• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.691-694
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• 2008

인간의 지식을 컴퓨터에 저장하기 위한 연구 중 하나로 온톨로지가 등장하게 되었다. 온톨로지는 최근 주목 받고 있는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 필수적으로 필요할 뿐만 아니라 다른 형식으로 저장된 정보 사이의 공유를 위해서도 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 온톨로지의 초기 설계 후 변경을 하기 위해서는 매우 큰 비용이 소모된다는 점에서 온톨로지 설계에 대한 연구 역시 진행되고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 설계를 위한 단계적인 온톨로지 정규화 기법을 제안한다. 제시된 온톨로지 정규화는 기존의 제시된 데이터베이스 정규화 기법을 활용하여, 단계적으로 더 엄격한 정규화가 가능하도록 설계되어 있다. 이러한 정규화 기법의 적용을 통해서 비효율적인 온톨로지 설계를 수정하고 짜임새 있는 설계가 가능하도록 온톨로지를 수정하는 기법을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.130-138
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• 2021

본 논문에서는 지진 이벤트 분류를 위한 다양한 정규화 기법 분석 및 효과적인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 네트워크 구조를 제안하였다. 정규화 기법은 신경망의 학습 속도를 개선할 뿐만 아니라 잡음에 강인한 모습을 보여 준다. 본 논문에서는 지진 이벤트 분류를 위한 딥러닝 모델에서 입력 정규화 및 은닉 레이어 정규화가 모델에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 적용 은닉 레이어의 구조에 따른 다양한 실험을 통해 효과적인 모델을 도출하였다. 다양한 모의실험 결과 입력 데이터 정규화 및 제1 은닉 레이어에 가중치 정규화를 적용한 모델이 가장 안정적인 성능 향상을 보여 주었다.

• 한국음향학회지
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• 제24권4호
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• pp.210-216
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• 2005

본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.515-518
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• 2001

본 논문에서는 전처리단계로 영평균 정규화 기법과 주요성분분석 기법을 도입하여 다층신경망을 이용한 고신뢰성의 회귀분석 모델을 제안한다. 영평균 정규화 기법은 데이터의 1차적 통계성을 고려하여 알고리즘을 간략화시키며, 주요성분분석 기법은 입력 데이터의 2차적 통계성을 고려하여 독립인 특징들의 집합으로 변환시켜 학습데이터의 차원을 감소시킬 수 있어 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약을 해결할 수 있었다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수를 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수를 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 단순정규화나 PCA를 적용하지 않는 경우보다 제안된 기법의 학습속도와 회귀성능이 더욱 더 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.592-594
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• 2001

두 문자열의 부분배치(local alignment)를 찾는 대표적인 알고리즘인 Smith-Waterman 알고리즘(SW 알고리즘)은 정규화된 최적부분배치를 찾지 못하는 단점이 있다. 최근에 fractional programming 기법을 이용하여 여러 번의 SW 알고리즘을 수행함으로써 정규화된 최적부분배티를 찾는 알고리즘이 제시되었지만 이는 매우 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 fractional programming 기법을 이용하여 정규화된 최적부분배치를 찾는 알고리즘에, 완전매치(Exact Match)을 이용한 휴리스틱 기법인 Banded SW 알고리즘을 적용하여, 낮은 오차를 가지면서 실용적으로 매우 빠른 정규화된 최적부분배치를 찾는 알고리즘을 제시하고 이 알고리즘과 제시하고 이 알고리즘과 기존의 알고리즘을 직접 구현하여 실험한 결과를 비교 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.67-69
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• 2011

데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.1-14
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• 2010

역전파 알고리즘은 오랫동안 부도예측모형 관련한 연구에 많이 적용되어왔다. 역전파 알고리즘을 사용하기전에 필히 고려해야 할 중요한 요소들로는 네트워크 구조, 학습요소, 정규화 방법 등이다. 하지만 신경망 성과를 향상시키기 위한 네트워크 구조 및 학습요소 최적화 관련한 연구는 기존의 연구들에서 많이 이루어 졌지만 데이터 정규화와 관련한 연구는 아직 많이 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 정규화 기법을 제시하였다. 최적의 입력데이터 정규화를 위하여 본 연구에서는 우선 각각의 서로 다른 정규화 기법들을 동일 가중치를 두어 일반화 시켰으며 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 가중치를 찾음으로써 최적화된 입력변수 정규화가 이루어지도록 하였다. 제안한 방법론을 검증하기 위하여 부도예측 데이터를 이용하여 실험을 하였으며 제안하는 방법과 기존 다른 방법들간의 비교를 통하여 그 타당성을 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.192-195
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• 2010

