• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.289-293
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• 2005

패턴 분류는 실세계의 객체를 표현한 다양한 형태의 패턴 정보를 추출하여, 이것이 어떤 부류(클래스)인가를 결정하는 것이다. 패턴 분류 기술은 데이터 마이닝, 산업 자동화나 업무자동화를 위한 컴퓨터 응용 소프트웨어 기술로서 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 패턴 분류 기술의 최대 목표는 분류 성능 향상이며 이것을 위해 지난 40년간 많은 연구자들이 다양한 접근 방법들을 시도해 왔다. 주로 이용되는 단일 분류 방법들로는 패턴들의 확률적 추론에 기반한 베이즈 분류기, 결정 트리, 거리함수를 이용하는 방법, 신경망, 군집화 등이 있으나 대용량 다차원 데이터를 분석하기에는 효율적이지 못하다. 따라서 상호 보완적인 여러 분류기들을 사용해 결합을 통하여 성능 향상에 도움을 주고 있는 다중 분류기 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 다중 SVM(Support Vector Machine) 분류기에 관한 기존 연구의 문제점을 지적하고 새로운 모델을 제안한다. SVM을 다중 클래스 분류기로 확장하기 위해 일대다 정책을 기반으로 하여 각각의 SVM 출력값을 비선형 패턴을 갖는 신호로 간주하고 이를 신경망에 학습하여 최종 분류 성능 결과를 결합하는 모델인 BORSE(Bootstrap Resampling SVM by Ensemble)를 제안한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.267-275
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• 2012

본 연구에서는 모드 I의 변동진폭하중 하에서 평판의 두께관통 균열성장을 예측하고 예측결과를 실험을 통해 검증하였다. 균열성장 모델을 위해 과하중으로 인한 균열가속과 지연효과를 고려하는 Huang의 모델식을 이용하였다. 실험적 검증을 위해 Al6016-T6 평판 균열을 제작하여 변동하중을 부여하고 균열길이를 일정 주기로 육안 측정하였다. 측정데이터로부터 모델 변수를 추정하기 위해 베이지안 접근법에 기반한 파티클 필터 방법을 이용하였고, 이를 통해 위험크기까지의 미래 거동 및 잔존수명을 확률적으로 예측하였으며, 이를 실제 실험한 결과와 비교하였다. 그 결과 변동하중에 의한 균열지연이 잘 예측됨을 확인하였고, 측정 데이터가 증가할수록 예측된 중앙값(median)이 실제와 점점 더 일치하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.795-800
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• 2016

이미지 분류 문제는 인간 수준의 성능을 보이지만 일반적인 인식 문제는 어려운 점들이 남아있다. 실내 환경은 다양한 정보를 담고 있어 정보 처리의 양을 효율적으로 줄일 필요성이 있다. 정보의 양을 효율적으로 줄일 수 있도록 대상 객체의 위치 측정을 위한 변분 추론, 변분 베이지안 등의 방법이 소개되었지만, 모든 경우에 대한 주변(marginal) 확률 분포를 구하기 어렵기 때문에 현실적으로 계산하기 어렵다. 본 연구에서는 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Networks)을 응용하여 능동 시각을 이용한 이미지-텍스트 통합 인지 체계를 제안한다. 이 체계는 주어진 텍스트 정보를 바탕으로 이미지의 일부를 효율적으로 샘플링 하도록 학습한다. 이를 통해 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 문제를 상당한 격차로 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보인다. 제안하는 모델을 통해 샘플링 된 이미지를 정성적으로 분석하여 이 모델이 가지는 특성도 함께 살펴본다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.427-441
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• 2021

연구목적: 본 연구는 군에서 가장 많이 발생하는 교통사고의 예방을 위해 부대별로 교통사고가 발생할 확률을 사전에 예측하는 모형의 개발 방안을 제시하는 것이다. 연구방법: 이를 위해 CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining) 방법론을 적용하였다. CRISP-DM 프로세스는 6단계로 구성되어 있고, 각 단계는 Waterfall Model처럼 일방향으로 구성되어 있지 않고 단계 간 피드백을 통하여 단계별 완성도를 높이게 되어 있다. 연구결과:전체 집단을 대상으로 기 구축된 사고조사 데이터와 동일한 데이터 세트(data set)를 구축하여 모델링한 결과 분류기준 0.5로 했을 때, 교통사고예측을 위한 모형의 정확도, 특이도, 민감도, AUC에서 의미있는 결과치를 도출하였다. 결론: 예측모형을 설계하는 과정에서 데이터의 부족으로 인해 의미 있는 예측값을 얻기 어려운 문제점이 확인되었다. 이를 해결하기 위해 합리적 추론이 가능한 데이터 세트(data set)를 재구성 및 확대하여 데이터 부족을 해소하고, 이를 활용한 예측모형을 설계할 수 있는 방법론을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권7호
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• pp.275-288
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• 2019

