• 제목/요약/키워드: 재귀적

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투영 프로파일, GaP 및 특수 기호를 이용한 텍스트 영역의 어절 단위 분할 (Decomposition of a Text Block into Words Using Projection Profiles, Gaps and Special Symbols)

  • 정창부;김수형
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권9호
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    • pp.1121-1130
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    • 2004
  • 본 논문에서는 인쇄체 텍스트 영상에 대한 문자열 분리 방법과 어절 분리 방법을 제안한다. 문자열 분리 방법은 수평 투영 프로파일을 분석하고, 오분리된 문자열에 대하여 재귀적 투영 프로파일 (Recursive Projection Profile) 분석을 수행한다. 어절 단위 분리는 문자열에 대한 연결요소 분석을 통하여 gap을 검출한 후, 계층적 군집화 기법에 의해 어절과 어절 사이에 존재하는 gap을 판별하여 어절 분리점을 결정한다. 또한 어절과 어절 사이에 존재하는 특수기호를 검출하여 어절 분리점을 추가하기 위해서, 연결요소의 종횡비와 골격선(skeleton)의 형태적 특징을 고려한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 총 84 개의 텍스트 영상에 대하여 실험하였고, 국내 상용 OCR 소프트웨어인 아르미와 성능 비교하였다. 최종 어절 분리에 대하여 제안 방법과 아르미가 각각 99.92%와 97.58%의 성능으로 측정됨으로써 제안 방법이 아르미에 비해 우수함을 보였다.

진화와 학습의 상호 적응에 의한 자발적 주행 로봇을 위한 재귀 신경망 제어기 설계 (A Design of the Recurrent NN Controller for Autonomous Mobil Robot by Coadaptation of Evolution and Learning)

  • 김대진;강대성
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제37권3호
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    • pp.27-38
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    • 2000
  • 본 논문은 장애물 회피 능력을 갖는 자발적 주행 로봇 (Khepera)을 제어하는 재귀 신경망을 진화와 학습의 상호 적응에 의해 결정하는 방안을 제시한다. 제안한 동시 적응 방안은 다음 두 가지 성질을 갖는다. 유전자 알고리즘에 의해 해집단내 여러 개의 신경망 제어기들은 전역적 탐색을 수행하여 점진적으로 장애물과의 충돌이 적게 일어나도록 진화되고, 동시에 각 신경망 제어기는 상보적 재강화 역전파 (CRBP: Complementary Reinforcement Backpropagation) 학습에 의해 국부적 탐색을 수행하여 주행 특성이 로봇이 처한. 외부 환경에 적응되어진다. 실험 결과, 학습과 결합한 진화에 의해 얻어진 신경망 제어기가 진화자체만에 의해 얻어진 신경망 제어기보다 더 나은 충돌 회피 능력을 보여 주며, 원하는 주행 성능에 보다 빨리 도달하는 것을 확인할 수 있다.

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윈도우가 적용된 자기상관에 의한 선형예측부호의 개선 (Improvement of the Linear Predictive Coding with Windowed Autocorrelation)

  • 이창영;이채봉
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.186-192
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    • 2011
  • 본 논문은 선형예측부호의 개선을 위한 새로운 과정을 제안한다. 코딩에 따른 오차를 줄이기 위하여, 신호에 윈도우를 적용하는 과정과 선형예측 과정의 순서를 바꾸었다. 이 처방은 윈도우를 적용한 자기상관을 이용하여 선형예측부호를 추출하는 것에 해당한다. 기존의 방법에서는 보다 적은 파라미터에 대해 레빈슨-더빈의 재귀적 계산법을 적용하는 것이 가능한 반면, 본 논문에서 제안된 방법에서는 더 많은 작업 파라미터에 대한 역행렬 계산이 필요하므로, 보다 긴 계산 시간이 요구된다. 하지만, 여러 음성 음소에 대해 테스트한 결과, 제안된 방법에 의하면 기존의 기술에 비해 약 5 % 적은 파워 왜곡이 얻어짐이 밝혀졌다. 따라서 부호화의 신뢰성에 관한 한, 기존의 기술에 비해 본 논문에서 제안된 방법이 더 나은 것으로 사료된다. 40명에 의해 발성된 50 고립단어에 대한 화자종속 음성인식 시험에서도 제안된 방법이 보다 우수한 성능을 보여주었다.

