• 한국항행학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.132-137
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• 2017

본 논문에서는 로봇의 구조나 보행 상황을 반영해 하나의 보행 패턴을 다른 보행 패턴으로 변환하게 해주는 영모멘트 점 (ZMP; zero moment point)와 질량 중심 (CoM; center of mass)의 실시간 변환 방법을 제안한다. 일반적으로 휴머노이드 로봇은 높이와 질량과 같은 자체적인 구조 특성을 가지고 있다. 이러한 구조적 특성으로 인해 인간 또는 휴머노이드 로봇으로부터 측정되거나 생성되어진 CoM / ZMP 보행 패턴을 다른 로봇에 직접 적용하는 것은 어렵다. 이를 위하여 간단한 휴머노이드 로봇 모델인 cart-table model을 사용해 보폭의 길이, 보행 시간, CoM 높이 변화에 따라 보행 패턴의 특성을 분석한다. 그러한 분석으로부터 변환 방정식을 유도하고 시뮬레이션을 통해 제안된 방법을 검증한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_3호
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• pp.879-888
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• 2017

본 연구에서는 북한산국립공원을 대상으로 참나무시들음병 피해지내의 지형적 특성을 파악하고 피해확산 예측지도를 작성하였다. 피해대상지 고도인자 분석결과 피해목은 고도 200 m~500 m 사이에 많이 분포되어 있는 것으로 탐지 되었고, 고도 500 m 이상에서는 피해목수가 급격히 줄어드는 것으로 나타났다. 경사인자 분석결과 전체 92%의 피해목이 경사 20-40도 사이에서 탐지 되었고 경사 40도 이상에서는 피해가 급격히 줄어드는 것으로 나타났다. 방위 분석결과 주로 남향에서 피해가 많이 발생 되는 것으로 나타났다. 피해 대상지내에서의 참나무시들음병 피해목은 군집형태로 존재하는 것으로 나타났고 CART 분석결과 경사의 영향이 가장 큰 것으로 나타난 반면 방위의 영향은 적은 것으로 분석되었다. 그 다음으로 지표면 온도와 고도의 영향이 비슷하게 나타났고 CART 분석결과를 토대로 각 요소별 가중치를 적용하여 피해확산 예측지도를 작성하였다. 그 결과 북한산국립공원의 동북방향에 위치하여 있는 도봉산방향으로 피해가 확산 될 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.25-26
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• 2023

본 논문에서는 OpenAI Gym 환경에서 제공하는 CartPole-v1에 대해 강화학습을 통해 에이전트를 학습시키고, 학습에 적용되는 활성화함수의 성능을 비교분석하였다. 본 논문에서 적용한 활성화함수는 Sigmoid, ReLU, ReakyReLU 그리고 softplus 함수이며, 각 활성화함수를 DQN(Deep Q-Networks) 강화학습에 적용했을 때 보상 값을 비교하였다. 실험결과 ReLU 활성화함수를 적용하였을 때의 보상이 가장 높은 것을 알 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.262-276
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• 2018

2016년부터 2017년까지 제주 감귤과수원 11개 지점에서 관측한 기상 및 이슬 자료를 이용하여 이슬지속시간 예측 모델을 평가하였다. 이슬지속시간 모델의 민감도와 예측 정확도 평가에는 4 가지 모델(Number of Hours of Relative Humidity, Classification And Regression Tree/Stepwise Linear Discriminant, Penman-Monteith, Deep-learning Neural Network)이 사용되었다. 모델의 민감도는 강우와 계절 변화에 따라 평가하였다. 전체 자료에서 강우일 자료를 제외하면 이슬지속시간 모델들은 평균 오차(평균제곱근오차 약 1.5 hours)가 적게 나타났다. 기계학습 모델은 겨울을 제외한 계절별 오차가 비슷한 크기(평균제곱근오차 약 3 hours)로 나타났다. 나머지 모델들은 여름에 오차(평균제곱근오차 약 9.6 hours)가 가장 크고 겨울에 가장 작은 것(평균제곱근오차 약 3.3 hours)으로 나타났다. 모델 예측 정확도 평가 방법은 통계적 오차 분석 방법과 평균 제곱 편차 회귀 분석 방법을 사용하였다. 통계오차를 통한 모델 성능은 DNN 모델이 가장 우수한 반면에 CART/SLD 모델은 예측 정확도가 가장 낮게 나타났다. 평균제곱 편차(MSD)는 모델의 선형성을 세 가지(제곱 바이어스(SB), 비균일성 기울기(NU), 상관관계 부족(LC)) 구성요소로 구분하여 분석하는 방법이다. 모델 성능이 우수할수록 SB와 LC는 감소하였고 NU는 증가하는 경향이 나타났다. MSD 분석 결과 DNN 모델이 가장 우수하였으며 다음으로 PM, NHRH, CART/SLD 순으로 나타났다. 본 연구에서 활용된 기계학습 모델은 기상 정보를 이용한 다른 농업정보 생산의 정확도 개선에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.717-729
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• 2014