본 논문에서는 네트워크에서 충분히 많은 노드가 루머를 들었을 때 그 근원이 어디서부터 시작 되었는지를 추론하는 문제를 고려한다. 이것은 신기술의 확산, 인터넷에서의 컴퓨터 바이러스/스팸 감염, 인기 있는 주제의 tweeting 및 retweeting과 같은 많은 실제 환경에서 네트워크의 정보 확산이 빠르게 진행되고, 이 정보 중 일부는 다른 노드에게 악영향을 미칠 수 있기 때문에 매우 중요한 문제이다. 이 문제는 선행연구에 의해 감염된 노드의 수가 충분히 많으면 정규 트리의 경우에도 탐지 확률이 31%를 초과 할 수 없다는 것이 입증되었다. 이를 바탕으로 네트워크에 감염된 후보 노드에게 몇 가지 추가 질의를 하는 방법에 대해 조사하고 네트워크 관리자가 한정된 자산을 가지고 있을 때 각 노드에 대한 질의의 수를 어떻게 분배하는지에 대한 자산 할당 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 제안한 방법에 대하여 다양한 시뮬레이션을 수행하였고 기존 선행 연구보다 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.9-16
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• 2019

최근 제조 공정을 개선하려는 기업들은 스마트 팩토리를 도입, 이에 따른 도약이 특별히 눈에 띈다. 이는 최소한의 수동 제어를 통해 완벽하게 생산시설의 프로세스를 수행하는 스마트 팩토리의 영역을 최대화하고 추론의 오차를 최소화 하는 것이 최종 목적이다. 본 연구는 무인 생산, 관리, 포장, 배송 관리를 위한 프로젝트의 일부로써 무인생산의 자동화 설비의 철근 추적을 통해 롤러의 자동 교정을 수행하기 위해 철근 추적 시작점 검출에 대한 연구이며, 시작지점부터 끝점까지의 위치를 정확히 추적해야 하는 요구사항을 만족해야 한다. 추적성능을 높이기 위해서는 시작점 설정이 주요한데 기존의 시간 기반 검출방법을 통해서는 조도, 분진 등 환경에 따라 추적오류의 발생 확률이 높다. 본 논문에서는 환경에 따른 오차를 줄이기 위해 고속 IR카메라의 평균 밝기 변화를 이용한 시작점 검출 방법을 제안하며, 제안 사항을 통해 15%이상의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.381-392
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• 2021

본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)로 촬영한 이미지를 활용하여 수치지도 지형지물 표준 코드에서 정의하고 있는 건물 8종에 대하여 딥러닝 기반의 객체 탐지 분석을 수행하였다. UAV로 촬영한 이미지 509매에 대하여 이미지 라벨링을 하였고 YOLO (You Only Look Once) v5 모델을 적용하여 학습 및 추론을 진행하였다. 실험 및 분석은 오픈소스 기반의 분석 플랫폼과 알고리즘을 적용하여 데이터를 분석하였으며 분석결과 88%~98%의 예측 확률로 건물 객체를 탐지하였다. 또한 학습데이터의 구축 및 반복 학습의 과정에서 건물 객체 탐지의 높은 정확도를 위해 필요한 학습 방식 및 모델 구축방식을 분석하였고, 학습한 모델을 다른 영상자료에 적용하는 방안을 모색하였다. 본 연구를 통해 고효율 심층 신경망과 공간정보데이터가 융합하는 모델을 제안하며 공간정보데이터와 딥러닝 기술의 융합은 향후 공간정보데이터 구축의 효율성, 분석 및 예측의 정확도 향상에 많은 도움을 제공할 것이다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제29권4호
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• pp.537-567
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• 2023

본 연구는 잔인한 범죄현장으로부터 비롯된 혐오 정서와 성 소수자인 피고인에 대한 고정관념에서 나온 혐오 정서의 속성 및 각 혐오 정서가 증거평가와 법적 판단에 미치는 영향을 비교하고자 하였다. 총 600명의 참가자(남 300명, 평균 44.40)가 혐오 정서의 출처(범죄현장, 성 소수자 피고인, 통제조건), 추가 무죄 증거의 존부(있음, 없음), 그리고 사법적 지시문 존부 조건(있음, 없음)에 무작위로 할당되었다. 연구결과 핵심적 혐오(physical disgust) 요소가 강한, 잔인한 범죄현장 조건에서 나온 혐오 정서가 피고인이 성 소수자인 경우의 혐오 정서보다 유의미하게 높았으며, 제시된 증거를 더 유죄방향으로 해석하였고, 피고인이 유죄일 확률을 더 높게 보았다. 눈에 띄는 것은 혐오 출처가 성 소수자인 조건에서는 혐오 정서와 유죄확률 판단 간에 증거평가가 유의미한 조절 변인이었으나 통제조건과 범죄현장 조건에서는 그렇지 않았다는 점으로, 이는 피고인이 성 소수자일 경우 유발된 혐오 정서가 법적 판단에 미치는 영향은 직접적이지 않을 수 있음을 의미한다. 또한, 지시문의 제시는 형량을 유의미하게 감소시켰고, 사후 단순 효과(simple effect) 분석 결과 오직 통제조건에서만 지시문 제시가 유죄확률을 낮추었다. 이는 범죄현장이나 피고인의 특성에서 비롯된 혐오 정서는 지시문으로는 교정되기 어려운 사건관련 정서(integral emotion)로 인식될 수 있다는 것을 추론케 한다. 분석 결과 성 소수자 조건에서 범죄현장 조건과 통제조건에서보다 피고인에 대한 동정심이 높게 나타났는데, 이는 성 소수자에 대해서는 혐오 외에 동정심이라는 정서적 반응이 나타날 수 있다는 것을 보여준다. 이 결과를 기반으로 혐오 정서의 본질(physical disgust/moral disgust), 혐오의 출처 및 정도에 따른 법적 판단, 그리고 성 소수자인 피고인에 대한 혐오와 동정심의 의미에 대해 논의하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.169-178
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• 2008

