• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
• /
• pp.516-518
• /
• 2003

본 논문은 특허 문서에 맞게 벡터스페이스 모델을 적용하여 특허정보 검색기를 구현한다. 기존의 상용 특허 검색 시스템의 문제점을 제시하고, 특허 문헌의 특징을 분석하여, 이를 반영한 특허 문헌 검색등의 벡터 스페이스 모델을 제시한다. 하나의 특허 문서는 서로 상이한 특성을 지닌 텍스트와 데이터의 조합으로 이루어져 있다. 따라서 이를 하나의 벡터로 표현하는 것이 용이하지 않다. 이에 대해 본 연구에서는 내용 필드들을 특성에 따라 둘 이상의 벡터로 표현하고, 수치 및 고유명 필드는 불린검색형태로 처리되는 혼합형 벡터 모델을 제안한다. 각 필드의 특징에 맞게 색인어를 추출하며, 텍스트 필드의 색인어률 벡터로 표현하는 과정에서는 잘 알려진 TF-IDF 가중치를 사용하되, 특허 문서가 IPC 특허 분류 기준에 따라 완전 분류되어 있는 문서라는 특징을 이용, 보다 정확한 가중치를 부여한다. 실험과 성능평가를 통하여 제안한 특허 모델의 유용성을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.207-207
• /
• 2023

데이터 기반 강수 예측 모델은 극한 강수 이벤트의 크기를 과소 추정하는 경향이 있다. 이는 훈련 데이터에 극한 강수 이벤트보다 일반적인 강수 이벤트가 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 딥러닝의 데이터 불균형 문제를 해소하고자 모델을 학습시킬 때 격자별 극한 강수에 더 큰 가중치를 주어 극한 강수 예측의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델 중 공간-시간 필드를 정확하게 예측할 수 있는 ConvLSTM 기반 강수 예측 모델을 활용하여 레이더 강수량을 예측하였다. 먼저, 훈련 기간 동안의 강수 이벤트의 누적 분포 함수 CDF(Cummulative distribution funcion)을 그린 후 극한 강수 이벤트와 일반적인 강수 이벤트의 분포를 확인하였다. 그다음, 적은 분포를 가진 극한 강수 이벤트의 더 큰 가중치를 두어 모델을 학습시켰다. 이 모델은 대한민국 중부 지역 (200km x 200km)의 5km-10분 해상도 레이더-계량기 복합 강수 필드에 대해 2009-2014년 기간 동안 훈련 되었고 2015-2016년 동안 모델의 훈련을 검증 하였고, 2017-2018년 동안 테스트 되었다. 다양한 가중치 함수를 기반으로 훈련 시킨 결과 최적화 가중치 함수 모델의 평균 NSE는 0.6 평균 RMSE는 0.00015 그리고 극한 강수 이벤트만 따로 추출한 평균 MAE는 6이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 방법에 비해 예측 성능을 향상 시켰으며, 격자별 가중치를 두었을 경우 일반적인 강수 이벤트 뿐만 아니라 극한 강수 이벤트의 예측의 정확도를 향상시켰다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
• /
• pp.1900-1901
• /
• 2011

본 논문은 이동로봇의 동적 장애물 회피를 위해 퍼지 포텐셜 필드 알고리즘을 제안하였다. 기존의 포텐셜 필드 알고리즘은 장애물의 위치와 속도에 따라 장애물과의 충돌 문제, 회피 경로 문제 및 목표지점으로의 도착시간 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 퍼지시스템을 이용하여 포텐셜 필드 척력함수의 가중치를 장애물의 위치와 속도에 따라 변경함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
• /
• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
• /
• pp.224-230
• /
• 2000

기존의 전문 검색 시스템은 문서를 단지 단어의 연속이라는 제한적 관점에서만 바라보았다. 또한 기존의 필드 검색 시스템은 고정된 필드를 색인 및 검색대상으로 하거나, 문서의 내용이 아닌 메타 정보에 관한 검색만이 가능하였다. 본 논문에서는 내용과 필드 구조를 통합하여 가변 필드 구조 문서를 색인 및 검색하는 모델인 교차 필드 검색 모델을 제안한다. 기존 정보검색 시스템의 기능을 기본으로 제공하면서 필드구조를 색인/검색하기 위한 기능적 요구사항을 제시하고, 내용 및 필드 구조를 색인하면서 동적인 삽입/삭제가 가능한 색인 구조를 제안한다. 아울러 검색시에 문서 가중치를 계산하여 문서를 순위조정하는 분리언 모델, 확장 불리언 모델, 벡터 공간 모델의 변형 모델을 제시한다. 아울러 구현 사례로 STEER-XDS 검색 시스템에 대해 알아본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.224-230
• /
• 2000

기존의 전문 검색 시스템은 문서를 단지 단어의 연속이라는 제한적 관점에서만 바라보았다. 또한 기존의 필드 검색 시스템은 고정된 필드를 색인 및 검색대상으로 하거나, 문서의 내용이 아닌 메타 정보에 관한 검색만이 가능하였다. 본 논문에서는 내용과 필드 구조를 통합하여 가변 필드 구조 문서를 색인 및 검색하는 모델인 교차 필드 검색 모델을 제안한다. 기존 정보검색 시스템의 기능을 기본으로 제공하면서 필드구조를 색인/검색하기 위한 기능적 요구사항을 제시하고, 내용 및 필드 구조를 색인하면서 동적인 삽입/삭제가 가능한 색인 구조를 제안한다. 아울러 검색시에 문서 가중치를 계산하여 문서를 순위조정하는 불리언 모델, 확장 불리언 모델, 벡터 공간 모델의 변형 모델을 제시한다. 아울러 구현 사례로 STEER-XDS 검색 시스템에 대해 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
• /
• pp.942-944
• /
• 2014

