• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2017.11a
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• pp.139-142
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• 2017

벤처 기업의 평가와 관련되어 벤처 캐피탈리스트들의 의사결정에 대한 지금까지의 선행 연구들의 주 초점은 벤처 캐피탈의 의사 결정 과정과 이에 관련된 의사 결정 기준이지만, 연구의 또 다른 상호 보완적인 흐름은 의사 결정에 상대적인 가중치와 중요성에 영향을 주는 요인에 관한 것이다. 즉, 벤처 캐피탈리스트의 의사결정에 있어서 인적 자본 요소인 벤처 기업의 창업자 또는 창업팀의 특징이 더 중요하다는 주장과 불확실성을 특징으로 하는 제품/서비스의 특징, 시장/산업의 특징, 재정적 특징이 창업자/창업팀의 특징 보다 더 중요하다는 두 가지 관점이 선행 연구에 존재한다. 그러나 벤처 캐피탈리스트의 의사 결정에 영향을 주는 것으로 알려진 두 가지 주장은 각각 독립적으로 연구되어 왔기 때문에 창업자의 특징과 불확실성의 요소가 결합된 상호 영향이나 상대적인 중요도가 벤처개피탈의 의사결정에 어떤 영향을 주는지에 관한 연구는 거의 없다. 이러한 배경에서 본 논문의 목적은 인적 자본 이론을 도입하여 벤처 캐피탈리스트의 의사 결정에 중요한 의사 결정 기준인 창업자의 특징 중 창업자의 경험(산업 경험, 창업 경험, 경영 경험)과 불확실성으로 발생되는 요인의 상대적인 중요도에 대한 이해를 증진시키는 것이다. 본 연구에서는 창업자의 특성과 불확실성의 특성을 벤처 캐피탈리스트의 의사 결정 과정에 실험적으로 적용할 수 있는 가상의 시나리오를 기반으로 하는 컨조인트 분석법을 적용하여 창업자의 특성과 불확실성을 포함하고 있는 8가지 요인(속성)의 중요도를 연구한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.199-202
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• 2000

본 논문에서는 퍼지-유전자 접근방법을 이용한 무감독 특징 선택방법에 대하여 나타내었다. 이 방법은 각각의 특징들의 중요도에 따라 순서를 정하기 위해 사용되는 weighted distance 를 포함하는 특징 평가 지표 (feature evaluation index)를 최소화시키는데 있다. 또한 특징 평가 지표에서 사용되는 각 패턴들의 쌍에 대하여 근접함의 정도를 퍼지 멤버쉽 함수를 이용하여 결정하고 유전자 알고리즘은 평가 지표를 최소화시킴으로써 각 특징의 중요도를 나타내는 최적의 weighting 계수의 집합을 한기 위하여 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.443-446
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• 2005

본 논문에서는 패턴 분류문제에서 특징의 분포와 빈도를 고려하는 FMM(Fuzzy Min-Max) 신경망 구조와 이를 이용한 특징 분석 기법을 소개한다. 이는 기존의 모델에서 균일한 가중치를 고려했을때 비정상적 학습데이터에 학습 효과가 민감하게 왜곡되는 현상을 방지한다. 또한 학습된 신경망으로부터 각 특징의 중요도를 분석할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 모델의 특성을 소개하고 특징 값과 하이퍼박스 간의 관계로부터 특징의 연관도 요소, 중요도 평가 및 특징의 서열화 기법을 제시한다. 이는 패턴 분류 신경망의 노드수를 최적화 함으로써 학습 및 분류 과정에서 연산의 효율성을 증대시킨다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.96-97
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• 2012

본 논문에서는 중요도 지도를 만드는 상향식 방법 중 대표적 기법인 Itti 의 제안 방식[1]이 지닌 문제점을 보완한다. Itti 방식의 경우 여러 특징 지도를 단순한 선형 결합을 통해 중요도 지도를 만들어 내므로 중요 영역이 명확하지 않은 단점을 가지고 있기 때문에, 모든 특징 지도를 사용하지 않고 상대적으로 비효율적인 특징 지도를 배제하는 방법과 중요 영역을 더 강조하기 위해 색의 유사도를 이용하는 방법을 제안하고 그 결과를 비교한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.2
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• pp.1-9
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• 2012

