• Journal of the Korean Data Analysis Society
• /
• 제20권6호
• /
• pp.2853-2864
• /
• 2018

판별분석(discriminant analysis)은 새로운 개체가 입력되었을 때, 그 개체가 어느 그룹에 속하는지 예측하는데 사용되는 분석방법이다. 판별분석에서는 레이블(label)을 통해 새로운 개체를 예측하기 때문에 판별분석에서 레이블은 중요하다. 레이블 노이즈(label noise)는 관측된 레이블에 오류가 포함된 것을 의미하며, 실데이터에 발생하기 쉽고 판별성능에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요인이다. 이를 개선하기 위해 레이블 노이즈와 레이블 노이즈에 강건한 모형들이 연구되고 있지만, 레이블 노이즈가 존재할 때 판별성능에 영향을 줄 수 있는 요인을 고려하고 이 요인들이 판별성능에 미치는 영향을 비교한 연구는 찾기 힘들다. 따라서 이 논문에서는 분류문제에서 많이 사용되는 LDA, QDA, KNN, SVM 방법을 이용하여 레이블 노이즈가 판별성능에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 특히 판별분석의 성능과 연관이 있을 것으로 예상되는 레이블 노이즈의 발생 비율, 발생형태, 데이터의 개수에 따른 판별성능을 모의실험을 통해 살펴보았다. 그 결과, 데이터의 형태와 분석기법에 따라 레이블 노이즈가 판별성능에 영향을 미치는 정도가 다름을 확인하였다.

• 한국지진공학회논문집
• /
• 제13권4호
• /
• pp.37-45
• /
• 2009

구조 시스템을 구성하는 구조부재들의 상대적인 중요도를 판별하는 것은 성능기반 지진공학에서 매우 중요한 과정이다. 확률기법의 하나인 First-Order Second Moment 방법을 이용하여, 각 구조부재들의 불확실한 성능 때문에 발생하는 구조 시스템의 요구 성능의 불확실성을 예측할 수 있고, 이런 과정을 통해서 구조부재의 중요도를 판별할 수 있다. 특정한 구조부재의 불확실한 성능에 대한 구조 시스템의 요구성능이 민감할수록 그 구조부재의 중요도는 높아진다는 점을 이용하여 중요부재를 판별한다. 따라서 요구성능의 민감도가 상대적으로 큰 구조부재는 그렇지 않은 부재보다 더 중요하다고 할 수 있다. 개발된 중요부재 판별법은 연성 철근콘크리트 프레임의 중요부재를 판별하는 과정에 적용함으로써 방법을 검증하였고, 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.11-18
• /
• 2018

코골이가 심한경우 무호흡증(OSA : Obstructive Sleep Apnea)으로 연결되어 생명을 위협하는 경우도 발생할 수 있고, 코골이로 인하여 주변인과의 관계가 심각해지는 경우도 발생할 수 있다. 이런 코골이 문제를 해결하기 위해 최근 여러 형태의 스마트 베개들을 출시하고 있는데, 핵심 기술은 코골이 판별 기술, 즉 입력 사운드에 코골이 소리가 포함되어 있는지를 판별하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 베개에 적용하기 위한 코골이 판별 방법을 제안하였는데, 입력 신호로부터 코골이 소리의 특징을 추출 후 SVM을 이용하여 코골이를 판별하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 기존 방법과 비교 실험을 실시하였고, 실험결과 기존방법 코골이 판별성능보다 약 6% 좋은 판별성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제15권10호
• /
• pp.636-646
• /
• 2015

정보사회에 문서 복제나 표절의 검출에 대한 필요성이 증대되고 있다. 그 필요성에 따라 많은 연구가 이루어지고 있으나 자연어 처리의 문제가 유사 문서 판별의 질 향상에 제약이 되었다. 최근 구문의미분석의 기술을 접목하여 유사문서 판별의 성능을 향상을 시도하였으나 구문의미분석의 결과인 구문의미트리를 비교하는 어려움이 있었다. 본 논문은 구문의미트리의 유사도를 계산하는 구문의미트리 비교기를 개발하고 이를 이용하여 유사문서를 판별하는 시스템을 설계, 구현한다. 본 시스템의 성능을 실험하기 위하여 휴먼 판별과 제안한 시스템의 판별과의 상관계수를 분석하였다. 실험결과, 구문의미트리 비교기를 이용한 유사문서 판별기의 성능을 검증할 수 있었다. 앞으로 문서 유형을 정의하고 각 유형에 맞는 판별 기법을 개발할 필요가 있다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.61-70
• /
• 2017

본 논문에서는 CPU기반 병렬처리인 OpenMP를 적용하여 헤드라이트의 차종을 판별하기 위한 처리속도를 개선하고, 생산부품의 얼라인먼트를 보정 후 특징을 추출하여 차종을 판단하는 방법을 제안하였다. 제안방법의 세부성능을 분석하기 위해 그레이영상을 이용한 방법 및 라인 검출을 이용한 방법과의 판별성능과 처리속도를 비교 분석하였다. 분석결과, 판별성능의 경우 제안방법과 라인 검출을 이용한 방법이 좋은 성능을 보였지만 처리속도 측면에서 라인검출 방법보다 제안 방법이 더 좋은 성능을 보였다. 처리속도의 경우 그레이 영상을 이용한 방법이 가장 좋은 성능을 보였으나 판별성능 측면에서 제안방법이 그레이 영상을 이용한 방법보다 좋다고 할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
• /
• pp.1181-1183
• /
• 2022

