• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.309-319
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• 2023

최근 기후변화로 인해 기상재해의 발생빈도와 강도가 증가하고 있다. 우리나라는 지역별 기후 특성의 편차로 인해 기후변화에 따른 취약성 및 대응능력이 지역별로 차이가 크다. 특히 가뭄은 다양한 요인에 의해 발생하고, 기상학적, 수문학적, 농업적 영향 범위가 광범위하다. 따라서 가뭄에 효과적으로 대응하기 위해서는 다양한 요인을 고려할 수 있는 통합가뭄지수를 활용할 필요가 있으며, 기후변화를 고려한 미래 가뭄을 종합적으로 평가해야 한다. 본 연구에서는 베이지안 분류(DNBC) 기반의 통합가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 미래 가뭄에 대한 수문학적 위험도(${\bar{R}}$)를 평가하였다. 우선, 관측자료와 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 부문별 가뭄지수(SPI, SDI, ESI, WSCI)를 DNBC에 적용하여 통합가뭄지수를 산정하였다. 산정된 통합가뭄지수의 심도와 지속기간을 대상으로 이변량 가뭄빈도분석을 실시하고, 이변량 재현기간을 활용하여 수문학적 위험도를 산정하였다. 그 결과, S2(2021-2040) 기간에서 위험도가 가장 높게 나타났으며(${\bar{R}}$=0.572), 평균적으로 위험도가 가장 높은 지역은 밀양강(#2021)이었다(${\bar{R}}$=0.94). 단기 미래(2021-2040) 기간 동안 낙동강 유역의 수문학적 위험도는 전반적으로 큰 폭으로 상승하였으며, 중·장기 미래(2041-2070, 2071-2099) 기간 동안 낙동강 유역 북부의 위험도는 감소하고 남부의 위험도는 상승하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권12호
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• pp.875-884
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• 2001

자기 구성지도는 데이타 시각화, 위상보존 매핑 등의 분야에서 널리 사용되고 있지만. 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 것과 클러스터링 능력에 비해 분류율이 낮다는 결점이 있다. 이를 해결하기 위해서 자기구성 지도의 출력 노드를 동적으로 분화하고 분화된 노드를 파습하는 동적 위상보존 사기구성 지도를 제안하고, 이를 다중 결합함으로써 분류율을 향상 시켰다. 동적 위상보존 자기구성 지도의 결함 방법으로는 자기구성 지도의 K개 노드가 출격을 내도록하는 K-Winner 방법 및 K-Winner+ 가중치 방법이 제안되었는데, 이는 다수결 투표, 가중치, BKS, Byayesian, Borda, Condorect, 신뢰값 합산 등의 기존 결합 방법보다도 우수한 결과를 나타내었다. 동적 위상보존 자기 구성 지도를 통해서 위상을 고정 시켜야 하는 결점을 해결할 수 있었고. 서로 다른 특징으로 학습된 동적 위상보존 자기구성 지도들을 결합하여 분류 능력을 향상시킬 수 있었다. 필기 숫자데이타로. 실험한 결과, 제안한 방법이 자기구성 지도의 결점을 효과적으로 해결하여 98.1% 의 높은 인식률을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1841-1848
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• 1999

델보는 주어진 사례의 집합으로부터 이들 사례들을 분류할 수 있는 베이지안 분류 규칙들로 이루어진 규칙 집합을 습득하는 유전학 기반 귀납적 학습 시스템이다. 규칙 집합의 습득과정에서 델보가 당면하게 되는 한 가지 문제점은 학습 과정이 최적의 규칙 집합이 아닌 지역 최적치를 습득하고 종료하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 다른 하나의 문제점은 훈련 사례에 대한 경우와는 달리 새로운 평가 사례에 대해 분류 성능이 현저히 저하되는 규칙 집합을 습득하는 경우가 가끔 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하여 보다 성능이 향상된 분류 시스템을 구축하기 위한 기법으로 엔-버전 시스템을 구축함으로써 분류 시스템의 전체적인 성능을 향상시키는 기법이다. 엔-버전 학습법의 구현을 위해 다수의 규칙 집합을 이용하여 최종 분류 결과를 도출해 내기 위한 기법과 습득된 규칙 합들로부터 분류 시스템을 구축하기 위한 최적의 규칙 집합의 조합을 찾기 위한 기법을 제시하고 다수의 사례 집합을 이용하여 엔-버전 학습법이 델보의 학습 환경에 미치는 영향을 평가하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권4호
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• pp.218-227
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• 2022

