• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.6-11
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• 2011

본 논문에서는 고유특징 정규화 및 추출 기법(ERE: Eigenfeature Regularization and Extraction)을 이용한 걸음걸이 바이오 정보 기반 사용자 인식 시스템을 제안한다. 먼저 카메라 센서에서 취득한 걸음걸이 시퀀스로부터 사용자 인식을 위한 특징 정보로 걸음걸이 에너지 영상(GEI: Gait Energy Image)을 생성한다. 학습 단계에서는 갤러리 걸음걸이 에너지 영상에 ERE를 적용하여 정규화된 변환행렬을 획득하여 고유공간(eigenspace)에 사상된 특징정보를 구하고, 검증 단계에서는 걸음걸이 에너지 영상을 학습단계에서 생성한 고유공간에 사상하여 최근접 이웃 분류기를 이용하여 사용자를 인식한다. 제안한 시스템의 유효성 검증을 위해 CASIA 걸음걸이 데이터셋 A를 이용하여 실험하였고, 기존 연구에 비해 인식 정확도 면에서 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.622-627
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• 2014

본 논문은 웨이블릿 변환과 선형 판별 분석법 그리고 유전알고리즘을 이용하여 걸음걸이 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 걸음걸이 에너지 영상에서 웨이블릿 변환으로 분해된 4개의 대역을 얻는다. 분해된 대역을 선형 판별 분석법으로 영상의 특징을 추출한다. 추출된 4개 대역의 특징들과 학습영상의 특징들 사이의 유클리디안 거리를 계산하고, 각 대역에서 계산된 거리 값에 유전알고리즘으로 최적화된 4개의 가중치를 부여한다. 4개 대역의 거리 값과 가중치와의 선형결합으로 계산된 새로운 거리 값을 바탕으로 최근접 이웃 분류 방법을 이용하여 인식 실험을 수행한다. 실험 결과에서 가중치 융합 전 인식률 보다 융합 후 인식률이 더 높은 것을 확인 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1518-1524
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• 2014

본 논문은 주변탐색(Surrounder Search: SuSe)이라는 새로운 공간질의 방법을 제안한다. 이 기법은 현재 사용자의 위치를 중심으로 주변에서 가까운 관심영역의 공간객체를 탐색하는 것이다. 사용자 중심의 주변탐색은 증강현실과 같이 사용자가 관심 있어 하는 공간객체 중 가까운 것을 찾기 때문에 기존의 공간질의와 구별된다. 기존 기법은 질의점과 객체 사이의 최단거리(MINDIST)를 기준으로 주변을 탐색하지만 제안 기법에서는 객체들 사이에 숨어있지만 관심의 대상인 숨은 객체를 식별하기 위해서 각도(Angle)를 함께 고려하여 탐색한다. 제안 기법의 특징은 기존기법이 거리만을 사용하여 가까운 객체를 탐색한 것과 달리 거리는 멀지만 숨은 객체까지도 찾아냄으로써 사용자의 선호도를 더 세밀하게 반영한다. 실험결과에서 제안기법인 SuSe는 최근접 이웃 탐색기법인 NN(Nearest Neighbor)과 비교하여 보다 정밀한 공간객체 탐색이 가능하며 향상된 탐색성능을 타나낸다.

• 경영과정보연구
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• 제4권
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• pp.257-284
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• 2000

According as the drivers increase who have their cars, the comprehensive studies on the automobile for the traffic safety have been raised as the important problems. Visual Recognition System for radio-controled driving is a part of the sensor processor of Unmanned Autonomous Vehicle System. When a driver drives his car on an unknown highway or general road, it produces a model from the successively inputted road traffic information. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board is to recognize and distinguish automatically a Road Traffic Safety Information Board as one of road traffic information. The whole processes of Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board suggested in this study are as follows. We took the photographs of Road Traffic Safety Information Board with a digital camera in order to get an image and normalize bitmap image file with a size of $200{\times}200$ byte with Photo Shop 5.0. The existing True Color is made up the color data of sixteen million kinds. We changed it with 256 Color, because it has large capacity, and spend much time on calculating. We have practiced works of 30 times with erosion and dilation algorithm to remove unnecessary images. We drawing out original image with the Region Splitting Technique as a kind of segmentation. We made three kinds of grouping(Attention Information Board, Prohibit Information Board, and Introduction Information Board) by RYB( Red, Yellow, Blue) color segmentation. We minimized the image size of board, direction, and the influence of rounding. We also minimized the Influence according to position. and the brightness of light and darkness with Eigen Vector and Eigen Value. The data sampling this feature value appeared after building the learning Code Book Database. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board firstly distinguished three kinds of groups in the database of learning Code Book, and suggested in order to recognize after comparing and judging the board want to recognize within the same group with Nearest Neighborhood Decision Making.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.199-206
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• 2016

대부분의 한국인은 오랜 좌식생활 때문에 팔자 걸음이나 안짱 걸음을 걷는 경우가 많고, 오늘날에는 보행 중 스마트폰 사용으로 인하여 올바른 자세의 보행이 더욱 어려워지고 있다. 본 연구는 현대 한국인의 걸음 실태를 쉽게 분석하고 사용자로 하여금 이를 알 수 있도록 하는 간편한 시스템을 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구는 보행 유형을 분류하기 위하여 3축 가속도 센서와 족압 감지 시스템을 활용한 보행 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 걸을 때 발생하는 발의 압력(foot pressure)과, 상반신의 기울어진 정도를 각각 압력 센서(pressure sensor)와 3축 가속도계(3-axis accelerometer)를 통해 걷는 자세의 데이터를 취득할 수 있다. 이를 통해 몇 가지 보행 유형과 센서 데이터 간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 상체 자세 판별에는 통계적 모수인 제곱평균제곱근과 표준편차가, 보행 유행 판별에는 k-최근접 이웃 알고리즘이 적합하다는 사실을 확인하였다. 고안된 시스템은 저비용의 의학, 체육 분야에 응용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.31-38
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• 2013

