• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.83-89
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• 2012

지구의 중요한 천연자원인 산림을 포함한 자연 식생환경은 지난 1세기 동안 많은 변화를 겪으며 기후에도 영향을 미치게 되어 현재 지구적 차원의 관심 속에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 원격탐사는 분광적 특성을 이용하여 식생의 특성을 탐지할 수 있어 식생자원을 모니터링하는데 매우 효율적인 수단이다. 이러한 연구에서는 보통 원격탐사 측정을 분석하여 관찰된 화소가 식생을 포함하고 있는 정도를 나타내는 식생지수가 사용되고 있는데 NDVI가 이중 가장 많이 사용되는 식생지수이다. 본 논문에서는 MODIS NDVI 시계열 자료를 이용하여 자동으로 식생의 변화를 탐지해 가는 방법론이 제안되어 있다. 변화탐지를 위해 비모수 방법의 신경망 모형이 사용되었고 특성벡터로는 한 화소에서 다중 시기의 NDVI 차이와 더불어 NDVI 시계열 자료의 시간상의 관계가 함께 고려될수 있도록 제안되었다. 사용된 모형의 테스트를 위해 2006년부터 2011년까지 한반도 지역에 대한 MODIS MYD13Q1 자료가 사용되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1480-1487
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• 2004

본 연구에서는 원격 카메라 로봇 제어를 위한 새로운 제스처 인식 방법을 제안하였다. 제스처 인식의 전처리 단계인 동적 제스처의 세그먼테이션이며, 이를 위한 기존의 방법은 인식 대상에 대한 많은 칼라정보를 필요로 하고, 인식단계에서는 각각 제스처에 대한 많은 특징벡터들을 요구하는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 연구에서는 동적 제스처의 세그먼테이션을 위한 새로운 Max-Min 탐색법과 제스처 특징 추출을 위한 평균 공간 사상법과 무게중심법, 그리고 인식을 위한 다층 퍼셉트론 신경망의 구조 둥을 제안하였다 실험에서 제안된 기법의 인식율이 90%이상으로 나타났으며, 이 결과는 원격 로봇 제어를 위한 휴먼컴퓨터 인터페이스(HCI : Human Compute. Interface)장치로 사용 가능함을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권4호
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• pp.633-650
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• 2013

All the imputation techniques proposed so far in literature for data imputation are offline techniques as they require a number of iterations to learn the characteristics of data during training and they also consume a lot of computational time. Hence, these techniques are not suitable for applications that require the imputation to be performed on demand and near real-time. The paper proposes a computational intelligence based architecture for online data imputation and extended versions of an existing offline data imputation method as well. The proposed online imputation technique has 2 stages. In stage 1, Evolving Clustering Method (ECM) is used to replace the missing values with cluster centers, as part of the local learning strategy. Stage 2 refines the resultant approximate values using a General Regression Neural Network (GRNN) as part of the global approximation strategy. We also propose extended versions of an existing offline imputation technique. The offline imputation techniques employ K-Means or K-Medoids and Multi Layer Perceptron (MLP)or GRNN in Stage-1and Stage-2respectively. Several experiments were conducted on 8benchmark datasets and 4 bank related datasets to assess the effectiveness of the proposed online and offline imputation techniques. In terms of Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the results indicate that the difference between the proposed best offline imputation method viz., K-Medoids+GRNN and the proposed online imputation method viz., ECM+GRNN is statistically insignificant at a 1% level of significance. Consequently, the proposed online technique, being less expensive and faster, can be employed for imputation instead of the existing and proposed offline imputation techniques. This is the significant outcome of the study. Furthermore, GRNN in stage-2 uniformly reduced MAPE values in both offline and online imputation methods on all datasets.

