• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.45-51
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• 2020

최근 많은 게임이 사용자의 게임 플레이와 관련된 데이터를 제공하고 있고, 이에 기계학습 기법을 결합하여 상대의 행동을 예측하는 연구들이 있다. 본 연구는 실시간 전략 게임(클래시로얄)의 경기 데이터와 기계학습 기반의 다중 레이블 분류를 사용하여 상대 플레이어의 행동을 예측한다. 초기 실험은 이진 형태의 카드 특성과 카드 배치 좌표 그리고 정규화된 시간 정보를 입력받아 카드 타입, 카드 배치 좌표를 랜덤포레스트와 다층 퍼셉트론을 이용하여 예측한다. 이후, 순차적으로 3 가지 전처리 방식을 사용하여 실험을 진행했다. 먼저 입력 데이터의 특성 정보 일부를 변환시켜 예측했다. 다음으로 입력 데이터를 연속된 카드 입력 방식까지 고려한 중첩 형태로 변환 시켜 예측했다. 마지막으로 모든 이전 단계의 데이터들을 정규화된 시간 기준에 따라 초반, 후반으로 분할하여 예측했다. 그 결과 가장 개선을 보인 전처리 방식은 중첩 형태의 데이터를 초반으로 분할하였을 경우로 카드 타입이 약 2.6%, 카드 배치 좌표가 약 1.8% 개선을 보였다.

• 생명과학회지
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• 제8권4호
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• pp.426-430
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• 1998

본 연구는 RAPD마커를 이용, 멧누에와 집누에의 분자적 유연관계를 분석하였다. 공시한 35개의 primer에서 166개의 RAPD마커를 얻었으며, 이들 마커를 UPGMA에 의해 분석한 결과, 멧누에와 분자적 유사계수가 가장 낮은 품종은 잠305였고, 가장 높은 품종은 Bibaekjam이었다. 또한, 분자적 유사계수 0.55에서 멧누에와 집누에 계통군으로 분류되고, 0.60에서 3개의 아군 그룹과 2개의 독립개체로 분류되었다. 제1아군에는 J111(일본종계),$pnd^{ps}$(일본종계), Bibaekjam(일본종계)이, 제2아군에는 Galwon(중국종계), C18(중국종계), od yujam JAM306(중국종계), C108(중국종계)이, 제3아군에는 R-hwang(중국종계)이 포함되어 있었고, zebra(유럽종계)와 JAM305(일본종게)는 독립개체로 분류되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.381-389
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• 1996

본 논문은 신경망에서 불필요한 연결자(weights and biases)를 제거하기 위한 일반적인 back-propagation 알고리즘의 간단한 변형을 소개한다. 이는 연결자들의 절대치 크기의 분포, 분할 경계선의 분석 및 sigmoid 함수의 비선형성에 기초하여 개발되었다. 신경망의 초기 학습 후, 이 알고리즘은 그 절대치의 크기가 임계치 (threshold) 보다 적은 모든 연결자들의 값을 영으로 할당 함으로서 이들을 제거하게 된다. 그런후, 중요한 연결자들의 복구를 위해 모든 연결자들을 포함하여 반복 학습을 실시한다. 이진함수 들을 이용한 학습에서, 이 알고리즘은 이론적 최소 구조를 실현하 였고, 함수를 푸는데 불필요한 연결자들을 제거하였다. 모의 랜덤 신호 분류에 응용에 있어서, 본 알고리즘으로 부터 얻어낸 결과는 쉬운 문제가 간단한 신경망을 필요로 하며 낮은 오분류율을 발생한다는 일반적인 개념과 일치 하였다. 또한, 본 제안된 알고리즘 은 overfitting과 형태소 (patterm) 암기의 문제점들을 줄임으로서 기존의 알고리즘보 다 더 좋은 결과를 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.421-434
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• 2005

