• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1905-1912
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• 2009

FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습 구조는 일반화된 델타 학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 2차원 좌표 평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제12권4호
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• pp.496-507
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• 2006

본 연구는 고해상도 자료와 하이퍼스펙트럴 자료를 혼용하여 하와이 화산 국립공원 내 해안 지역의 식생을 분류하고자 하였다. 연구지역에 주로 나타나는 식생은 3종의 초본(broomsedge, natal redtop, and pili)과 작은 관목 등으로 대표되는 비초본으로 구분된다. 분류 기법으로는 unsupervised classification과 supervised classification을 결합한 하이브리드법을 이용하여 전체적으로 3단계 분류과정을 적용하였다. 첫째로는, IKONOS 고해상 위성자료를 이용하여, 식생 및 비식생지역을 unsupervised classification법을 통해 분류하였다. 두 번째로는, minimum noise fraction(MNF) transformation을 이용하여 AVIRIS하이퍼스펙트럴 자료로부터 주성분을 추출하여 자료를 압축하는 과정을 거쳤다. 20미터 해상도를 가진 AVIRIS 픽셀들은 대부분 용암면과 식생면으로부터 반사된 복사신호가 혼합되어 있기때문에, 용암과 식생의 지표피복 비율에 따른 선형모형을 적용하여 용암면이 갖는 반사 신호를 각 픽셀로부터 제거하였다. 최종적으로, 각 픽셀에 대하여, 식생피복 비율에 비례하는 AVIRIS 하이퍼스펙트럴 자료의 식생성분을 토대로 maximum likelihood algorithm에 따라 supervised classification법을 적용하여 초지 및 관목으로 대표되는 지표식생을 분류하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1161-1167
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• 2018

기하급수적으로 증가하고 있는 변종 악성코드에 대응하기 위해 악성코드 분류 연구가 다양화되고 있다. 최근 연구에서는 기존 악성코드 분석 기술 (정적/동적)의 개별 사용 한계를 파악하고, 각 방식을 혼합한 하이브리드 분석으로 전환하는 추세이다. 나아가, 분류가 어려운 변종 악성코드를 더욱 정확하게 식별하기 위해 기계학습을 적용하기에 이르렀다. 하지만, 각 방식을 모두 활용했을 때 발생하는 정확성, 확장성 트레이드오프 문제는 여전히 해결되지 못했으며, 학계에서 중요한 연구 주제이다. 이에 따라, 본 연구에서는 기존 악성코드 분류 연구들의 문제점을 보완하기 위해 새로운 악성코드 분류 시스템을 연구 및 개발한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.76-84
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• 2022

부정맥은 심장 박동이 비정상 혹은 불규칙하게 뛰고 있는 상태를 말하며, 실신이나 심장돌연사 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 하지만 심전도 신호의 개인차로 인해 분류 시 성능하락이 나타날 수밖에 없다. 본 연구에서는 CNN-LSTM 하이브리드 결합 모델을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 단일 비트 세그먼트를 추출하였다. 이후 부정맥 신호의 특징을 세밀하게 추출하도록 8개의 합성곱 계층으로 구성하고 이를 LSTM의 입력으로 사용한 후 가중치를 학습시키고 검증 데이터로 모델을 평가한 후 정상 및 부정맥 분류의 변화를 확인하였다. 제안한 방법의 타당성 검증을 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 스코어가 사용되었다. 성능평가 결과, 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어는 각각 92.3%, 90.98%, 92.20%, 90.72%의 우수한 분류율을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.321-324
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• 2004

본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류하고자 할 때 직접적인 분류가 어렵거나 성능이 좋지 않을 경우 적절한 방법을 통하여 변환을 하거나 또는 패턴 분류기의 특성에 맞도록 변환하여 패턴 분류 성능을 향상하는 등 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 의해 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하여 학습을 하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 각각의 알고리즘이 가지는 특징을 활용하면서도 단점을 계층적으로 보안하여 유도 전동기 고장 진단 성능을 개선하였다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.544-546
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• 2005

