• 한국정밀공학회지
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• 제16권12호
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• pp.119-125
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• 1999

This paper gives an overview of the various approaches to designing statistical pattern recognition scheme based on Bayes discrimination rule and the artificial neural networks for rotating machine condition classification. Concerning to Bayes discrimination rule, this paper contains the linear discrimination rule applied to classification into several multivariate normal distributions with common covariance matrices, the quadratic discrimination rule under different covariance matrices. Also we discribes k-nearest neighbor method to directly estimate a posterior probability of each class. Five features are extracted in time domain vibration signals. Employing these five features, statistical pattern classifier and neural networks have been established to detect defects on rotating machine. Four different cases of rotation machine were observed. The effects of k number and neural networks structures on monitoring performance have also been investigated. For the comparison of diagnosis performance of these two method, their recognition success rates are calculated form the test data. The result of experiment which classifies the rotating machine conditions using each method presents that the neural networks shows the highest recognition rate.

• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.291-303
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• 2006

대용량의 데이터로부터 의미있는 지식을 찾는 과정에서 데이터의 질은 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 데이터의 충실도를 높이기 위한 방법으로 여러 경로로부터 수집된 데이터의 정보를 활용하기 위해 데이터 마이닝 알고리즘인 의사결정 규칙을 이용한 데이터 통합 기법을 제안하고, 실제 데이터를 이용하여 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 효율성을 비교하였다. 실험결과 제안된 알고리즘이 데이터 통합의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권4호
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• pp.43-50
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• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 적응적 특징 가중치 방식과 클래스별로 적용된 KNN(Nearest -Neighbor) 규칙을 이용한 새로운 패턴 인식 시스템을 제안한다. 패턴 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여, 새로운 연산자를 갖는 유전자 알고리즘으로 가중치의 중간값을 결정함으로써 과잉 맞춤(overfitting)을 피하면서, 데이터의 분포에 따라 적절한 특징의 가중치를 찾는 새로운 특징 가중치 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 방법은 각각의 클래스를 가장 잘 표현하는 특징 공간들을 개별적으로 찾는다. KNN분류기는 클래스별로 찾은 특징 공간들을 이용하여 클래스에 따라 특징 공간을 변화시켜 미지 패턴의 클래스를 예측한다. 제안된 알고리즘은 Concordia대학의 handwritten numeral database에 적용시켜 그 성능을 확인하였다.

• 수산해양기술연구
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• 제32권1호
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• pp.92-99
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• 1996

2단계 접속 논리(two-stage cascaded logic)는 관측 지역 내에 새로이 출현한 표적에 대한 트랙을 만드는 대표적인 방법중의 하나이다. 2단계 접속 논리의 트랙 생성 (track formation)에 관한 성능 평가 방법 및 결과는 Bar-Schalom에 의해 발표된 바가 있으나, 그 연구 결과는 트랙 생성 성능을 도출할 때 클러터로 인한 오경보율(false alarm probability)을 무시한다는 가정에 기초한 것이기 때문에, 오경보율이 높은 경우에는 적용 할 수 없다는 단점을 지닌다. 이에 본 논문에서는 오경보율을 고려하여 2단계 접속 논리의 트랙 생성 성능을 평가 할 수 있는 개선된 방법을 제시하고자 한다. 그리고 2단계 접속 논리에서 사용하는 데이터 연관(data association)기법으로 트랙 분리(track splitting)기법과 최 근접 데이터 선택 기법(nearest neighbor rule)을 사용하는 경우에 대하여 각각의 성능 평가 결과를 몇 가지 예시하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1141-1155
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• 2019

Today, most approaches used in the recommendation system provide correct data prediction similar to the data that users need. The method that researchers are paying attention and apply as a model in the recommendation system is the communities' detection in the big social network. The outputted result of this approach is effective in improving the exactness. Therefore, in this paper, the personalized movie recommendation system that combines data mining for the k-clique method is proposed as the best exactness data to the users. The proposed approach was compared with the existing approaches like k-clique, collaborative filtering, and collaborative filtering using k-nearest neighbor. The outputted result guarantees that the proposed method gives significant exactness data compared to the existing approach. In the experiment, the MovieLens data were used as practice and test data.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.618-620
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• 2022