신생아 호흡곤란증후군(RDS, Respiratory Distress Syndrome)은 미숙아 사망의 주된 원인 중 하나이며, 이 질병은 빠른 진단과 치료가 필요하다. 소아의 x-ray 영상을 시각적으로 분석하여 RDS 의 판별을 하고 있으나, 이는 전문의의 주관적인 판단에 의지하기 때문에 상당한 시간적 비용과 인력이 소모된다. 이에 따라, 본 논문에서는 전문의의 진단을 보조하기 위해 심층 신경망을 활용한 소아 RDS/nonRDS 판별 방법을 제안한다. 소아 전신 X-ray 영상에 폐 영역 분할을 적용한 데이터 세트와 증강방법으로 추가한 데이터 세트를 구축하며, RDS 판별 성능을 높이기 위해 ImageNet 으로 사전학습된 DenseNet 판별 모델에 대해 구축된 데이터 세트로 추가 미세조정 학습을 수행한다. 추론 시 입력 X-ray 영상에 대해 MSRF-Net 으로 분할된 폐 영역을 얻고 이를 DenseNet 판별 모델에 적용하여 RDS 를 진단한다. 실험결과, 데이터 증강과 폐 영역을 분할을 적용한 판별 방법이 소아전신 X-ray 데이터 세트만을 사용하는 것과 비교하여 3.9%의 성능향상을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
• /
• pp.2012-2013
• /
• 2007

현재 개발된 분산전원 단독운전 판별기법중 하나인 무효전력주입방식은 판별성능은 우수하나 정격의 $2.5{\sim}5%$의 무효전력을 주입하므로 계통전압에 고조파를 발생하여 전력품질을 저하하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 적은 양의 연속적인 무효전력을 주입하므로 전력품질 저하를 최소화하고 동시에 검출성능이 우수한 인버터연계방식 분산전원의 단독운전 판별기법을 개발하였다. 개발한 판별기법의 타당성을 검증하기위해 EMTDC 소프트웨어를 이용하여 전체시스템의 시뮬레이션모델을 개발하여 시뮬레이션을 실시하였다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제22권1호
• /
• pp.106-115
• /
• 2021

이미지를 이용해 공종을 분류하는 작업은 건설 관리와 공정 관리와 같은 더욱 복잡한 어플리케이션에서 중요한 역할을 수행할 수 있다. 하지만, 공사 현장에서 수집한 이미지들은 항상 깨끗하지 않을 수 있고, 이와 같이 문제가 있는 이미지들은 이미지 분류기의 성능에 부정적인 타격을 입힐 수 있다. 이러한 가능성은 공종을 판별하는 시스템을 보조할 수 있는 데이터나 방법의 필요성을 부각한다. 본 연구에서 우리는 공종의 선·후행 관계를 이용해 이미지 분류기를 보조하여 공종을 판별하는 시스템의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 그리고 제시하는 방법이 공종 판별의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보인다. 특히, 이미지 판별기의 성능이 좋지 않을때 더욱 드라마틱한 성능의 향상을 경험할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
• /
• pp.288-291
• /
• 2011

기존 음악 장르 분류의 경우 음악의 특징 추출 또는 기계학습을 중점적으로 연구되어왔다. 하지만 자동 분류에 필요한 장르 데이터는 음악을 제공하는 웹 사이트마다 다르고, 각 웹 사이트의 장르 분류는 해당 음악이 아닌 앨범의 장르를 표시한다. 보다 나은 자동 분류를 위해서는 일관된 장르 데이터의 제공이 필요한데, 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 여러 웹사이트에서 수집한 장르 데이터에 따른 판별 성능을 분석하였다. 분석 결과 장르 분류 방법에 따라 신경망 학습 및 판별성능이 큰 차이가 발생하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
• /
• pp.462-465
• /
• 2011

낸드 플래시 메모리를 이용한 SSD(Solid-State Disk)는 빠른 속도와 저전력, 휴대성, 내구성 등의 특성을 가져 전통적인 저장 장치인 하드 디스크(HDD:Hard Disk Drive)를 대체할 차세대 저장 장치로 주목받고 있다. 그러나 저장 장치 성능 측정 도구는 기존의 하드 디스크의 특성을 기반으로 한 것들이 대부분으로 이를 통해 SSD의 성능을 측정하기엔 적합하지 않다. 특히 SSD는 하드 디스크에 비해 단위 공간 당비용이 수십 배 가량 높아 저장 공간의 효율적인 관리를 위해 컨트롤러(Controller)가 데이터 압축 기법을 사용하기도 하는데 이 압축 기법을 사용하는 컨트롤러에 따라 SSD는 다른 성능을 보인다. 또, 여러 가지 명령들이 한꺼번에 존재할 때 컨트롤러에 따라 이를 적절히 효율적으로 처리해주는 기능을 가지고 있는데 이 역시 SSD의 성능에 차이를 가져온다. 그러나 기존 저장 장치 성능 측정 도구는 압축 기법 유무를 판별할 수 있으면서 여러 명령들이 한꺼번에 존재할 때 SSD 성능의 차이를 파악할 수 있는 통합된 성능 측정 도구는 없다. 본 논문에서는 다양한 패턴에 따라 SSD의 특성을 측정할 수 있는 도구인 uFlip 성능 측정 도구를 기반으로, 압축 기법의 사용 유무를 판별할 수 있는 기능과 명령 큐 깊이(Command Queue Depth)에 따라 성능의 차이를 판별할 수 있는 기능을 추가하였고, uFlip 기반 수정된 성능 측정 도구로 몇 가지 상용 SSD의 성능을 평가하여 비교함으로써 추가된 기능들의 유무에 따라 SSD별로 다른 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.