• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1123-1130
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• 2018

이전 연구에서 자폐성 장애의 여러 특징적 증상을 갖는 아이들의 치료를 위해 사용될 수 있는 로봇을 설계 및 제작하여 현장실험이 진행 되었으며 기존 로봇은 터치에 의한 아이들과 상호작용을 통해 감정 표현 동작을 한다. 이러한 터치 상호작용에 감정 교육 및 치료를 위해 인공신경망을 이용한 동작 설계를 하였다. 하지만 이러한 물리적 접촉은 치료 활동의 초기에 사용되기 어려워 초기 치료 효과를 기대하기 어려웠다. 이에 본 논문에서는 동작 방식을 보완하여 음성 정보를 이용한 빠른 상호작용을 통해 치료 활동이 초기에 가능하고 유연한 대처와 다양한 상황에서 로봇이 사용될 수 있는 동작 설계를 기술한다. 이에 필요한 요소로서 음성 데이터 수집 방법 및 인공신경망을 이용한 음성 인식 구조가 설계되었으며 실험을 통하여 분류 결과를 분석하였다. 이렇게 설계된 인공신경망은 향후 다양한 음성 데이터를 수집하여 정확도를 향상시키고 현장실험을 통하여 동작의 효용성을 살펴볼 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1-9
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• 2019

본 연구는 컴퓨터 문헌 분석 기법을 활용하여 <적벽가> 전체 이본의 계통을 파악하는 한편, 기존 이본론의 연구 성과를 검토하는 데에 목적을 둔다. 우선 분석의 기초자료를 마련하기 위해 <적벽가>의 이본 중 46종을 선정하고 이를 대상으로 원시 코퍼스를 구축하였다. 이를 통해서 <적벽가>의 공통 서사단위는 5개의 계층으로 파악할 수 있었으며, 146개의 개별 내용 단락을 추출할 수 있었다. 다음으로 인코딩 된 코퍼스를 바탕으로 이본간의 유사도와 거리 측정을 시도하였는데, <적벽가>의 계통과 이본간의 거리를 시각적으로 제시할 수 있었다. 이후 다차원 척도법, 계층적 군집 분석, 계통의 분기 분석 기법을 활용하여 이본군의 분포를 확인할 수 있었다. 이처럼 컴퓨터 문헌 분석 기법을 종합하여 적용해보면 <적벽가>의 이본군은 완판 계열과 창본 계열로 양분되어 있음을 확인할 수 있는데, 기존의 논의보다 더 세밀한 계통 구분을 할 수 있었다. 또한 판소리의 유파와 전승에 따른 영향 관계도 검토할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.49-55
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• 2019

본 논문에서는 효과적인 마커기반의 증강현실 구현을 위하여 영상 내 객체의 분포에 대한 분석과 반복 패턴을 포함하는 영상의 분류를 통한 마커영상의 평가 방법을 제안한다. 객체의 분포는 영상의 부분적 가림 현상에 따라 객체추적성능에 영향을 미치기 때문에 특징점 좌표의 분산을 이용하여 가림 현상에 취약한 마커영상을 구분할 수 있도록 하였고, 일반 영상과 반복 패턴을 포함하는 영상의 특징점 기술자 벡터의 분포가 현저하게 다르다는 사실에 기반하여 객체의 인식 및 추적에 적합한 영상을 구분할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안하는 마커 평가 방법이 가림 현상에 취약한 영상 및 반복 패턴 영상을 구분하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한 마커영상에 대한 객체 추적 등의 안정성 측면에서 SURF보다 SIFT 기법이 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 이용하여 다양한 종류의 마커영상에 대한 적합성 정보를 사용자에게 제공함으로써 효과적인 증강현실 시스템을 구현할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.603-610
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• 2021

본 논문에서는 사용자의 전력소비패턴을 추출하고 사용자의 환경 및 감성을 적용한 최적 소비패턴을 모델링한 후, 이 두 가지의 패턴을 비교 적용하여 사용자의 전력소비행위 변화를 통한 전력의 효율적 사용 방법을 제시한다. 유의미한 소비패턴을 추출하기 위하여 벡터 표준화 및 이진 데이터 변환방법을 사용하고, k-평균 군집화를 적용한 앙상블의 합집합에 대한 학습과 k값에 따른 지지도를 적용하였으며, 최적 전력소비패턴 모델은 상대적 평균 소비량이 적은 앙상블 합집합에 대한 학습 결과를 기준으로 강제 및 감성 제어를 적용하여 생성하였다. 실험을 통하여 전력소비행위 변화 유도대상 추출 시 클러스터의 수와 일치율 간의 상관관계를 파악함으로써, 사용자의 의도에 따라 강제 및 감성 기반의 제어가 가능하도록 클러스터의 수나 크기 조절을 통한 다양한 윈도우에 적용할 수 있음을 검증하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.215-229
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• 2020