제약하의 예측조합 방법을 활용한 산업별 고용비중 예측 (Prediction of the employment ratio by industry using constrainted forecast combination)

  • 김정우
    • 한국융합학회논문지
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    • 제11권11호
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    • pp.257-267
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    • 2020
  • 본 연구는 우리나라 수출 분야의 산업별 고용비중을 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측하고, 예측성능을 높이기 위하여 머신러닝 기법 예측값들에 예측조합 기법을 적용하였다. 특히, 본 연구에서는 각 머신러닝 기법 예측값들에 부여되는 가중치의 합을 1로 설정하는 제약하의 예측조합 기법을 사용하여 예측의 정확성과 안정성을 확보하고자 하였다. 또한, 본 연구는 산업별 고용비중에 영향을 주는 다양한 변수를 고려하기 위하여 재귀적특성제거 방법을 사용하여 주요 변수를 선별한 후, 머신러닝 기법에 적용함으로써 예측과정 상에서의 효율성을 높였다. 분석결과, 예측조합 방법에 따른 예측값은 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제의 산업 고용비중에 근접한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법의 예측값들이 큰 변동성을 보이는 것과 달리 제약하의 예측조합 기법은 안정적인 예측값을 나타내었다.

영역별 개체명 사전 자동 구축을 위한 상호 중요도 계산 기법 기반의 집합 확장 시스템 (The Set Expansion System Using the Mutual Importance Measurement Method to Automatically Build up Named Entity Domain Dictionaries)

  • 배상준;고영중
    • 인지과학
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    • 제19권4호
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    • pp.443-458
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    • 2008
  • 오늘날 웹페이지(Web page)는 많은 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 정보추출(information extraction) 등에서 유용하게 사용되는 개체명(named entity)을 웹(Web)을 이용하여 영역별로 자동으로 추출하는 집합 확장 시스템을 제안한다. 그 방식은 전체적으로 3단계의 구성을 가진다. 우선 사전을 구축하고자 하는 영역의 몇 개의 원소를 씨앗단어로 이용하여 웹페이지를 검색한다. 다음으로 검색되어진 웹페이지와 씨앗단어 정보를 이용하여 패턴 규칙을 추출한다. 추출된 패턴 규칙을 다시 웹페이지에 적용하여 개체명 후보들을 추출하고 최종적으로 추출된 후보들과 웹페이지 사이의 상호 중요도를 재귀적으로 계산하여 개체명 후보들에 대한 순위를 정하게 된다. 이 방식의 실험은 한국어와 영어로 나누어서 실험을 수행하였고, 한국어는 3개의 영역에서, 영어는 8개의 영역에서 실험을 진행하였다. 그 결과, 한국어에서는 78.72%의 MAP를 얻을 수 있었고, 영어에서는 96.48%의 MAP를 얻었다. 특히, 영어 개체명 인식에서의 성능은 구글에서 제공하고 있는 구글셋의 결과보다도 높은 성능을 보였다.

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퍼지 시그너쳐 집합을 이용한 마이크로어레이 데이터 검색 (Microarray Data Retrieval Using Fuzzy Signature Sets)

