• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.99-107
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• 2016

VLBI 시스템의 정밀측위 정확도 유지를 위하여 안테나 구조물에서 발생하는 형상 변형을 분석할 수 있는 모니터링 연구가 반드시 수행되어야 한다. 특히, VLBI 안테나 주 반사경의 형상 변화로 인하여 퀘이사로부터 전자기파 수신에 대한 안테나 이득이 감소할 것으로 예상됨에 따라, 주 반사경을 대상으로 하는 형상 변형 모니터링에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 향후 상시적이고 자동화된 구조 변형 모니터링 시스템으로 활용될 수 있는 근접사진측량 방법과 연계한 효율적인 알고리즘 구축을 통해 VLBI 구조물 중 가장 변형 가능성이 높은 주 반사경을 모니터링하기 위한 기반연구를 수행하였다. 이를 위해, VLBI 안테나 주 반사경의 전 방향에 분포된 특징점을 대상으로 토털최소제곱법을 활용하여 총 10개의 fitting line을 추정하고, 비교차 선들 간의 근접점 계산 알고리즘을 활용하여 추정된 fitting line들의 교차점을 계산하였다. 본 연구결과는 향후 시계열 분석을 통해 3축으로 표현된 교차점의 수치변동량을 계산함으로써 변형률뿐만 아니라 변형방향까지 예측할 수 있는 직관적인 근거자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.77-96
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• 2011

전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 이처럼 전시회의 중요성이 점점 커짐에 따라, 국내 전시 산업은 많은 양적 성장을 이뤄왔다. 그러나, 양적 성장에 비해 전시 산업의 질적 성장은 이에 미치지 못하는 실정이다. 따라서 전시회의 질정 성장을 이루기 위해서는 관람객의 행동 패턴을 이해하여 관람객들의 전시 관람 수준과 만족도를 높일 필요성이 있다. 본 연구에서는 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 다음과 같은 연구 프레임워크를 사용한다. 첫 번째 단계는 본 연구의 방법론을 적용하기 적합한 전시회를 선정하는 단계이다. 두 번째 단계는 관찰 조사 방법을 수행하는 단계이다. 마지막 세 번째 단계는 수집된 자료들을 분석하는 단계이다. 분석 단계에서는 부스들의 개별 특성을 파악하였고, 더 나아가 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 데이터마이닝 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 전시 기획자에게 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 참관객들이 원하는 정보를 원하는 방식으로 제공하는 개인화서비스를 가능하게 하여 궁극적으로 전시회 관람의 질과 만족도를 크게 향상시킬 수 있을 것이라고 기대한다.

• 통상정보연구
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• 제16권4호
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• pp.125-150
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• 2014

국제해상운송에서 위험화물의 운송량은 꾸준하게 증가하고 있다. 이에 따라 각 국제협정들도 위험화물에 대한 규정을 신설하거나 개정하고 있는 추세이다. 특히 연료와 같은 위험화물의 운송은 필연적으로 발생할 수밖에 없기 때문에, 위험화물에 대한 정의와 범위에 대한 중요성이 부각되고 있다. 또한 위험화물에 대한 당사자 간의 책임이 위험화물에 대한 통지와 운송인의 인지여부에 따라 상이하게 나타나고 있으며, 이와 관련된 판결들이 사건별로 다양한 형태로 나타나고 있다. 특히 운송규칙의 책임조항에서 위험화물에 대한 운송인의 인지여부에 따라 송화인의 책임과 면책 범위가 상반된 형태로 나타난 것을 살펴볼 수 있었다. 본 논문에서는 먼저 선행연구를 통하여 위험화물의 정의와 범위를 분석하였다. 두 번째로 운송인의 위험화물 인지여부에 관한 판결들에 대한 분석을 통하여 통일성 있는 조항 해석의 필요성을 살펴보았다. 위험화물은 특별한 특징을 가진 화물로서 당사자 간의 책임과 면책에 대해서 일반조항과 달리 해석되어질 필요가 있다. 일반화물일 경우 단순히 과실여부에 따라 책임을 물을 수 있고, 당사자 간의 의무의 범위가 구체적으로 정해질 수 있다. 하지만 위험화물일 경우에는 당사자 간의 구체적인 조항이 명시되지 않는다면, 위험에 따른 의무를 부담해야 할 당사자가 상황에 따라 누구의 책임인지 혼란을 야기할 수 있다. 따라서 위험화물의 인지여부에 관한 판례들을 분석함으로서 위험화물조항의 적용을 위한 통일적인 기준의 필요성과 해결방안을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.79-88
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• 2014