산업 분야를 막론하고 머신러닝의 관심이 매우 높아지고 있으나, 머신러닝이 지닌 설명 불가능성은 여전히 문제로 남아있어 적극적인 업무 적용에 어려움이 있다. 본고에서는 증권사 금융 고객을 대상으로 이탈예측 모델 개발 사례를 소개하고 SHAP Value 기법을 사용하여 설명 가능한 머신러닝 모델 개발 시도와 해석 가능성 도출에 대한 연구 결과를 소개한다. 총 6가지 고객이탈 모델을 비교 분석하였으며, SHAP Value와 고객의 자산 변화에 따른 유형 분류 및 데이터 분석을 통해 고객 이탈 원인을 추론한다. 본 연구 결과를 토대로, 향후 마케팅 담당자의 실제 고객 마케팅 수행에 있어 원인 추론이 가능한 이탈 예측 결괏값을 사용하고 고객별 마케팅 여부를 점검하는 등의 종합적 판단 지표로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.47-55
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• 2019

최근 GPS 재밍으로 인한 피해가 증가되면서 GPS 재밍을 탐지하고 대비하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 다중 GPS 수신채널과 3가지 기계학습을 이용한 GPS 재밍 탐지 방법을 다루고 있다. 제안된 다중 GPS 채널은 항재밍 기능이 없는 상용 GPS 수신기와 항잡음 재밍능력만 있는 수신기, 항잡음/항기만 재밍능력이 있는 수신기로 구성되고 운용자는 각각의 수신기에 수신된 좌표를 비교하여 재밍신호의 특성을 식별할 수 있다. 본 논문에서는 신호특성이 다른 각각의 5개 재밍신호를 입력하고, 3가지 기계학습방법(AB: Adaptive Boosting, SVM: Support Vector Machine, DT: Decision Tree)을 이용하여 재밍탐지 시험을 수행하였다. 시험 결과 머신러닝 기법을 단독으로 사용하였을 때 DT 기법이 96.9% 탐지율로 가장 우수한 성능을 보였으며 이진분류기 기법에 비해 모호성 낮고 하드웨어가 단순하여 GPS 재밍탐지에 효과적임을 확인하였다. 또한, 모호성을 해결해주는 추가기법을 적용할 경우 SVM 기법을 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.759-767
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• 2020

본 논문에서는 인지 무선 통신을 위한 새로운 순환 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주사용자에 대한 정보가 전혀 없는 상황에서 에너지 검출을 통해 신호 존재 유무를 판단한다. 제안 기법은 센싱하고자 하는 전체 대역을 고려하여 수신신호를 고속으로 샘플링 후 이 신호의 FFT (fast Fourier transform)를 통해 주파수 스펙트럼으로 변환한다. 이 스펙트럼 신호는 채널 대역폭 단위로 자른 후 순환 신경망에 입력하여 해당 채널이 사용중인지 비어있는지 판정한다. 제안하는 기법의 성능은 컴퓨터 모의실험을 통해 확인하는데 그 결과에 따르면 기존 문턱값 기반 기법보다 2 [dB] 이상 우수하며 합성곱 신경망 기법과 유사한 성능을 보인다. 또한, 실제 실내환경에서 실험도 수행하는데 이 결과에 따르면 제안하는 기법이 기존 문턱값 기반 방식 및 합성곱 신경망 방식보다 4 [dB] 이상 우수한 성능을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제33권2호
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• pp.121-132
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• 2008