This paper presents an algorithm for depression diagnosis using the Neural Network with Weighted Fuzzy Membership functions (NEWFM) and heart rate variability (HRV). In the algorithm, 22 different features were initially extracted from the HRV signal by frequency domain, time domain, wavelet transformed, and Poincar$\acute{e}$ transformed feature extraction methods; of these 6 optimal features were selected by significance evaluation using Non-overlap Area Distribution Measurement (NADM) based on NEWFM. The proposed algorithm uses these 6 optimal features to diagnose depression with an accuracy of 95.83%.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.21 no.2
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• pp.165-174
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• 2021

The construction industry causes the most accidents and fatalities among all industries. Although many efforts have been made to reduce safety accidents in construction, the study on the lost workdays that return to work place is insufficient. Therefore, this study proposes a model that classifies the lost workdays lost into moderate and severity, and derives the importance of variable and analyzes important factors through the trained random forest model. We analyze the learning process of the random forest which is a black box model, and extracted important variables that impact on the severity of the lost workdays through the extracted feature importance. The factors existing inside were analyzed through the extracted variables. The purpose of this study is to analyze the accident case data at the construction site through a random forest model and to review variables that have a high impact on the lost workdays. In the future, this sutdy can apply to improve construction safety management and reduce the accident of industrial accidents.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.880-883
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• 2021

비만은 다양한 합병증을 일으키는 위험요소로 현대인의 건강을 위협한다. 비만에 영향을 주는 요소들은 유전적 영향, 식습관, 신체활동 등이 연관된다. 비만 인구의 증가로 대사증후군의 발병률이 높아졌다. 대사증후군은 비만, 고지혈증과 고혈압 등의 여러 가지 성인병을 동반한다. 비만과 대사증후군 판별 요소 검출을 위한 개인의 신체 정보와 생활 정보 분석이 필요하다. 본 논문에서는 의사결정나무를 이용하여 비만과 대사증후군을 분류하고 분류 시 사용된 특징의 중요도 분석을 수행한다. 비만 분석 결과는 체중과 신장이 높은 특징 중요도를 나타냈으며 대사증후군은 HDL, 허리둘레, 혈압과 나이 등이 높은 특징 중요도를 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.2
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• pp.189-202
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• 2004

In this paper, we propose a new salient region detection method in an image. The algorithm is based on the characteristics of human's bottom-up visual attention. Several features known to influence human visual attention like color, intensity and etc. are extracted from the each regions of an image. These features are then converted to importance values for each region using its local competition function and are combined to produce a saliency map, which represents the saliency at every location in the image by a scalar quantity, and guides the selection of attended locations, based on the spatial distribution of saliency region of the image in relation to its Perceptual importance. Results shown indicate that the calculated Saliency Maps correlate well with human perception of visually important regions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.201-203
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• 2013

본 논문에서는 SIFT 와 particle 특징 궤적을 이용한 새로운 행동 인식 시스템을 제안한다. 먼저, 영상에서 중요한 지역적 특징 정보를 얻기 위하여 SIFT 특징 점들을 탐지하고, 탐지한 특징 점들을 SIFT descriptor matching 기법을 이용하여 그 궤적을 추출한다. 또한, SIFT 특징 궤적들의 수량이 적은점과 영상내의 조명변화, 부분적 가려짐 등의 변화로 인해 SIFT 특징 궤적이 종종 없어지는 단점을 보완하기 위하여, SIFT 특징 궤적 주위에 particle 점들을 탐지하고, dense optical flow 기법을 기반으로 그 특징 궤적을 추출한다. 그리고 SIFT 와 particle 궤적의 중요도를 조절하기 위해 가중치를 부여한다. 제안한 행동 인식 시스템의 효율성을 범용 데이터 셋을 이용한 실험을 통해 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.13-16
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• 2008

본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.