• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1151-1156
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• 2017

일반적으로 GPU 기반 트리 탐색을 수행할 경우 병렬 처리 속도가 생각보다 크게 향상되지 않는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이러한 원인을 분석하고 그 분석 결과로 GPU 병렬 처리 하드웨어 아키텍처 내 최소 물리적 스레드 실행 단위인 warp 내에서 분기문(if문)으로 인한 warp divergence가 일어나기 때문임을 제시한다. 또한 이러한 warp divergence를 최소화할 수 있는 병렬 shifted sort 알고리즘과의 비교를 통해 shifted sort 알고리즘이 일반적인 GPU 내 트리 탐색에 비해 우수한 성능을 보이는 구조임을 제시하였다. 분석 결과 GPU 기반 kd-tree 탐색에 비해 warp divergence가 발생하지 않은 shifted sort 탐색은 3차원 공간에서 데이터나 쿼리의 수가 $2^{23}$개 일 때 16배 이상의 빠른 처리 속도를 보였으며 이 성능 차이는 데이터나 쿼리의 개수가 증가함에 따라 더 커지는 경향을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.189-196
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• 2022

스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.77-85
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• 2011

생물 및 의학계에서는 생물정보학(bioinformatics)의 데이터 중 혈청 단백질(proteome)에서 추출한 데이터가 질병의 진단에 관련된 정보를 가지고 있고, 이 데이터를 분류 분석함으로 질병을 조기에 진단 할 수 있다고 믿고 있다. 본 논문에서는 혈청 단백질(2-D PAGE: Two-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis)로부터 암과 정상을 판별하는 새로운 복합분류기를 제안한다. 새로운 복합 분류기에서는 support vector machine(SVM)와 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron: MLP)와 k-최근 접 이웃(k-nearest neighbor: k-NN)분류기를 앙상블(ensemble) 방법으로 통합하는 동시에 다중 부스팅(boosting) 방법으로 각 분류기를 확장하여 부분류기(subclassifier)의 배열(array)으로서 복합분류기를 구성하였다. 각 부분류기에서는 최적 특성 집합 (feature set)을 탐색하기 위하여 유전 알고리즘(genetic algorithm: GA)를 적용하였다. 복합분류기의 성능을 측정하기 위하여 암연구에서 얻어진 임상 데이터를 복합분류기에 적용하였고 결과로서 단일 분류기 보다 높은 분류 정확도와 안정성을 보여 주었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.71-78
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• 2019

본 연구는 P2P 대부 플랫폼에서 우수 대출자를 예측시 유용한 합성 소수집단 오버샘플링 기법을 제안하고 그 성과를 실증적으로 검증하고자 한다. P2P 대부 관련 우수 대출자를 추정할 때 일어나는 문제점중의 하나는 클래스 간 불균형이 심하여 이를 해결하지 않고서는 우수 대출자 예측이 쉽지 않다는 점이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 SMOTE, 즉 합성 소수집단 오버샘플링 기법을 제안하고 LendingClub 데이터셋에 적용하여 성과를 검증하였다. 검증결과 SMOTE 방법은 서포트 벡터머신, k-최근접이웃, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 그리고 딥 뉴럴네트워크 분류기와 비교하여 통계적으로 우수한 성과를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.455-462
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• 2001

웹은 이제 인터넷의 중요한 서비스중의 하나가 되었다. 웹 공간을 탐색할 때 사용자들은 항해하는 동한 만나는 흥미 있는 사이트들을 기록하기 위해 북 마크 기능을 이용한다. 북 마크 기능을 이용할때 겪는 문제중의 하나가 거듭된 새로운 북 마크의 추가로 인해 북 마크 리스트의 길이가 길어지면 북 마크 리스트가 일관성 있는 구성을 잃어버리게 되어 실제적인 도움을 주기 어렵다는 것이다. 사용자가 북 마크 파일을 효율적이고 체계적으로 유지하기 위해서는 북 마크 파일에 추가되는 새로운 북 마크들을 카테고리별로 분류하여 신규 폴더를 찾아 삽입해주어야 한다. 본 논문에서는 대응되는 웹 문서들을 다운 받아 내용을 분서함으로써 자동으로 북 마크를 분류하는 BClassifier라 불리는 학습에이전트를 소개한다. BClassifier 에이전트를 위한 훈련 예의 주된 공급원은 바로 사용자가 명시적으로 이미 주제에 따라 몇 개의 북 마크 폴더들로 분류해놓은 북 마크들이다. 여기에 주제 카테고리들을 확대하고 이들에 대한 훈련 문서들을 확보하기 위해 추가적으로 Yahoo 사이트의 최상휘 카테고리들로부터 웹 문서들을 수집하여 훈련 예에 포함시킨다. BClassifier 에이전트는 잘 알여진 확률기반의 분류 기술이나 나이브 베이지안 학습 방법을 채용하고 있다. 본 논문에서는 BClassifier 에이전트에 관한 몇 가지 실험 결과를 소개하고 평가한다. 나이브 베이지안 방법과 k-최근접 이웃 방법, TFIDF 등과 같은 서로 다른 학습 방법들과 비교 실험 결과도 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제22권3호
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• pp.585-594
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• 2009