기계학습은 패턴분류의 한 도구로써 광범위하게 연구되고 있다. 기계학습 방법들 중에서 서포트 벡터 기계(Support Vector Machines)는 많은 분야에서 연구되어지는 것으로 이진 패턴 분류문제에서 고차원의 특징공간에서 두 집합들 사이에 가장 큰 분리를 제공하는 최대 여유도(margin)를 가지는 분리 초평면을 찾는 것이다. 최대 여유도의 분리의 개념에 기초하여 Mangasarian(1968)은 다중-표면 방법(multi-surface method)을 제안하였고, 1980년대에 목적 계획법을 이용한 방법들이 광범위하게 개발되었다. 본 논문에서는 다목적 계획법과 목적 계획법을 이용한 수리계획법인 서포트 벡터 기계의 두가지 방법들을 제안하고 수치 예제들을 통하여 효용성에 대하여 논의하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.75-86
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• 2017

본 연구에서는 빅데이터의 품질을 진단하는 방법을 자동화하는 방법을 제안하고 있다. 빅데이터의 품질진단을 자동화해야 하는 이유는 4차 산업혁명이 이슈화 되면서 과거보다 더 많은 볼륨의 데이터를 발생시키고 이 데이터들을 활용 하려는 요구가 증가하기 때문이다. 데이터는 급증하지만 데이터의 품질을 진단하기 위해 많은 시간이 소비된다면 데이터를 활용하기 위해 많은 시간이 걸리거나 데이터의 품질이 낮아질 수 있다. 그러면 이러한 낮은 품질의 데이터로부터 의사결정이나 예측을 한다면 그 결과 또한 잘못된 방향을 제시할 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 데이터를 신속하게 진단하고 개선할 수 있는 머신러닝 이용한 빅데이터 품질 향상을 위한 진단을 자동화 할 수 있는 모델을 개발하였다. 머신러닝을 이용하여 도메인 분류 작업을 자동화하여 도메인 분류 작업 시 발생할 수 있는 오류를 예방하고 작업 시간을 단축시켰다. 연구 결과를 토대로 데이터 변환의 중요성, 학습되지 않은 데이터에 대한 학습 시킬 수 있는 방안 모색, 도메인별 분류 모델을 개발에 대한 연구를 지속적으로 진행한다면 빅데이터를 활용하기 위한 데이터 품질 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제25권8호
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• pp.764-773
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• 2004

산불지역 토양의 침식양상을 구분하기위하여 강원도 강릉시 사천면 일대의 산불지역 토양을 조사하였다. 토양은 유기물의 분포양상 및 토양층의 두께, 토양층 발달의 완전성(성숙도)를 근거로 5개 유형으로 구분하였다. 침식 현상은 토양의 유형에 따라 다르게 나타났다. 나뭇잎, 낙엽층, 뿌리, 재 그 밖의 유기물의 피복이 토양의 색과 영상 이미지 반사에 영향을 미치는 중요한 요인이었다. 침식양상의 차이를 보이는 5개 유형의 토양의 Landsat ETM 영상은 토양 유형별로 상이한 반사특성을 보였다. 산불지역 토양의 정규식생지수(NDVI)와 무감독 분류는 토양유형에 따른 Landsat ETM 영상 차이를 잘 반영하기 못하였으나, 최대우도법에 의한 감독분류 기법의 적용시 산불지역에서 침식형태에 따른 토양유형 구분이 가능하였다. 본 연구는 산불지역에서 침식현상을 파악하고 예측하는데 Landsat ETM 영상의 활용이 매우 효과적임을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.59-68
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• 2013

