• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.77-85
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• 2010

온라인 지문 인식 시스템에서는 주변 환경, 사용자의 지문 상태 및 입력 방법에 따라 다양한 품질의 지문이 입력된다. 따라서 지문 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는, 입력된 지문 영상을 이용하여 본인과 타인간의 변별력을 높이는 연구뿐만 아니라 다양한 품질의 지문 영상들 중에서 품질이 좋은 지문 영상을 선택하여 이를 인식에 사용하는 연구도 병행이 되어야 한다. 하지만 대부분의 기존 연구에서는 지문의 지역적인 품질만을 측정하였기 때문에 한 장의 지문영상의 품질에 대한 예측은 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 획득된 지문 영상의 품질을 판단하기 위해서 지역적인 지문 품질 측정과 이를 통한 전역적 지문 품질 측정 방볍을 제안하였다. 지역적인 지문 품질 평가에서는 각 지문 블록에서 그레디언트(Gradient)의 확률 밀도 함수(Probability Density Function)의 형태를 측정하여 블록 별 품질 값을 예측하였고, 이를 기반으로 전역적인 품질 평가에서는 신경망(Neural network)올 사용하여 지문 영상 전체를 평가함으로써 입력된 영상의 사용 여부를 판단하였다. FVC2002 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 제안한 전역적 방법을 사용하였을 때 NFIQ(NIST Fingerprint Image Quality)의 방법보다 정합 예측 성능이 높게 나타난 것올 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.453-463
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• 2013

본 논문은 음악의 코러스(chorus) 구간을 자동으로 추출하는 기법 및 시스템에 대하여 다루었다. 코러스 구간을 자동으로 추출하는 음악 요약 기술은 방대한 음악 데이터베이스에서 특정 음악 검색을 용이하게 할 수 있으며, 온라인 스트리밍 서비스에서 샘플 음악을 생성할 때 사용될 수 있다. 이를 구현하기 위해, 기존의 알고리즘들은 2차원 유사도 행렬, 확률모델, 신경망모델, 템포 특징 벡터, 클러스터링 기법 등을 적절히 활용하여 개발되었다. 본 논문에서는 음악의 오디오 핑거프린트를 추출한 후 곡 내의 오디오 핑거프린트 구간 쌍의 비트에러율을 통해 음악 요약을 추출한다. 다만, 음악 검색 솔루션에서 사용된 오디오 핑거프린트가 데이터베이스에 이미 존재할 경우에는 이를 바로 로딩한 후 비트에러율을 계산하여 음악 요약을 추출할 수 있다. 이런 방법은 이미 만들어진 데이터베이스를 변형 없이 그대로 사용할 수 있음으로써 음악 데이터베이스를 활용한 다양한 알고리즘과 솔루션의 가능성을 보여주었다. 또한, 음악의 코러스를 추출하는데 있어서 기존 방식보다 매우 뛰어난 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.345-352
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• 2006

실용적인 영한 기계번역 시스템은 긴 문장을 빠르고 정확하게 번역할 수 있어야 한다. 보다 빠른 번역을 위해 문장 분할을 이용한 부분 파싱 방법이 제안되어 속도 향상에 기여하였다. 본 논문에서는 보다 정확한 분석을 위해 결정 트리를 이용한 구문 범주 예측 방법을 제안한다. 문장 분할을 적용한 영어 분석에서 각각의 분할된 부분은 개별적으로 분석되며 각 분석 결과들이 결합되어 문장의 구조가 생성된다. 여기서 각 분할의 구문 범주를 미리 예측하여 부분 파싱 후에 보다 정확한 분석 결과를 선정하고 예측된 구문 범주에 근거하여 올바르게 다른 문장의 분할결과와 결합함으로써 문장 분석의 정확도를 향상시키는 것이 본 논문에서 제안한 방법의 목적이다. 본 논문에서는 Wall Street Journal의 파싱된 말뭉치에서 구문 범주 예측에 필요한 특성을 추출하고 결정 트리를 이용하여 구문 범주 예측을 위한 결정 트리를 생성하였다. 실험에서는 사람이 구축한 규칙을 이용한 방법, trigram 확률을 이용한 방법, 신경망을 이용한 방법 등에 의한 구문 범주 예측 성능을 측정, 비교하였으며 제안된 구문 범주 예측이 번역의 품질 향상에 기여한 정도를 제시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권6호
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• pp.859-869
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• 2011

