• 한국공간구조학회논문집
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• 제5권3호
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• pp.83-89
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• 2005

이 논문은 여러 개의 집중하중을 받는 깊은 보의 최적위상을 조사 분석하고 그 결과를 기술하였다. 본 연구에서는 최소화해야하는 변형에너지를 목적함수로 가정하고 구조물의 초기부피를 제약함수로 사용하였다. 물질내부에 존재하는 구멍의 크기를 조절하기 위하여 최적정기준법을 바탕으로 한 크기조절알고리듬을 도입하였다. 수치해석을 통하여 길은 보의 최적위상과 관련한 위상최적화 파라미터의 민감도를 조사하였고, 필터링과정이 최적위상에 끼치는 영향을 심도 있게 조사하였다. 수치해석결과로부터 깊은 보의 최적위상은 최적화 파라미터와 깊은 연관되어 있고 필터링과정이 최적위상을 찾는데 매우 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.31-44
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• 2004

최근 몇 년간 도시교통문제의 해결책으로 부각되어온 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System)의 한 분야로 첨단여행자 정보체계(ATIS : Advanced Travellers Information System)는 자동차에 장착된 항법장치(CNS)를 통해 운전자에게 원하는 목적지까지 최적경로를 제공하거나 경로에 대한 통행시간 정보를 제공 또는 예측해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 이러한 최적경로 제공이나 통행시간 예측에 있어 좀 더 효율적인 통행시간 예측모형을 개발하고자 하였다. 현재까지의 통행시간 예측은 운전자가 통행을 시작할 때의 교통상황에 대한 정보이기 때문에 운전 중에 달라지는 교통상황을 반영할 수 없어 이로 인해 운전자가 경험하는 통행시간과 큰 차이를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 불합리적인 예측시스템을 개선시킬 수 있는 예측된(predicted) 통행시간 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 통행시간 예측모형을 특정링크에 적용시켜 모형들의 예측치와 실제 통행시간을 비교하여 교통량 흐름 패턴에 따라 어느 모형이 적합한지, 또 예측시간이 달라짐에 따라 모형들의 적합도와 첨두와 비첨두시 예측시간 간격에 따라 예측치와 실측치의 오차율을 알아보았다, 이를 통해 선정된 확률과정 모형과 칼만 필터링 예측모형을 서울시의 4개축에 대해서 다시 적용해 보았다. 그 결과 단기통행시간 예측에 있어서는 칼만필터링모형이, 장기 통행시간 예측에 있어서는 확률과정 모형이 통행시간 예측에 있어 우수한 모형임을 밝혀냈다. 마지막으로 서울시 28개 교통축의 5분 후 통행시간 예측에 칼만필터링 모형을 이용하여 오차분석을 적용하여 보았다. 그 결과 칼만필터링 모형이 신뢰할 만한 오차율을 보였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제23권4호
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• pp.55-70
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• 2016

Recently, development of indoor positioning system and IoT such as beacon makes it possible to collect and analyze each customer's shopping behavior in off-line shopping malls. In this study, we propose a realtime brand recommendation scheme based on each customer's brand visiting history for off-line shopping mall with indoor positioning system. The proposed scheme, which apply collaborative filtering to off-line shopping mall, is composed of training and apply process. The training process is designed to make the base brand network (BBN) using historical transaction data. Then, the scheme yields recommended brands for shopping customers based on their behaviors and BBN in the apply process. In order to verify the performance of the proposed scheme, simulation was conducted using purchase history data from a department store in Korea. Then, the results was compared to the previous scheme. Experimental results showd that the proposed scheme performs brand recommendation effectively in off-line shopping mall.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.538-543
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• 2016

고품질의 제품과 조업 안전을 확보하기 위해서는 적절한 실시간 공정 감시 및 진단 시스템이 설치되어있는 것이 무엇보다 중요하다. 공정 감시 시스템과 결합된 신뢰도 높은 진단 시스템은 공정에서 발생한 특별한 사건이나 사고의 근본적인 원인과 공정 변수를 알려준다. 본 연구에서는 다변량 통계 분석과 분류기법에 기반한 공정진단 체계를 제시한다. 이 진단시스템은 비선형 데이터 표현과 필터링을 통한 지능적 데이터 표현으로 구성되어 있다. 진단 성능을 평가하기 위해 사례연구를 수행하였으며 다른 방법론과의 결과를 비교하기 위하여 진단 결과와 미래값 추정 방법을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 비교된 진단 방법론들에 비해 신뢰도 높은 진단 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.374-379
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• 2016

실시간 공정 감시 체계는 공정에서 발생된 이상상황을 조기에 감지하도록 설계된다. 공정 감시를 위해 패턴 인식과 머신 러닝 분야에서 비선형 방법론을 비롯한 다양한 방법들이 사용되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 데이터의 불균형이 존재하는 공정으로부터 얻은 데이터에 기반한 공정 감시 모델을 제시한다. 정상 조업영역의 과거 데이터는 쉽게 얻을 수 있지만 특정 이상 상황에 대한 이상 데이터는 상대적으로 많지 않다. 이러한 상황에서는 필터링 방법의 활용이 공정 감시 성능 향상에 도움이 될 수 있는데 이는 데이터 모델링에 필요 없는 데이터 산포를 제거하거나 필터링함으로써 달성된다. 본 연구에서는 다양한 선형 및 비선형 방법에 기반한 모니터링 모델들의 감시 성능을 회분식 공정 데이터를 활용하여 비교 검증하였으며 이를 통해 향상된 감시 성능을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권9호
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• pp.289-296
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• 2015

