• 한국통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.350-357
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• 1991

본 논문에서는 전화번호 서비스시 사용되고 있는 영(zero)에서 일까지의 2종류의 숫자음(한글발음의 셈수와 한자발음의 읽음수) 22개에 대하여 신경회로망을 이용한 음성인식 실험의 결과와 학습과정에서 나타난 제 현상에 관해 논하였다. 신경회로망은 입력단과 출력단만을 갖는 2단구조와 한 개의 은익단을 갖는 3단구조의 회로망으로 은익단의 뉴론(Neuron) 수를 11, 12 및 44개로 가변해 가면서 BP(Back-Propagation) 알고리즘에 의하여 학습하였고 학습과정에서는 학습팩터(Learning factor), 학습방법(예로써 Random or Cycle), 모멘텀(Momentum)등을 조정해 가면서 최적의 학습과정을 찾고자 하였다. 실험결과 2단구조에 의한 화자독립의 경우 최고 96%의 인식율을 나타냈고 학습과정이 너무 많을 경우 오히려 인식율이 낮아졌으며 이 현상은 3단구조의 회로망에서 더욱 두드러지게 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.87-91
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• 2009

전문용어의 수가 급증하면서 전문용어를 자동으로 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 전문용어를 인식하기 위해서 전문용어의 범위를 정한 뒤 그 전문용어의 분야를 선택해야 한다. 본 논문에서는 생물/의학 사전정보와 CRF(Conditional Random Fields) 기계학습 기법을 사용하여 연구를 진행한다. 기계학습을 위한 자질로 품사, 접사, 대소문자, 숫자, 특수문자, 단서어휘 등을 사용한다. 특히 단서어휘와 사전정보를 중요한 요소로 생각하여, 3가지 방법으로 나누어 실험한다. 총 분야의 개수는 7개이며, 각 분야별로 정확률, 재현율, F-measure를 측정한다. 경계인식은 83.92%의 정확률, 96.42%의 재현율, 89.73의 F-measure가 결과로 나타났고, 분야분류는 79.29%의 정확률, 91.06%의 재현율, 84.77%의 F-measure가 결과로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.965-968
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• 2002

침입탐지 시스템은 전산시스템을 보호하는 대표적인 수단으로, 오용탐지와 비정상행위탐지 방법으로 나눌 수 있는데, 다양화되는 침입에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법이 활발히 연구되고 있다. 비 정상행위기반 침임탐지 시스템에서는 정상행위 구축 방법에 따라 다양한 침입탐지율과 오류율을 보인다. 본 논문에서는 비정상행위기반 침입탐지시스템을 구축하였는데, 사용되는 대표적인 기계학습 방법인 동등 매칭(Equality Matching), 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), 은닉마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 구현하고 그 성능을 비교하여 보았다. 실험결과 다층 퍼셉트론과 은닉마르코프모델이 높은 침입 탐지율과 낮은 false-positive 오류율을 내어 정상행위로 사용되는 시스템감사 데이터에 대한 정보의 특성을 잘 반영하여 모델링한다는 것을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2001년도 추계산학기술 심포지엄 및 학술대회 발표논문집
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• pp.75-78
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• 2001

본 논문에서는 웹 문서의 자동 분류를 위한 특성 선택 및 추출기법을 기술한다. 최근 인터넷의 급속한 성장과 보급으로 전자우편과 웹을 통해 제공되어지는 정보의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 효율적인 문서 분류의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 디렉토리 내의 문서로부터 추출된 용어 집합을 기반으로 SVM을 사용하여 학습한 후 문서 분류를 수행한다. 본 실험의 문서는 정보통신 분야 디렉토리 서비스 시스템인 itfind로부터 수집된 문서를 대상으로 하였으며 3가지 시나리오에 따라 실험을 수행하여 각 시나리오 별로 재현율/정확율 및 오분류율을 성능 요소로 계산하였다. 본 실험은 학습 벡터 구성과정에서 잡음에 의해 다른 클래스의 문서 분류에 미치는 영향을 평가하여 SVM을 기반으로 한 문서 분류 기법이 강건함을 보였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.273-276
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• 2000

