• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권2호
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• pp.133-144
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• 2006

FRP 판은 외부 부착된 보강 판의 효과적인 부착강도의 증진으로 실질적으로 부착강도에 대한 많은 연구가 수행되어왔다. 선행연구자들은 이러한 부착강도를 알아보기 위하여 다양한 변수를 설정하여 실험을 통하여 FRP 판의 부착강도를 규명하였다. 그러나, 이러한 부착강도를 알아보기 위한 실험은 장비구축의 비용과 시간 소비가 많이 되고 수행하기 어렵기 때문에 국한적으로 수행되고 있다. 본 연구는 선행연구자들의 부착실험 데이터를 다양한 신경망 모형과 알고리즘을 적용하여 최적의 인공신경망 모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 인공신경망 모형의 출력층은 부착강도, 입력층은 FRP 판의 두께, 폭, 부착 길이, 탄성계수, 인장강도와 콘크리트의 압축강도, 인장강도, 폭을 변수로 선정하여 학습을 수행하였다. 개발된 인공신경망 모형은 역전파 학습 알고리즘을 적용하였으며, 오차는 0.001범위에 수렴되도록 학습을 하였다. 또한, 일반화 과정은 Bayesian 기법을 도입함으로써 보다 일반화된 방법으로 과대적합의 문제를 해소하였다. 개발된 모형의 검증은 학습에 이용되지 않은 다른 선행연구자들의 부착강도 결과 값과 비교함으로서 실시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.137-146
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• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.67-85
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• 2003

본 논문에서는 최근 통신 산업에서 중요한 쟁점으로 떠오르고 있는 단말기 무선이동 통신 단말기의 발전 방향을 소비자 선호에 기반하여 살펴보았다. 소비자 선호 정보를 얻기 위하여 컨조인트(conjoint) 분석 방법이 사용되었다. 컨조인트 방법은 가상의 대안들에 대한 응답자의 진술 선호에 기반을 두기 때문에 미래의 무선 이동통신 단말기에 대해 분석하는데 적합한 방법이다. 컨조인트 방법을 위한 설문은 대한민국 서울에서 445 명의 성인남녀를 대상으로 행해졌다. 소비자의 이질적인 선호를 알기 위해 혼합 로짓(mixed legit) 모형을 사용하였다. 추정은 최근 새로운 시뮬레이션 기법으로 떠오르고 있는 베이지안(Bayesian) 방법을 이용하였다. 선호의 분포 가정으로 기존의 일관적인 정규 분포 가정과 달리 가격 계수를 위하여 로그 정규(lognormal) 분포, 하이퀄리티 인터넷 특성과 PC 프로그램 호환 가능 여부의 계수들에 대해서 잘린 정규(censored normal) 분포를 가정 하였다. 추정 결과 무선 이동 통신 단말기의 각 속성들에 대한 응답자들간 선호가 크게 차이 나는 것을 알 수 있었다. 화면 크기의 경우에는 대부분의 소비자들이 현재 일반적인 핸드폰보다는 큰 화면을 선호한다는 것과 휴대성을 상당히 고려한다는 것을 간접적으로 알 수 있었다. 또한, 소비자들이 무선 이동 통신 단말기가 휴대 인터넷과 PC 프로그램 호환이 가능한지 여부에는 대부분 무관심하다는 것을 알 수 있었다. 본 논문의 결과는 차세대 무선 이동 통신 단말기의 속성 조합 시 고려해야 할 점과 휴대 인터넷 서비스의 방향에 대해 시사점을 줄 수 있을 것이다.각 73.44±0.87%, 72.88±0.25%의 함량이였다. 운동사육시간이 길어질수록 운동사육구에서는 수분함량이 운동5일째에는 73.56±0.22%였으며, 운동 20일에는 75.88±0.94%로 초기수분함량보다는 3%정도 증가하였다. 반면, 비운동사육구에서는 큰 변화를 나타내고 있지 않았다(p<0.05). 운동과 비운동시킨 참돔의 지질 함량의 변화는 운동시킨 참돔은 운동으로 인한 에너지 소비로 인하여 함량이 유의적으로 감소했으며(r=-0.35), 비운동사육구에서는 절식으로 인하여 지질함량이 감소하였다(r=-0.38). 파괴강도와 가장 밀접한 영향을 가지는 콜라겐은 운동과 비운동 모두 사육기간동안 큰 변화는 보이지 않았다. 초기의 파괴강도값은 1.45±0.02kg(운동사육구), 1.36±0.18kg(비운동사육구)이였으며 사육기간동안 운동사육구는 파괴강도값이 증가한 반면, 비운동수조에서는 참돔의 파괴강도는 사육기간동안 큰 유의차가 없었다. 각 성분간의 상관도를 살펴보면, 수분함량과 파괴강도는 상관성을 가졌으며, 지질함량과 파괴강도도 같은 경향은 나타내었다. 운동기간동안의 파괴강도와 콜라겐 사이에는 상관성의 거의 없었다. 이는 운동기간에 따른 파괴강도의 증가가 콜라겐의 함량의 증가보다는 지질함량의 감소와 수분함량의 증가와 같은 성분과의 상관성이 크다고 판단된다. 다음으로는, 운동횟수에 의한 영향으로써 운동시간을 1일 6시간으로 설정하여, 운동횟수를 결정하기 위하여 오전, 오후에 각 3시간씩 운동시키는 방법과 오전부터 6시간동안 운동시키는 두 방법을 이용하여 품질을 비교하였다. 각 조건에 따라 운동시킨 참돔의 수분함량을 나타낸 것으로, 2회(오전

