• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1644_1645
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• 2009

본 논문은 비정상 시계열 예측을 위한 다중모델 퍼지 시스템과, 제안된 시스템의 최적화를 위한 유전 알고리즘의 응용을 다룬다. 일반적으로, 퍼지 예측시스템의 성능은 비선형 데이터가 가지고 있는 다양한 패턴이나 법칙성, 경향 등을 잘 분석하고 시스템에 반영함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 본 논문은 원형 시계열의 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 그들의 차분데이터를 시스템에 적용하며, 생성 가능한 차분 데이터들 중 원형 시계열의 특징에 가까운 일부를 추출하여 다중모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써 다양한 원형시계열의 패턴이나 법칙성 등이 고려될 수 있도록 하였다. 다중 모델 퍼지 시스템의 각각의 예측기에는 구조가 간단한 k-means 클러스터링 기법을 적용하여 구현의 용이성을 꽤하였으며, 성능평가를 통해 선택된 최종 예측기는 RCGKA(real-coded genetic k-means clustering algorithms)를 통해 더욱 최적화된 규칙기반을 가지게 함으로써 예측성능이 개선될 수 있도록 하였다. 본 논문에 사용된 최적화 기법인 RCGKA에는 또한 성능이 우수한 다양한 유전연산자를 도입하여 더욱 예측기 성능이 강화될 수 있도록 하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 예측시스템의 효용성을 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.59-67
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• 2020

웨어러블 기기의 발전으로 개인의 건강 상태를 실시간으로 확인하고 위험을 예측할 수 있게 되었다. 예를 들어 심장 질환 환자의 심박수, 심전도가 이상 수치를 보이면 위급 상황을 감지하여 자동으로 보호자에게 연락한다. 이처럼 즉각적인 대처를 가능케 하는 건강 데이터는 생명에 관계되는 만큼 유출되었을 시 심각한 피해를 발생시킨다. 본 연구는 지역 차분 프라이버시 기법을 통해 데이터 소유자의 개인 정보를 보호하면서 데이터를 수집하는 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 고정된 k개의 특징 점을 탐색하는 알고리즘으로 전체 데이터가 아닌 특징 점 데이터를 데이터 수집가에게 전송하는 기법을 소개하였다. 이어서 본 연구는 최적의 특징 점 개수 k를 찾는 알고리즘을 이용하여 성능을 최대 75% 향상시키는 방법에 대해 설명할 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.473-478
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• 2013

본 논문에서는 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)의 재분석 자료를 이용하여 지능형 뉴로-퍼지 알고리즘 RBFNNs(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 기반 호우특보 판별 모델을 개발한다. 기존의 호우예측 시스템들의 예측능력은 일반적으로 기상데이터의 가공 기법의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 기상데이터의 전처리를 통한 호우예측 방법을 소개한다. 기상 데이터 전처리 기법은 KLAPS 데이터를 기반으로 지점별 변환, 누적강수량 생성, 시계열 데이터 가공, 호우특보 추출 방식에 의하여 설계된다. 최종적으로, 향후 t(t=1,2,3) 시간 후 6시간 동안 누적강수량에 대해 예측하고 호우특보를 결정하기 위한 정보를 제공한다. 또한 다항식의 형태, 규칙의 개수, 퍼지화 계수와 같은 제안된 모델의 중요 파라미터는 최적화 기법인 차분 진화(Differential Evolution; DE)를 이용하여 최적화한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.151-156
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• 2018

본 연구는 영상 분석에서 최근 좋은 연구 성과를 내고 있는 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Network: CNN) 기법을 실외 CCTV 영상 분석에 적용하여 객체 유형을 분류하는 방법론은 제안한다. 배경 차분 (background subtraction)을 사용하여 찾고자 하는 객체 후보들을 추출해내고 이를 CNN을 이용해 분류함으로써 계산량을 줄이는 효과를 얻는 방법이다. CNN 학습용 CCTV 영상 수집을 위해 범죄 발생이 주로 일어나는 골목길, 놀이터 등에서 촬영한 CCTV 영상 DB를 구축하였으며 우선적으로 사람인 객체만 검출하는 분류기를 학습하였다. 다양한 학습 데이터 사이즈와 세팅에 맞게 실험하였으며 실험 결과 약 80%의 분류 정확도를 보였으며 새로운 CCTV 영상으로 테스트했을 때 약 67.5%의 성능을 보였다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2001년도 한국우주과학회보 제10권1호
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• pp.34-34
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• 2001

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.137-142
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• 2001

