• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.910-913
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• 2017

데이터의 양이 증가하면서 인공신경망을 통한 데이터 분석 기술이 주목받고 있으며, 텍스트, 그림, 동영상 등에 이르기까지 다양한 종류의 데이터를 자동으로 분석하여, 번역기, 채팅봇, 그림 캡션 자동 생성 등에 대한 연구 및 서비스 개발에 활용되고 있다. 인공신경망 기반으로 수행된 많은 연구들이 공통적으로 가진 한계가 있는데, 그것은 은닉층에 대한 해석이 어렵다는 것이다. 가령, 입력층, 은닉층, 그리고 결과층으로 이루어진 인공신경망을 임의의 데이터로 학습시키면, 입력층과 은닝층 사이에 존재하는 행렬은 해당 데이터에 존재하는 패턴 정보를 내포하게 된다. 따라서, 행렬에 존재하는 패턴 정보를 직접 분석할 수 있다면, 인공신경망 결과물에 대한 해석이 가능할 뿐만 아니라 성능을 높이기 위해 어떤 조정이 필요한지에 대한 직관도 얻을 수 있을 것이다. 하지만, 이 행렬의 실체는 숫자로 이루어진 벡터이므로 사람이 직접 해석하는 것은 불가능하며, 지금까지 수행되어온 대부분의 인공신경망 연구들은 공통적으로 이러한 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 데이터에 존재하는 패턴을 잡아내면서도 해석이 가능한 토픽 모델과 인공신경망의 결과물을 비교함으로써, 인공신경망 은닉층 해석에 대한 실마리를 찾기 위한 연구이다. 실험을 통해 토픽과 은닉층 패턴의 유사성을 검증하고, 향후 인공신경망 연구에서 은닉층에 대한 가능성을 논한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.145-146
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• 2021

본 연구에서는 카메라의 촬영 시점에 의해서 발생되는 원근감이 광학 흐름 생성에 어떠한 영향을 주는지 살펴보고 광학 흐름 기반 이상행동 탐지 솔루션의 성능을 고도화하기 위해 기존 광학 흐름 영상으로부터 소실점 기반 가중치 행렬을 계산하여 원근감에 따른 광학 흐름 정도를 평활하는 기법에 대해서 연구한다. 카메라의 뷰포인트에 따라 원근감의 발생 정도나 객체의 크기 및 움직임의 정도가 달라지게 되며, 이는 원본 영상 프레임을 광학 흐름의 크기와 방향성으로 표현하는 영상 변환 네트워크를 가진 생성적 적대 신경망을 학습할 때 정상적인 행동 패턴의 범위를 결정짓는 데 방해가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 데이터셋의 배경으로부터 소실점을 추출하고 원근감에 따라 결정되는 광학 흐름의 크기를 평활하는 기법을 개발하여 기존 모델의 성능과 비교하였으며, 프레임 단위의 정확도 성능이 5.75% 향상된 것으로 확인되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1037-1040
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• 2002

본 연구에서는 효율적인 학습알고리즘을 가지는 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 할선법에 기초를 둔 fixed point 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위해 negentropy를 최대화는 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산량을 줄이기 위함이다. 제안된 기법을 500개의 데이터를 가지는 4개 신호들로부터 임의의 혼합 행렬에 따라 발생되는 혼합신호들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 학습 속도가 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.117-124
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• 2004

본 논문은 NaiveBayes에서 정확도의 손실 없이 효율적으로 동작하는 NaiveBayes에 대한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 분류 벡터에 대한 행렬 전치를 사용하여 NaiveBayes의 확률 계산 량을 최소화하는 것이다. 제안된 방법을 문서 분류 프레임 인 AI::Categorizer 상에서 구현하였으며, 잘 알려진 로이터-21578 데이터를 사용하여 기존의 NaiveBayes 방법과 비교하였다. 성능 비교의 결과로부터 제안된 방법이 기존의 NaiveBayes 방법보다 실행 속도측면에서 약 2배 정도의 성능 개선 효과가 있음을 알 수 있었다. 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.189-194
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• 2013

본 논문에서는 대중음악 코드진행 패턴 분석을 통해 최적의 코드진행을 완성시키고 해당 코드진행의 멜로디 정보 일부를 비트행렬로 구성하여 신경망의 입력 벡터로 사용하였다. 실험결과 신경망 학습을 이용한 컴퓨터의 작곡 가능성을 확인하였다. 제안한 방법을 이용하면 임의의 멜로디를 다양하게 재구성 할 수 있는 방법론을 만들어 낼 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.317-322
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• 2000

