• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.265-267
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• 2004

경제 여건의 향상 및 생활양식의 변화로 최근 우리나라에서도 당뇨병 환자가 늘어남에 따라 당뇨병의 예측 및 치료가 중요한 관심사가 되고 있다. 본 논문은 1993년과 1995년 두 차례에 걸쳐 경기도 연천 지역 주민들의 여러 가지 신체 지수 등을 조사한 데이터를 대상으로, 1차 년도의 데이터로부터 동일한 환자가 2차 년도에 정상상태를 유지하는지 흑은 당뇨병으로 진행이 되는지를 예측하는 문제를 다룬다. 혈당량, 허리둘레 등의 수치가 당뇨병의 발병에 영향을 끼치는 것은 알려진 사실이므로, 현재의 데이터로부터 앞으로의 발병 가능성을 예측하는 것이 가능하며, 이는 환자에게 보다 정확한 정보를 알려줄 수 있으므로 의미가 있는 일이다. 예측을 위해 본 논문에서는 분류기를 사용하며, 예측율을 높이기 위해 여러 분류기를 BKS로 결합하였다. BKS (behavior knowledge space) 결합 방법은 분류기간의 독립 가정이 필요 없으며, 데이터 크기가 크고 전형적인 경우에 좋은 결과를 낼 수 있는 방법이다. BKS 결합 방법을 통해 실험을 해본 결과 단일 분류기로 실험을 한 결과보다 향상된 성능을 얻을 수 있었으며, 투표 결합 방법과 비교하여 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.115.1-115.1
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• 2010

석탄 가스화기술은 기존의 연소 방식에서 발생하는 공해 물질은 줄이면서 발생되어지는 합성가스를 이용하여 직접 사용하거나, IGCC나 CTL 공정등에서 원료로서 사용할 수 있다는 장점을 가지고 있어 석탄의 환경친화적인 이용을 위하여 오래전에 개발된 기술임에도 불구하고 최근 각광받고 있는 기술이다. 분류층 가스화기는 미분화된 석탄을 고온에서 가스화하는 방식으로 용량의 대형화가 가능하여 석탄가스화복합발전(IGCC)용으로 이용되고 있다. 석탄슬러리를 원료로 사용하는 습식 분류층 가스화기는 기술적으로 상당히 안정적이어서 가장 많이 보급되어진 가스화기 형태이다. 본 연구에서는 1.0T/D급 습식 분류상 가스화 장치의 가압 운전 특성 및 가스화 특성, 운전 조건을 파악하기 위하여 실험을 실시하였다. 실험에 사용된 반응기는 운전 압력 30bar로 설계되었으며, Fuel의 공급량은 50~70kg/hr로 공급하였으며, $O_2$/fuel Ratio를 0.7~1.1까지 변경하여 Fuel 주입량에 따른 내부온도 분포와 $O_2$/Fuel 비율에 따른 합성가스의 조성, 탄소 전환율, 냉가스효율 변화 특성을 알아보았다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.252-254
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• 2004

수영천의 식물상은 모두 38과 68속 82분류군으로 조사되었는데 수영천 본류에서는 75분류군, 온천천에서는 42분류군으로 조사되어 온천천보다는 수영천 본류에서 많은 다양한 종이 출현하였다. 수영천에서 조사된 식물 82종류중 국화과(Compositae) 식물이 10속 14종(17.1%)으로 가장 많이 조사되었고 다음으로 화본과(Gramineae) 식물이 5속 6종(7.3%), 마디풀과 (Pologonaceae) 식물이 2속 5종, 십자화과(Cruciferae) 식물이 5속 5종, 콩과(Leguminosae) 식물이 5속 5종으로 각 6.1%를 차지하으며 기타 41속 47종(57.3%)으로 조사되었는데 다른 하천변 식물의 출현양상과도 유사함을 보였다. 또한 조사된 식물 중 대부분은 수영천 본류의 하천변에서 성장하고 있었으며 온천천에서는 꽃창포(Iris ensatra)를 비롯한 7분류군이 식재되어 외관상 보기에 좋도록 조성되어져 있었고 돼지풀(Ambrosia artemisiifolia var. elatior)을 비롯한 12분류군의 귀화식물이 대부분 온천천에서 자라고 있었다. 도시화의 척도로서 이용되는 도시화 지수(UI)는 수영천 본류에서 25.3%, 온천천에서 28.6%로 다른 하천변의 도시화 지수보다 높게 조사되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.371-373
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• 2003

웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.359-361
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• 2003

정확한 암의 분류는 암의 진단 및 치료에 있어 매우 중요하지만, 암을 진단하기 위한 기존의 여러 방법들은 종종 불완전한 결과를 도출한다. 최근의 마이크로어레이 기술에 기반한 분자 수준의 진단은 정확하고 객관적이며 체계적인 암의 분류를 위한 방법론을 제시해준다. 유전자 발현 데이터는 일반적으로 수천개 이상의 유전자를 포함하는데, 유전자 발현 데이터의 모든 유전자가 암과 관련이 있는 것이 아니므로 정확한 암을 분류하기 위하여 중요한 유전자만을 추출하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 음의 상관관계를 갖는 두 개의 이상적인 유전자 벡터를 정의한 후 이와 유사한 정도를 기준으로 중요한 유전자 집단을 추출하고, 각각을 신경망으로 학습하여 결합하는 신경망 쌍을 제안한다. 실험 결과는 음의 상관관계를 갖는 두 개의 유전자 집단이 암의 클래스를 잘 구분할 수 있음을 보여주었다. 이 유전자 집단을 특징으로 하여 각각 학습한 신경망을 베이시안 방법으로 결합한 결과, 벤치마크 데이터에 대하여 신경망 쌍이 개별 분류기에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.298-300
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• 2001

