• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.79-82
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• 1998

본 연구에서는 연결단어 음성인식 상에서 올바른 참조 패턴을 생성하기 위해 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 단어의 표본 집합(훈련패턴 집합)으로부터 참조 패턴을 자동적으로 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구는 분한 K-Mans 훈련방법에 기초하고 있으며, Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 훈련패턴으로부터 참조 패턴을 생성하는 것이다. 먼저 초기화 과정에서 훈련 패턴을 그에 포함된 단어 수만큼 등간격 분리하여 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하고 각 Cluster의 Center들로 초기 참조패턴을 구성한다. 그리고 참조패턴, 제어정보 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 각 훈련패턴을 분리하고, 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하여 단어 Cluster집합을 구성한 후 DTW 및 minimax알고리즘을 이용해 각 Cluster의 Center를 구하여 참조 패턴을 생성한다. 참조패턴 구성에 변화가 없을 때까지 전 단계의 참조패턴과 본 알고리즘을 반복 수행하여 최적의 참조패턴을 생성한다. 본 알고리즘을 이용하여 3개 숫자의 연결단어 집합으로부터 영('0')에서 구('9')까지 숫자음에 대한 참조패턴을 자동 생성하였다. 참조패턴 생성과정에서 가정 중요한 처리인 훈련패턴 분리과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.256-258
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• 2002

본 논문은 주어진 문서집합에 대한 유사도 검사를 통해 주어진 문서집합의 내용을 사용자가 직관적으로 파악할 수 있도록 하는 클러스터링 시각화 알고리즘에 관한 것이다. 제안하는 방법의 핵심은 주어진 문서 집합의 각 문서 사이의 유사도를 측정하여 각 문서 주변의 밀집도를 파악하고, 밀집도가 높은 문서들을 묶어 하나의 클러스터로 구성한 후, 구성된 각각의 클러스터의 키워드를 제공함으로 사용자가 해당 문서 집합의 내용을 보다 직관적으로 파악할 수 있도록 한 것이다. 우리는 TIME 데이터 집합에 대해 제시하는 알고리즘을 적용해 실험한 후 그 결과를 기존의 spherical k-means에 의해 클러스터링한 결과와 비교하여 제안하는 방법이 사용자에게 더 나은 시각화 정보를 제공함을 알아보았다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권12호
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• pp.966-978
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• 2002

기계학습 기법을 이용한 문서분류시스템의 정확도를 결정하는 요인 중 가장 중요한 것은 학습문서 집합의 선택과 그것의 구성방법이다. 학습문서집합 선택의 문제란 임의의 문서공간에서 보다 정보량이 큰 적은 양의 문서집합을 골라서 학습문서로 채택하는 것을 말한다. 이렇게 선택한 학습문서집합을 재구성하여 보다 정확도가 높은 문서분류함수를 만드는 것이 학습문서집합 구성방법의 문제이다. 전자의 문제를 해결하는 대표적인 알고리즘이 능동적 학습(active learning) 알고리즘이고, 후자의 경우는 부스팅(boosting) 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘을 Naive Bayes 문서분류 알고리즘에 적응해보고, 이때 생기는 여러 가지 특징들을 분석하여 새로운 학습문서집합 구성방법인 AdaBUS 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 능동적 학습 알고리즘의 아이디어를 이용하여 최종 문서분류함수룰 만들기 위해 임시로 만든 여러 임시 문서분류함수(weak hypothesis)들 간의 변이(variance)를 높였다. 이를 통해 부스팅 알고리즘이 효과적으로 구동되기 위해 필요한 핵심 개념인 교란(perturbation)의 효과를 실현하여 문서분류의 정확도를 높일 수 있었다. Router-21578 문서집합을 이용한 경험적 실험을 통해, AdaBUS 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Naive Bayes 알고리즘에 기반한 문서분류시스템의 정확도를 보다 크게 향상시킨다는 사실을 입증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.10-12
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• 2003