  • 이선아;이건명;류근호
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.545-549
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    • 2009
  • 마이크로어레이 데이터는 수천가지 유전자의 발현정보를 포함할 수 있으며, 여기에서 의미있는 패턴을 추출하여 추가적인 분석을 위한 목적으로 활용되고 있다. 다수의 샘플 또는 실험에 대해서 마이크로어레이 데이터가 수집된 경우에 분석자가 관심을 갖는 유전자들이나 샘플들을 효과적으로 검색하는 것이 필요한 경우가 있다. 이 논문에서는 단순한 조건뿐만 아니라 복잡한 조건을 정의하여 원하는 특성을 만족하는 유전자나 샘플을 추출하는 방법으로 퍼지 시그너쳐 집합을 활용하는 방법을 제안한다. 퍼지 시그너쳐는 벡터값을 값을 갖는 퍼지 집합을 확장한 것으로, 벡터의 각 요소가 다시 벡터가 되는 것을 허용하는 재귀적인 구조이다. 퍼지 시그너쳐 집합은 단말 원소가 구간 [0,1] 사이에서 정의된 퍼지집합이라는 것을 제외하면 퍼지 시그너쳐와 같은 구조를 가진다. 이 논문에서는 각 내부 노드에 대해서 명시적으로 결합 연산자를 지정하도록 하고, 결합 연산을 위해 비교연산자를 사용할 수 있도록 확장한 퍼지 시그너쳐 집합을 소개한다. 또한 확장된 퍼지 시그너쳐 집합을 마이크로어레이 데이터 검색을 위해 사용하는 방법과 이를 사용한 예를 보인다.

회귀나무 모형을 이용한 패널데이터 분석 (Panel data analysis with regression trees)

  • 장영재
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권6호
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    • pp.1253-1262
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    • 2014
  • 회귀나무 (regression tree)는 독립변수로 이루어진 공간을 재귀적으로 분할하고 해당 영역에서 종속변수의 최선의 예측값을 찾고자 하는 비모수적 방법론이다. 회귀나무 모형이 제안된 이래 로지스틱 회귀나무모형이나 분위수 회귀나무모형과 같이 유연하고 다양한 모형적합을 위한 연구가 진행되어 왔다. 최근에 들어서는 Sela와 Simonoff (2012)의 RE-EM 알고리즘, Loh와 Zheng (2013)의 GUIDE 등 패널데이터와 관련하여 진일보한 나무모형 알고리즘도 제안되었다. 본 논문에서는 각 알고리즘을 소개하고 특징을 살펴보는 한편, 실험 데이터를 생성하여 평균제곱오차 (mean squared error)를 바탕으로 예측력을 비교하였다. 분석결과, RE-EM 알고리즘의 예측력이 상대적으로 우수하게 나타났다. 이 알고리즘을 통해 기업경기실사지수 업종별 패널자료를 분석한 결과 최근의 업황에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 매출 실적으로 나타났으며 매출 상위 그룹의 경우 비제조업이 제조업에 비해 업황에 대한 판단이 긍정적인 것으로 나타났다.

최소생성사다리를 생성하는 알고리즘 구현 및 컴퓨팅 사고력과의 관련성 탐구 (Implementation of an Algorithm that Generates Minimal Spanning Ladders and Exploration on its relevance with Computational Thinking)

  • 전영국
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.39-47
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    • 2018
  • 이 연구는 사다리타기 게임에서 등장하는 사다리 모양에 따른 이산구조를 순열과 조합적 사고, 알고리즘적 구현을 통하여 최소생성사다리를 생성하는 방법과 컴퓨팅 사고력과의 관련성을 탐구하는 내용을 다루었다. 먼저 연구자는 사다리 모양의 세로판과 가로판의 조합에 따라서 생성되는 순열 중에서 역순열에 대응하는 사다리(최소생성사다리)를 필터링 기법과 새로 개선한 알고리즘을 고안하여 Mathematica 프로젝트로 진행하였다. 그 결과 최소생성사다리를 생성원(generator)으로 하는 새로운 그래프를 Mathematica로 창출하여 YC그래프라 이름 붙였으며 그에 대한 속성을 조사하였다. YC그래프는 이전 차원의 그래프를 내포하는 재귀적 구조와 다층 구조를 가졌으며 간선대칭의 특징을 보여주었다. 또한 계산복잡도가 증가함에 따라 세로판 5개, 가로판 10개 사다리부터 층별로 최소생성사다리를 생성하도록 탐색 공간을 분할하는 알고리즘을 적용하였다. 이 과정에서 자료의 시각화, 추상화 및 병렬처리 알고리즘 구현을 통한 컴퓨팅 사고력이 새로운 YC그래프의 창출 및 구조 분석에 기여한 것으로 나타났다.