• 한국음향학회지
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• 제15권4호
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• pp.43-49
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• 1996

본 논문은 keyword spotting 기술을 이용한 247개의 DDD 지역명을 인식 대상으로 하여 화자 독립의 한국어 연속 음성인식을 위한 시스템을 제안하였다. 적용된 인식 알고리즘은 음성에서 시간축의 변화와 스펙트럼의 왜곡을 흡수할 수 있는 모델로 DP와 MLP로 구성된 동적 프로그래밍 신경회로망(DPNN)을 사용하였다. 이와 같은 실험을 위해 단어 모델을 만들고 이에 대한 단어 모델을 keyword 모델과 non-keyword 모델로 구분하여 성능을 향상시킬 수 있도록 하였다. 또한 잘못된 결과를 출력시키지 않기 위해서 후처리 과정을 두고 실험을 하였다. 실험결과, 단독어에 대한 화자 종속 실험은 93.45%의 결과를 보였고, 단독어에 대한 화자 독립 실험은 84.05%의 실험결과를 보였으며, 가장 중요한 간단한 대화체 문장의 keyword spotting 실험은 화자 종속으로 77.34%의 결과를 보였으며, 화자 독립 실험은 70.63%의 결과를 얻었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.181-186
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• 2020

본 연구는 온라인동영상서비스 OTT(Over-the-Top) 이용자의 몰아보기(Binge-watching) 시청행위에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 탐색하였다. 이를 위해 2018년 한국언론진흥재단 미디어연구센터의 'OTT 서비스 이용자 인식조사'에 참여한 OTT 이용 경험자 1,000명의 자료를 수집하여 분석하였다. 종속변수는 OTT 서비스 몰아보기로 설정하였으며, 독립변수는 성별, 연령, OTT 서비스 이용 빈도, OTT 콘텐츠 프로그램 추천 알고리즘 만족도, OTT에서 주로 이용하는 콘텐츠 유형을 포함하였다. OTT 몰아보기 시청행위의 예측 요인은 다층 퍼셉트론(MLP) 인공신경망 알고리즘을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 연령, OTT 콘텐츠 프로그램 추천 알고리즘 만족도, OTT 서비스 이용 빈도, OTT에서 주로 이용하는 콘텐츠 유형 중 국내드라마, 국내영화, 해외드라마 등이 OTT 몰아보기 시청행위에 중요도가 높은 요인으로 밝혀졌다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.534-539
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• 2010

게놈 연구에서 수천 개의 특징들은 비교적 작은 샘플들로부터 모아진다. 게놈 연구의 목적은 미래 관찰들의 결과를 예측하는 분류기를 만드는 것이다. 분류기를 만들기 위해서는 특징 선택, 모델 선택 그리고 예측 평가 등의 3단계 과정을 거친다. 본 논문은 예측 평가에 초점을 맞추고 모든 슬라이드의 사분위수를 똑같게 맞추는 quantilenormalization 적용하여 마이크로어레이 데이터를 표준화 한 후 특징 선택에 앞서 예측 모델의 '진짜' 예측 에러를 평가하기 위해 몇 개의 방법들을 비교하는 시스템을 고안하고 방법들의 예측 에러를 비교 분석 하였다. LOOCV는 전체적으로 작은 MSE와 bias를 나타내었고, 크기가 작은 샘플에서 split 방법과 2-fold CV는 매우 좋지 않는 결과를 보였다. 계산적으로 번거로운 분석에 대해서는 10-fold CV가 LOOCV보다 오히려 더 낳은 경향을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.457-466
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• 2004

