• 한국산업정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국산업정보학회 2003년도 추계공동학술대회
• /
• pp.721-727
• /
• 2003

This study designed and implemented a system to extract of vowel from a word. The system is comprised of a voice feature extraction module and a neutral network module. The voice feature extraction module use a LPC(Linear Prediction Coefficient) model to extract a voice feature from a word. The neutral network module is comprised of a learning module and voice recognition module. The learning module sets up a learning pattern and builds up a neutral network to learn. Using the information of a learned neutral network, a voice recognition module extracts a vowel from a word. A neutral network was made to learn selected vowels(a, eo, o, e, i) to test the performance of a implemented vowel extraction recognition machine. Through this experiment, could confirm that speech recognition module extract of vowel from 4 words.

• 스마트미디어저널
• /
• 제7권4호
• /
• pp.79-89
• /
• 2018

In recent years, falls among elderly people have gained serious attention as a major cause of injuries. Falls often lead to fatal consequences due to lack of prompt response and rescue. Therefore, a more accurate fall detection system and an effective feature extraction technique are required to prevent and reduce the risk of such incidents. In this paper, we proposed an efficient feature extraction technique based on multiple sliding windows and validated it through a series of experiments using supervised learning algorithms. The experiments were conducted using the public datasets obtained from tri-axial accelerometers. The results depicted that extraction of the feature from adjacent sliding windows led to high accuracy in supervised machine learning-based fall detection. Also, the experiments conducted in this study suggested that the best accuracy can be achieved by keeping the window size as small as 2 seconds. With the kNN classifier and dataset from wearable sensors, the experiments achieved accuracy rates of 94%.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.346-347
• /
• 2021

기계학습을 위한 패턴인식을 위해서는 학습데이터의 양이 많을수록 그 성능이 향상된다. 하지만 일상에서 검출해내야하는 패턴의 종류 및 정보가 항상 많은 양의 학습데이터를 확보할 수는 없다. 따라서 일반적인 기계학습을 위해 적은데이터셋을 의미있게 부풀릴 필요가 있다. 본 연구에서는 기계학습을 수행할 수 있도록 데이터를 증강시키는 기법에 관해 연구한다. 적은데이터셋을 이용하여 기계학습을 수행하는 대표적인 방법이 전이학습(transfer learning) 기법이다. 전이학습은 범용데이터셋으로 기본적인 학습을 수행한 후 목표데이터셋을 최종 단계에 대입함으로써 결과를 얻어내는 방법이다. 본 연구에서는 ImageNet과 같은 범용데이터셋으로 학습시킨 학습모델을 증강된 데이터를 이용하여 특징추출셋으로 사용하여 원하는 패턴에 대한 검출을 수행한다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제53권2호
• /
• pp.179-199
• /
• 2019

본 연구의 목적은 특허 문헌 분류에 가장 적합한 방법론을 발견하기 위하여 다양한 자질 추출 방법과 기계학습 및 딥러닝 모델을 살펴보고 실험을 통해 최적의 성능을 제공하는 방법론을 분석하는데 있다. 자질 추출 방법으로는 전통적인 BoW 방법과 분산표현 방식인 워드 임베딩 벡터를 비교 실험하고, 문헌 집합 구축 방식으로는 형태소 분석과 멀티그램을 이용하는 방식을 비교 검토하였다. 또한 전통적인 기계학습 모델과 딥러닝 모델을 이용하여 분류 성능을 검증하였다. 실험 결과, 분산표현 방법과 형태소 분석을 이용한 자질추출 방법을 기반으로 딥러닝 모델을 적용하였을 경우에 분류 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며 섹션, 클래스, 서브클래스 분류 실험에서 전통적인 기계학습 방법에 비해 각각 5.71%, 18.84%, 21.53% 우수한 분류 성능을 보여주었다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제16권4호
• /
• pp.882-895
• /
• 2020

The amount of malware increases exponentially every day and poses a threat to networks and operating systems. Most new malware is a variant of existing malware. It is difficult to deal with numerous malware variants since they bypass the existing signature-based malware detection method. Thus, research on automated methods of detecting and processing variant malware has been continuously conducted. This report proposes a method of extracting feature data from files and detecting malware using machine learning. Feature data were extracted from 7,000 malware and 3,000 benign files using static and dynamic malware analysis tools. A malware classification model was constructed using multiple DNN, XGBoost, and RandomForest layers and the performance was analyzed. The proposed method achieved up to 96.3% accuracy.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
• /
• pp.189-192
• /
• 2006