본 논문에서는 구조적응 자기구성 지도 모델을 사용하여 인간 행동의 성별을 분류하는 인식기를 제안하였다. 26명의 사람이 '화난 상태' 혹은 '보통 상태'의 두가지 정서 하에서 '문 두드리기', '손 흔들기', '물건 들어올리기'의 세가지 동작을 수행하는 동안, 행위자 관절점의 속도나 위치 정보로부터 성별을 분류하였다. 또한 SASOM의 성능 비교 분석을 위하여 전통적인 SOM, 다층 퍼셉트론과 거의 두 가지 결합 모델, SASOM와 의사결정트리 결합 모델, 단일 의사 결정트리, $textsc{k}$-최근접 이웃 등의 인식기를 구현하여 성능을 비교분석 하였다. 실험 결과 SASOM 분류기가 가장 높은 이식률을 보였으며 분류기로서 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.49-51
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• 2006

휴대폰의 사용영역이 넓어지면서 휴대폰에 저장되는 컨텍스트 정보 활용에 관심이 높아지고 있다. 하지만 정보의 양이 방대하기 때문에 개인이 정보를 분석하여 자신에게 필요한 정보로 바꾸기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 휴대폰으로부터 컨텍스트 정보를 수집하여 활용할 수 있는 방법으로 개인이 하루 동안 경험한 일에 대한 정보를 한 눈에 알아볼 수 있도록 도와주는 계층적 이야기 구성 모델을 제안한다. 계층적 이야기 구성 모델은 3단계로 구성된다. 우선 각각의 로그를 분석하여 관련 있는 것들을 그룹으로 분류하고 분류된 그룹 내에서 설정된 경로에 대한 가중치를 계산하여 해당 그룹의 가중치로 저장한다. 마지막으로 그룹간의 경로에 대한 가중치를 계산하여 가장 높은 가중치를 갖는 경로를 한아 이야기 구성 모델로 설정한다. 계층적으로 이야기 경로를 선택한 경우와 그룹으로 분류하지 않고 경로를 계산한 경우의 시간 복잡도를 비교 평가하여 성능을 측정하였다. 이야기 구성모델을 계층적으로 분류했을 때의 성능이 분류하지 않은 경우보다 경로를 선정할 때 더 높은 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.351-354
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• 2002

최근 생명공학 기술과 분석화학 기술의 발달로 생물 유전 데이터를 대량으로 얻는 것이 가능하게 되었다. 아울러 이렇게 얻어진 데이터를 적절하게 처리하고 분석하는 방법들도 여러 가지가 소개되어 왔다. 본 논문에서는 DNA 마이크로어레이 정보를 분류하기 위하여 세 가지 데이터에 대하여 여러 가지 특징 전혀 방법으로 선택된 유전자들을 사용하여 신경망 분류기에 적용시켜 보았다. 실험 결과 백혈병 데이터의 경우 피어슨 상관계수를 이용한 분류가 97.1%로 가장 높은 인식률을 보여주었다. 한편 여러 가지 특징 선택 방법에 의하여 공통적으로 선택된 유전자를 사용하여 분류하면 더 높은 인식률이 나올 것 같았지만 실제로는 기대에 못 미치는 성과를 보여주었다. 따라서 무조건 여러 번 선택된 특징을 선택하기 보다는 특징들끼리의 상관관계를 고려하여 선택하는 방법이 필요할 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.112-114
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• 2004

지능형 로봇 에이전트 기술이 발전하면서 서비스 질을 높이기 위한 방법으로 컨텍스트의 활용성이 부각되고 있다. 하지만 컨텍스트 분류 기술들은 아직까지 초기 개발 단계이며 다양한 방법들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 전문가의 지식과 학습된 지식을 함께 적용할 수 있고 사람이 그 내용을 이해하기 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 컨텍스트 분류 방법을 제안한다. 일반적인 BN 구조 학습에 사전 지식 및 방향성, 연결 관계 범위를 부여할 수 있는 제한(Constraint)을 적용한 효율적인 컨텍스트 분류 방법을 소개하고, 몇 가지 비교 실험을 통해 기존 방법에 비해 전문가의 개입이 줄어들고 좀 더 신뢰성 있는 컨텍스트 분류기를 얻을 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.730-732
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• 2004

지문인식시스템은 크게 지문의 특징 추출단계, 입력지문과 유사한 후보지문을 찾는 검색단계, 마지막으로 입력지문과 후보지문들 간의 동일성을 판단하는 검증단계의 세 부분으로 나뉠 수 있다. 그리고 대규모 지문 데이터베이스를 기반으로 인식시스템을 구축하는 경우, 지문인식의 정확성과 더불어 신속성도 함께 고려해야 한다. 본 논문에서는 지문인식시스템의 전체 성능 향상을 위해 분류 단계에서의 개선방안으로 유전자알고리즘 기반의 특징 선택과 이의 조합을 다중분류기로 구축하는 2단계분류방법을 제안한다. NIST 데이터베이스 4에 대하여 실험한 결과 기존연구의 결과에 필적하는 분류율을 나타냈으며, 유전자알고리즘을 통해 적합한 방향성 조합을 제시할 수 있었다.