특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징의 스케일에 따른 오류를 줄이기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 기존 정규화 방법은 특징의 분포를 가정하는 경우가 많으며, 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 특징의 분포를 가정하지 않는 랭크 정규화 방법과 클래스 라벨을 사용하는 교사 학습법을 결합한 교사 랭크 정규화 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 데이터의 분포를 바탕으로 특징의 분포를 자동으로 추정하므로 특징의 분포를 가정하지 않으며, 데이터 포인트의 최근접 이웃이 가지는 클래스 라벨을 바탕으로 정규화를 시행하므로 오류의 발생을 최소화할 수 있다. 특히 SVM의 경우 서로 다른 클래스에 속하는 데이터 포인트들이 혼재되어 나타나는 영역에 경계선을 설정하므로 이 영역의 밀도를 줄임으로써 경계선 설정을 보다 용이하게 하고 결과적으로 일반화 오류를 감소시킬 수 있다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.141-147
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• 2021

본 연구를 통해 임베디드 시스템(Embedded System)에서 뉴럴 네트워크(Neural Network) 인풋의 차원 감소 방식으로 복잡한 연산량을 줄여 초분광 대용량 데이터 특징 정보의 활용률을 개선하기 위해, 전체 밴드를 밴드별 최댓값과 최솟값 차이로 부분집합으로 군집화하여, 각 부분집합에서 밴드 선택 알고리즘을 적용한다. 특징 추출과 특징 선택 기법 중에, 특징 선택 기법을 통해, 파장 범위와 관계없이 데이터세트에 맞는 최적의 밴드 수와 기존 알고리즘 적용 소요 시간과 성능을 향상하고자 한다. 이 실험을 통해 기존 밴드 선택 기법보다 1/3~ 1/9배 소요 시간을 단축했음에도 불구하고 K-최근접 이웃 분류기를 통한 성능 면에서는 약 4% 이상 향상된 의미 있는 결과를 도출하였다. 실시간 초분광 데이터 분석 활용에는 어렵지만, 개선된 가능성을 확인했다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.169-178
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• 2019

현재 인공지능의 한 영역인 머신러닝을 적용하여 다양한 예측을 수행하고 있으나 실제 현장에서 어떤 종류의 알고리즘을 사용하는 것이 가장 좋은 방법인지는 늘 문제가 된다. 본 논문은 여러 머신러닝 지도 학습 알고리즘을 이용하여 월별 전력 거래량, 전력 거래금액, 월별 생산 확산 지수, 최종 에너지 소비, 자동차용 경유를 예측하여 각 경우에 어떤 알고리즘이 가장 적합한 알고리즘인지를 알아본다. 이를 위해 통계청에 나와 있는 월별 전력 거래량과 월별 전력 거래금액, 월별 생산 확산 지수, 최종에너지 소비, 자동차용 경유로 머신 러닝이 예측하는 값의 확률을 보여주고 각각의 예측 값을 평균화 하여 이들 중에서 어떤 기법이 가장 우수한 기법인지를 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.101-108
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• 2022

본 논문은 다수의 사물인터넷 단말에서 보편적으로 수집할 수 있는 시스템 및 네트워크 메트릭을 학습하여 각 사물의 경험데이터를 기반으로 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격을 탐지하는 침입 탐지 모델을 제안한다. 먼저, 공격 시나리오 유형별로 각 사물에서 37종의 시스템 및 네트워크 메트릭을 수집하고, 이를 6개 유형의 머신러닝 모델을 기반으로 학습하여 사물인터넷 공격 탐지 및 분류에 가장 효과적인 모델 및 메트릭을 분석한다. 본 논문의 실험을 통해, 랜덤 포레스트 모델이 96% 이상의 정확도로 가장 높은 공격 탐지 및 분류 성능을 보이는 것을 확인하였고, 그 다음으로는 K-최근접 이웃 모델과 결정트리 모델의 성능이 우수한 것을 확인하였다. 37종의 메트릭 중에는 모든 공격 시나리오에서 공격의 특징을 가장 잘 반영하는 CPU, 메모리, 네트워크 메트릭 5종을 발견하였으며 큰 사이즈의 패킷보다는 빠른 전송속도를 갖는 패킷이 사물인터넷 네트워크에서 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격 특징을 더욱 명확히 나타내는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.115-127
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• 2023

다항 프로빗 모형은 다중 분류와 선택 모형에서 흔히 사용하는 모형이다. 다항 프로빗 모형을 추정하기 위해 일반적으로 널리 사용하는 베이지안 접근법인 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC) 방법은 계산 복잡도가 매우 높다는 문제점을 가지고 있다. 반면, 변분 베이즈 방법은 MCMC 방법보다 계산 복잡도는 낮으면서도 분류 성능적인 면에서 큰 차이가 나지 않아 더 효율적인 방법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 가우시안 과정에 기반한 다항 프로빗 모형을 설명하고 해당 모형에 적용할 수 있는 변분 베이지안 근사법을 알아보고자 한다. 그리고 UCI에서 제공되는 쥐 단백질 발현 데이터에 가우시안 과정 분류에 대한 변분 베이지안 다항 프로빗 모형을 적용하여 그 성능을 확인하고 나이브 베이즈, K-최근접 이웃법, 서포트 벡터 머신 분류기의 성능과 비교한다.