• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.391-392
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• 2021

해마다 실내 냉방기 냉매누설 문제가 고질적으로 반복되며 소비자들의 피해도 커져가고 있다. 특히 제조사와 설치 업체가 다른 경우 냉매 누수의 원인이 제품인지, 설치하자인지 책임소재를 두고 갈등을 빚는 경우가 빈번하다. 이에 더 이상 소비자들의 피해를 막기 위해 냉매누설 검출 방안 마련이 필요해 보인다. 본 연구에서는 실내 냉방기 설치 후 냉매누설 검출을 위한 별도의 하드웨어 장치 추가 없이 냉방기의 운영을 위해 설치된 센서들의 값을 이용하여 냉매누설의 유무를 판단할 수 있는 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 데이터 분석을 위하여 제조사의 제품 출하 전 현장 테스트 단계에서 측정한 온도값, 전류값, 습도값을 취합하여 데이터 셋을 구축하였다. 이때 자동화된 머신러닝(AutoML)을 이용하여 데이터의 80%를 훈련 데이터로 20%를 테스트 데이터로 사용하여 냉매량 80%는 1, 그 이하는 0으로 훈련시켰다. 구축한 데이터 셋을 이용하여 훈련시킨 결과 99% 정확도로 냉매누설 검출을 분별할 수 있었다. 또한 냉매누설과 관련성이 높은 중요 특징 4개를 추출할 수 있었다. 본 연구를 통하여 별도의 하드웨어 장치 추가 없이 소프트웨어적인 접근 방법으로 문제를 해결할 수 있는 feasibility를 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.25-34
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• 2012

수의대 학생들은 동물을 대상으로 의료 행위를 실습하고 훈련을 하는 과정을 통하여 동물에 대한 치료 방법을 배우고 경험한다. 하지만, 동물 보호법으로 인해 훈련에 필요한 동물 실험에 대한 규제가 확대되고, 실험에 사용되는 동물에 대한 실험 횟수를 제한하면서, 수의대 학생들의 동물 대상 교육 및 훈련의 기회가 줄어들게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 증강현실 기반의 동물 훈련 시뮬레이터를 제안한다. 동무 의료 훈련 과정 중에서 가장 사용 빈도가 높으면서도 초보자들이 어려움을 겪는 정맥 주사 훈련을 시뮬레이션 대상으로 선정하였다. 본 논문에서 제안한 시뮬레이터는 동물에 대한 의료 훈련의 사실감을 높여주기 위해서 실제 개다리의 모습을 사용한 훈련 도구를 개발하였다. 또한, 실제 정맥주사 훈련 과정에서 사용되는 주사기를 개조하여 사용자의 실험 행위 인식 및 이에 따른 Force Feedback을 제공하는 장치를 개발하였다. 마지막으로 실험에 참여하는 사용자들의 행위를 인식하고 이에 알맞은 시각적 피드백을 주기위해 Work Bench 기반의 증강 현실 시스템을 개발하였다. 제안한 증강현실 기반의 동물 훈련 시뮬레이터에 대한 성능 평가를 실시한 결과 제안한 시뮬레이터는 시뮬레이터를 사용하지 않는 전통적인 비디오 기반의 교육 방법이나 HMD (Head Mounted Display) 디스플레이를 착용한 증강현실 시스템보다 교육 효과가 뛰어나다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.23-33
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• 2000

본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.600-607
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• 2007

차세대 이동 멀티미디어 통신에서는 전송지연을 줄이고 버스트 시변채널의 시간변화를 제한하기 위해 버스트 전송이 많이 사용된다. 그러나 채널적응을 위한 훈련 심볼은 짧은 길이의 버스트 데이터에 대해 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 심볼에 대한 적응 등화기의 설계에 있어서 짧은 길이의 훈련 심볼과 빠른 수렴을 갖는 적응 알고리즘이 필요로 된다. 본 논문에서는 DMWT (discrete multi-wavelet transform)과 LMS(least mean square) adaptation 을 갖는 적응 등화기를 제안한다. 제안된 등화기는 복잡성의 증가를 최소화하면서도 현재의 transform-domain equalizer보다 빠른 수렴을 갖는다.

