• 제목/요약/키워드: 판별모델

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커버곡 검색을 위한 확률적 선형 판별 분석 기반 음악 유사도 (A music similarity function based on probabilistic linear discriminant analysis for cover song identification)

  • 서진수;김정현;김혜미
    • 한국음향학회지
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    • 제41권6호
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    • pp.662-667
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    • 2022
  • 음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색의 성능을 제고하기 위한 음악 유사도 학습에 대해서 다룬다. 음악 유사도 함수를 유도하는 데 확률적 선형 판별 분석을 이용하여 잠재 음악 공간을 구한다. 잠재 음악 공간은 같은 커버곡 간의 거리는 줄이고 다른 곡 간의 거리는 크게 되도록 학습한다. 추출된 음악 특징이 잠재 음악 변수에서 생성되었다는 가정 하에 확률 모델을 구하고, 음악의 동질성 여부를 가설검증하여 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.

기계학습과 네트워크를 이용한 수학교육 연구의 영향력 판별 프로그램 개발 (Development of an impact Identification Program in Mathematical Education Research Using Machine Learning and Network)

  • 오세준;권오남
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제37권1호
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    • pp.21-45
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    • 2023
  • 본 연구는 수학교육에서 영향력 있는 논문을 판별하는 기계학습 프로그램 개발 연구이다. 이를 위하여 과학계량학의 관점에서 논문의 영향력을 조명하고, 수학교육 연구 네트워크를 구성하고, 네트워크 중심성 지수인 PageRank로 수학교육 연구의 영향력으로 정의하였다. 영향력 있는 수학교육 연구를 판별하기 위하여 기계학습 모델을 설계하였으며, 이를 이용하여 영향력 있는 논문이 게재된 비율이 높은 학술지를 조사한 결과 Journal for Research in Mathematics Education(25.66%), Educational Studies in Mathematics(22.12%), Zentralblatt für Didaktik der Mathematik(8.46%), Journal of Mathematics Teacher Education(5.8%), Journal of Mathematical Behavior(5.51%) 순으로 나타났다. 수학교육 전문가들이 직접 논문을 읽고 질적으로 평가한 선행연구 결과와 유사한 결과를 기계학습 프로그램으로 도출할 수 있었다. 많은 인원과 시간이 필요했던 수학교육 연구의 영향력 평가를 인공지능을 이용하여 효율적으로 실시할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.

운전행동 결정요인을 이용한 위험운전자의 판별 (Discriminating Risky Drivers Using Driving Behavior Determinants)

  • 오주석 ;이순철
    • 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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    • 제18권3호
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    • pp.415-433
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    • 2012
  • 본 연구는 위험한 운전행동을 일으킬 수 있는 운전자의 성격과 태도요인, 즉 운전행동 결정요인의 영향력을 밝히고, 이들 요인을 통해 위험운전자를 판별해낼 수 있는 타당한 방법을 개발하기 위해 시행되었다. 성인 운전자 534명을 대상으로 조사한 결과, 다섯 가지의 운전행동 결정요인들(문제회피성향, 이익/자극 추구, 대인불안, 대인분노, 공격성)은 운전자의 다양한 위험운전행동들에 통계적으로 유의한 수준의 영향력을 미치는 것으로 확인되었으며, 이들 요인을 이용하여 운전자들을 위험도에 따라 별개의 집단(일반운전자, 비의도적 위험운전자, 의도적 위험운전자)으로 구분할 수 있었다. 이 같은 결과는 운전자의 성격과 태도와 같은 심리적 요인들을 통해 운전자의 위험행동 수준을 예측하는 것이 가능하다는 것을 의미한다. 따라서 추후 연구들을 통해 본 연구에서 다룬 운전행동 결정요인 모델과 그 기준 점수체계를 보완한다면, 운전자의 위험성향을 사전에 예측하고 문제점을 확인하여 그에 따른 차별적 안전운전 교육서비스를 제공하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

실시간 객체 검출 기술 YOLOv5를 이용한 스마트 엘리베이터 시스템에 관한 연구 (A Study on the Elevator System Using Real-time Object Detection Technology YOLOv5)