원자력 해체시설 특성관리 시스템을 위한 CBD 프로세스의 적용 방안 (CBD process applying for DEFACS)

  • 조운형;박승국;최윤동;문제권
    • 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.11-18
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    • 2012
  • 원자력 시설 해체 사업은 해체 시 방사성 물질이 발생하기 때문에 시설 해체에 있어서 일반적인 해체 공법을 사용하기 어렵다. 그렇기 때문에 원자력 시설의 해체 계획을 수립하는데 해체 대상시설의 성격을 조사하고 파악하는 것이 매우 중요하며 해체 대상 원자력 시설의 특성 자료 조사는 해체 폐기물의 양을 예측하고 해체 사업의 비용 산정에 크게 활용이 된다. 한국원자력연구원에서는 이를 목적으로 해체사업 대상 시설의 특성자료를 관리하는 시스템 DEFACS(Decommissioning Facility Characterization DB System)을 개발하였다. 그러나 원자력 시설 해체에는 시간이 오래 걸리기 때문에 부득이하게 해체 사업 중에 시스템을 개발하였고 이는 지속적인 요구사항의 변경이 발생하는 원인이 되었다. 이러한 이유로 개발에 있어서 일반적인 개발 프로세스를 적용키 어려웠던 바, 본 논문에서는 개발 중 요구사항 변경에 대한 효율적인 대응을 하기 위하여 기존의 CBD(Compoenent Based Development) 프로세스를 CD(Component Development)와 CBSD(Component Based Software Development)로 구분하여 변경사항에 대한 핸들링을 하나의 컴포넌트로 다루고 컴포넌트 별로 CBD를 재적용하여 재귀적으로 프로세스를 핸들링한다. 이로써 컴포넌트 변경에 대한 전체 시스템의 변경점을 최소화하고 컴포넌트와 프로세스의 독립성을 강화함으로써 요구사항 변경으로 인한 프로세스의 중지를 최소화 하였다.

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재귀반사체를 이용한 지하시설물 위치측정 타깃의 정확도 분석에 관한 연구 (A Study on the Accuracy Analysis of Position Measurement Target for Underground Facilities by Retro-reflection)

  • 민관식;김재명;최윤수
    • Spatial Information Research
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    • 제21권1호
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    • pp.45-52
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    • 2013
  • 최근 도심기반 지하시설물 정보에 대한 체계적인 관리를 위해 현장시공 시 되메우기 전에 시설물에 대한 3차원 측량을 권장하고 있다. 시설물에 대한 정확한 위치측정 요구 증가와 함께 보다 신속하고 정확하게 각종 지하시설물의 DB 구축을 위해서는 타깃을 포함한 측량방법의 간소화로 비용의 절감 및 데이터 구축의 일관성을 유지할 필요성이 있다. 본 연구에서는 지하시설물 DB 구축을 위한 시설물 위치측정 방법으로 현재 측량에 이용되는 광학프리즘의 재귀반사 원리를 이용하여 최적의 반사체 타깃을 제작(삼각형, 사각형 및 반구형)하여 현장에서 측량자에 의해 되메우기 전에 위치측정을 수행할 수 있는 새로운 유형의 측량타깃을 개발하는데 목적이 있다. 새로운 측량타깃은 지하시설물 측량이 가능하고 데이터의 신뢰성 및 정확도 확보를 위해 유형별로 토털스테이션 측량좌표와의 정량적 비교를 통하여 위치 측정의 정확도를 비교하여 보았다. 연구결과 시설물 위치측정을 위한 반사체 타깃의 유용성을 입증 하였으며 새로운 타깃의 사용으로 보다 신속하고 정확하게 측량자에 의해 지하시설물 DB 구축을 위한 3차원 위치를 획득할 수 있는 기반을 마련하였다.