• 재활치료과학
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• 제6권1호
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• pp.45-54
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• 2017

목적 : 본 연구는 주의력결핍 과잉행동장애(ADHD) 아동들의 집중력 향상과 충동성 조절에 상호작용식 메트로놈(IM) 훈련이 효과가 있는지 알아보고자 한다. 연구방법 : ADHD 아동 1명을 대상으로 2016년 5월부터 7월까지 개별 실험 연구(single-subject experimental research design) 중 ABA'디자인을 적용하여 실시하였다. 총 21회기로 기초선 3회기, 중재기 15회기, 추적기 3회기를 시행하였다. 중재는 IM 훈련이었으며 매 회기마다 IM의 SFA(Short Form Assessment)와 집중력 측정과제를 수행하였다. 또한 기초선, 중재기, 추적기 때 각 한번씩 IM의 LFA(Long Form Assessment)와 자기통제력 검사(SCRS) 평가를 진행하였다. 매회기 SFA와 집중력 측정과제의 결과를 시각적 그래프로 나타내었으며 LFA와 SCRS의 값은 표로 제시하였다. 결과 : 기초선과 비교하여 IM 훈련 중재 후에 대상자의 집중력은 향상되었으며 충동성은 감소하였다. 중재가 끝나고 한 달 후인 추적기에도 그 효과가 유지되거나 향상됨을 확인 할 수 있었다. 결론 : 본 연구는 IM이 ADHD 아동의 집중력 향상과 충동성 조절에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였고 ADHD 아동의 중재방법으로써 임상적 근거를 제공하는데 의의가 있다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.4-4
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• 2018

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.377-380
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• 1998

HMM 기반의 음성 인식기를 구현하는데 있어서 모델의 복잡도와 제한된 훈련 데이터 사이의 균형을 유지하는 것은 중요한 문제이다. 중간규모 또는 대용량 어휘 인식 시스템은 정교한 모델을 얻기 위해서 문맥종속 음소 모델링이 필수적이다. 그러나, 제한된 훈련 데이터로는 발생 가능한 모든 context를 포함하기가 어렵고, 더구나 훈련 데이터에서 관찰된 context중에서도 그 관찰빈도가 낮은 것이 많아서 신뢰성 있는 문맥종속 모델들을 얻기에는 여전히 어려움이 따른다. 또한 경우에 따라서는 계산량의 감축을 위하여 모델 규모를 축소시킬 필요도 생긴다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 unit reduction 방법들과 state tying을 이용한 방법들의 성능을 실험을 통해 비교한다. 고립단어 인식 실험결과 state tying을 이용한 방법이 unit reduction에 비하여 우수함을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.283-285
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• 2023

이상 탐지는 데이터에서 일반적인 범주에서 크게 벗어나는 인스턴스 또는 패턴을 식별하는 중요한 작업이다. 본 연구에서는 시계열 데이터의 특징 추출을 위한 비지도 학습 기반 방법과 정규화 흐름의 결합을 통한 이상 탐지 프레임워크를 제안한다. 특징 추출기는 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더로 구성되며, 정상적인 시퀀스로만 구성된 훈련 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 통해 최적화된다. 추출된 시계열 데이터의 특징 맵은 가능도를 최대화하도록 훈련된 정규화 흐름의 입력으로 사용된다. 이와 같은 방식으로 훈련된 이상 탐지 시스템은 테스트 샘플에 대한 이상치를 계산하며, 최종적으로 임계값과의 비교를 통해 이상 여부를 예측한다. 성능 평가를 위해 시계열 이상 탐지를 위한 공개 데이터셋을 이용하여 공정하게 이상 탐지 성능을 비교하였으며, 실험 결과는 제안하는 정규화 흐름 기법이 시계열 이상 탐지 시스템에 활용될수 있는 잠재성을 시사한다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제27회 추계학술대회논문집
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• pp.281-284
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 스마트 무인기 추진시스템에서 계측되는 성능변수는 가스발생기 회전속도, 동력터빈 회전속도, 배기가스 온도, 토크 등 4개이다. 그러나 이러한 4개 계측변수로는 각 구성품의 손상 진단이 어려운 관계로 압축기 출구 압력 및 압축기 터빈 출구 온도를 포함한 6개의 계측변수를 진단에 이용하였다. 구성품 성능저하량을 판단하는 성능파라미터는 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권4호
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• pp.35-43
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• 2022

본 논문은 후두 장애음성 데이터의 식별률을 CNN과 기계학습 앙상블 학습 방법에 의해 개선하는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 후두 장애음성 데이터는 그 수가 적으므로 통계적 방법에 의해 식별기가 구성되더라도, 훈련 방식에 따라 과적합으로 인해 일어나는 현상으로 인해 외부 데이터에 노출될 시 식별률의 저하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 정확도를 갖도록 훈련된 CNN 모델과 기계학습 모델로부터 도출된 결과를 다중 투표 방식으로 결합하여 원래의 훈련된 모델에 비해 향상된 분류 효율을 갖도록 하는 방법과 함께, 기존의 기계학습 중 앙상블 방법을 적용해 보고 그 결과를 확인하였다. 알고리즘을 훈련하고 검증하기 위해 PNUH(Pusan National University Hospital) 데이터셋을 이용하였다. 데이터셋에는 정상음성과 양성종양 및 악성 종양의 음성 데이터가 포함되어 있다. 실험에서는 정상 및 양성 종양과 악성종양을 구분하는 시도를 하였다. 실험결과 random forest 방법이 가장 우수한 앙상블 방법으로 나타났으며 85%의 식별률을 보였다.