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.163-172
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• 2007

웹은 전세계 규모의 네트워크로써 문자, 화상, 음성 등의 미디어 정보들을 페이지 단위로 관리되며, 링크를 이용하여 분산된 정보들을 연결하고 있다. 이러한 웹의 지속적인 발전으로 무수한 정보들을 축적하고 있으며, 그 중 텍스트로 구성된 문서들이 주를 이룬다. 사용자는 이렇게 많은 정보들 중에서 자신이 원하는 특정 정보를 찾기 위해 웹을 사용한다. 그래서 웹은 사용자 요구에 적합한 정보를 검색해 주기 위해 계속적인 시도와 많은 연구들로 발전되고 있다. 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등 기존의 방법들은 문서의 의미적인 주제나 특징을 정확하게 처리 할 수 없어 사용자는 재검색을 해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 국내 문서 분류를 위한 연구는 많이 이루어지지 않아 검색에 더욱 어렵다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 국내문서의 효율적이고 의미적인 분류를 위해 출현 개념의 TF(Term Frequency)와 주변 개념들과의 관계된 정도(RV : Relation Value)를 추출한다. 그리고 추출된 키워드들을 국내 어휘 사전인 U-WIN에 매핑하여 문서의 주제를 선택하고 본문에서 제 시하는 분류방법에 의해 웹 문서를 분류한다. 이는 문서 내 개념들의 관계를 이용하여 문서의 주제를 선정하고 문서의 의미적인 분류를 가능하게 한다.

• Composites Research
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• 제36권1호
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• pp.53-58
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• 2023

