• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.757-759
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• 2005

Henry의 지문분류법이 창안된 후, 지문분류에 대한 여러 가지 접근 방법이 연구되고 있다. 특이점에 의한 분류는 가장 많이 연구되고 있는 방법이지만, 지문영상의 품질에 민감하기 때문에 정확한 분류가 쉽지 않다. 의사 융선은 특이점과 더불어 지문을 분류하기 위한 특징으로, 특이점의 불완전함을 보완하는데 이용한다. 본 논문에서는 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 특이점과 의사 융선 정보의 확률적인 분류 방법을 제안한다. NIST DB 4에 대해 제안하는 방법을 실험한 결과 5클래스 분류에 대해 $85.4\%$의 분류율을 획득하였으며, 제안하는 방법이 신경망, 최근접 이웃에 의한 분류에 비해 더 빠르다는 것을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권8호
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• pp.80-88
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• 2006

This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED illuminator and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of hot rolled steel strip are used to develop KNN (k- Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.379-383
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• 2005

This paper proposes a new steel strip surface inspection system. The system acquires bright and dark field images of defects by using a stroboscopic IR LED light and area camera system and the defect images are preprocessed and segmented in real time for feature extraction. 4113 defect samples of cold roll steel strips are used to develop KNN (k-Nearest Neighbor) classifier which classifies the defects into 8 different types. The developed KNN classifier demonstrates about 85% classifying performance which is considered very plausible result.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.324-328
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• 2007

본 논문은 감시정찰 센서네트워크에서 센서노드의 주요 기능인 표적의 탐지 및 식별을 위한 알고리즘을 제안한다. 감시정찰 센서네트워크에서 각 센서노드는 노드의 크기 및 센서, 프로세서, 네트워크, 전원 등의 자원의 제약이 있기 때문에 침입하는 적의 탐지 및 종류 식별을 위해서는 효율적인 알고리즘의 선정과 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 음향, 진동, PIR, 자기 센서 등을 이용하여 사람, 차량 및 궤도 차량의 침입을 탐지하기 위한 적응 임계값 알고리즘과 그 종류를 식별하기 위한 최대우도추정 기법, k-최근접 이웃 추정 기법에 기반한 표적의 탐지 및 식별 알고리즘을 제안한다. 실험결과 음향 및 진동 센서에 의한 차량의 탐지, PIR 센서에 의한 사람의 탐지가 가능함을 확인할 수 있었으며 주파수 특징점을 이용하여 차량과 궤도차량의 종류식별이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.247-248
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• 2020

호스트가 숙소 가격을 정할 때, 기존 숙박 플랫폼들이 제공하는 최적화된 가격을 참고하기 위해선 숙소의 유형, 편의 시설 제공 여부 등 많은 단계를 거쳐야하므로 불편하다. 본 논문은 호스트가 보다 편리하게 자신의 숙소에 최적화된 가격을 알 수 있도록 하는 '숙소의 적정 가격 결정을 위한 웹 사이트'를 개발하였다. 이 웹을 통해 호스트는 더 간편하게 자신의 숙소에 대한 적정 가격을 알고 가격 산정 시 참고할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.470-473
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• 2021

본 논문에서는 코로나-19로 인해 홈 트레이닝 시장이 성장하고 있는 상황 속에서 효율적인 운동을 위해 사용자의 식습관, 신체조건, 선호도 등을 바탕으로 적합한 운동을 추천해주는 시스템을 제안한다. 먼저 K-최근접 이웃 알고리즘을 활용해 비만의 정도에 따라 사용자를 분류하고, 운동 데이터를 소모 칼로리에 따라 클러스터링 한다. 다음으로 비만의 정도와 운동 레벨에 따라 정해진 추천 점수를 통해 사전 선호도 확률을 계산하고, 베이지안 네트워크를 통해 사후 확률을 구한다. 이를 바탕으로 특이값 분해 알고리즘(SVD)를 활용하여 사용자 맞춤형 운동을 추천한다. 제안 시스템의 성능을 검증하기 위해 비교 실험을 진행하여 회귀 문제 평가 척도인 RMSE 값 측면에서 성능을 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.643-645
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• 2022

많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권4호
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• pp.231-238
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• 2023