추천은 과다하게 제공되는 정보로부터 사용자 개인의 취향에 알맞은 정보만을 제공하는 서비스이다. 최근 이러한 서비스는 정보제공자와 인터넷 사용자들이 많은 관심을 가지고 있다. 또한, 서비스를 위해 가장 널리 사용되는 방법은 협력적 여과방법이다. 협력적 여과방법은 특정 사용자와 관련 있는 사용자들에 대한 목표 항목의 선호도를 이용하거나 목표 항목과 관련 있는 항목들에 대한 특정 사용자의 선호도를 이용하여 특정 사용자에게 목표 항목을 추천하는 방법이다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과 방법을 제안한다. 제안한 방법은 신경망을 이용하여 사용자 흑은 항목들 간의 선호 상관관계를 학습시킴으로써 모델을 생성하고 생성된 모델을 사용하여 추천할 목표 항목의 선호도를 추정하는 방법이다. 특히, 본 논문에서는 희소성 문제를 해결하기 위해 다양한 정보를 융합하는 방법과 보다 성능을 향상시키기 위해 목표 항목과 관련 있는 항목들 또는 특정 사용자와 관련 있는 사용자들을 선택하는 것에 대해 제시한다. 마지막으로 EachMovie 데이타를 이용한 실험들을 통해 제안한 방법이 기존 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.809-818
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• 2007

본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고, 추출된 이미지의 인식을 위해 오류 역전파 학습알고리즘을 적용한 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판의 후보영역을 추출한다. 후보영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 영역을 분할하고, 교통표지판 인식은 학습이 가능한 오류역전파 학습알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험결과 제안된 시스템은 다양한 크기의 입력영상과 조명의 차이에 영향을 받지 않고 후보영역 추출과 인식에 우수한 성능이 입증되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권8호
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• pp.2017-2024
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• 1997

본 논문은 새로운 형태의 문서 통신 방식인 지적 커뮤니케이션 시스템(IICS : Intelligent Image Communication System)의 구현을 위하여 한글 문서를 대상으로 문서를 구성하는 문자의 서체와 문자의 크기 및 기울기를 인식하고 방법을 제안한다. 서체를 인식하기 위하여 문서에서 일정한 크기의 블럭을 추출하여 주파수 분석을 하였고, 단어의 외접 사각형의 수직 거리를 이용하여 문자의 크기를 인식하였다. 문자의 기울기를 인식하기 위하여 수직 방향의 투영 프로파일을 이용하였다. 서체 인식을 위한 인식기의 가변적인 히든 노드를 이용하여 오류 역전파 알고리즘으로 학습된 MLP(Multi-layer Perceptron)를 사용하였으며, 문자의 크기와 기울기를 분류하기 위하여 Mahalanobis distance를 이용하였다. 실험을 통하여 서체 분류는 10개의 서체에 대하여 평균 95.19%의 인식률을 얻었고, 문자의 크기 분류는 5가지의 문자 크기에 대하여 평균 97.34%의 인식률을 얻었으며, 문자의 기울기는 평균 89.09%의 인식률을 얻음으로써 제안된 방법의 유용성을 입증하였다.

• 품질경영학회지
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• 제47권3호
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• pp.497-508
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• 2019

Purpose: The purpose of this study is to overcome limitations of conventional studies that to predict Baltic Dry Index (BDI). The study proposed applications of Artificial Neural Network (ANN) named Long Short-Term Memory (LSTM) to predict BDI. Methods: The BDI time-series prediction was carried out through eight variables related to the dry bulk market. The prediction was conducted in two steps. First, identifying the goodness of fitness for the BDI time-series of specific ANN models and determining the network structures to be used in the next step. While using ANN's generalization capability, the structures determined in the previous steps were used in the empirical prediction step, and the sliding-window method was applied to make a daily (one-day ahead) prediction. Results: At the empirical prediction step, it was possible to predict variable y(BDI time series) at point of time t by 8 variables (related to the dry bulk market) of x at point of time (t-1). LSTM, known to be good at learning over a long period of time, showed the best performance with higher predictive accuracy compared to Multi-Layer Perceptron (MLP) and Recurrent Neural Network (RNN). Conclusion: Applying this study to real business would require long-term predictions by applying more detailed forecasting techniques. I hope that the research can provide a point of reference in the dry bulk market, and furthermore in the decision-making and investment in the future of the shipping business as a whole.