입체 시점 확장을 위하여 많은 양의 영상 데이터가 필요하다. 그러나 이를 전송하치 위해서는 전송량, 장치 등의 여러 어려움이 존재한다. 이에 소량의 영상 데이터를 보내고 수신 측에서 시점을 확장하는 방법으로 중간 영상 합성이 연구되고 있다. 중간 영상 합성을 위해서는 많은 방법들이 제안되었다 블록 매칭, 화소 기반 매칭, 에페폴라 방식, 옵티컬 플로워 등이 그것이다. 본 고에서는 위의 방법들 중에서 블록 매칭 방법을 기본으로, 블록을 생성하는 과정에서 고정 블록이 아닌 영상의 차분 신호를 이용하여 가변 블록을 생성하게 되며, 좌에서 우나 우에서 좌의 단방향이 아닌 양 방향으로 매칭하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.253-257
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• 2009

정보가 가역적으로 숨기어 졌다는 말은, 숨기고자 하는 정보가 삽입된 컨텐츠에서 비밀 정보를 찾아내고 또한 원본 컨텐츠를 완벽하게 복구할 수 있다는 말이다. 여러 가지 컨텐츠에 정보를 숨길 수 있으나 그 중에서 특히 이미지에 정보를 숨기고자 할 때는 두 가지 목표가 있다. 첫째는, 숨기고자 하는 데이터의 용량을 극대화 시키는 것이고 둘째는, 정보를 숨긴 다음에 생긴 이미지와 원본 이미지와의 차이를 줄이는 것이다. 본 논문은 데이터를 삽입시키는 차분값으로서 예측 오류 값을 이용하여 정보를 숨기는 개선된 방법을 제안하려고 한다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권2호
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• pp.210-216
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• 2001

우리나라에 전국적으로 분포하고 중요한 산림자원인 소나무(Pinus densiflora S. et Z.)의 직경 및 수고 생장함수를 유도하였다. 모형 유도방법은 두 측정간격 $T_1$과 $T_2$를 필요로 하는 대수 차분 방정식을 이용하였고, 데이터 이용의 극대화를 위하여 SAS에서 Lag와 Put 문장을 사용한 프로그램을 이용하여 모든 가능한 생장 측정 기간을 포함하는 데이터를 사용하였다. 적용된 동형 및 다형 차분 방정식 중 Schumacher 다형 방정식이 직경 생장을 추정하는데 적합한 것으로 나타났고, 수고 생장 추정은 Gompertz 다형식이 적합한 것으로 나타났다. 보다 정밀한 추정을 위해서는 이들 식에 생물학적인 변수들을 동반한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.401-406
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• 2021

최근 들어, 음향 이벤트 검출을 위하여 CRNN(: Convolutional Recurrent Neural Network) 구조에 기반 한 평균-교사 모델이 대표적으로 사용되고 있다. 평균-교사 모델은 두 개의 병렬 형태의 CRNN을 가진 구조이며, 이들의 출력들의 일치성을 학습 기준으로 사용함으로서 약-전사 레이블(label)과 비-전사 레이블 음향 데이터에 대해서도 효과적인 학습이 가능하다. 본 연구에서는 최신의 평균-교사 모델에 로그-멜 스펙트럼에 대한 차분 특징을 추가적으로 사용함으로서 보다 나은 성능을 이루고자 하였다. DCASE 2018/2019 Challenge Task 4용 학습 및 테스트 데이터를 이용한 음향 이벤트 검출 실험에서 제안된 차분특징을 이용한 평균-교사모델은 기존의 방식에 비해서 최대 8.1%의 상대적 ER(: Error Rate)의 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.143-146
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• 2021

전자상거래는 긴 역사에도 불구하고, 최근의 기술적 발달과 함께 COVID-19로 촉발된 사회경제적 변화로 인해 다시 한번 급속한 성장과 더불어 많은 주목을 받고 있다. 이러한 과정에서 소상공인들을 비롯한 판매자들은 전자상거래에 참여하여 판매를 하고자 노력하고 있다. 하지만 오프라인 상거래와는 달리, 온라인에서의 판매는 디지털 데이터를 비롯하여 정보통신(IT)에 대한 이해가 수반되어야 용이한 특징을 지닌다. 이에, 본 연구는 판매자를 돕기 위해 개발된 판매 보조 도구가 실제로 온라인에서 판매자들의 실적을 돕는지 알아보고, 이에 따라 전자상거래 플랫폼 운영사는 판매자의 판매를 어떤 방식으로 도와 성공적으로 플랫폼을 운영할뿐만 아니라 사회 전체적인 경제 효익을 증대시킬 수 있는지에 관한 시사점을 주고자 한다. 본 연구에서는 전자상거래에서 판매자에게 의사결정에 도움이 되는 도구들이 제공되어 이를 사용할 경우에 판매액(매출)를 비롯한 다양한 성과 측정 척도에서 유의미한 개선이 이루어지는가를 실증적으로 분석하고자 한다. 엄밀한 분석을 위해 성향점수매칭법과 이중차분법을 활용하여 판매자들의 데이터를 분석할 것이다. 이를 통해 의사결정 지원 시스템이 전자상거래 판매자에게도 유효한지 실증적으로 알아보고, 나아가 전자상거래 플랫폼 운영사에게도 경영 측면에서의 시사점을 줄 수 있을 것이다.