• 제목/요약/키워드: 이진 분류

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자율주행을 위한 적대적 공격 및 방어 딥러닝 모델 연구 (Study of Adversarial Attack and Defense Deep Learning Model for Autonomous Driving)

  • 김채현;이진규;정은;정재호;이현정;이규영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.803-805
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    • 2022
  • 자율주행의 시대가 도래함에 따라, 딥러닝 모델에 대한 적대적 공격 위험이 함께 증가하고 있다. 카메라 기반 자율주행차량이 공격받을 경우 보행자나 표지판 등에 대한 오분류로 인해 심각한 사고로 이어질 수 있어, 자율주행 시스템에서의 적대적 공격에 대한 방어 및 보안 기술 연구가 필수적이다. 이에 본 논문에서는 GTSRB 표지판 데이터를 이용하여 각종 공격 및 방어 기법을 개발하고 제안한다. 시간 및 정확도 측면에서 성능을 비교함으로써, 자율주행에 최적인 모델을 탐구하고 더 나아가 해당 모델들의 완전자율주행을 위한 발전 방향을 제안한다.

분류 및 회귀문제에서의 분류 성능과 정확도를 동시에 향상시키기 위한 새로운 바이어스 스케줄링 방법 (A New Bias Scheduling Method for Improving Both Classification Performance and Precision on the Classification and Regression Problems)

  • 김은미;박성미;김광희;이배호
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제32권11호
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    • pp.1021-1028
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    • 2005
  • 분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.

토지 피복 세분류를 위한 경지 정리 논 자동 추출 (Automatic Extraction of the Land Readjustment Paddy for High-level Land Cover Classification)

  • 염준호;김용일
    • 한국측량학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.443-450
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    • 2014
  • 최근 각종 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 정부 및 지방 자치 단체에서 다양한 공간정보를 제작하여 공급하고 있다. 2000년 대분류 토지피복지도가 제작된 이래 2010년부터 토지 피복 세분류 지도가 작성되기 시작하였으나 현재 일부 지역에 대해서만 세분류 지도가 구축되어있는 상황이다. 또한 그 동안 토지 피복 분류 결과의 고도화를 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔지만 대부분의 연구가 대분류 또는 중분류 수준에 그치고 있으며 토지 피복 세분류에 관한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 토지 피복 중분류의 논 항목을 세분류 갱신하기 위하여 경지 정리 논을 자동으로 추출하는 기법을 제안하였다. 농업 분야에 효과적인 활용이 가능한 RapidEye 위성영상을 이용하였으며 영상에 고주파 필터링을 적용하여 논의 경계 정보를 강조하고 Otsu 임계화를 통해 논 경계에 대한 이진 영상을 취득하였다. 토지 피복 지도와 영상 등록을 수행하여 논 토지 피복에 대한 마스킹을 수행하였으며 이를 통해 논 지역의 경계 정보를 선별하였다. 최종적으로 지역적인 허프 라인 추출을 통하여 끊어진 에지를 이어 논의 경계 정보를 선형으로 추출하고 시작점과 끝점이 유사한 선형을 연결하여 경지 정리 논의 경계 정보를 완성하였다. 연구 결과, 효과적으로 경지 정리 논의 경계를 추출할 수 있었으며 벡터 추출 시 논 토지 피복 세분류 갱신의 상당 부분을 자동화할 수 있음을 확인하였다.

반추위 마이크로바이옴 내 메탄생성고세균 조사 (Methanogenic Archaeal Census of Ruminal Microbiomes)

  • 이슬;백열창;이진욱;김민석
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권7호
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    • pp.312-320
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 Ribosomal Database Project에서 공적으로 활용 가능한 16S rRNA 유전자 시퀀스들의 메타분석을 통해 반추위 고세균의 계통발생 다양성을 조사하는 것이다. 총 8,416개의 시퀀스가 Ribosomal Database Project(출시버전 11, 업데이트 5)로부터 회수되었고, taxonomy tree를 구축하는데 사용되었다. Species 수준의 OTUs가 97% sequence 유사성 기준으로 QIIME 프로그램을 사용하여 분석되었다. 총 8,416개의 시퀀스 중에서 8,412개의 시퀀스는 총 3개의 문으로 분류되었고, 나머지 4개의 시퀀스는 어떤 알려진 문으로 분류되지 못했다. Euryarchaeota는 가장 우점하는 문으로, 전체 고세균 시퀀스의 99.8%를 차지하였다. 이 중에서 차례로 Methanobrevibacter가 65.4%, Methanosphaera가 10.4%, Methanomassillicoccus가 10.4%, Methanomicrobium가 7.9%, Methanobacterium가 1.9%, Methanimicrococcus가 0.5%, Methanosarcina가 0.1%, Methanoculleus가 0.1%를 차지하였다. V2와 V3 영역으로 자른 7,544개의 시퀀스는 493개의 OTUs로 분류되었다. 총 493 OTUs 중에서 단지 17개만 우점하였고, 총 7,544 시퀀스 중 1% 이상을 차지하였다. 본 연구는 반추동물로 부터 메탄발생에 크게 기여하는 반추위 우점 메탄생성균 분석에 대한 향후 연구를 인도하는데 도움을 주고, 사료나 가축품종이 달라져도 이러한 메탄생성균을 억제하는 메탄저감제를 개발하는데 도움을 줄 것이다.