영상 정보의 정확성을 필요로 하는 다양한 서비스 및 여러 학문 분야의 적용성으로 인해 물리적인 한계성을 극복할 수 있는 고해상도 영상처리 기법의 요구가 대두되고 있다 뿐만 아니라, 인터넷 상의 디지털 콘텐츠 중의 하나인 동영상 UCC의 제작환경이 보편화됨으로써 비전문적인 제작으로 인한 다양한 형태의 해상도 저하 및 영상의 왜곡 현상이 발생하여 고품질의 영상을 추구하는 사용자들의 요구를 충족시키지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 압축 동영상의 개선 된 영상 정보를 획득하기 위한 연구가 이루어지고 있지만 다음과 같은 문제점이 있다. 기존의 방법은 일반적으로 저역 통과 필터 기법과 정규화 영상 복원 방식으로 구분되어 연구되고 있으며, 저역 통과 기법은 계산량 측면에서 장점이 있으나, 영상과 양자화 정도에 따라 적응적이지 못한 단점이 있다. 또한 정규화 복원 방식은 압축 영상의 시각적으로 불편한 현상의 완화 정도를 결정하는 정규화 매개변수를 일괄적으로 모든 화소에 적용해, 화소의 위치에 대한 적응도가 낮고 정규화 매개 변수 선택 시 원 영상에 대한 정보를 알고 있다는 가정을 사용했으므로 실제 사용이 불가능하며, 영상들 사이의 불균일로 인해 적응적으로 처리하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복할 수 있도록 압축 정보 활용을 통한 POCS 방식을 사용한 coding artifact 제거 방식에 대해 기술한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.115-118
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• 1998

본 연구에서는 입력 음성 특징 파라메터를 선형 및 비선형 변환함으로써 음성 특징의 1 차, 2 차 및 고차 통계치를 정규화하였다. 이러한 정규화 기법을 통해서 부가잡음 환경에서의 음성인식 성능향상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.481-483
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• 2002

본 논문에서는 데이터 결합 영역에서 문서값을 정규화 하는 기법과 결합함수에 따라 용어가중치 결합이 검색성능에 어떤 영향을 미치는가를 분석하였으며, 특히 용어가중치 결합이 실질적으로 효율적인가를 성능 향상률 측면과 검색시스템의 효율성 측면에서 검증하고, 성능이 향상된 용어가중치 결합의 특징을 분석하였다. 실헙결과 대부분의 장어가중치 결합은 문서값 정규화 기법과 실험집단에 관계없이 높은 성능 향상률을 보이지 않았다. 특히 단일가중치고 높은 검색성능을 보였던 상위 가중치 알고리즘들은 다른 가중치 알고리즘과 결합할 경우 두드러진 성능 향상률을 보이지 않았다. 검색시스템의 효율성 측면에서 용어가중치 결합을 평가한 결과 문헌 내 단어빈도를 최대단어 빈도로 정규화한 가중치 알고리즘이 코사인 정규화 기법을 적용한 가중치 알고리즘들과 결합될 때 5개 실험집안에서 최적 단일가중치 보다 2% 이상 높은 성능을 보였다. 이는 서로 다른 특성을 지니는 용어가중치 알고리즘들이 장단점을 보완하여 검색성능을 향상시킨 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 용어가중치 결합의 효율성은 컬렉션과 가중치 알고리즘의 특성에 의존적이었으며, 비록 각 용어가중치 결합의 성능이 높게 나타날지라도 최적의 성능을 보인 달일가중치와 비교하면 그 성능 차이가 미미하거나 낮아서 대부분의 용어가중치 결합이 실질적으로 효과적이지 못하였다.