본 논문에서는 문서 분류(document classification) 성능을 높이기 위해 다음과 같은 방법을 제안한다. 먼저 패턴 분류 문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 분류 하고, 마진을 만족하는 데이터를 다시 k-NN 으로 분류를 한다. 단순히 SVM만을 사용한것보다. k-NN을 함께 사용한것이 더 높은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.921-923
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• 2021

최근 반려동물 시장이 커짐으로 인해, 반려동물들의 헬스케어를 위한 제품들이 증가하고 있다. 이에 따라 펫 웨어러블 디바이스를 통한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 웨어러블 디바이스를 통해 수집되는 센싱 데이터는 변칙적인 반려동물의 특징 때문에 연구의 한계를 갖는다. 이를 위해 본 논문에서는 1-Dimensional CNN과 LSTM 하이브리드 모델을 기반으로 한 반려동물 행동 분류를 제안한다. 웨어러블 디바이스를 이용해 자이로와 가속도 센서를 수집하여 걸음수를 측정하고, 이후 수집된 센싱 데이터로 반려동물의 행동을 4가지로 분류한다. 행동 분류는 걷기, 뛰기, 앉기, 서기로 분류한다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.57-65
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• 2006

본 논문에서는 구조물의 전역적인 손상도 평가와 국부 구조 연결부의 손상 검색을 동시에 수행할 수 있는 하이브리드 구조 손상 모니터링 체계가 제시되었다. 하이브리드 손상 모니터링 체계는 진동기반 기법과 전기/역학적 임피던스 기법으로 구성되었다. 진동기반 기법은 구조물의 모드특징의 변화를 사용하여 구조물의 전역적 특성의 변화를 감지하고, 전기/역학적 임피던스 기법은 PZT 센서의 저항 변화를 사용하여 국부 구조 연결부의 손상 여부를 검출한다. 제안된 하이브리드 모니터링 체계를 검증하기 위해 구조 연결부의 볼트 풀림 상황을 손상 시나리오로 선택하였으며, 가속도 응답과 임피던스 응답 신호가 계측되었다. 실험 결과, 제안된 하이브리드 모니터링 체계를 통해 구조물의 전역적 손상 상태와 국부 구조 연결부의 손상을 정확하게 모니터링 할 수 있었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권31호
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• pp.1-27
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• 2013

본 연구는 애니메이션에서 나타나는 하이브리드 캐릭터의 형상을 살펴보고 창의적인 한국형 캐릭터 개발과 대중매체에서 재생산될 수 있는 전통 문화의 재현을 위한 확장된 담론을 제시하고자 한다. 먼저, 한국전통문화에서 빈번하게 등장하는 장승과 도깨비를 고찰하고 한국형 하이브리드 캐릭터의 개발을 시도하기 위한 방안을 마련하였다. 이를 위하여 기존 애니메이션 캐릭터에서 하이브리드 특징을 연출한 사례를 분석하여 의미를 파악하였다. 하이브리드 캐릭터는 형태의 조합 및 결합으로 생성된 캐릭터와 형태의 과장으로 생성된 캐릭터로 분류되었다. 그리고 문화재로 남아있는 장승과 도깨비의 특징과 의미를 재조명하였다. 이를 통해, 한국 애니메이션이 가진 캐릭터의 문제점 극복 방안에 도움이 될 수 있는 사항을 구축하고자 한다. 이에 본 논문은 기존의 애니메이션들 속에서 표현된 상상의 동물에 대한 묘사의 특성을 살펴보고, 한국적인 캐릭터 개발에 활용할 수 있도록 민속 신앙과 풍속의 대상으로만 여겨졌던 한국의 장승과 도깨비를 한국 전통 캐릭터 개발에 활용 가능한 대상으로 재조명할 수 있는 기회를 마련하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.173-178
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• 2014

본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.