본 연구는 효율적인 하천 관리를 위해 중요한 데이터 중 하나인 하천 공간의 토지피복 분류를 위해 딥 러닝 기반의 이미지 트레이닝 방법의 활용가능성을 검토하였다. 이를 위해 대상 구간의 RGB 이미지를 활용하여 라벨링 작업 후 학습시킨 결과를 활용하여 기존 대분류 지표를 기준으로 토지피복 분류를 시도하였다. 또한 개방형으로 제공되는 Sentinel-2 위성 영상으로부터 무감독 분류 및 감독 분류에 의한 하천 공간의 토지피복 분류를 수행하였으며, 딥 러닝 기반 이미지 분류 결과와 비교하였다. 분석 결과의 경우 무감독 분류 결과와 비교하여 매우 향상된 예측 결과를 보여주었으며, 고해상도 이미지의 경우 더욱 정확한 분류 결과를 제시하였다. 단순한 이미지 라벨링을 통해 분류된 피복 분류 결과는 하천 공간 내 수역과 습지의 분류 가능성을 보여주었으며, 향후 추가적인 연구 수행이 이루어진다면 하천 관리를 위해 딥 러닝 기반 이미지 트레이닝 기법을 이용한 하천 공간내 피복 분류 결과의 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.33-46
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• 2011

이메일이 중요한 정보 전달과 의사소통의 수단으로 널리 활용된 이래 사람들은 이메일을 내용에 따라 적절하게 분류하는 작업에 많은 노력을 기울려 왔다. 이메일은 문서의 길이나 문체가 다양하며 사용되는 단어들이 비정규적이다. 또한 이메일 분류 기준은 일반적으로 해당 이메일 사용자의 주관에 따라 정의된다. 따라서 기존의 일반적인 문서분류 기법으로는 이메일을 효율적으로 분류하는데 어려움이 있다. 상업용 이메일 프로그램에서 제공되는 분류 기능은 메일 클라이언트에서 지원하는 텍스트 필터링을 이용한다. 한편 이메일의 자동 분류에 관한 연구는 확률 기반의 나이브 베이지안 기법을 응용하여 정확도를 높일 수 있는 연구가 주로 진행되어 왔으며, 대부분 영문 이메일에 대한 연구이다. 본 논문에서는 빈발 패턴 마이닝 기법을 적용하여 한글 이메일에 대한 개인 맞춤형 폴더 추천기법을 제시한다. 이메일의 맞춤형 폴더 추천 기법은 이메일에 대한 전처리 과정과 빈발 항목집합을 이용한 메일 폴더의 프로파일 생성과정으로 구성된다. 생성된 프로파일은 분류 대상이 되는 각 메일이 개인별 맞춤형 기준에 따라 가장 적합한 이메일 폴더로 효과적으로 분류되는데 활용된다. 또한 제안된 기법을 적용한 이메일 분류 시스템을 구현한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.853-862
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• 2003

인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 이메일의 사용자도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 일반 사용자나 전자상거래에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸 메일도 매일 같이 쏟아져 나오고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인에 맞게 메일을 자동 관리해 주는 즉 개인화된 분류가 가능하고, 또 언제 어디서나 로그인이 가능한 웹 메일 기반인 웹 메일 필터링 에이전트(Web Mail Filtering Agent for Personalized Classification)를 제안한다. 새로운 메일이 오면, 먼저 사용자의 메일 처리과정을 일정 기간 관찰하여 각각 개인에 맞는 룰(Personal rule)을 형성하고, 만들어진 룰을 바탕으로 메시지를 자동 관리 즉 카테고리별 분류ㆍ저장 및 개인에게 불필요한 메일이나 스팸 메일을 삭제 해 주는 것이다. 또한 시스템의 정확도를 높이기 위해 동적 임계치를 이용한 베이지안 알고리즘을 적용하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.28-34
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• 2010