PIC 설계 방법은 선행 유한요소해석을 통해 하중 유형을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 각도 순서를 배치하는 방법이다. 기존 연구에서는 효율적으로 구간을 나누기 위하여 PIC 설계 방법에 머신 러닝이 적용되었으며, 학습 데이터는 선행 유한요소해석 결과 값을 통해 전체 요소의 일부인 참조 요소에서의 인장, 압축 그리고 전단과 같은 하중 유형으로 나누어 라벨링 되었다. 하지만 좌굴에 대해 고려되지 않아서 좌굴 발생 시, 적절한 하중 유형으로 나눌 수 없기 때문에 이를 해결하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 좌굴이 고려되기 위한 새로운 하중 유형 분석 방법을 기존의 PIC 설계에 적용하는 기법(PIC-NTL)이 제안되었다. 좌굴의 하중 분석은 각 플라이(Ply)별 응력 3축 특성을 통해 진행되었으며, 요소의 두께 방향으로 동일한 크기의 두 영역으로 나누어진 판단 영역 내에서 결정된 하중 유형을 통해 대표 하중 유형이 지정되었다. 학습 데이터의 특성 값은 참조 요소의 좌표, 라벨(Label)은 각 판단 영역의 대표 하중 유형으로 구성되었으며, 이 데이터를 통해 머신 러닝 모델이 학습되었다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통하여 최적 값으로 튜닝되었다. 튜닝 된 머신 러닝 모델의 중 SVM 모델이 가장 높은 예측률과 ROC-AUC로 나타났으며, 해당 모델을 통해 예측된 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었다. 기존에 제안된 PIC 설계 방법과 비교하기 위하여 사각관 형태의 모델을 압축시키는 유한요소해석이 진행되었으며, 본 연구에서 제안된 설계 방법이 강도와 에너지 흡수율에서 더 우수함이 검증되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.511-518
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• 2018

본 논문에서는 잡음 환경의 음성 신호를 시간-주파수 영역으로 분해한 후 0 또는 1로 표현되는 이진 마스크를 적용하여 음성의 명료도를 높이는 방법에 대해 다룬다. 시간-주파수 영역으로 분해된 신호에 대해 상대적으로 잡음이 많이 섞인 경우는 마스크 "0"을 할당하여 제거하고, 그렇지 않은 경우는 마스크 "1"을 할당하여 보존하는 방식을 채택한다. 이러한 이진 마스크의 추정은 가우시안 혼합 모델로 학습된 베이지안 분류기를 사용한다. 가우시안 혼합 모델 학습에 포함된 잡음 환경에 대해서는 학습된 모델을 이용하여 추정된 이진 마스크의 적용을 통해 잡음 환경에서 음성 명료도를 높일 수 있으나 학습에 포함되지 않은 잡음 환경에 대해서는 음성 명료도를 향상시키지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 학습 모델을 잡음 환경에 적응시키고자 한다. 새로운 잡음 환경에 대처하고자 음성 인식에서 사용되는 대표적인 화자 적응 방법을 적용하였으며 실험을 통해 새로운 잡음 환경에 적응함을 확인하였다.

• 미생물학회지
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• 제43권4호
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• pp.285-291
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• 2007

볼티모어의 분류체계에 의하면 바이러스는 복제 및 단백질합성 전략에 따라 6개의 집단으로나눌 수 있다. 몇 종류의 작은 DNA 바이러스를 제외한 대부분의 바이러스는 게놈 복제를 위한 자신의 핵산중합효소를 유전자로 암호화하고 있다. 바이러스 핵산중합효소에는 DNA-의존DNA 중합효수, RNA-의존RNA 중합효소, RNA-의존 DNA 중합효소 세 종류가 있으며, 이들은 모두 4개의 공통된 모티프(motif)를 가진다. 우리는 볼티모어의 분류체계와 바이러스의 핵산중합효소와의 관계를 아미노산 서열을 통해 분자 계통분류학적 분석을 통해 알아보고자 하였다. NCBI GenBank에서 얻은 바이러스 중합효소의 아미노산 서열을 CLUSTAL X 프로그램으로 다중서열하고, Neighbor-joining, Maximum-likelihood, Bayesian의 세 가지 방법으로 계통도를 그려보았다. 미세한 차이는 있었으나, 세 가지 방법 모두에서 볼티모어의 분류법과 일치하는 결과를 보였고, 특이하게도 두 가닥 RNA 바이러스는 숙주의 종류에 따라, (-)RNA 바이러스는 게놈의 절편화에 따라 각각2개의 소집단으로 나뉘어지는 것을 볼 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.255-263
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• 2006

