중합 효소 연쇄 반응 (PCR) 젤 전기영동 이미지에서 DNA 지문을 분석하기 위한 새로운 레인 검출 및 추적 알고리즘이 제안하였다. 이전에 여러 연구 결과가 보고되었지만 갑작스런 배경 밝기 차이와 구부러진 레인이 있는 이미지에서 레인을 정확하게 추출하는 것은 여전히 어려움이 있다. 우리는 평균 레인 폭과 레인 주기를 계산하기 위한 에지 기반 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 상승 에지와 하강 에지를 정확하게 추출하는 부화소(sub-pixel) 알고리즘을 적용하여 레인 폭과 주기를 추정한다. 구부러진 레인을 처리하기 위해 젤 이미지를 정상영역과 비정상영역으로 분할하고, 각 분할 된 이미지의 레인 중심을 추적한다. 우리가 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 534 레인을 포함한 32 개의 젤 이미지가 사용되었다. 실험 결과는 우리의 방법이 전처리 과정 없이 배경 차이와 구부러진 레인을 갖는 이미지에 강인함을 보여 주었다.
This paper describes ECG signal labeling based on Fuzzy clustering, which is necessary at automated ECG diagnosis. The NPPA(Non parametric partitioning algorithm) compares the correlations of wave forms, which tends to recognize the same wave forms as different when the wave forms have a little morphological variation. We propose to apply Fuzzy clustering to ECG QRS Complex labeling, which prevents the errors to mistake by using If-then comparision. The process is divided into two parts. The first part is a parameters extraction process from ECG signal, which is composed of filtering, QRS detection by mapping to a phase space by time delay coordinates and generation of characteristic vectors. The second is fuzzy clustering by FCM(Fuzzy c-means), which is composed of a clustering, an assessment of cluster validity and labeling.
클라우드 컴퓨팅에서 바이오 영감 컴퓨팅 기술과 같은 연구들을 통해, 오프로딩 기법에서 새로운 차원의 솔루션이 개발되고 있다. 모바일 장비 사용의 증가 추세에 따라, 바이오 영감 기술은 모바일 클라우드 컴퓨팅의 발전에 기여하고 있다. 모바일 클라우드 컴퓨팅에서의 에너지효율적인 기법은 총 에너지 소비를 줄이기 위해 필요하지만, 지금까지의 연구는 태스크 분산을 위한 의사결정과정에서 에너지 소비에 관해 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 클라우드렛에서 데이터센터로의 오프로딩 전략으로 Particle Swarm Optimization (PSO) 방법을 제안하며, 이 과정에서 각 태스크는 입자(particle)로 표현된다. 입자의 수를 줄이기 위해 PSO를 적용하기 전에 K-means 클러스터링을 사용하여 수집한 태스크를 클라우드렛 상에서 분류하며, PSO 처리과정 중에는 모든 태스크를 대상으로 하지 않고 분류된 태스크에 따라 최적의 데이터 센터를 찾는다. 시뮬레이션 결과, 제안한 PSO기법이 처리 시간 관점에서는 전통적인 방법에 비해 조금 늦지만, 에너지 관점의 데이터 센터 선택에서는 우수함을 나타내었다.
본 논문은 엔트로피 기반의 가중치와 클러스터 분포크기를 이용한 향상된 FCM(Fuzzy C-Mean)알고리즘을 제안한다. FCM 알고리즘은 영상분할에서 일반적으로 많이 사용되는 퍼지 클러스터링 방법이다. 그러나 공간정보를 포함하지 않기 때문에 잡음 등에 민감하고, 클러스터를 이루는 특정들의 분포에 따라 화소들을 정확하게 분류할 수 없다. 이러한 단점을 해결하기 위해서 FCM 알고리즘의 소속정도를 연산할 때 클러스터 분포크기와 이웃 화소의 공간정보를 이용한 엔트로피 기반의 가중치를 적용한다. 실험결과에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 잡음에 강건하며 분할결과를 보였다.