본 논문에서는 ELM(Extreme Learning Machine)을 이용하여 계산속도 뿐만 아니라 성능면에서도 우수한 입력 속성선택 기법을 제안한다. 일반적으로 입력 속성 선택문제는 다양한 속성들의 영향을 고려함으로써 모든 입력속성들을 평가하는데 많은 계산량이 요구되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 학습속도가 기존의 신경회로망에 비하여 월등히 우수한 ELM 알고리즘을 적용한다. 입력속성 선택은 ELM으로부터 산출된 출력값을 이용하여 출력 오차에 영향이 큰 속성들 순으로 순위를 결정한 후, 전방향 선택이나 후방향 선택기법을 이용하여 입력속성을 선택한다. 제안된 방법은 다양한 데이터에 적용하여 타당성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
• /
• pp.429-430
• /
• 2019

본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권8호
• /
• pp.40-48
• /
• 2023

Speech Emotions recognition has become the active research theme in speech processing and in applications based on human-machine interaction. In this work, our system is a two-stage approach, namely feature extraction and classification engine. Firstly, two sets of feature are investigated which are: the first one is extracting only 13 Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) from emotional speech samples and the second one is applying features fusions between the three features: Zero Crossing Rate (ZCR), Teager Energy Operator (TEO), and Harmonic to Noise Rate (HNR) and MFCC features. Secondly, we use two types of classification techniques which are: the Support Vector Machines (SVM) and the k-Nearest Neighbor (k-NN) to show the performance between them. Besides that, we investigate the importance of the recent advances in machine learning including the deep kernel learning. A large set of experiments are conducted on Surrey Audio-Visual Expressed Emotion (SAVEE) dataset for seven emotions. The results of our experiments showed given good accuracy compared with the previous studies.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제24권2호
• /
• pp.217-230
• /
• 2022

쉴드TBM (Tunnel Boring Machine) 터널 시공에 있어 막장압 관리는 막장면 붕괴, 지반침하 등을 방지하여 막장 안정성을 유지하는 데 중요한 역할을 담당한다. 특히, 챔버 내부의 굴착토로 막장압을 조절하는 토압식 쉴드TBM의 경우, 이수식 쉴드TBM에 비해 막장압의 관리가 어렵다. 본 연구에서는 국내 토압식 쉴드TBM 터널 시공 현장의 지반조건 및 굴진특성 데이터를 분석하여, 토압식 쉴드TBM 터널의 세그먼트 링별 막장압 예측모델을 제시하였다. 예측모델의 입력특성으로 7가지를 선정하였으며, 912개의 학습 데이터 세트(Training data set)와 228개의 시험 데이터 세트(Test data set)를 확보하였다. 최적의 토압식 쉴드TBM 막장압 예측모델 선정을 위하여 KNN (K-Nearest Neighbors), SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest), XGB (eXtreme Gradient Boosting) 모델의 하이퍼파라미터(Hyperparameter)를 최적화하여 예측성능을 비교한 결과, RF 모델이 7.35 kPa의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 추가적으로, RF 모델의 특성 중요도(Feature importance) 분석을 수행한 결과, 입력특성 중 수압의 영향도가 0.38로 가장 높았으며, 전반적으로 지반조건이 굴진특성보다 높은 중요도를 보여주었다.

• Molecules and Cells
• /
• 제27권6호
• /
• pp.629-634
• /
• 2009

G protein-coupled receptors (GPCRs) are part of multi-protein networks called 'receptosomes'. These GPCR interacting proteins (GIPs) in the receptosomes control the targeting, trafficking and signaling of GPCRs. PDZ domain proteins constitute the largest protein family among the GIPs, and the predominant function of the PDZ domain proteins is to assemble signaling pathway components into close proximity by recognition of the last four C-terminal amino acids of GPCRs. We present here a machine learning based approach for the identification of GPCR-binding PDZ domain proteins. In order to characterize the network of interactions between amino acid residues that contribute to the stability of the PDZ domain-ligand complex and to encode the complex into a feature vector, amino acid contact matrices and physicochemical distance matrix were constructed and adopted. This novel machine learning based method displayed high performance for the identification of PDZ domain-ligand interactions and allowed the identification of novel GPCR-PDZ domain protein interactions.