대용량의 데이터베이스에서 최소지지도를 만족하는 항목들의 집합을 빈발 항목집합이라고 한다. 이전에 연구된 대부분의 빈발 항목집합 생성 알고리즘들은 후보 항목집합들을 생성하고 이들 중에서 조건을 만족하는 빈발 항목집합들을 생성하는 과정을 수행하였다. 그러나 이러한 알고리즘들은 모든 k(k$\geq$1)-빈발 항목집합들을 생성하기까지 k를 하나씩 증가하면서 반복적으로 수행되기 때문에 많은 컴퓨팅 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 후보 항목집합들을 생성하지 않고 빈발 항목집합들을 생성할 수 있는 DFG 알고리즘을 제안한다. 각각의 k-빈발 항목집합들에는 데이터베이스의 모든 정보들이 포함되어 있고 하나의 빈발 항목집합은 한 트랜잭션에 존재한다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 2-빈발 항목집합들을 생성한다. 그리고 2-빈발 항목집합들에 존재하는 한 항목과 나머지 항목들에 대한 매트릭스를 구성하여 최소지지도를 만족하는 빈발 항목집합들을 생성하게 된다. 제안하는 알고리즘은 불필요한 후보 항목집합들을 생성하지 않고 한 번의 데이터베이스 스캔만으로 빈발 항목집합들을 생성할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.571-581
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• 2022

무선 센서 네트워크는 효과적인 라우팅과 브로드캐스팅을 위하여 가상 백본을 구성할 수 있는 연결 지배 집합 개념을 사용한다. 본 논문에서는 노드의 부하를 균형있게 분산하여 네트워크 수명을 늘리고 효과적인 라우팅을 수행하기 위하여 연결 지배 집합을 구성하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 최적화 알고리즘은 메타휴리스틱방식인 타부 서치 알고리즘을 사용하였으며, 구성되는 연결 지배 집합에서 각 지배자에 피지배자의 수를 균형있게 배치되도록 설계하였다. 제안된 알고리즘으로 부하 균형 연결 지배 집합을 구축함으로써 지배자의 부하를 균형있게 분산시킴으로써 네트워크 수명을 연장할 수 있게 하였다. 제안된 타부서치 알고리즘의 성능평가는 무선 센서 네트워크상에서 부하 균형과 관련된 항목들을 평가하였으며, 성능평가 결과에서 기존에 제안된 방식보다 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.303-306
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• 2004

기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.113-115
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• 2000

n개의 동일한 프로세서 상에서 m개의 주기적인 태스크들의 적합한 스케줄을 구하기 위한 알고리즘을 제시한다. 정수이하의 작은 시간으로 태스크의 실행시간이 잘라질 수 있다는 가정 하에 태스크 집합은 기본 스케줄링 알고리즘을 통해서 부분적인 스케줄을 얻고 정수 화를 위한 다중프로세서 스케줄링 알고리즘으로 적합한 스케줄을 구성한다. 또한 태스크들에 대한 활용도의 합이 n보다 작거나 같다는 조건은 실시간 다중프로세서 시스템에서 주기적인 태스크 집합에 대한 적합한 스케줄을 구성하기 위한 필요.충분조건임을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1968-1969
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• 2011

본 논문에서는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크를 소개한다. Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지며 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현된다. 다항식의 계수인 연결가중치는 오류역 전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 또한 실수 코딩 유전자 알고리즘을 이용하여 제안된 네트워크를 최적화한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.413-416
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• 2011

휴머노이드 로봇이 인간처럼 그림을 그리기 위해서는 순서를 가지는 드로잉 좌표 집합이 필요하다. 하지만 기존 영상 처리를 통한 윤곽선에서의 좌표 집합은 순서가 없고 로봇 암을 들어 올리는 좌표가 없다. 또한 불필요한 좌표가 다수 포함되어 있어서 효율적인 드로잉을 하기가 어려워 드로잉하는데 시간이 많이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 3축으로 구성된 휴머노이드 로봇 암이 드로잉하기 위한 좌표 집합을 추출하는 알고리즘을 개발한다. 이를 구현하기 위해서는 로봇이 드로잉하기 위한 윤곽선 추출 알고리즘과 추출한 드로잉 좌표 집합에서 드로잉 순서와 로봇 암을 들어 올리는 점을 전체 좌표 리스트에 포함해야 한다. 제안하는 알고리즘이 추출하는 좌표 집합은 캠 영상으로부터 입력되는 컬러 이미지에서 이미지 프로세싱을 거친 윤곽선을 입력으로 하며, 추출한 좌표들의 순서와 로봇 암의 드로잉 시작점을 삽입함으로서 빠르고 효율적인 로봇 드로잉 좌표 집합 추출 알고리즘을 구현한다. 또한 제안하는 추출 알고리즘을 휴머노이드 로봇에 적용하여 실험하였으며, 좌표 추출 알고리즘의 정확성과 효율성을 비교하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1901_1902
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• 2009

본 논문에서는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현되며, 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 불확실성 계수 그리고 학습률 및 모멘텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.