영화의 흥행 결정 요인에 대한 학문적 연구와 함께 상업적 시각에서 개별 영화의 흥행 예측에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 2010년 한국에서 개봉된 영화를 대상으로 영화 흥행에 영향을 미치는 요인들과 영화 흥행 성과간의 관계를 분석하였다. 제작 전 투자 의사결정단계에서 영화 장르, 관람등급, 감독, 배우가 통계적으로 유의한 결과를 보였으며, 배급편성의 의사결정단계에서는 배우효과, 스크린수, 배급사파워, 소셜미디어가 통계적으로 유의한 결과를 나타내고 있다. 선택확률개념을 이용한 다항로짓모형을 통해 영화 흥행작의 성과에 영향을 미치는 요인을 검증하였으며, 인공신경망, 판별분석과 비교하여 다항로짓모형의 흥행영화 예측력을 입증하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.1-7
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• 2015

전기화재의 주요 원인 중 하나인 트래킹은 서서히 진전하는 특징을 가지기 때문에 진전단계를 분석함으로서 화재가능성을 예측할 수 있다. 본 논문은 부하가 연결된 모의 전기설비에서 트래킹에 의한 전기화재 가능성을 예측하고자 시도하였다. 부하는 무유도 저항을 사용하였고, 트래킹은 모의 전기설비의 일부인 비닐캡타이어 타원형코드에 전해액을 적하하여 발생시켰다. 트래킹에 의한 전기화재 가능성을 예측하기 위해 모의 전기설비의 전체 전류파형을 검출하였다. 전류파형으로부터 트래킹 진전을 분석하기 위해 시간-에너지 변환과 확률분포를 이용하였고, 이를 신경망에 입력함으로써 전기설비 내에서 전기화재의 발생가능성을 4단계로 예측할 수 있게 하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.98-108
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• 1996

일반 구조물의 신뢰성 해석에서는 한계상태 방정식이 implicit한 이유로 추출법이나 확률 유한요소법이 주로 이용되나, 이들 방법은 여러번의 구조해석 결과가 필요하므로 시간과 노력이 크게 소요된다. 반면 응답면 기법은 적은 횟수의 구조해석 결과를 이용하여 implicit한 응답면을 관심있는 영역에서 근사하는 방법으로 일반 구조물의 신뢰성 해석에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 응답면 기법으로서 중심합성 계획법, Bucher-Bourgund법, 그리고 인공신경망에 의한 근사법을 이용하여 일반 구조물의 신뢰성 해석에 적용하고, 각 방법의 장단점을 비교하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.635-642
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• 2002

정보 기술 분야의 지능화 요구는 매우 빠르게 증가하고 있다. 특히 대량의 데이터로부터 지식을 찾아내어 최적의 의사결정을 해야하는 KDD(Knowledge Discovery in Database)분야에서는 그 요구가 더욱 더 크게 된다. 지능화된 의사결정을 위해서는 대용량 지식 베이스(Knowledge Base)의 효율적인 관리가 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 이러한 지식 베이스로부터 의사결정 관리에 필요한 지식을 얻기 위해 효율적으로 지식 베이스를 검색하고 갱신하는 관리 방법을 위해 자율학습 신경망인 자기조직화 지도에 확률적 분포 이론을 결합한 하이브리드(Hybrid) SOM을 제안한다. 제안 방법을 이용한 효율적 지식 베이스의 관리를 시뮬레이션 실험을 통하여 수행하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 Hybrid SOM이 지식 베이스 관리에 효율적인 성능을 나타냄이 증명되었다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제5권3호
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• pp.157-163
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• 2019