  • 박선빈;정유정;이다은;김태국
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.103-108
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    • 2024
  • 본 논문에서는 YOLO(You only look once)v5를 기반으로 한 실시간 객체 검출 기술을 활용하여 스마트 엘리베이터 시스템을 연구하였다. 외부 엘리베이터 버튼이 눌러지면 YOLOv5 모델이 카메라 영상을 분석하여 대기자의 유무를 판별하고, 대기자가 없다고 판별되면 해당 버튼을 자동으로 취소시킨다. 연구에서는 YOLOv5와 사물인터넷에서 활용되는 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 통한 객체 탐지 및 통신 기술의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 그리고 이를 활용하여 대기자 유무를 실시간으로 판별하는 스마트 엘리베이터 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 불필요한 소비 전력을 절감하면서 CCTV(closed-circuit television)의 역할을 할 수 있다. 따라서 제안한 스마트 엘리베이터 시스템은 안전 및 치안 문제에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

동영상에서 신발 밑창 모델 인식을 위한 인터레이스 제거 및 블록 코드 생성 기법 (De-interlacing and Block Code Generation For Outsole Model Recognition In Moving Picture)

  • 김철기
    • 지능정보연구
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    • 제12권1호
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    • pp.33-41
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    • 2006
  • 본 논문에서는 공장 자동화 시스템의 한 예로, 컨베이어 벨트로 흘러 들어오는 생산품을 모델별로 자동 인식하기 위한 방법을 제안하고 있다. 일반적으로 NTSC 방식의 카메라를 사용할 경우 움직이는 물체는 카메라 고유의 잔상이 발생하게 된다. 잔상이 존재하는 영상을 이용하여 효율적인 처리가 불가능하므로 적당한 후처리 방법이 요구된다. 이를 위하여 제안하는 인터레이스 제거 기법을 통하여 잔상을 제거하고, 이진화를 통하여 대략적 물체 영역을 판별한 후 물체를 에워싸는 직사각형 영역을 구한다. 그 후 윤곽선 검출을 거쳐 직사각형 영역을 블록별로 세분화한 후 각 블록별 화소수를 계산하여 평균을 중심으로 재분류한 후 모델 코드를 생성하여 모델 분류를 하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 방법의 경우 기존의 방법보다 높은 분류 성공률을 나타내었다.

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사용자 행동 자세를 이용한 시각계 기반의 감정 인식 연구 (A Study on Visual Perception based Emotion Recognition using Body-Activity Posture)

  • 김진옥
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제18B권5호
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    • pp.305-314
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    • 2011
  • 사람의 의도를 인지하기 위해 감정을 시각적으로 인식하는 연구는 전통적으로 감정을 드러내는 얼굴 표정을 인식하는 데 집중해 왔다. 최근에는 감정을 드러내는 신체 언어 즉 신체 행동과 자세를 통해 감정을 나타내는 방법에서 감정 인식의 새로운 가능성을 찾고 있다. 본 연구는 신경생리학의 시각계 처리 방법을 적용한 신경모델을 구축하여 행동에서 기본 감정 의도를 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 시각 피질의 정보 처리 모델에 따라 생물학적 체계의 신경모델 검출기를 구축하여 신체 행동의 정적 자세에서 6가지 주요 기본 감정을 판별한다. 파라미터 변화에 강건한 제안 모델의 성능은 신체행동 자세 집합을 대상으로 사람 관측자와의 평가 결과를 비교 평가하여 가능성을 제시한다.

