 대응하기 위한 시스템의 개발을 기술한다. 개발 시스템은 센서데이터 수집부, 상황인지 및 상황대응부로 이루어지며, 아두이노와 라즈베리파이를 사용하여 구성한다. 구성된 시스템은 영상 카메라 및 온습도을 포함한 다수의 센서를 사용하여 환경정보를 수집한 후 수집자료를 전처리하고 주어진 상황을 인지하여 상황에 가장 적절하다고 판단되는 대응을 안내하도록 기능을 구성하였다. 상황인지를 위해서는 기계학습 알고리즘으로 의사결정트리를 사용하였으며 100%의 상황인지 정확률을 갖는다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.260-262
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• 2022

선박의 전통적인 운항 패턴은 국제적인 기준과 본선의 선장 및 승조원의 역할 수행이 중심이 되지만 자율 운항 선박(Autonomous Ship)에서는 컴퓨터 기반의 시스템과 소프트웨어가 선박의 항해, 기관 정보를 수집하여 상화 인식과 지능형 항로 의사 결정 시스템의 판단에 따라 본선 자체 또는 육상에서의 원격 관제를 통하여 자율운항 모드가 실행이 되어야 한다.. 이 연구에서는 이러한 자율운항 선박의 모든 데이터의 수집과 정보 교환,를 위한 "디지털 브릿지" 플랫폼을 개발하고 시나리오에 기반한 자율운항에 대한 알고리즘을 연구 개발하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.2
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• pp.325-332
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• 2016

The purpose of this study is to investigate the attributes influencing the prevalence of metabolic syndrome and develop the prediction model for metabolic syndrome over 40-aged people from Korea Health and Nutrition Examination Study 2012. The researcher chose the attributes for prediction model through literature review. Also, we used the decision tree, logistic regression, artificial neural network of data mining algorithm through Weka 3.6. As results, social economic status factors of input attributes were ranked higher than health-related factors. Additionally, prediction model using decision tree algorithm showed finally the highest accuracy. This study suggests that, first of all, prevention and management of metabolic syndrome will be approached by aspect of social economic status and health-related factors. Also, decision tree algorithms known from other research are useful in the field of public health due to their usefulness of interpretation.