현재까지 피크완화 및 에너지 절감을 위해 한국전력공사 120여개 사옥에 K-BEMS (KEPCO Building Energy Management System)가 운영 중이다. 이 시스템은 PV, PCS, BESS, EMS 등으로 구성되어 있으며 건물에너지 수요예측을 기반으로 BESS, PV 등을 활용하여 에너지 관리를 도모하고 있다. 이 시스템은 단기 과거데이터에 신경망기법을 단순 적용하여 수요를 예측함에 따라 예측 정확도가 높지 않고 운영자 수작업을 통한 BESS 충방전으로 피크 저감이 곤란하며 운영 경제성 제고가 어려운 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전력연구원에서는 2016년부터 3년간 연구과제를 수행하였는데 이를 통해 에러를 최소화하며 높은 신뢰도를 가지는 실시간 수요예측기법과 이에 기반한 BESS충방전 최적화 자동화 기술 개발, 성능을 검증하였기에 이를 본 논문에서 소개하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.6-6
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• 2018

최근 집중 호우로 인한 내수침수 피해가 도시화와 기후변화로 늘어나고 있다. 내수침수 피해로 인한 복구비용과 시간이 증가하고 있으며 향후에는 이보다 더 크게 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 충분한 선행시간을 가지고 내수 침수 구역을 제시할 수 있어야 한다. 기존의 물리적 모델은 정확하고 정교한 결과를 제공하지만, 시뮬레이션을 준비하고 마치는 데에 시간이 많이 소요된다. 그 이유로서는 강우량, 지형적 특성, 배수관망 시스템, 수문학적 매개변수 등의 다양한 데이터도 필요하기 때문이다. 이는 도시유역에 대한 내수침수의 실시간 예측이 어렵게 되었으며, 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 원인이 되었다. 본 연구에서는 이 문제에 대한 해결책으로 결정론적 방법과 확률론적 방법을 자료지향형 모형으로 결합하여 해결책을 제시하고자 하며, 특정 강우 조건하에 도시유역에서의 내수침수에 영향을 미치는 맨홀에 대한 정보를 제공하고자 한다. 위와 같은 과정을 수행하기 위하여 입력자료 조합에 대한 비선형 분석을 실시하였으며, 그 결과로 특정 강우 조건에 대하여 각 맨홀에 대한 누적월류량을 예측할 수 있는 비선형 인공신경망을 구축할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 방법론은 국내의 강남 배수분구에 대하여 적용이 되었으며, 내수침수 예측결과와 2차원 해석결과를 비교하고자 하였다. 본 연구에서는 위 과정을 통하여 1차원 도시유출해석을 위한 입력 자료를 준비하는 시간을 절약하고, 다양한 강우 조건과 내수침수지도 사이의 연관성을 학습하는 예측 모형을 이용하여 도시유역의 내수침수에 대한 충분한 선행시간을 확보하고자 한다. 결론적으로, 이 연구의 결과는 도시유역에 대한 비구조적 대책 수립에 도움을 줄 것으로 확인이 되며 도시 유역 내에 맨홀 위치들을 고려한 위험지구를 파악하는 데에 유용할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.27-36
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• 2019

본 연구는 검색 기반의 질문 자동 생성 시스템에서 사용자가 이미 답변한 내용을 재질문하지 않도록 사용자의 응답과 유사도가 높은 응답을 질문-데이터베이스에서 찾는 방법을 제안한다. 유사도가 높게 검출된 응답의 질문은 이미 사용자가 아는 내용일 확률이 높기 때문에 질문 후보군에서 제거한다. 유사 응답 검출에는 두 응답간의 동일 단어, 바꿔쓰기 표현, 문장 내용을 모두 사용하였다. 바꿔쓰기 표현은 통계기반의 기계번역에서 사용하는 구절 테이블을 사용하여 구축하였다. 문장 내용은 두 문장을 주의-기반 컨볼루션 신경망으로 압축하여 유사도를 계산하였다. 평가를 위해 구축한 100개의 평가 응답에 질문-응답 데이터베이스로부터 가장 유사한 응답을 추출해서 얻은 결과는 MRR값 71%의 성능을 보였다.