최근 병원정보시스템의 도입으로 병원 내 의료서비스 효율성 향상이 두드러지고 있다. 이러한 병원정보시스템의 개선으로 의료정보 통합이라는 문제가 대두되고 있으며, 이를 시도하고자 하는 움직임이 나타나고 있다. 그러나 의료정보 통합을 위한 선행 단계로 동일 환자를 찾는 문제해결이 우선시 되며, 이를 위한 환자 식별 알고리즘의 연구가 필요시 되고 있다. 대표적인 사례로 MPI(Master Patient Index) 모듈을 통해 환자의 기본 정보 및 진료 정보 등의 여러 필드를 비교하여 유사도를 산출할 수 있으나, 국내에 적합하지 않는 언어체계, 필드별 최적 가중치의 산정 등 여러 가지 문제점들을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 MPI 등과 같은 매칭 알고리즘의 정확도를 높일 수 있는 보완적인 방법으로, 환자 필드 정보 외에 촬영한 의료 영상(MRI) 정보를 활용하여 동일 환자를 찾는 방법을 제안한다. 기존의 영상 정보만을 활용한 방법과는 달리, 의료영상의 물리적인 정보를 환자 식별 시 가장 높은 가중치를 부여하여 변하지 않는 불변의 특정 값으로 하여 높은 정확도를 검출하였다. 이러한 영상 정보를 활용한 유사도 측정 결과는 향후 환자 식별에 있어 보조적인 수단으로 활용하고자 한다.

• 정보관리학회지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.7-30
• /
• 1999

본 연구의 목적은 문헌의 구조에 근거한 비통계적 용어 가중치 기법을 사용함으로써 기존의 불 논리 검색 시스템에 용이하게 적용될 수 있는 P-norm 검색의 효과적인 문헌 순위화 기법을 찾아내는 데 있다. 또한 용어 가중치를 사용하여 검색 된 문헌들을 대상으로 상위문헌 몇 개와 유사도가 높은 문헌의 순위를 높여주는 순위 조정 과정을 추가하여 검색성능을 더욱 향상시킬 수 있도록 하였다. 비통계적 가중치 기법으로는 필드 가중치와 근접거리 가중치를 사용하였고, 통계적 기법을 이용한 검색도 실시하여 검색성능을 비교하였다. 순위 조정 실험에서는 문헌간의 유사도 측정의 기준에 되는 상위문헌수를 1건으로 사용하는 경우부터 5건으로 사용하는 경우까지 5번에 걸친 실험을 실시하였다. 실험결과 비통계적 가중치 기법은 통계적 기법보다 더욱 효과가 있었고, 순위 조정 과정은 전반적으로 검색효율이 크게 향상되는 것으로 밝혀졌다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
• /
• pp.475-477
• /
• 2001

본 논문은 사용자의 구매 패턴을 찾아서 사용자가 원하는 상품을 추천하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B 상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트웍(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트웍에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.13-19
• /
• 2023

카메라 센서의 한계로 인하여 촬영 장면에 따라 한 번의 촬영으로 모든 영역의 밝기가 적절하게 촬영되지 않는 경우가 존재한다. 이러한 센서의 한계는 하이 다이나믹 레인지 이미징 기술을 통해서 극복이 가능하다. 한 장면을 다양한 노출 설정으로 여러 번 촬영하는 브라케팅은 움직이는 피사체를 찍기에 적절하지 않으며 촬영 시간이 길다는 단점이 있다. 본 연구는 한 번의 촬영으로 서로 다른 노출의 이미지를 얻을 수 있는 소형 라이트필드 카메라를 제안한다. 라이트필드 카메라는 대표적으로 두 가지 형태가 있는데, 첫 번째는 여러 대의 카메라를 어레이로 배치한 라이트필드 카메라 시스템이며, 두 번째는 대물렌즈 뒤에 마이크로 렌즈 어레이를 배치한 카메라이다. 본 연구에서 제작된 초박형 라이트필드 카메라는 센서 위에 마이크로 렌즈어레이가 부착되어있는 형태의 카메라로 각 렌즈 조리개 크기를 다르게 설계하여 한 번의 촬영으로 다른 노출의 촬영 결과를 얻을 수 있게 설계되었다. 촬영된 단일 영상들을 전처리 하여 이미지 품질을 높인 이후, HDR 알고리즘을 통해 각 단일 이미지들보다 다이나믹 레인지가 넓은 이미지를 획득하도록 구현하였다. 또한 노출 시간을 기준으로 설계된 식을 수정하여 조리개값에 따라 다른 가중치를 둘 수 있도록 바꾸었고, 이를 통해 단 한 번의 촬영을 통한 HDR 이미징을 구현하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2789-2791
• /
• 2001

데이터 마이닝을 통해 우리는 숨겨진 지식, 예상되지 않았던 경향 그리고 새로운 법칙들을 방대한 데이터에서 이끌어내고자 한다. 본 논문에서 우리는 사용자의 구매 패턴을 발견하여 사용자가 원하는 상품을 미리 예측하여 추천하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트윅(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트윅에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.