국내에서는 아직 잘 알려지지 않은 극작가 밤필로프는 러시아에서는 체홉과 비견될 만큼 인정을 받고 있다. 본 논문은 아직까지 미흡한 밤필로프 작품에 대한 국내의 연구를 활성화하기 위한 목적으로 계획되었다. 밤필로프의 희곡 <장남>의 공연을 위하여 연구되었다. 희곡을 재료로 삼아, 관객이 읽어 낼 연극의 최종의 텍스트를 완성해야 하는 주체가 배우라는 관점에서 출발하여, 밤필로프의 작품세계와 특성을 살펴 연구의 토대로 삼고, 등장인물인 사라파노프의 행동을 희곡에 제시된 상황에서 목적달성을 위한 단위행동으로 분절하여 분석체계를 세우고, 단위별 목표를 개별적으로 완성하는데 중점을 두었다. 밤필로프의 다른 작품속 등장인물들의 유형과 인물들의 개연성을 사라파노프와 그의 행동체계를 분석하는데 참고로 하였으며, 행동의 논리적 근거와 함께 중요한 요소로 삼았다. 체홉과 고골의 영향을 받아 서정적이고 휴머니즘을 강조하고 있는 밤필로프의 희곡들은 우연성과 극중극의 활용이 뛰어나고 사실적 묘사로 인정을 받고 있으며 인간의 유대관계의 중요성을 강조하고 있다. 사라파노프의 태생적 선함과 창조적 작업을 하는 인간의 이상적 삶의 목적을 포기하지 않는 일상의 부조리성을 행동화 하기 위해 무대에서 관객에게 읽혀질 행동 텍스트를 구성하는 주요 방법으로 <신체행동법>을 선택하여 인물 행동설계의 도구로 삼았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.644-657
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• 2017

한국다큐멘터리영화가 2010년대 접어들면서 황금기를 맞고 있는 지금, 어느 때보다도 다큐멘터리영화의 성공에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 이에 부응하여 처음으로 다큐멘터리영화의 성공요인에 관한 연구를 진행했다. 리트만(Litman)의 영화흥행요인 세 가지 카테고리인 창조적 영역, 배급유통의 영역, 마케팅 영역에 맞게, 한국다큐멘터리영화의 사례를 접목하여, 전문가의 의견을 통한 검증작업을 거쳐 다큐멘터리영화의 12개의 성공요인을 도출했다. 또한 AHP분석기법을 적용, 다큐멘터리영화의 성공요인의 중요도를 살펴보았는데, 가장 중요한 성공요인은 창조적 영역의 영화자체가 가지는 완성도로 나타났고, 보편적 소재의 다큐멘터리는 배급, 마케팅의 요인을, 정치사회적 소재의 다큐멘터리는 전체적으로 정부의 지원과 인프라구축의 요인을 중요하게 평가했다. 온라인을 통한 참여관객의 현상을, 제작군은 높게, 배급, 마케팅군은 상대적으로 낮게 평가하는 인식의 차이를 보였다. 이러한 성공요인과 우선순위는 다큐멘터리영화 관련한 여러 분야에서 기초 자료로 활용될 것이며, 다큐멘터리 영화 실무자나 정책입안자, 그리고 연구자들에게 중요한 시사점을 줄 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제10권4호
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• pp.27-37
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• 2015