iPod Touch는 초기의 음악 재생기능을 무색하게 할 만큼 다양한 응용소프트웨어가 제공되고, UI를 UX의 차원으로 한층 높임으로써 혁신적이라는 평을 받기도 하였다. 또한 인터넷을 통한 다양한 영상의 제공이 이루어 졌음에도 불구하고 일부에서는 여전히 MP3Player의 상품분류가 음향기기로 인식되고 있다. 어떻게 음향기기가 하루아침에 영상 장치가 되었는지, 그러기까지 어떠한 요인들이 작용했는지는 매체의 본질적 변화 외에도 사회적, 문화적, 그리고 기술적 변화의 요일들이 존재할 것이다. 이 연구는 MP3Player의 매체적 특성에 관한 연구이다. 즉 MP3Player의 계보적 변화를 4개의 지점으로 분류할 수 있었다. 그리고 분류에 따른 각 지점별 특성을 분석하였다. 그 결과 MP3Player의 계보적 변화에는 기술적 변화와 사회적 맥락성이 함께 관계하고 있음을 알 수 있었다. 하나의 장치가 변화하는 데에는 다양한 요소들이 존재하지만, MP3Player의 계보적 변화의 요인에는 사회적 요구와 맥락, 그리고 기술적 변화의 총체성을 보이고 있다고 하겠다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1435-1444
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• 2006

본 논문은 얼굴 영상에서 추출된 특징 값들을 주성분 분석(Principle Component Analysis; 이하 PCA)을 이용하여 재해석하고, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine; 이하 SVM)을 이용한 이진 분류를 통하여 효과적이면서 실시간으로 얼굴을 검출할 수 있는 방법론을 제안한다. 얼굴과 얼굴이 아닌 영상들로 학습데이터를 구성하여, 이 영상들로부터 Haar-like 특징값들을 추출한다. 추출된 다량의 특징 값들 중에 얼굴과 얼굴이 아닌 영역에 대하여 판별 능력이 우수한 특징값들은 PCA를 이용하여 재해석되고 유용한 특징들을 선별한다. 선별된 특징들을 SVM의 입력 차원으로 사용하여 최종 분류기를 학습 및 구성한다. 제안하는 분류기는 학습데이터 집단의 구성에 크게 영향을 받지 않고, 소량의 학습데이터만으로도 90.1%의 만족할만한 얼굴 검출률을 보여주며, $320{\times}240$ 크기의 영상에 대하여 실시간 얼굴 검출에 사용 가능한 초당 8프레임의 처리속도를 보여주었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.113-120
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• 2017

최근 가상현실 기술의 발전으로 가상의 3D 객체와 자연스러운 상호작용이 가능하도록 하는 사용자 친화적인 손 제스처 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단순하고 적은 종류의 손 제스처만 지원되고 있는 실정이다. 본 논문은 가상환경에서 3D 객체와 보다 직관적인 방식의 손 제스처 인터페이스 방법을 제안한다. 손 제스처 인식을 위하여 먼저 전처리 과정을 거친 다양한 손 데이터를 이진 결정트리로 1차 분류를 한다. 분류된 데이터는 리샘플링을 한 다음 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 학습된 MCSVM을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 본 방법의 검증을 위하여 3D 블록을 손 제스처를 통하여 조작하는 'Virtual Block'이라는 게임을 구현하여 실험한 결과 16개의 제스처에 대해 99.2%의 인식률을 보였으며 기존의 인터페이스보다 직관적이고 사용자 친화적임을 알 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제3권4호
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• pp.33-49
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• 2000

본 논문은 도시지역의 폐기물 매립지의 적지선정에 GIS기법을 적용한 사례연구를 제시한 것이다. 폐기물 매립지의 적지분석을 위한 여러 가지 평가인자들을 결정하고 데이터의 수집, 입력, 변환을 통하여 데이터베이스가 구축되었다. 또한 위성영상의 처리에 의해 대상지역의 최근 토지피복 분류와 식생활력도(NDVI) 데이터가 평가인자로서 GIS데이터에 통합되었다. 사회경제적 인자와 자연환경적 인자로 구분되는 1차 분류 평가인자들의 가중치를 이원비교법에 의해 결정된 2차분류 평가인자들의 가중치와 조합하여 분석하였다. 사례연구의 결과, 여러 가지 평가기준에 따른 적합성 분석이 가능하였으며, 사회경제적 인자를 중요하게 간주하는 관점에서 2차 분류 평가인자들의 가중치를 중요도에 따라 다르게 부여한 경우에서 가장 높은 적합도가 얻어졌다.