• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.154-161
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• 2018

최근 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 실내 위치인식 서비스에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 실내 위치인식에는 주로 WiFi, Bluetooth 등이 연구되고 있으나, 본 연구에서는 대부분의 실내 공간에 설치되어 있고 스마트폰에 WiFi 기능이 탑재되어 있어 접근성이 좋은 WiFi를 사용한다. 본 연구에서는 수집된 WiFi의 수신신호세기를 이용하는 핑거프린트 기술과 다변량 분류법 중 Ensemble learning method인 랜덤포레스트 알고리즘을 사용한다. 핑거프린트의 데이터로는 수신신호세기와 더불어 Mac주소를 사용해 총 4개의 라디오 맵을 만들어 사용하였다. 실험은 제한된 실내공간에서 진행하였고 실험분석을 위해 본 연구에서 제안하는 방법과 유사한 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템과 비교 분석하였다. 실험 결과 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템보다 본 연구에서 제안하는 시스템의 위치인식 정확도가 약 5.8% 높고 학습 데이터 개수에 상관없이 위치인식 속도가 일정하게 유지 되며 기존 방식 보다 더 빠름을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권4호
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• pp.169-178
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• 2017

최근 보안에 대한 관심과 필요성이 증가하면서 출입자 인식 시스템의 수요가 증대되고 있다. 출입자 인식 시스템은 출입자를 인식하기 위해서 다양한 생체인식 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 특성과 강점을 가진 다수의 얼굴인식 Open API 서비스를 통합하고, 그 인식결과를 앙상블 함으로써 인식 성능을 개선하는 얼굴인식 기반 출입자 인식 시스템을 제안한다. 또한 다양한 얼굴 인식 Open API 서비스를 앙상블 하는 출입자 인식 시스템의 구조를 제안한다. 성능 측정은 약 5개월 간 수집한 얼굴 데이터를 이용하여 수행하였으며, 측정결과로 본 논문에서 제안하는 출입자 인식 시스템이 단일 얼굴인식 Open API 서비스를 사용했을 때보다 더 높은 얼굴인식률을 보임을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3708-3728
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• 2021

Indian herbal plants are used in agriculture and in the food, cosmetics, and pharmaceutical industries. Laboratory-based tests are routinely used to identify and classify similar herb species by analyzing their internal cell structures. In this paper, we have applied computer vision techniques to do the same. The original leaf image was preprocessed using the Chan-Vese active contour segmentation algorithm to efface the background from the image by setting the contraction bias as (v) -1 and smoothing factor (µ) as 0.5, and bringing the initial contour close to the image boundary. Thereafter the segmented grayscale image was fed to a leaky capacitance fired neuron model (LCFN), which differentiates between similar herbs by combining different groups of pixels in the leaf image. The LFCN's decay constant (f), decay constant (g) and threshold (h) parameters were empirically assigned as 0.7, 0.6 and h=18 to generate the 1D feature vector. The LCFN time sequence identified the internal leaf structure at different iterations. Our proposed framework was tested against newly collected herbal species of natural images, geometrically variant images in terms of size, orientation and position. The 1D sequence and shape features of aloe, betel, Indian borage, bittergourd, grape, insulin herb, guava, mango, nilavembu, nithiyakalyani, sweet basil and pomegranate were fed into the 5-fold Bayesian regularization neural network (BRNN), K-nearest neighbors (KNN), support vector machine (SVM), and ensemble classifier to obtain the highest classification accuracy of 91.19%.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.23-34
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• 2019

최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.53-67
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• 2020

본 연구는 가공식품의 제조·가공 업소를 대상으로 기계학습 분야의 지도학습(Supervised Learning) 예측 모형을 적용하여 부적합이 예상되는 업체를 사전에 적발하는 단속 선별시스템을 마련하여 단속 활동의 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 머신러닝의 예측 모델링을 위한 목적 정의, 데이터의 기초 분석과 시각화, 특성 변수 도출 및 예측 모형의 선정 및 예측 등으로 기계학습 수행의 표준적인 절차에 따라 연구를 수행하였다. 종속변수는 2014년도부터 2018년까지 과거 5년 동안 지도점검 적발 건수로 설정하였고, 목적함수는 실제 부적합업체를 사전에 판정하여 단속활동이 이루어지는 것을 최대화하는 것으로 하였다. 제조가공업소의 매출액, 영업일수, 종업원 수 등 기본속성뿐만 아니라 과거 지도점검 단속 이력 정보를 반영하여 자료를 재구성하였다. 특성 변수 추출 방법을 적용하여 부적합 판정에 영향을 미치는 업체 위험, 품목 위험, 환경 위험 및 과거 위반 이력 등을 특성 변수로 도출하여 머신러닝 알고리즘을 데이터에 적용하였다. 랜덤포레스트 모형이 식품의약품안전처 지도점검 업무 목적에 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 식품안전 관리 국가 사무가 데이터기반의 과학적인 행정 체계로 발전할 수 있는 기반이 되기를 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.31-31
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• 2023

During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1229-1237
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• 2009

노인장기요양보험에서 가장 중요한 이슈는 급여대상자의 희망, 건강 및 기능상태에 따라 어떤 급여를 제공할 것인가 이다. 이를 해결하고자 노인장기요양보험의 보험자인 국민건강보험 공단은 급여대상자에게 '표준장기요양이용계획서'를 제공하고 있다. 본 연구에서는 표준장기요양이용계획 작성의 효율화 방안을 마련하고자 노인장기요양보험 3차 시범사업 표준이용계획 자료를 활용하여 노인장기요양급여 권고모형을 개발하였다. 모형개발에는 데이터마이닝의 의사결정나무모형, 로지스틱회귀모형, 앙상블 모형의 배깅과 부스팅 기법을 사용하였고, 이 중 실무자가 이해하기 쉬운 의사결정나무를 채택하여 권고모형을 설명 하였다. 본 연구는 노인장기요양보험 제도의 이용계획 수립의 객관성 및 과학성을 확보하고 이용계획 업무를 효율화하는 데에 기여할 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.309-327
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• 2021

동적 치료 요법(dynamic treatment regimes; DTRs)은 다단계 무작위 시험에서 개인에 맞는 치료를 제공하도록 설계된 의사결정 규칙이다. 모든 개인이 동일한 유형의 치료를 처방받는 고전적인 방법과 달리 DTR은 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 개별 특성을 고려한 환자 맞춤형 치료를 제공한다. 최적의 치료 규칙을 파악하기 위한 회귀 기반 알고리즘 중 하나인 Q-학습 방법은 쉽게 구현될 수 있기 때문에 더욱 인기를 끌고 있다. 그러나 Q-학습 알고리즘의 성능은 Q-함수를 제대로 설정했는지의 여부에 크게 의존한다. 본 논문에서는 고차원 데이터가 수집되는 DTRs 문제에 대한 다양한 이중강건 Q-학습 알고리즘을 연구하고 가중 최소제곱 추정 방법을 제안한다. 이중강건성(double-robustness)은 반응변수에 대한 모형 혹은 처리변수에 대한 모형 둘 중 하나만 제대로 설정되어도 불편추정량을 얻을 수 있음을 의미한다. 다양한 모의실험 연구를 통해 제안된 방법이 여러 시나리오 하에서도 잘 작동함을 확인하였으며 실제 데이터 예제를 통해 방법론에 대한 예시를 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.