앉아있는 시간이 긴 현대인들에게 바른 자세를 유지하도록 하는 것은 중요하다. 자세 교정을 위한 치료는 많은 시간과 비용이 소요되며, 전문의의 지속적인 관찰이 필요하다. 그러므로 사용자 스스로 자신의 자세를 판단하고 교정하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 자세 데이터를 취득하여 취득된 자세가 정상자세인지 비정상자세인지 판단한다. 사용자의 자세 데이터 취득을 위해 관성 센서를 이용한 4개 관절 기반 모션캡쳐 시스템을 제안한다. 이 시스템을 통해 대상자의 자세 데이터를 취득하고, 취득한 데이터를 기반으로 특징을 추출하여 DB를 구축한다. 구축한 DB를 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 자세 학습을 수행한 후, 정상자세와 비정상자세를 분류한다. 관절의 회전각도, 위치정보, 분석정보를 이용하여 자세분류를 수행한 결과, 정상자세 판단 성공률은 99.79%로 나타났다. 이 결과로 미루어 4개 관절에 대한 특징을 이용하여 사용자의 자세를 판단 가능하며, 향후 척추질환 예방 시스템에 적용하여 사용자의 자세를 교정하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 챕터 수준의 강의 동영상 추천 시스템에 있어서 추천의 정확도와 처리속도 간의 균형문제, 즉, 추천 정확도를 향상시키려면 처리 속도가 저하되고, 반대로 처리 속도를 높일 경우 정확도가 감소하는 문제에 대하여 연구한다. 본 논문에서는 이의 해결을 위하여 TF-IDF, K-Means++ Clustering, Graph Neural Network(GNN) 등 다양한 기법을 복합적으로 활용하는 방법을 제안한다. 즉, 챕터들의 유사성을 바탕으로 클러스터를 사전에 구성함으로써 검색 시의 계산량을 줄여 속도를 향상시키면서도, 클러스터를 노드로 하는 그래프에 대하여 GNN을 적용함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과 GNN을 사용한 경우 추천의 정확도가 MRR 지표에서 약 19.7% 증가하였으며, 유사도 기반의 정밀도에 있어서 약 27.7% 증가하는 결과를 확인할 수 있었다. 이를 통해 학습자의 질의에 보다 적합한 동영상 챕터를 추천하는 학습시스템 구축에 기여할 것으로 기대한다.
본 연구는 White LED를 이용하여 주변 밝기 변화에 빠르게 적응하는 퍼지 뉴로 Dimming Control System을 설계한다. 본 논문에서는 방사형기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Network: RBFNN)을 설계하여 실제 White LED Dimming Control System에 적용시켜 모델의 근사화 및 일반화 성능을 평가한다. 제안한 모델에서의 은닉층은 방사형기저함수를 사용하여 적합도를 구현하였고, 후반부의 연결가중치는 경사하강법을 사용한다. 이때 멤버쉽 함수의 중심점은 HCM 클러스터링 (Hard C-Means Clustering)을 적용하여 결정한다. 연결가중치는 4가지 형태의 다항식을 대입하여 출력을 평가하였다. 최종 출력의 최적화를 위하여 PSO(Particle Swarm Optimization)을 이용하여 은닉층 노드수 및 다항식 형태를 결정한다. 본 논문에서 제안한 LED Dimming Control System은 Atmega8535를 사용하여 PWM 제어 방식을 사용하고, 조도계(Cds)를 이용하여 LED의 밝기에 따른 주변의 밝기를 감지하여 조명에 적응시키는 방법을 적용하였다.
본 논문에서는 TYPE-2 퍼지 추론 기반의 RBF 뉴럴 네트워크(TYPE-2 Radial Basis Function Neural Network, T2RBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델의 은닉층은 TYPE-2 가우시안 활성 함수로 구성되며, 출력층은 Interval set 형태의 연결가중치를 갖는다. 여기에서 규칙 전반부 활성함수의 중심 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 Interval set 형태의 연결가중치 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 최적의 모델을 설계하기 위한 학습율 및 활성함수의 활성화 영역 결정에는 입자 군집 최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 동조한다. 마지막으로, 제안된 모델의 평가를 위하여 모의 데이터 집합(Synthetic dadaset)을 적용하고 근사화 및 일반화 능력에 대하여 토의한다.
감정요소를 사용한 정보검색시스템은 감정에 기반한 정보검색을 수행하기 위하여 감정시소러스를 구성하였으며 이를 사용한 감정요소추출기를 구현하였다. 감정요소추출기는 기본 5가지 감정 요소를 해당 문서에서 추출하여 문서를 벡터화시킨다. 벡터화시킨 문서들은 k-nearest neighbor, 단순 베이지안 및 상관계수기법을 사용한 2단계 투표방식을 통해 학습하고 분류하였다. 실험결과 분류 방식과 K-means를 이용한 클러스터링에서 감정요소에 기반한 방식이 더 우수하다는 결과와 5,000 단어 미만의 문서 검색에 감정기반 검색이 유리하다는 것을 보였다.
일반적으로 화재는 다양한 원인으로 발생하며 무작위로 보이기에 화재의 발생을 예측한다는 것은 매우 도전적인 문제이다. 하지만 모든 화재가 아닌 큰 피해를 주는 초대형 화재사고의 예측이 가능하다면, 선제적 대응을 통한 손실 최소화를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 국가 전체를 대상으로 초대형 화재사고를 예측하기 위해 기계학습 기법인 k-평균 클러스터링을 이용하여 화재사고를 분류하고, 이를 인위적인 설정이 강한 비전문가 기준, 전문가 기준 분류 결과와 비교하여 예측에 적절한 분류 기준을 제안하였다. 비교 결과 기계학습을 이용한 분류가 일정한 피해규모와 비율로 분류되어, 예측에 적절한 분류 기준이라 판단하였다. 또한 초대형 화재사고의 주기성을 분석한 결과 일정한 패턴을 보였지만 높은 편차를 보였다. 따라서 단순 예측기법이 아닌 고급 예측기법을 사용하였을 때 초대형 화재사고의 발생 예측이 가능하다고 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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