• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권4호
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• pp.555-560
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• 2002

서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이며, 인덱스 검색 과정과 후처리 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭을 위한 후처리 과정의 최적화 방안에 관하여 논의한다. 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들의 후처리 과정에서 발생하는 공통적인 문제점은 인덱스 검색 과정에서 각 후보 서브시퀀스가 반환될 때마다 이들이 최종 결과에 포함되는가에 대한 여부를 판별하기 위하여 질의 시퀀스와 비교한다는 것이다. 이러한 처리 방식은 후보 서브시퀀스들을 포함하는 동일한 시퀀스를 디스크로부터 여러 번 액세스되도록 할 뿐만 아니라 동일한 후보 서브시퀀스를 질의 시퀀스와 여러 번 비교하도록 한다. 따라서 이러한 중복 작업은 서브시퀀스 매칭의 처리 성능을 심각하게 저하시키는 중요한 원인이 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하는 새로운 최적의 기법을 제안한다. 제안된 기법은 인덱스 검색 과정에서 반환되는 모든 후보 서브시퀀스들을 이진 탐색 트리 내에 저장하고, 인덱스 검색 과정이 완료된 후에 일괄 처리 방식으로 후처리 작업을 수행한다. 이와 같은 일괄 처리 방식을 채택함으로써 제안된 기법은 위에서 언급한 중복 작업을 완전히 제거할 수 있다. 제안된 기법의 성능 개선 효과를 검증하기 위하여 실제 주식 데이터를 위한 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 55배에서 156배까지의 성능 개선 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.33-43
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• 2003

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform, DWT) 기반의 영상 압축기와 연동하여 동작할 수 있는 실시간 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 워터마크 위치 결정을 위한 계산량을 줄이기 위해 이산 웨이블릿 변환의 특징인 부대역간의 에너지 상관도를 이용하여 통계적으로 형성한 룩-업 테이블을 사용한다. 즉, 레벨-1 부대역의 에너지 값에 의해 레벨-3 부대역의 임계치를 룩-업 테이블에서 찾아 그 이상의 계수들에 워터마크를 삽입한다. 따라서 DWT 기반의 영상 압축을 위한 연산에 영향을 미치지 않고 워터마킹을 위한 연산이 병렬적으로 이루어짐으로써 실시간 워터마킹이 가능하다. 또한 손실 압축인 양자화 과정과 허프만 코더에서의 압축율을 고려하여 워터마크를 삽입함으로써 워터마크의 손실과 영상 압축기의 성능을 향상시켰다. 삽입되는 워터마크는 시각적으로 인지가 가능한 특정 로고 형태의 이진 영상을 사용하였다. 본 논문에서 제안되는 기법은 실험 및 결과를 통해서 워터마킹의 요구조건인 강인함(Robustness)과 비인지성(Imperceptibility)를 만족시킴을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.99-112
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• 2010

앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제47권1호
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• pp.1-15
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• 1980

붉나무빗자루병은 국내외적(國內外的)으로 처음으로 발견된 병(病)으로서 그 병원체(病原體), 병징(病徵), 전염경로(傳染經路) 항생물질반응(抗生物質反應) 등을 조사(調査)하였다. 1. 붉나무빗자루병의 병징(病徵)은 지엽(枝葉)의 총생(叢生), 기관(器官)의 위축(萎縮), 위황(萎黃), 화기(花器)의 엽화(葉化) 등 빗자루병 특유(特有)의 양상을 나타내고 있다. 2. 이병주(罹病株)의 총엽병(總葉柄) 및 주맥조직(主脈組織)을 전자현미경(電子顯微鏡)에 의해서 관찰한 결과 사관세포(篩管細胞) 및 사부유세포(篩部柔細胞)에서 mycoplasma-like organism 이 관찰되었다. 3. 본(本) 병원체(病原體)는 unit membrane에 싸여 있고 이분(二分), 출아(出芽)에 의하여 증식(增殖)하며 사공(篩孔)을 통해서 식물체내(植物体內) 이동(移動)을 하는 것이다. 4. 이병엽(罹病葉) 주맥(主脈)의 사관세포(歸管細胞)는 위축(萎縮)되었고 각(各) 유관속(維管束)의 사부(篩部)는 분리(分離)되어 있는데 반하여 목부(木部)는 서로 연결되어 있다. 이병주(罹病株)의 엽내조직(葉內組織)은 선상표피(腺狀表皮)가 나타나지 않았다. 5. 전자현미경관찰결과(電子顯微鏡觀察結果) 도관세포(導管細胞)에는 이상결정물질(異常結晶物質), 호(好) osmium성(性) 과립(顆粒)들이 관찰되었고 엽록체(葉綠體)의 grana 구조(構造)가 미발달(未發達)되어 있었다. 6. 접목전염(接木傳染)이 용이(容易)하며 아접(芽接)이 절접(切接)보다 전염성이 높았고 접아(接芽)나 접수(接穗)가 활착되지 않았어도 전염은 가능했다. 그러나 즙액전염(汁液傳染), 충매전염(虫媒傳染)은 부정적이었다. 7. Teracyclin과 terramycin을 처리(處理)한 효과(効果)는 일시적이었으며 영구치료(永久治療)는 되지 않았다. 또한 근부침지(根部浸漬)가 엽면살포(葉面撒布)보다 반응(反應)이 좋았으며 농도(濃度)는 근부침지(根部浸漬)에서 1,000 ppm이 가장 효과적(効果的) 이었다.