본 논문에서는 마찰계수의 비접촉 추정을 위한 영상정보 활용방법을 제안한다. 마찰계수는 이동체의 도로주행 또는 장애물 극복에 있어 매우 중요한 요소이다. 이동체가 이동경로의 마찰계수를 미리 알 수 있다면 이동성향상을 기대할 수 있다. 본 논문의 마찰계수 추정방법은 영상정보를 활용하기 때문에 이동체가 지면과 접촉하기 전에 마찰계수를 추정 할 수 있다는 장점이 있다. 마찰계수의 비접촉 추정을 위한 영상정보 활용방법은 마찰계수측정실험과 물질그룹생성을 포함한 학습단계와 물질그룹 분류과정과 마찰계수 함수 활용을 포함한 마찰계수 추정단계로 구성되어 있으며 물질 조성비를 생성하는 영상처리는 두 단계에 모두 포함된다. 이 과정을 통해 얻은 마찰계수는 무인이동로봇이 이동경로 진입 전에 미끄러움을 판단하여 미끄럼지역을 회피 할 수 있도록 하며, 저속으로 이동이 가능한 경우 미끄럼이 발생하지 않는 적정속도를 계산하는데 확용 가능하다. 본 논문에서 사용한 지형의 마찰계수와 영상정보는 마찰계수 측정실험을 통해 취득하였다. 마찰계수 추정방법을 평가하기 위해 실험지형의 실제 마찰계수와 추정 마찰계수의 차이를 비교하였다.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.47-60
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• 2010

기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.

• 핵의학기술
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• 제27권1호
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• pp.42-46
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• 2023

Purpose The reference range described in Adrenocorticotropic Hormone reagent used in our laboratory is 10-60 pg/mL at 8 a.m. to 10 a.m., and 6-30 pg/mL at 8 p.m. to 10 p.m. However, in the case of outpatients, blood is mainly collected between 10 a.m. and 6 p.m., accounting for 57.8% of the total. Therefore, This study is intended to help make a more accurate diagnosis by reevaluating the reference range provided by the manufacturer of the Adrenocorticotropic Hormone reagent and setting split-timed reference range. Materials and Methods The patients collected blood before 10 a.m. were group A (68 people), and the patients collected blood after 10 a.m. were set to group B (80 people). A T-test was performed between groups to test their significance. And it was confirmed whether it was necessary to set the gender classification as a subgroup. The method of setting the reference range was calculated by the Bayesian's method and the Hoffmann's method. Results The reference range of Group A was 8.6 to 60.6 pg/mL by the Bayesian's method, and the Hoffmann's method was 3.6 to 61.3 pg/mL. The reference range of Group B was 6.9 to 50.5 pg/mL when applying the Bayesian's method, and the Hoffmann method's was 2.3 to 48.9 pg/mL. Conclusion This study was concluded that it was necessary to set the split-timed reference range. Through this study, the later the blood collection time, the lower the level of Adrenocorticotropic Hormone, indicating that blood collection time is important for patients with clinical significance. If a large number of subjects are selected and supplemented in the future, it is believed that systematic and accurate reference range can be set.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제23권2호
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• pp.45-71
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• 1997

There has been considerable research recently on uncertainty handling in the fields of artificial intelligence and knowledge-based system. Various numerical and non-numerical methods have been proposed for representing and propagating uncertainty in knowledge-based system. The Bayesian method, the Dempster-Shafer's Evidence Theory, the Certainty Factor model and the Fuzzy Set Theory are most frequently appeared in the knowledge-based system. Each of these four methods views uncertainty from a different perspective and propagates it differently. There is no single method which can handle uncertainty properly in all kinds of knowledge-based systems' domain. Therefore a knowledge-based system will work more effectively when the uncertainty handling method in the system fits to the system's environment. This paper proposed a framework for selecting proper uncertainty handling methods in knowledge-based system with respect to characteristics of problem domain and cognitive styles of experts. A schema with strategic/operational and unstructured/structured classification is employed to differenciate domain. And a schema with systematic/intuitive and preceptive/receptive classification is employed to differenciate experts' cognitive style. The characteristics of uncertainty handling methods are compared with characteristics of problem domains and cognitive styles respectively. Then a proper uncertainty handling method is proposed for each category.