RMR 분류에 의한 암반등급과 제안식에 의한 암반 변형계수 추정기법의 상관관계 분석 (Analysis of Co-relationship between Rock Mass Grade by RMR and Estimation Method of Rock Deformation Modulus by Suggested Formulas)

  • 도종남;이진규;천병식
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제13권4호
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    • pp.13-26
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    • 2012
  • 암반으로 이루어진 지반에 지하철, 철도, 도로터널 및 지하 저장소 등 지하공간을 적극 활용하기 위해서는 암반의 특성을 고려한 물성치를 확보하는 것이 중요하다. 모든 현장에서는 직접적으로 암반의 변형계수를 측정하여 설계에 반영하는 것이 바람직하나, 방대한 암반지반에 대한 변형계수 물성치를 확보하기 위해 계측을 실시하는 것은 난해한 실정이다. 따라서, 일반적으로 터널설계 시 RQD, RMR 등을 이용하여 선행연구자들이 제안한 식을 많이 이용하고 있다. 그러나 이들 제안식들의 경우 대부분이 해외사례연구를 통한 경험식이므로 국내 암반의 강도 및 변형특성에 맞는 변형계수를 추정해 내는 데에는 제한이 있을 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 기존에 쓰여지고 있는 경험식의 적용성을 고찰하기 위하여 RMR법에 의해 암반을 분류한 국내현장 7개소를 선정하여 공내재하시험에 의한 실측값과 경험식에 의한 산정된 변형계수를 비교하여 그 상관관계를 규명하고자 하였다. 공내재하시험에 의한 실측값과 선행연구자들에 의해 제안된 식으로 산정된 변형계수의 비교 결과, RMR지수가 50 이상인 경우에는 실측값과 제안식에 의해 산정된 암반의 변형계수가 상관성이 없는 분포를 보였다. 반면 RMR 지수가 50 이하인 경우에는 편마암, 화강암, 화강편마암은 기존의 제안식과 유사한 경향을 나타내었고, 셰일 및 사암 등 일반퇴적암의 경우는 상관성이 없는 것으로 나타나 적용이 난해할 것으로 판단된다.

서포트 벡터 머신을 이용한 완도 인근해역 추천항로 개선안에 관한 연구 (A Study on the Improvement of Recommended Route in the Vicinity of Wando Island using Support Vector Machine)

  • 유상록;정초영
    • 한국항해항만학회지
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    • 제41권6호
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    • pp.445-450
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    • 2017
  • 항로 설정은 통항 선박들의 안전을 위해 교통 흐름을 반영할 필요가 있으며, 선박들이 항로를 잘 준수하는지 지속적인 경과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 완도항 인근해역 추천항로의 문제점을 도출하고 이에 대한 개선안을 제시하였다. 효율적인 항로 중앙선을 설정하기 위해 선박 항적을 기반으로 서포트 벡터 머신을 이용하였다. 추천항로 중앙선을 기준으로 우측으로 항해해야 하므로 통항 선박들의 항적이 2개의 군집으로 분할된다. 서포트 벡터 머신은 패턴 인식 등 많은 분야에서 이용되고 있으며, 특히 이진 분류 기능이 뛰어나다. 연구 결과 장죽수도 방향의 2.4 NM 추천항로 구간에서 동진하는 상선은 약 79.5%가 추천항로를 준수하지 않는 것으로 나타나 선박 충돌 사고 위험이 상존하는 것을 확인하였다. 추천항로를 현 위치에서 북쪽으로 약 300 m 재설정할 경우, 동진하는 상선은 항로를 역주행할 비율이 79.5%에서 30.9%로 낮아지는 것으로 나타났다. 본 연구에서 적용한 서포트 벡터 머신은 선박 항적을 두 군집으로 분류가 가능하므로 항로 중앙선을 효과적으로 설정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

보조기기 안전·품질관리 방안 연구 (Research on Safety and Quality Regulatory Policy for Assistive Products)