성장기 골격성 II급 부정 교합의 진단 및 치료 계획 수립 시, 환자의 골격 형태와 예후 및 치료효과 등을 고려하는 것은 매우 중요한 과정이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 성장기 II급 부정교합자의 치료 과정 중 Activator를 이용한 실험군 89명과 사용하지 않은 대조군 21명을 선정하여 교정 치료 전(T1), Activator 치료 후(T2), 교정 치료 종료(T3) 시의 골격적 차이를 치료 결과(effective body length 변화)에 따라 2군(1, 2군)으로 분류하여 비교, 분석하고 그 결과를 진단, 치료 계획 수립 등 임상 과정에 연계시키기 위해 시행되었다. 실험군의 경우에는 Activator의 치료효과 중 effective body length(Ar-Me)의 변화량에 따라 분류하고 대조군은 치료전 effective body length에 따라 분류하여 통계처리 하였다. 그 결과 실험군에서는 하악체 길이가 짧고, 상 하악골 간의 격차가 크며 전안면 고경의 길이가 짧은 환자에서 Activator에 의한 치료효과가 크게 나타났으며 이러한 치료 전(T1) 시기의 차이는 실험군에서는 고정성 교정 장치 치료 후(T3)시기로 가며 성장에 의해 사라졌다. 그러나 대조군에서는 치료 전(T1) 시기의 짧은 하악체 길이와 전안면 고경이 고정성 교정 장치 치료 후(T3) 까지 유지 되었다. 전체적인 Activator치료와 유지 기간이 포함된 치료 전(T1), 고정성 교정 장치 치료 후(T3) 간 변화량에 있어서는 Activator를 사용한 군에 있어서 보다 양호한 하악 성장 양상이 나타났다. 즉 Activator에 의한 치료효과는 골격형태에 따라 다르게 나타나며 이 결과는 치료 후까지 유지 되며 보다 안정적인 치료결과를 가져 오는 것으로 사료된다. 이번 연구를 통해 성장기 II급 부정교합자에서 Activator에 의한 치료효과와 그 효과의 안정적인 유지를 확인할 수 있었고 이를 바탕으로 교정치료 시 Activator의 효과를 예측하여 바람직한 안모성장을 유도할 수 있다고 생각된다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권4호
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• pp.478-490
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• 2007

우리나라 서, 남해안에 지하수의 해수침투 현상을 관측하기 위해 설치된 관측망 자료를 이용하여, 해당지역별 대수층을 통한 해수침투의 유형을 분석하였다. 분석에 이용된 관측정은 25개 해안지역 소유역의 총 45개 암반관정으로, 지하수위, 수온, 전기전도도를 대상으로 기본통계분석, 상관성 분석 및 변동유형 분류를 수행하였다. 분석 결과 지하수위의 경우 강우 영향을 받거나 양수에 의한 수위강하가 나타나는 관측정에서 큰 폭으로 변동하고 있다. 지하수온은 대부분의 경우 변동폭이 $0.2^{\circ}C$ 이내로 안정적인 특징을 보여주고 있으며, 전체적으로 평균 온도가 $15^{\circ}C$ 이상으로 나타났다. 전기전도도의 경우 상대적으로 변동폭이 크고 불규칙한 특징을 가지고 있으며, 평균값이 $2,000\;{\mu}S/cm$ 이내의 관측정이 28개, $10,000\;{\mu}S/cm$를 초과하는 관측정은 9개소로 나타났다. 교차상관도 분석에 의하면, 지하수위는 강우의 영향을 받아 변동하는 형태가 많았지만 수온과 전기전도도는 상대적으로 강우의 영향이 없는 것으로 나타났다. 조석의 경우에는 일부 관측정에서 강우에 의한 영향보다 높은 교차상관도가 나타났다. 본 연구에서는 장기관측자료를 변동형태에 따라 정상형, 추세형, 주기형, 충동형, 계단형, 경사형 등 6가지로 분류하였다. 지하수위의 경우 강우나 양수의 영향을 받는 충동형이 가장 많은 73.3%이며, 조석의 영향은 13.4%에 해당되었다. 지하수온의 경우 변동폭이 일정한 정상형태가 51.2로 가장 높게 나타났으며, 강우나 양수에 의한 충동형이 26.7%에 해당되었다. 전기전도도의 경우는 지하수위나 지하수온과 달리 추세형, 계단형, 경사형 등의 변동형태가 우세한 것으로 나타났다. 전체적으로 동일한 해안지역에 설치된 관측정별로 관측자료의 변동 특성이 상이한 경우가 나타남에 따라, 향후 각 소유역별로 관측정 자료의 정기적인 변동 경향성을 분석하는 것이 필요하다.