등부표는 조류, 바람 등 외력에 영향을 받아 위치가 항상 유동적이고 위치는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 확인할 수 있다. 위치 확인이 가능한 등부표의 최근 5년간(2017~2021년) 위치 데이터 분석 결과 위치 오류 데이터는 평균 15.4%로 나타났으며 항해 안전사고예방 및 관리를 위해서는 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터 획득이 필요하다. 본 연구에서는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 획득한 위치 데이터를 DBSCAN Clustering하여 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위하여 위치 오류가 가장 많은 서해 해역 중 RTU가 설치된 군산항 1호 등부표의 21년도 위치 데이터를 Python library를 사용하여 DBSCAN Clustering 하였다. DBSCAN Clustering에 필요한 minPts는 2차원 데이터에 일반적으로 사용하는 값을 적용하였고 epsilon은 k-NN(최근접 이웃)알고리즘을 사용하여 값을 산출 및 적용하였다. DBSCAN Clustering 결과 minPts와 epsilon을 만족하지 못하는 위치 오류 데이터를 검출하였고 정제된 위치 데이터를 획득할 수 있었다. 본 연구는 항로표지용 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표의 신뢰성 있는 위치 데이터를 획득할 수 있는 기초 자료로 활용할 수 있으며 항해 안전사고 예방에도 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.23-34
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• 2010

네트워크의 발전에 따라 사용자들이 늘어나게 되면서 웹 서버들은 동시에 접속하는 다수 사용자의 서비스 요청을 처리할 수 있는 다중 쓰레드 기법을 활용하고 있다. 고정된 쓰레드 풀 기법은 고정적인 시스템 자원을 점유해야 하는 문제점이 있다. 반면에 동적으로 쓰레드 풀 기법인 워터마크 쓰레드 풀기법은 사용자의 요청량에 따라 쓰레드 수를 적절하게 조절하지만, 지정한 최대값을 넘는 요청량에 대해서는 응답이 제때에 이루이지지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 요청량이 존재하는 다중 쓰레드 환경의 서버 프로그래밍을 위한 학습 기반의 동적 쓰레드 풀 기법을 적용한 웹 서버를 제안한다. 제안하는 기법은 쓰레드 풀을 사용하는 웹 서버 중 아파치(Apache) worker 다중 처리 모듈(Multi processing Module)에 AR(Auto Regressive) 기법을 통해 다음 주기의 작업 요청량을 예측하고 사전에 쓰레드를 생성한다. 기존 기법과 달리, 일정주기의 증감 추세가 없는 작업 요청량에도 필요한 쓰레드의 수를 정확하게 설정하기 위해 최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용하여 작업 요청량에 따른 쓰레드의 수를 사전에 학습한다. 필요한 쓰레드의 수를 설정하기 위해 사전에 학습 되어진 개체들과 비교하여 유사한 개체를 선택하여 예측된 작업 요청량에 따른 쓰레드의 수를 결정하고 쓰레드를 생성한다. 본 논문에서는 필요한 쓰레드의 수를 동적으로 변경함으로써 사용자 응답 시간을 빠르게 하고, 사용자의 요청량에 맞게 쓰레드 수를 관리함으로써 시스템 자원의 활용도를 높일 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권2호
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• pp.219-234
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• 2018

본 연구에서는 국내 교육학 연구에서 거의 사용되지 않던 머신 러닝 기술을 과학 교육 연구에 접목하여, 학생들의 과학 논변 활동에서 나타나는 논변의 구성 요소를 분석하는 과정을 자동화할 수 있는 가능성을 탐색해보았다. 학습 데이터로는 Toulmin이 제안하였던 틀에 따라 학생들의 과학 논변 구성 요소를 코딩한 국내 선행 문헌 18건을 수합하고 정리하여 990개의 문장을 추출하였으며, 테스트 데이터로는 실제 교실 환경에서 발화된 과학 논변 전사 데이터를 사용하여 483개의 문장을 추출하고 연구자들이 사전 코딩을 수행하였다. Python의 'KoNLPy' 패키지와 '꼬꼬마(Kkma)' 모듈을 사용한 한국어 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 통해 개별 논변을 구성하는 단어와 형태소를 분석하였으며, 연구자 2인과 국어교육 석사학위 소지자 1인의 검토 과정을 거쳤다. 총 1,473개의 문장에 대한 논변-형태소:품사 행렬을 만든 후에 다섯 가지 방법으로 머신 러닝을 수행하고 생성된 예측 모델과 연구자의 사전 코딩을 비교한 결과, 개별 문장의 형태소만을 고려하였을 때에는 k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 54%의 일치도(${\kappa}=0.22$)를 보임으로써 가장 우수하였다. 직전 문장이 어떻게 코딩되어 있는지에 관한 정보가 주어졌을 때, k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 55%의 일치도(${\kappa}=0.24$)를 보였으며 다른 머신 러닝 기법에서도 전반적으로 일치도가 상승하였다. 더 나아가, 본 연구의 결과는 과학 논변 활동의 분석에서 개별문장을 고려하는 단순한 방법이 어느 정도 유용함과 동시에, 담화의 맥락을 고려하는 것 또한 필요함을 데이터에 기반하여 보여주었다. 또한 머신 러닝을 통해 교실에서 한국어로 이루어진 과학 논변 활동을 분석하여 연구자와 교사들에게 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.