자동차 번호판은 조명과 카메라에 따라 영상에서 다양한 형태로 나타나고 영상내의 잡음으로 인해 알고리즘 방식으로 자동차 번호판을 인식하기가 쉽지 않다. 이러한 문제에 적합한 해결 방법으로 본 논문에서는 학습 기반의 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자동차 검출 모듈, 번호판 추출 모듈, 번호판 문자인식 모듈로 구성된다. 본 논문에서는 자동차 번호판 추출을 위해서 시간-지연 신경망(Time-Delay Neural Networks : TDNN)과 번호판 인식을 위해서 일반적인 신경망보다 일반화 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines : SVMs)을 시스템에 적용한다. 주차장과 톨케이트에서 여러 시간대의 움직이는 자동차 영상들을 실험한 결과, 자동차 검출율은 100%, 번호판 추출율은 97.5%, 번호판 문자 인식율은 97.2%의 성능을 내었고, 전체 시스템 성능은 94.7%이며 처리 시간은 약 1초 미만이다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 실세계에서 유용하게 적용될 수 있다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.202-203
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• 2023

최근 화재 탐지 분야는 불꽃 연기의 특징과 인공지능 인식(Detection) 모델을 활용하여 탐지율을 높이려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 기존 화재 탐지 정확도를 높이기 위한 모델 연구 이외에도 불꽃·연기의 특징을 다양한 방법으로 데이터 가공한 학습 데이터셋을 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 화재 탐지시 불꽃/연기의 오탐지율이 높은 것을 확인하고 오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황을 인식하여 분류하는 방법과 데이터셋을 제안한다. 제안한 모델은 동영상을 학습데이터로 활용하여 화재 상황의 특징을 추출하여 분류모델에 적용하였다. 평가는 한국정보화진흥원(NIA)에서 진행하는 화재 데이터셋을 이용하여 Yolov8, Slowfast의 모델 성능을 비교 및 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1013-1016
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• 2009

본 논문에서는 교육용 가상환경에서 학습자들에게 좀 더 효과적인 학습 효과를 주기 위해 학습 중에 보고 촬영했던 사진들을 자동으로 정리해서 사용자가 교육용 가상환경에서 체험했던 학습내용을 사진을 통해서 복습할 수 있도록 해주는 알고리즘을 소개한다. 기존의 날짜, 장소, 키워드 등의 정보를 이용하여 사진을 정리하는 알고리즘과는 달리, 본 논문에서는 사용자가 학습을 하면서 기억해야 할 중요한 내용이나 사용자의 관심도에 의해 사진 정리를 함으로써 사용자의 학습 효과를 높이는 것을 목적으로 하는 사진 정리 알고리즘을 소개한다. 이에 따라 알고리즘에서 학습적으로 중요한 사진을 뽑는 기준과 사용자의 관심도, 인지율 계산에 대해 설명하고 이 알고리즘을 기반으로 구현한 시스템을 설명한다. 또한 사용자 실험 분석을 하고 향후 연구방향에 대해 논한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.71-75
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• 2017

외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.

• 센서학회지
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• 제8권1호
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• pp.45-52
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• 1999

이 논문에서는 오차 역전파 학습 알고리듬의 학습 속도를 향상시키기 위한 새로운 학습 방법을 제안한다. 제안하고자 하는 방법은 시그모이드 형태를 갖는 신경회로망의 활성화 함수(activation function) 자체에 고차항(higher order)을 적절히 이용하여 초기 학습 단계에서 발생할 수 있는 조기 포화(premature saturation) 현상을 계산량의 큰 증가 없이 효과적으로 대처할 수 있다. 고차항을 이용함으로써 은닉층 활성화 함수의 도합수가 작은 값으로 감소함에 따라 신경망의 연결 강도를 학습시키는 학습율은 적응적으로 큰 값을 갖게 된다. 또한, 은닉층에 고차항을 이용하는 제안한 방법에 모멘텀(momentum) 학습 알고리듬을 결합하는 새로운 hybrid 학습 방법을 제안한다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하고자 하는 학습 방법과 기존의 방법들과의 학습 속도 성능을 비교한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.71-75
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• 2017

외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.