• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.1093-1102
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• 2010

비모수적 판별분류방법인 k-Nearest Neighbors Classification(KNNC) 방법은 널리 사용되고 있지만 고정된 이웃의 개수를 사용하며 또한 집단변수의 정보를 활용하지 않음으로서 자료의 국소적 특징을 반영하지 못하는 단점이 있다. Adaptive Nearest Neighbors Classification(ANNC) 방법과 Modified k-Nearest Neighbors Classification(MKNNC) 방법은 각각 이러한 단점들을 보완하기 위해 제안된 방법이다. 본 연구에서는 ANNC 방법과 MKNNC 방법의 장점을 결합한 Modified Adaptive Nearest Neighbors Classification(MANNC) 방법을 제안하였다. 나아가, 제안된 방법의 활용 가능성을 살펴보고자 실제자료에 대한 분석과 모의실험을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제10권4호
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• pp.88-96
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• 2007

This paper discusses the fast modulation classifiers capable of classifying both analog and digital modulation signals in wireless communications applications. A total of 7 statistical signal features are extracted and used to classify 9 modulated signals. In this paper, we investigate the performance of the two types of fast modulation classifiers (i.e. 2 nearest neighbor classifiers and 2 minimum distance classifiers) and compare the performance of these classifiers with that of the state of the art for the existing classification methods such as SVM Classifier. Computer simulations indicate good performance on an AWGN channel, even at low signal-to-noise ratios, in case of minimum distance classifiers (MDC for short) and k nearest neighbor classifiers (kNNC for short). Besides a good performance, these type classifiers are considered as ideal candidate to adapt real-time software radio because of their fast modulation classification capability.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.349-359
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• 2010

본 논문은 온라인보험 청약 프로세스에서 고객들이 보험설계를 마친 후에 프로세스를 종료하지 않고 실제 구매 단계인 청약신청 단계로 유인하기 위해서 개인화된 보험금 지급사례와 보험통계 정보를 제공하는 온라인보험 판매지원시스템을 설계하였다. 온라인보험 판매지원시스템은 사례기반추론의 최근접 이웃 추출법을 이용하여 입력된 고객 특성과 보험금 지급사례간의 유사도를 측정하고, 사례의 최신도를 반영하여 최종유사도가 가장 높은 보험금 지급사례를 고객에게 제시한다. 또한 최종 선정된 보험금 지급사례의 속성과 일치하는 보험통계 정보를 추가적으로 추출하여 보험금 지급사례와 동시에 집약적으로 제공한다. 이를 통해서 고객들에게 보험의 중요성과 필요성을 더욱 깊이 인식시켜 청약신청 단계로 유인시킴으로써 온라인보험의 판매를 지원하게 된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.403-408
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• 2020

태양광 발전은 특성상 간헐성과 불확실성이 항상 존재하기 때문에 정확한 예측은 어려우며, 실시간 발전량 진단을 위한 이상감지 기술이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 파라미터의 상관관계를 도출하고 최근접 이웃 알고리즘을 적용하여 정상데이터와 비정상데이터를 분류한다. 두 분류의 결과는 발전 시스템의 결함에 의한 아웃라이어와 구름 등에 의해 단기간 동안 발생하는 부분 음영 및 전체 음영의 일시적인 전력손실을 보여준다. 100kW 발전소 데이터를 대상으로 머신러닝 분석을 수행하여 테스트 결과를 산출하였으며 실제 이상치와 이상치 후보지를 검증하였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.170-177
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• 2009

The objective of this study is to evaluate an acoustic emission (AE) source characterization and fracture behavior of the SM45C steel by using back-propagation neural network (BPN). In previous research Ref. [8] about k-nearest neighbor classifier (k-NNC) continuity, we used K-means clustering method as an unsupervised learning method for obtaining multi-variate AE main data sets, such as AE counts, energy, amplitude, risetime, duration and counts to peak. Similarly, we applied k-NNC and BPN as a supervised learning method for obtaining multi-variate AE working data sets. According to the error of convergence for determinant criterion Wilk's ${\lambda}$, heuristic criteria D&B(Rij) and Tou values are discussed. As a result, in k-NNC before fracture signal is detected or when fracture signal is detected, showed that produce some empty classes in BPN. And we confirmed that could save trouble in AE signal processing if suitable error of convergence or acceptable encoding error give to BPN.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.722-725
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• 2016