본 연구에서는 나무구조의 분류분석에서 자료의 크기가 방대해짐에 따라 중요한 문제로 대두되고 있는 변수의 중요도에 대하여 사영추적분류나무를 중심으로 고찰하였다. 사영추적분류나무(projection pursuit classification tree)는 각 마디에서 사영추적을 이용하여 그룹을 잘 분리하는 변수들의 선형결합을 이용하는 방법으로 이때 사용되는 사영계수들은 각 마디에서의 분류에 대한 정보를 가지고 있다. 이를 종합하여 각 변수의 분류에 대한 중요도를 계산할 수 있다. 먼저 사영추적분류나무의 분류과정에서 계산되는 사영추적계수를 이용하여 분류를 위한 변수선택의 중요도를 계산하고 이들의 특성을 살펴보고 이를 같은 형태의 나무모형방법인 CART와 랜덤 포레스트의 결과와 비교 분석하여 사영추적분류나무의 특성을 살펴보고 비교, 분석하였다. 대부분의 자료에서 사영추적분류나무가 훨씬 좋은 성능을 보이고 있었으며 특히 상관계수가 높은 변수들이 포함되어 있는 경우에는 상대적으로 적은 수의 변수로도 잘 분류를 할 수 있음을 확인하였다. 랜덤 포레스트에서 제공하는 변수 중요도는 변수들 간의 상관관계가 높은 경우에는 사영추적분류나무의 변수중요도와 매우 다르게 나타나며 사영추적분류나무의 변수 중요도가 조금 더 나은 성능을 보이고 있음을 알 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.57-62
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• 2013

카트 차체에는 현가장치와 차동장치가 존재하지 않으므로 카트주행 중 발생하는 프레임의 변형은 탄성변형으로 인한 주행성능과 프레임의 피로수명에 영향을 미친다. 선회주행 시 비틀림 변형에 의한 카트의 거동은 이 두 가지 변형에 결정적 원인을 제공한다. 이러한 곡선구간에서 카트의 동적 거동을 분석하기 위하여 GPS를 이용하여 차량의 궤적을 추적하고 카트 프레임 강에 작용하는 비틀림 응력을 측정하였다. 레저와 레이싱 카트 프레임의 기계적 성질을 파악하기 위해 재질 분석과 인장시험을 실시하여 각 프레임의 재료 특성을 분석하였다. 비틀림 응력집중과 프레임 비틀림은 프레임 해석을 통해 조사되었다. 또한 주행 분석 장치를 이용하여 레저와 레이싱 카트를 각 조건별로 실차실험을 수행하였고, 이를 통해 곡선구간에서 카트의 주행거동을 분석하였다. 선회주행 시 차량에 원심력에 의한 하중이동의 현상이 발생했으며, 이로 인해 카트 프레임 강에 비틀림 응력이 발생하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권sup호
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• pp.61-74
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• 2012

As the retail industry has been challenged by stiff competition, the retailer becomes more interested in better understanding consumers' in-store behavior to gain and sustain competitive advantage. Consumers' shopping paths provide valuable clues to understanding customers' in-store behavior, which has been a long standing research issue in business. This study is to explore the shopping path patterns in a grocery using RFID technology and clustering method. To this end, we designed the RFID systems, affixing active RFID tags to the bottom of grocery carts. The tag emit signal that is received by receptors installed at various location throughout the store. The RFID systems provide the time and location of the cart while consumers shop around the store. The point of sale data are matched with the cart movement records to provide a complete picture of each shopping path. To find the distinctive patterns of consumers' shopping paths, we proposed the distance-index matrix using dijkstra method and normalization method to conduct the clustering in order to handle the problem in measuring the similarity among shopping paths, which is raised by the spatial nature of consumer movement in a grocery. After analyzing the RFID data obtained in one of the groceries in a major Korean retailer, we could successfully identify several distinctive patterns of shopping paths, which prove to provide the valuable implications for store management.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권2호
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• pp.11-25
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• 2001

자료들 사이에 존재하는 관계, 패턴, 규칙등을 찾아내서 모형화 하는 통계적인 분류기법은 여러가지가 있다. 그러나 우리가 얻게 되는 지식은 어떤 일련의 분류규칙에 의해서가 아닌 관찰과 학습을 통한 훈련으로부터 얻게 된다. 본 베이지안 학습은 모든 형태의 불확실성을 표현하는 확률로써 우리의 믿음의 정도를 표현하는 것으로 해석될 수 있으며, 확실한 결과가 알려짐에 따라 확률이론 법칙을 사용하여 이러한 확률들을 갱신한다. 또한 신경망 모형은 이미 알고 있는 속성들에 근거하여 아직 알지 못하는 집단이나 특질들을 예측하게 해준다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 방법을 결합한 베이지안 신경망과 기존의 CHAID, CART, QUBST 분류 알고리즘에 있어서 각각 오분류율을 비교연구하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제7권4호
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• pp.61-71
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• 2005

Many researches have been focused on the analysis of industry disasters in order to reduce them. As a similar endeavor, this paper provides a propensity analysis of injured people from various industries using classification and regression tree(CART), a data mining algorithm. The sample for this work was chosen from 25,157data related to various industries during one year ( $2003.2\sim2004.1$ ) at Kangwon-Do in Korea. For the purpose of this paper, eight independent variables (injured date, injured time, injured month, type of Injured person, continuous service period, sex, company size, age)are taken from injured person group. According to the analysis result, it is found that five out of the eight factors that are predicted as significant have salient effects. Factors of season, time/hour, day of the week, or month which disasters happened do not show any significant effect. This paper provides common features of injured people. The provided analysis result will be helpful as a starting point for root cause analysis and reduction of industry disasters and also for development of a guideline of safety management.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.16-25
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• 2016

의학적 진단을 내리기 위해 시행되는 검사의 소요시간(turnaround time, TAT)은 환자대기시간과 직결되며 중요한 의료서비스 평가항목 중 하나이다. 본 연구에서는 주요 영상의학검사를 대상으로 TAT를 측정하고, 그 결과가 의료기관이 설정한 기준치를 달성하는지 여부를 분석하였다. 분류회귀나무 알고리즘을 이용한 예측 결과, "진료과", "상병", "검사종류", "실시월"이 적기처리 달성에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 확인되었다. 본 연구는 의료서비스의 적기처리를 예측하는 모형을 통하여 의료서비스 지연을 사전에 조치할 수 있는 수단을 제공하였다는 데에 큰 의미가 있다.