인터넷의 발달로 사용자들은 인터넷에서 필요한 정보를 습득할 수 있을 뿐만 아니라, 생활에 필요한 여러 가지 활동들을 할 수 있게 되었다. 특히 주목받는 부분은 구매 활동이다. 따라서 수많은 기업들이 사람들의 구매 활동에 관련된 전자상거래에 투자하고 있고, 현재 Amazon.com 등과 같은 세계적인 사이트들이 서비스를 실시하고 있다. 또한, 전자상거래 사이트들은 사용자들의 구매 활동을 도와주기 위해 추천 시스템의 도입을 추진하고 있다. 추천 시스템은 사용자들로부터 얻어진 정보를 학습하여 이용 가능한 상품 중에서 고객이 좋아할 만한 것은 추천해 주는 시스템이다. 본 논문에서는 추천 시스템에서 사용되는 주요한 방법인 협력적 여과방법에서 초기 rating 행렬의 희소성 문제를 해결하기 위하여 Singular Value decompositon의 적용 방법을 제안하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.315-316
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• 2011

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용하여 유클리디언 거리법과 퍼지기법의 인식률을 비교해보고자 한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 유클리디언 거리법 및 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.501-507
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• 2020

본 논문에서는 합성곱 신경망(CNN)에 기반한 프레임 동기 기법을 제안한다. 기존의 프레임 동기 기법은 프리앰블과 수신 신호 사이의 상관을 통해 수신 신호와 프리앰블이 일치하는 지점을 찾는다. 제안하는 기법은 1차원 벡터로 이루어진 상관기 출력 신호를 2차원 행렬로 재구성하며, 이 2차원 행렬을 합성곱 신경망에 입력하고 합성곱 신경망은 프레임 도착 지점을 추정한다. 구체적으로 가산 백색 가우스 잡음(AWGN) 환경에서 무작위로 도착하는 수신 신호를 생성하여 학습 데이터를 만들고, 이 학습 데이터로 합성곱 신경망을 학습시킨다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 동기 기법과 제안하는 기법의 프레임 동기 오류 확률을 다양한 신호 대 잡음 비(SNR)에서 비교한다. 모의실험 결과는 제안하는 합성곱 신경망을 이용한 프레임 동기 기법이 기존 기법 대비 약 2dB 우수함을 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.468-475
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• 2014

추천시스템은 선호 데이터가 대형화, 컴퓨터 처리능력과 추천 알고리즘 등에 의해 실시간 추천이 어려워지고 있다. 이에 따라 추천시스템은 대형 선호데이터를 분산처리 하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 하둡 분산처리 플랫폼과 머하웃 기계학습 라이브러리를 이용하여, 선호데이터를 분산 처리하는 방법을 연구하였다. 추천 알고리즘은 아이템 협업필터링과 유사한 동시발생 행렬을 이용하였다. 동시발생 행렬은 하둡 클러스터의 여러 노드에서 분산처리를 할 수 있으며, 기본적으로 많은 계산량이 필요하지만, 분산처리과정에서 계산량을 줄일 수 있다. 또한, 본 논문은 동시발생 행렬처리의 분산 처리과정을 4 단계에서 3 단계로 단순화하였다. 결과로서, 맵리듀스 잡을 감소할 수 있으며, 동일한 추천 파일을 생성할 수 있었다. 또한, 하둡 의사 분산모드를 이용하여 데이터를 처리하였을 때 빠른 처리속도를 보였으며, 맵 출력 데이터가 감소되었다.

• 인지과학
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• 제22권4호
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• pp.347-364
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• 2011

본 논문에서는 fMRI를 사용하여 뇌신경 반응을 측정한 후, 자극으로 주어진 $10{\times}10$ 크기의 이진 영상을 사전 정보 없이 복원하기 위해 비음수 행렬 분해를 이용한 자동화된 영상 기저 추출 방법을 제안한다. 영상 기저란 영상을 표현하는 기본 단위로, 기존 연구에서는 사전에 정의된 $1{\times}1$, $2{\times}1$, $1{\times}2$, $2{\times}2$의 크기를 갖는 총 361개의 영상 기저에 반응하는 뇌 신호를 분석하여 기저 영상으로 복원하고, 모든 기저에 대한 복원 결과를 선형 결합하여 최종복원 영상을 획득하였다. 사람이 사전에 정의한 영상 기저를 필요로 하는 기존 연구와는 달리, 본 연구에서는 비음수 행렬 분해를 기반으로 학습 데이터로 주어진 이진 영상을 가장 잘 표현하는 영상 기저를 자동 추출하였다. 자동으로 추출된 영상 기저를 사용하여 이진 영상을 복원한 결과, 기존 연구 방법보다 개선된 복원 정확도를 보였다.