  • 김혜원;김동아;서원산;김장환;고명한;손병창;이진복
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.805-813
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    • 2018
  • 본 연구는 사용자군이 사회적 약자임과 동시에 광범위한 규모로 취급되고 있는 장애인보조기기의 바람직한 품질관리체계 모델을 제시하고자 진행되었다. 보조기기는 의료기기법과의 충돌 문제로 인해 독립적인 제품군으로 분류할 수 없고 법적 기반이 미비하여 독자적인 품질관리 체계를 가지지 못한다. 품목 별로 필요할 때마다 기존의 여타 품질관리 체계에 선별적으로 편입시켜 문제를 해결해왔다. 외국의 사례에서도 독자적인 품질관리 제도는 발견할 수 없었다. 이러한 문제를 합리적으로 극복하기 위해 보조기기를 기존의 품질관리 체계를 반영하는 방법으로 분류할 것을 제안하였다. 해당 분류마다 적절한 품질관리 방법들을 공식화하여 이해가 용이하고 예측가능한 행정이 되도록 고려하였다. 치밀한 품질관리를 위한 행정 과정도 제안하여 보조기기임에도 안전품질관리 체제에 누락되는 일이 없도록 하였다. 이 개선안 제안은 보조기기의 정체성 확립을 통해 보조기기 품질관리의 사각지대를 해결하여 장애인 등의 사용자에게 제품의 안전과 기본적인 기능을 제공하고 더 나아가 해당 산업을 활성화 시키는 단초가 될 수 있을 것이다.

Ensemble of Nested Dichotomies 기법을 이용한 스마트폰 가속도 센서 데이터 기반의 동작 인지 (Ensemble of Nested Dichotomies for Activity Recognition Using Accelerometer Data on Smartphone)

  • 하으뜸;김정민;류광렬
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.123-132
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    • 2013
  • 최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

QGIS를 활용한 서울시 소유 석면건축물 분포지도 제작에 관한 연구 (A Study on the Distribution Map Construction of Asbestos Buildings Owned by Seoul Using QGIS)

  • 이진효;배일상;하광태;유승성;한규문;어수미;정권;이진숙;구자용
    • 대한환경공학회지
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    • 제38권9호
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    • pp.528-533
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    • 2016
  • 효율적인 석면건축물 유지관리를 위한 방법 중의 하나는 다양한 주제의 석면지도 제작 및 분석을 통해 우선제거대상 건물을 선정하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 서울시 소유의 석면건축물 관리를 위해 QGIS(Quantum Geographic Information System)를 활용하여 다양한 주제의 석면지도를 제작하였다. 석면환경 노출 및 공기 중 비산문제를 유발시킬 가능성이 높은 석면건축물을 선정하기 위해서 석면건축물 밀집도, 석면면적비율, 인구분포를 고려한 석면건축물 분포도, 우선제거대상 존재유무, 위해성 등급 및 석면건축물 경과년수 등을 종합적으로 고려하여 우선제거대상 석면건축물을 선정하였다. 본 연구와 같이 GIS 등을 활용함으로써 석면건축물 분포현황뿐만 아니라 우선제거대상 건물을 선정하는데 방법의 하나로서 활용될 수 있을 것이다. 향후에는 석면건축물 주변의 생활환경 특성을 고려한 속성값 분류의 다양화 등 보다 정확한 산정기준을 마련할 필요가 있으며, 이를 통해 석면노출에 따른 취약지구 관리에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

반복적 부스팅 학습을 이용한 문서 여과 (Text Filtering using Iterative Boosting Algorithms)

  • 한상윤;장병탁
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권4호
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    • pp.270-277
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    • 2002
  • 문서 여과 문제 (text filtering)는 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 따라서 증가하고 있는 추세이다. 이 논문에서는 새로운 학습 방법인 에이다부스트 학습 방법을 문서 여과 문제에 적용하여 기존의 방법들보다 우수한 분류 결과를 나타내는 문서 여과 시스템을 생성하고자 한다. 에이다 부스트는 간단한 가설의 집합을 생성하고 묶는 기법인데, 이 때 각각의 가설들은 문서가 특정 단어를 포함하고 있는지 검사하여 이에 따라 문서의 적합성을 판별한다. 먼저 최종 여과 시스템을 구성하는 각 가설의 출력이 1 또는 -1이 되는 이진 가설을 사용하는 기존의 에이다부스트 알고리즘에서 출발하여 좀 더 최근에 제안된 확신 정도 (실수값)를 출력하는 가설을 이용하는 에이다부스트 알고리즘을 적용함으로써 오류 감소 속도와 최종 오류율을 개선하고자 하였다. 또 각 데이타에 대한 초기 가중치를 연속 포아송 분포에 따라 임의로 부여하여 여러 번의 부스팅을 수행한 후 그 결과를 결합하는 방법을 사용함으로써 적은 학습 데이타로 인해 발생하는 과도학습의 문제를 완화하고자 하였다. 실험 데이터로는 TREC-8 필터링 트랙 데이타셋을 사용하였다. 이 데이타셋은 1992년도부터 1994년도 사이의 파이낸셜 타임스 기사로 이루어져 있다. 실험 결과, 실수값을 출력하는 가설을 사용했을 때 이진값을 갖는 가설을 사용했을 때 보다 좋은 결과를 보였고 임의 가중치를 사용하여 여러번 부스팅을 하는 방법이 더욱 향상된 성능을 나타내었다. 다른 TREC 참가자들과의 비교결과도 제시한다.