창업이 장려되고 있지만, 창업자에게는 항상 큰 걱정거리로 작용되는데 이는 높은 실패가능성 때문이다. 중소벤처기업 창업이 국가의 새로운 원동력을 창출하는 방법이라는데 동의하지만 실패로 인한 사회적, 경제적 비용은 엄청나며, 창업자 개인이 느끼게 될 좌절감은 말 할 수 없는 충격일 것이다. 다양한 창업관련 교육과 연구가 이루어지고 있지만, 실패에 대한 경각심을 주는 교육과 연구는 거의 없다. 좀 더 다양한 실패사례에 대한 연구가 필요하며, 실패사례는 창업자와 예비창업자들에게 실패에 대한 경각심을 심어주며, 사전준비를 철저히 하게 할 뿐만 아니라 기업의 위기 상황에 대한 시나리오로써 가치가 있을 것이다. 이에 본 연구는 대덕연구단지내에서 약 10년간 활동한 중소벤처기업의 사례를 통해 실패요인 도출 및 시사점을 구하고자 한다. 연구결과, 기업가 특성(의사소통 능력 부족, 경영에 대한 지식 부족)과 경영관리(업무 전문성 부족), 그리고 기술(제품의 독특성 상실, 제품의 확장성 부족)이 실패요인의 근원인 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.33-43
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• 2016

본 논문에서는 항공고등학교 정비실습 교육과정에서 Solidworks를 이용하여 제작한 3D 학습 자료를 활용하는 방법에 대해 연구하였다. 현행 교과서는 연소실분해조립 실습과정을 2D 사진을 기반으로 설명을 하고 있기 때문에 학생들이 입체로 조립되는 가스터빈 기관 연소실의 분해조립순서를 익히고, 부품 내부의 상호관계를 이해하는데 많은 어려움이 있다. 연소실은 가스터빈기관을 구성하는 주요 구성품중에서도 가장 중요한 핵심부품으로써 연소실 분해 조립 실습교육은 학생들이 정확하게 이해하고 학습해야만 한다. 제작된 3D 학습 자료에서는 정투상도 기법을 응용하여 연소실 부품과 같은 3차원 객체를 X, Y, Z 축을 기준으로 부품이 $360^{\circ}$ 회전하는 애니메이션을 제작해 학생들이 다양한 각도에서 회전하는 물체를 관찰할 수 있도록 하였으며, 학습효과를 높이기 위해 물체의 정면, 평면, 측면을 동시에 관찰할 수 있는 등각보기에서 부품의 회전 영상을 애니메이션으로 추가하였다. MS office power point 2007을 기반으로 전용 viewer를 제작하여 제작된 3D 학습 자료를 학생들이 쉽게 이용할 수 있도록 하였으며 3D 학습 자료를 활용한 학습지도안을 제안하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.22-31
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• 2010

프로젝트 초기단계에서 산정된 공사비는 발주자의 중요한 의사결정에 영향을 미치므로 그 중요성이 강조되고 있지만, 정보의 부족으로 인하여 주로 견적전문가의 경험과 지식에 의존하여 진행된다. 이것은 현재 문제와 가장 유사한 과거 사례를 선택하여 사용하는 사례기반추론으로 발전되었다. 사례기반추론 모델의 예측 성능은 속성 가중치의 산정 결과에 많은 영향을 받으므로, 정확한 속성 가중치의 산정이 요구된다. 기존의 연구는 수학적 방법 또는 전문가의 주관적 판단을 이용하는 방법을 사용한다. 본 연구는 기존 연구의 문제점을 보완하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 사례기반추론 공사비 예측 모델을 제안한다. 공사비 예측 모델은 최근이웃 조회 방법의 과정에 의해 추출한 사례의 공사비 정보를 이용하여 예측 대상의 공사비를 산정한다. 검증 결과 AACE에서 정의한 견적시기별 예측 정확도와 표준화 회귀계수 동일가중치를 사용한 방법보다 높은 오차율을 나타내었다. 따라서 본 연구는 유전자 알고리즘을 도입하여 예측 성능을 향상시키고, 사례기반추론 방법을 사용하여 사용자가 이해하기 용이한 해결책 도출과정을 제시하였다는데 그 의미가 있다.