많은 화장품이 출시함에 따라 고객들이 자신의 피부 상태에 맞는 화장품을 고르는 것에 대한 어려움이 증가하게 되었다. 기존의 화장품 추천 프로그램들은 해당 프로그램의 DB에 존재하는 화장품들에 대한 추천 밖에 하지 못한다. 본 논문에서 제안하는 새로운 화장품 추천 방법은 화장품을 구입하기 전에 상자 표면에 적힌 성분을 사진으로 찍어 단어 별로 추출한다. 추출한 단어를 DB에 저장되어 있는 성분 이름과 비교하여 화장품 성분만 구분한 뒤 k-최근접 이웃 알고리즘과 내용 기반 기법을 이용하여 사용자에게 맞는 화장품인지 판단해준다. 화장품의 성분표를 통해 DB에 없는 화장품이라도 즉석에서 사용자의 정보와 비교하여 적정도를 분석할 수 있다. 또한 사용자의 화장품 구입 성향으로 화장품을 추천해주어 사용자의 화장품 선택에 도움을 준다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제11권1호
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• pp.27-33
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• 2009

A study of fracture to material is getting interest in nuclear and aerospace industry as a viewpoint of safety. Acoustic emission (AE) is a non-destructive testing and new technology to evaluate safety on structures. In previous research continuously, all tensile tests on the pre-defected coupons were performed using the universal testing machine, which machine crosshead was move at a constant speed of 5mm/min. This study is to evaluate an AE source characterization of SM45C steel by using k-nearest neighbor classifier, k-NNC. For this, we used K-means clustering as an unsupervised learning method for obtained multi -variate AE main data sets, and we applied k-NNC as a supervised learning pattern recognition algorithm for obtained multi-variate AE working data sets. As a result, the criteria of Wilk's $\lambda$, D&B(Rij) & Tou are discussed.

• 한국생산제조학회지
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• 제19권4호
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• pp.562-569
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• 2010

This paper analyzes the problems that occurred in the magnification process for a fine input image and investigates a method to improve the blurring of magnified image. This paper applies a curve interpolation algorithm in CAD/CAM for the same test images with the existing image algorithm in order to improve the blurring of magnified image. As a result, the nearest neighbor interpolation, which is the most frequently applied algorithm for the existing image interpolation algorithm, shows that the identification of a magnified image is not possible. Therefore, this study examines an interpolation of gray-level data by applying a low-pass spatial filter and verifies that a bilinear interpolation presents a lack of property that accentuates the boundary of the image where the image is largely changed. The periodic B-spline interpolation algorithm used for curve interpolation in CAD/CAM can remove the blurring but shows a problem of obscuration, and the Ferguson' curve interpolation algorithm shows a more sharpened image than that of the periodic B-spline algorithm. For the future study, hereafter, this study will develop an interpolation algorithm that has an excellent improvement for the boundary of the image and continuous and flexible property by using the NURBS, Ferguson' complex surface, and Bezier surface used in CAD/CAM engineering based on the results of this study.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1059-1068
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• 2021

도심지역에서 GPS(Global Positioning System)/GNSS(Global Navigation Satellite System) 신호는 건물과 같은 구조물에 의해 차단되거나 왜곡되어 위치추정에 한계가 존재한다. 이 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 LTE 신호의 RSRP(Reference Signal Received Power) 정보를 사용한 Fingerprinting 기법으로 측위를 수행하고자 한다. Fingerprinting의 측위 단계에서 많이 사용되는 W-KNN(Weighted - K Nearest Neighbors) 기법은 Correlation 시 사용되는 유사도 거리 계산 방법과 가중치 적용 방법 등에 따라 다른 측위 성능의 결과를 생성한다. 본 논문에서는 Correlation 시 사용되는 기법들에 따른 Fingerprinting 측위 성능을 실 데이터 기반으로 비교 분석하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.169-175
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• 2022

본 논문에서는 k-최근접 이웃 (KNN) 알고리즘을 이용하여 초음파 센서 간 간섭을 줄이고 정확한 거리값을 예측하는 기법을 제안한다. 기존 기법에서는 이전 측정값과 현재 측정값을 비교하여 그 차이가 한계값을 벗어나면 간섭 신호로 인식하고 배제하지만 부정확한 예측이 자주 발생한다. KNN 알고리즘은 다수의 초음파 센서에서 입력되는 측정값을 분류하여 정확도 높은 예측이 가능하다. 간섭이 잘 발생하는 환경을 만들기 위해 다수의 동종 초음파 센서로 간섭 신호를 발생시킨 상태에서 거리 측정 실험을 진행하였고, 간섭으로 인해 발생하는 오류를 KNN 알고리즘을 통해 크게 줄일 수 있음을 확인하였다. 또한 기존 보팅 기법과 제안하는 기법의 결과를 비교하여 제안하는 기법의 성능이 우수한 것을 확인하였다.