마이크로어레이 실험의 실험자들은 원 측정치인 영상을 조사하여 통계적 분석이 가능한 자료의 형태로 변환하는데 이러한 과정을 흔히 사전 처리라고 부른다. 마이크로어레이의 사전 처리는 불량 영상의 제거(filtering), 결측치의 대치와 표준화로 세분되어질 수 있다. 표준화 방법과 결측치 대치 방법 각각에 대하여서는 많은 연구가 보고되었으나, 사전 처리를 구성하는 원소들간의 적정한 순서에 대하여서는 연구가 미흡하다. 표준화 방법과 결측치 대치 방법 중 어느 것이 먼저 실시되어야 하는지에 대하여서 아직 알려진 바가 없다. 본 연구는 사전 처리 순서에 대한 탐색적 시도로서 대장암과 위암을 대상으로 실시한 두 조의 cDNA 마이크로어레이 실험 자료를 이용하여 사전 처리를 구성하는 원소들간의 다양한 순서에 따라 검색된 특이 발현 유전자 군이 어떻게 변화하는지를 분석하고 있다. 즉, 결측치대치와 표준화의 여러가지 방법들의 조합에 따라 검색된 특이 발현 유전자 군이 얼마나 일치적인가를 확인하고자 한다. 결측치 대치 방법으로는 K 최근접 이웃 방법과 베이지안 주성분 분석을 고려하였고, 표준화 방법으로는 전체 표준화, 블럭별 국소(within-print tip group) 평활 표준화 그리고 분산 안정화를 유도하는 표준화 방법을 적용하였다. 따라서 사전 처리를 구성하는 두개 원소가 각각 2개 수준과 3개 수준을 가지고 있고, 두개 원소의 순열에 따른 모든 가능한 사전 처리 개수 수는 12개가 된다. 본 연구에서는 12개 사전 처리 방법 각각에 따라 정상 조직과 암 조직간 특이적으로 발현하는 유전자 군을 검색하였고, 사전 처리 순서를 바꾸었을때 유전자 군이 얼마나 일치적으로 유지되는지를 파악하고 있다. 표준화 방법으로 분산 안정화 표준화를 사용할 경우는 사전 처리 순서에 따라 특이 발현 유전자 군이 다소 민감하게 변하는 것을 보이고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.35-45
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• 2022

현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• 인지과학
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• 제35권1호
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• pp.49-95
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• 2024

국내 형사소송절차에서 진술의 진위여부 확인을 위해 사용하는 도구는 폴리그래프검사, 진술타당도분석, P300 기반 숨김정보검사 등이 있고, 이 중에서 폴리그래프검사의 사용빈도가 다른 도구들에 비하여 높다. 하지만, 검사결과를 뒷받침해 줄 수 있는 근거의 부족으로 인하여 재판과정에서 증거채택 가능성이 낮다. 폴리그래프검사를 뒷받침해 줄 수 있는 방법으로, 사전연구가 풍부한 P300기반 숨김정보검사가 주목을 받아 왔지만, 기존의 검사기법은 두 가지 제한점이 있어 실제 사건에서의 활용도는 낮은 편이다. 첫째, 검사에 필요한 관련자극만 3개 또는 6개 등, 사전에 노출되지 않은 정보가 다수 필요하기 때문에 실제 사건에서 사용 가능성이 낮다. 둘째, 기존의 P300기반 숨김정보검사 프로토콜에서는 관련자극과 무관련자극에 대한 P300요소 전위값을 명확하게 구분하기 위하여 오드볼패러다임을 사용하기 때문에 무관련자극에 대한 P300요소 전위값이 과소 추정될 가능성이 있다. 본 연구에서는 검사의 사용 가능성을 높이기 위하여 사전에 노출되지 않은 정보가 단 하나만 있어도 검사가 가능한 단일 관련자극을 사용하는 수정된 P300기반 숨김정보검사 프로토콜을 탐색하였고, 오드볼패러다임 사용으로 인한 무관련자극에 대한 P300요소 전위값이 과소 추정되는 문제를 보완하기 위하여 다양한 기계학습의 분류 알고리즘을 비교하였다. 연구결과 단일 관련자극으로 여성과 남성의 얼굴자극을 사용할 경우, 자극은 400ms 지속시간으로 60회 제시하고, 절단값을 유죄집단은 90%로 무죄집단은 30%로 하여 정점-정점 방법으로 P300요소 전위값을 분석하는 것이 적합함을 확인하였다. 단어자극의 경우, 지속시간을 300ms로 60회 제시하고, P300요소 전위값 분석방법은 얼굴자극과 동일하게 시행하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다. 또한 관련자극과 무관련자극에 대한 정점-정점 P300요소 전위값을 6가지 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 분석한 결과, 로지스틱 회귀(LR), 선형 판별 분석(LDA), K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘이 관련자극과 무관련자극의 분류에 적합하다는 것을 확인하였다.