스팸 메일의 특성을 분석해 보면 스팸 메일 발송 프로그램이 메일 헤더에 기록된 주소와 송신자 및 수신자 메일 주소가 일치하지 않는 경우가 빈번하게 발견된다. 또한, 스팸 메일과 정상적인 메일을 비교-분석해 보면 제목만 살펴봐도 스팸 메일인지 여부를 쉽게 판별할 수가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 스팸 메일의 특성을 이용하여 스팸 메일 필터링 시스템의 성능을 향상시키는 방안으로 메일 주소 유효성 검사 및 제목과 내용을 구분하여 각각 스팸 확률을 계산하는 기법을 제안하였다. 제안한 방법의 효용성을 검증하기 위하여 단순 베이스 기법에 대해 주소 유효성 검사 및 제목과 내용 등 각 요인의 중요도에 따른 스팸 메일 필터링의 성능 향상 정도를 측정하였다. 그 결과로, 제안한 방법을 적용했을 때 재현율이 11.6%, 정확률은 2.1%의 성능 향상 효과가 있음을 확인하였으며, 스팸 메일 필터링 시스템의 성능 향상에 많은 기여를 하는 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권1호
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• pp.109-116
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• 2003

본 논문에서는 분산환경에서 사용자들에게 효과적인 접근성과 사용성을 제공하는 코바기반 협업 지일 의료영상 분석 덴 가시화 시스템을 소개한다. 개발된 시스템은 분산환경에서 의료영상 분활 및 모델링과 같은 의료영상 분석 및 처리 기능을 제공하며 아울러 의료영상 데이터의 효율적 관리 기능을 제공한다. 영상의 분류 및 특정 세포조직의 추출은 베이지안 방법과 활성 윤곽선 모델등 적용하여 수행되며, 획득된 영상의 특성정보는 의료영상의 실시간 3차원 모델링에 사용된다. 개발된 시스템은 브로드 케스팅과 동기화 메커니즘에 기반하여 시스템을 사용하는 다중 사용자들간의 협동작업을 지원한다. 본 시스템은 분산 프로그램을 지원하는 자바 및 코바에 의해 개발되었으며, 따라서 클라이언트는 분산 객체의 위치나 분산객체가 수행되는 운영체제에 관한 정보가 없이도 메소드 호출방법에 의해 서버 객체에 접근할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.94-99
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• 2015

비모수 베이스 통계학, 확률적 표집에 기반한 추론 등이 기계학습의 주요 패러다임으로 등장하면서 디리슐레(Dirichlet) 분포는 최근 다양한 그래프 모형 곳곳에 등장하고 있다. 디리슐레 분포는 일변수 감마 분포를 벡터 분포로 확장한 형태의 하나이다. 본 논문에서는 감마 분포를 갖는 임의의 자연수 X를 K개의 자연수의 합으로 임의 분할 할 때 각 부분의 크기 비율을 디리슐레 분포에서 표집하는 방법을 제안한다. 일반적으로 디리슐레 분포는 연속적인 (K-1)-단체(simplex) 위에 정의 되지만 자연수로 분할하는 표본은 자연수라는 조건 때문에 단체 내부의 이산 그리드 점에만 정의된다. 본 논문에서는 단체 위의 그리드 상의 이웃 점들의 확률 분포로부터 마르코프연쇄 몬테 칼로(MCMC) 제안 분포를 정의하고 일련의 표본들의 마르코프 연쇄를 구현하는 알고리듬을 제안한다. 본 방법은 마르코프 모델, HMM 및 준-HMM 등에서 각 상태별 시간 지속 분포를 표현하는데 활용 가능하다. 나아가 최근 제안된 전역-지역(global-local) 상태지속 분포를 동시에 모형화하는 감마-디리슐레 HMM에도 응용가능하다.