게임은 수많은 NPC 와 규칙에 의해 작동되는 가상 공간을 의미한다. 이런 가상 공간에서는 규칙을 엄격히 지키면서 수행되는 AI 를 필수로 요구하게 된다. 하지만 강화 학습 기반의 AI 는 복잡한 게임의 규칙을 온전히 지키지 못하고 예상 밖의 행동을 돌출하면서 이를 해결하기 위한 많은 연구도 수행되고 있다. 본 논문에서는 규칙 기반으로 획득한 오목판의 확률 맵과 학습을 통해 획득한 확률맵 데이터를 병합하여 가장 높은 Value 를 가지는 위치를 다음 수로 반환하는 방법을 사용하였다. 향후 연구에서는 ANN(Approximate Nearest Neighbor)알고리즘을 적극 활용하여, 커널의 State 와 보드의 State 비교를 확률적으로 개선할 예정이다. 본 논문에서 제안된 프레임 워크는 게임 AI 연구에 기여할 수 있길 바란다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2003년도 추계학술발표회
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• pp.13-21
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• 2003

국제해사기구(IMO)는 해상인명안전협약(SOLAS)에 2002년 7월 1일부터 신조되는 총톤수 500톤 이상의 모든 선박에 자동선박추적장치(ATA)를 탑재시키도록 규정하였으나, 이 SOLAS 협약에 적용되지 않는 현재 운항중인 10,000톤 미만의 현존선은 ATA의 비탑재로 인하여 충돌사고가 빈발하고 있다. 본 논문에서는 ATA의 일부 요소기술이 국산화되어 있으나 가장 핵심적인 자동추적 알고리즘 개발은 아직 미비한 실정에 있으므로 자동추적 알고리즘의 핵심요소기술의 연구개발을 통하여 ATA를 국산화하여 연안에서 항해하는 중소형 선박에 보급함으로서 충돌사고 등을 미연에 방지하고자 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제9권2호
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• pp.5-13
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• 2003

국제해사기구(IMO)는 해상인명안전협약(SOLAS)에 2002년 7월 1일부터 신조되는 총톤수 500톤 이상의 모든 선박에 자동선박추적장치(ATA)를 탑재시키도록 규정하였으나, 이SOLAS 협약에 적용되지 않는 현재 운항중인 10,000톤 미만의 현존선은 ATA의 비탑재로 인하여 충돌사고가 빈발하고 있다. 본 논문에서는 ATA의 일부 요소기술이 국산화되어 있으나 가장 핵심적인 자동추적 알고리즘 개발은 아직 미비한 실정에 있으므로 자동추적 알고리즘의 핵심요소기술의 연구개발을 통하여 ATA를 국산화하여 연안에서 항해하는 중소형 선박에 보급함으로서 충돌사고 둥을 미연에 방지하고자 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.46-49
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• 1998

In this paper, we introduce the notion of intelligent communication by introducing a novel intelligent receiver model. This receiver is continually evolving and learns and improves in performance as it compiles its experience over time. In digital communication context, in a typical training mode, it jearns the concept of "1" as is deteriorated by arbitrary (not necessarily additive as is typically assumed) disturbance and /or modulation. After learning "1", in test mode, it classifies the received signal "1" and "0" almost completely. The intelligent receiver as implemented is grounded on the recently introduced Stochastic Morphological Sampling Theorem(SMST), a distribution-free result which gives theoretical bounds on the sample complexity(training size) needed for the required performance parameters such as accuracy($\varepsilon$) and confidence($\delta$). Based on this theorem, we demonstrate --almost irrespective of channel and modulation model-- the number of samples needed to learn the concept of "1" is not too "large" and the resulting universal receiver structure, that corresponding to classical Nearest Neighbor rule in Pattern Recognition Theory, is trivial. We check the surprising efficiency and validity of this model through some simple simulations. and validity of this model through some simple simulations.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권4호
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• pp.303-319
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• 2015

The objectives of this paper are to measure surface imperviousness using three different classification methods: per-pixel, sub-pixel, and object-oriented classification. They are tested on high-spatial resolution QuickBird data at 2.4 meters (four spectral bands and three principal component bands) as well as a medium-spatial resolution Landsat TM image at 30 meters. To measure impervious surfaces, we selected 30 sample sites with different land uses and residential densities across image representing the city of Phoenix, Arizona, USA. For per-pixel an unsupervised classification is first conducted to provide prior knowledge on the possible candidate spectral classes, and then a supervised classification is performed using the maximum-likelihood rule. For sub-pixel classification, a Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) is used to disentangle land cover information from mixed pixels. For object-oriented classification several different sets of scale parameters and expert decision rules are implemented, including a nearest neighbor classifier. The results from these three methods show that the object-oriented approach (accuracy of 91%) provides more accurate results than those achieved by per-pixel algorithm (accuracy of 67% and 83% using Landsat TM and QuickBird, respectively). It is also clear that sub-pixel algorithm gives more accurate results (accuracy of 87%) in case of intensive and dense urban areas using medium-resolution imagery.