정보의 폭발적인 증가로 사용자들은 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 따라서 이 문제를 해결하기 위한 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공되고 있다. 개인에게 맞는 맞춤 서비스를 제공하는 것이 중요하게 부각되면서 개인화 추천 시스템이 매우 중요하게 되었다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 추천 시스템에서 널리 사용되고 있고 개인화 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법이다. 협업 필터링 방법은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 희박성 문제와 cold-start 문제가 있다. 본 논문에서는 개인에게 더 정확하게 추천하기 위해 협업 필터링 기법과 상황기반 기법을 함께 이용하는 방법을 제안한다. 상황기반 기법은 사용자를 둘러싼 시간, 감정, 장소 등과 같은 환경을 고려하여 사용자에게 맞는 아이템을 추천하는 방법으로 상황에 따라 달라지는 사용자의 선호도를 반영할 수 있다. 본 논문에서는 상황기반 기법을 활용하기 위해 상황정보로 감정을 이용하며 이를 위해 개인의 주관적인 정보를 파악하는 데 효과적인 영화 리뷰를 이용한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 협업 필터링 방법보다 성능평가 결과, 향상된 성능을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.10-21
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• 2013

본 연구에서는 교통정보시스템에서 통행시간의 이상치 자료를 제거하기 위한 복합 필터링 모형을 제시하였으며, 이는 중위절대편차법과 Voting Rule을 기반으로 하는 이중화된 필터링 모형에 해당한다. 본 모형은 중위절대편차법을 이용해 표본을 정규분포화 시키기 위한 1차 필터링을 수행하며, 이후 Voting Rule을 이용해 중위절대편차법의 적용 이후에도 남아 있는 이상치 자료를 제거하는 방식에 해당한다. 이때 Voting Rule은 표본의 통행시간과 평균통행시간의 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 표본을 이상치로 판정하며, 다수결의 원칙을 이용하여 이상치 자료의 비율에 따라 이상치에 대한 제거 여부를 결정한다. 일반국도 3호선의 경기도 광주시 구간을 대상으로 한 사례분석을 통해 복합 필터링 모형이 이상치 표본 만을 선택적으로 제거하여 통행시간 추정의 정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권1호
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• pp.43-49
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• 2004

결함검사는 생산공정에 있어서 상품의 디자인과 함께 매우 중요한 부분으로서, 상품의 경쟁력을 높이는데 필수 불가결한 것이다. 만약, 실시간 결함검출이 상품에 대한 어떤 손상도 없이 할 수 있다면, 품질 및 공정의 효율적 관리와 고비용 인력의 절감을 통하여 생산원가를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 철판과 같은 표면에 결함이 있는 경우 필요한 정보만을 추출할 수 있는 3가지 공간필터법에 대하여 제안하였고, 공간필터의 특성을 통하여 결함검출 시스템을 구성하였다. 그리고, 최적의 표면결함 계측용 공간필터법을 개발하기 위하여 결함의 크기와 형태, 광도의 크기 및 외부 광간섭 그리고 슬리트의 개수와 같은 파라메타의 변화에 따른 측정 성능을 비교 및 분석하였다.

• 한국음향학회지
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• 제34권4호
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• pp.316-320
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• 2015

본 논문에서는 Cepstral Mean Normalization(CMN)과 Cepstral Mean and Variance Normalization(CMVN) 프레임워크에서 극점 필터링(pole filtering) 개념을 Mel-Frequency Cepstral Coefficient(MFCC) 특징 벡터에 적용한다. 또한 분산 정규화를 대신하여 스케일 정규화를 사용하는 Cepstral Mean and Scale Normalization(CMSN)의 성능을 잡음 환경 음성인식 실험을 통해 평가한다. CMN과 CMVN은 보통 발화 단위로 수행되기 때문에 짧은 발화의 경우 특징에 대한 평균과 분산의 추정 신뢰도가 보장되지 않는 문제점을 가지는데, 극점 필터링과 스케일 정규화 방식을 적용함으로 이러한 문제점을 보완할 수 있다. Aurora 2 데이터베이스를 이용한 실험 결과, 극점 필터링과 스케일 정규화를 결합한 특징 정규화 방식의 성능이 가장 높은 성능 향상을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.488-493
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• 2007

추천 시스템은 일반적으로 서비스를 추천하기 위해 협력적 필터링 단계에서 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 사용하고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 컨텍스트 정보의 부족으로 부정확한 추천 결과를 가져오거나, 정량화 단계의 단순한 분류과정으로 인해 사용자를 부정확한 그룹으로 분류하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 획득되는 컨텍스트 정보 부족 문제를 내용 기반 필터링에서 사용하는 사용자 프로파일 정보와 실시간으로 획득된 컨텍스트 정보를 결합하여 해결하였다. 그리고 정량화 단계의 분류 과정을 절대적인 방법이 아니라 상대적인 방법으로 개선하여 협력적 필터링하였다. 실험 결과, pure P2P 환경에서 컨텍스트 정보를 이용한 실시간 추천 시스템보다 예측 선호도가 5.8% 향상되었다.