미세역학이론에 의한 콘크리트의 응력-변형도 관계와 연성도의 예측에 관한 연구 (Prediction of Stress-Strain Relation and Evolution of Compliance of Concrete by a Micromechanical Model)

  • 김진구
    • 콘크리트학회지
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    • 제8권3호
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    • pp.147-155
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    • 1996
  • 본 연구에서는 미세역학모델을 이용하여 무근 콘크리트의 응력-변형도관계를 예측할 수 있는 모델을 제시하였다. 모델에서는 하중이 가해지기 전에 골재와 모르터의 경계면에 초기 균열이 존재한다고 가정하고 하중에 의한 부착균열과 모르터균열의 형성여부를판별하기 위하여 선형탄성파괴역학(LEFM) 이론을 사용하였다. 또한 계산의 편의를 위하여 이러한 부착균열-몰타균열의 결합된 형상을 등가 직선균열로 치환하여 해석하였다. 발생된 균열의 크기와 그 밀도로부터 손상된 콘크리트의 연성도와 변형의 증가량을 계산하고 발표된 실험결과와 비교하여 보았다. 그 결과 본 모델에 의한 응력-변형도 관계의 예측은 압축보다는 인장에, 보통 콘크리트보다 고강도 콘크리트에 더 잘 적용됨을 발견하였다.

EMT-3D 모델을 이용한 해양환경중 PFCs의 환경동태 해석 (Fate and transport of PFCs in marine environment using EMT-3D)

  • 김동명;노경준;조현서
    • 해양환경안전학회:학술대회논문집
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    • 해양환경안전학회 2007년도 추계학술발표회
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    • pp.193-195
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    • 2007
  • 해양생태계로 유입되는 화학물질의 총합적인 평가 및 관리를 위해서는 동 화합물의 해양환경중의 거동 및 운영, 생태계에의 영향, 관리방안에 따른 화학물질의 변화 예측 및 리스크 평가 등을 행할 필요가 있으며, 이를 위하여는 화학물질에 대한 생태계 모델이 유용한 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 여러 화학물질에 적용할 수 있으며, 지역특성, 존재 데이터 상황, 대상 수산물의 특성을 고려하여 여러 상태함수 및 프로세스의 추가와 삭제가 가능한 3차원 생태계 모델(EMT-3D)을 사용하여 해양환경중의 PFCs 관련물질을 대상으로 그 적용성을 검토하였으며, 민감도 분석 및 시나리오 분석을 행하여 영향인자를 판별하고 대안에 따른 영향을 평가하였다.

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한강수계의 사행에 관한 연구 (A study of the River Meanders in the Han River System)

  • 김종섭;김양수
    • 물과 미래
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    • 제18권1호
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    • pp.57-65
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    • 1985
  • 하천부지의 사용과 개간사업 및 하천을 공학적인 측면에서 유지관리해야 된다는 것이 활발해짐에 따라 하천형태학의 연구가 주목을 받게 되었다. 그 가운데서도 하천의 사행에 관한 문제는 가장 중요하다 할 것이다. 사행특성의 분석에는 여러 가지의 이상적인 모델을 사용하여 왔으나 이와같은 이상적인 모델에서 얻어진 자료나 기하학적 변수의 결정방법은 개인의 선호에 따라 많은 다름을 보아왔다. 본 연구에서는 최근의 새로운 방법인 선형일반화 알고리즘에 의한 수로모델을 사행특성분석에 사용하였으며, 또한 수로형태의 모델화에서의 불합리함을 최대한 제거하기 위하여 통계적인 방법을 사용하였다. 그 결과 곡율의 분산정도는 사행밀도를 판별할 수 있는 지수가 될 수 있고 첨예도는 어떤 수로내에 직선 수로의특성을 표시하는 척도가 됨을 알 수 있었다.

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독립성분 분석을 이용한 번호판 숫자 인식 (Recognition of Numeric Characters in License Plate based on Independent Component Analysis)

  • 정병준;강현철
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제46권2호
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    • pp.99-107
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    • 2009
  • 본 논문에서는 자동차 번호판 숫자의 특징을 추출하기 위해 강화된 독립성분분석(independent component analysis)의 혼합모델을 제안한다 독립성분분석은 고차 통계적 특성만을 이용하기 때문에 고차 통계적 특성과 숫자 종류별 상관관계에 대한 특성을 고려하지 못한다. 이러한 독립성분분석의 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 주성분분석(principle component analysis)과 선형판별분석(linear discriminant analysis)을 조합한 혼합 모델 형태의 독립성분분석을 제안한다. 실험 결과, 제안된 혼합 모델은 독립성분분석이나 다른 혼합 모델들보다 특징 추출과 인식에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.