서비스수준은 통행속도, 통행시간, 통행자유도, 안락감 그리고 교통안전 등 도로의 운행상태를 설명하는 개념으로 도로시설별로 효과척도에 따른 서비스수준이 등급화되어 있고, 이를 이용하여 도로시설의 수행능력을 평가하고 있다. 그러나 도로시설의 안전성에 대한 문제가 대두되어지면서 신호교차로의 ${\upsilon}/c$ 비와 교통사고율은 기존 연구에서 U 자형의 2차함수 형태로 나타남을 제시하고 있다. 이는 교통소통에 의한 서비스수준이 우수하다고 하여 교통사고의 위험 측면에서도 안전하다고 말할 수 없음을 시사해 주고 있는 것이다. 즉, 현재 신호교차로 평가는 도로용량과 관련한 효과척도인 서비스수준 개념에 교통안전은 내포되어 있지 않음을 보여주고 있다. 따라서 본 연구에서는 신호교차로를 대상으로 교통소통(지체)과 교통안전(사고)을 동시에 고려한 서비스수준을 개발하여 신호교차로에 대한 새로운 평가과정 및 평가방법을 제시하고자 한다. 첫째, 광주광역시 신호교차로 50개 지점을 대상으로 2002${\sim}$2004년에 발생한 교통사고와 교통사고관련 자료를 수집하여 평균제어지체시간-EPDO 와 평균제어지체시간-사고율의 관계를 분석한 결과, 지체시간이 클수록 EPDO 와 사고율은 음지수함수 형태로 감소하는 것으로 나타나 현 신호교차로 수행평가 기준인 서비스수준에 교통안전 측면을 포함시켜 새로운 서비스수준을 개발해야 할 필요성이 있음을 증명하였다. 둘째, 교통류에 따른 사고유형별 사고건수가 음이항분포로 추론됨에 따라 교통사고예측모형으로 차대차의 경우 16개, 차대사람의 경우 4개의 음이항회귀모형을 개발하였다. 셋째, 지점별 연간지체비용과 연간사고비용을 이용하여 운영비용에 대한 확률밀도함수를 추정한 후, 서비스수준 등급에 대한 백분율을 적용시켜 서비스수준 기준을 제시하였다. 마지막으로, 본 연구에서 도출된 교통사고예측모형과 새로운 서비스수준을 활용하여 임의의 신호교차로에 대한 평가과정을 분석표로 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.270-283
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• 2012

다채널 TV, IPTV 및 Smart TV 서비스의 등장으로 인해 수많은 방송 채널과 방대한 TV 프로그램 콘텐츠가 시청자 단말로 제공됨으로써 시청자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾고 소비하는 것이 어려운 TV 시청 환경을 맞게 되었다. 따라서 TV 사용자들에게 자신이 선호하는 콘텐츠를 자동 추천해 줌으로써 원하는 콘텐츠로의 접근성을 증대시키는 것은 미래의 지능형 TV 서비스에 있어서 주요한 이슈이다. 이에 본 논문에서는 사용자의 선호 취향과 대중의 선호취향을 모두 고려한 협업필터링 개념의 통계적 기계학습 기반 TV 프로그램 추천 모델을 제시한다. 이를 위해 시청한 TV 콘텐츠에 대한 선호 토픽을 사용자의 시청 선호도로 보고, 최근 널리 활용되고 있는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)모델을 TV 프로그램 추천 모델에 적용하였다. LDA 기반 TV 프로그램 추천 성능을 개선하기 위해 본 논문에서는 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로, TV 사용자들의 관심 토픽을 은닉 변수로 하고, TV 사용자들의 관심 토픽에 대한 다양성을 반영하기 위해 은닉 변수의 확률분포 특성을 비대칭 디리클레(Dirichlet) 분포로 모형화하여 실험에 적용하였다. 제안된 LDA 기반 TV 프로그램 자동 추천 방법의 성능을 검증하기 위해, 유사 시청 특성을 갖는 사용자 그룹에 대해 상위 5개의 TV 프로그램을 일주일 단위로 추천하였을 경우 평균 66.5%, 2개월 단위의 추천에 대해서는 평균 77.9%의 precision 추천 성능을 확인할 수 있었다.