• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권2호
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• pp.261-276
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• 2020

Digital contents services are one of the topics that have been intensively studied in the media industry, where various semantic and ontology techniques are applied. However, query execution for ontology data is still inefficient, lack of sufficient extensible definitions for node relationships, and there is no specific semantic method fit for media data representation. In order to make the machine understand digital contents (DCs) data well, we analyze DCs data, including static data and dynamic data, and use ontology to specify and classify objects and the events of the particular objects. Then the formal representation method is proposed which not only redefines DCs data based on the technology of OWL/RDF, but is also combined with media segmentation methods. At the same time, to speed up the access mechanism of DCs data stored under the persistent database, an ontology-based DCs query solution is proposed, which uses the specified distance vector associated to a surveillance of semantic label (annotation) to detect and track a moving or static object.

• 한국음향학회지
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• 제18권6호
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• pp.84-88
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• 1999

음소별 지속시간의 정확한 예측은 TTS 시스템의 자연성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 기존의 한국어 음소 지속 시간의 모델링을 위해 사용된 특징 변수에는 음소 문맥 정보, 품사 정보, 운율구 내에서의 위치 정보 등이 있다. 본 논문에서는 음소별 성조 정보 값을 새로운 특징 변수로 정의하여 예측 성능을 향상시키고자 한다. 성조 정보의 표현을 위해 두 개의 비경계 성조와 여섯 개의 경계 성조를 정의한 후, 400문장의 음성 코퍼스에 음절별 표기를 수행하였다. 성조 정보를 이용한 지속 시간 예측을 위해, 출력노드에서 음소의 지속 시간을 실수 형태로 출력하는 신경망을 구성하고 이를 오류 역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 실험 결과, 성조 정보를 사용하는 경우 실험 데이터에 대해 예측값과 실제값 사이의 상관계수로 0.863을 얻을 수 있었으며 이는 성조를 사용하지 않는 경우에 비해 향상된 성능을 나타내었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.121-131
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• 2004

다수경로 알고리즘은 비루프경로(Loopless Path: 또는 Simple Path)와 루프경로(Loop Path)를 탐색하는 방안으로 대별된다. 알고리즘의 난이도 측면에서 일반적으로 비루프경로를 탐색하는 방안이 루프경로를 탐색하는 방안보다 많은 노력이 소요된다. 바꾸어 말하면, 루프경로 탐색방안이 알고리즘의 이해 및 활용성 측면에서 용이하다는 장점이 존재한다. 루프경로탐색방안에서 경로삭제방식(Path Deletion Method)이 가장 효율적인 알고리즘으로 알려져 있다. 경로삭제방식은 K번째의 최적경로를 탐색하기 위하여 K-1번째의 경로의 탐색금지 상황설정이 필요하며, 이를 네트워크의 변형된 확장형태(Enlarged Transform)를 통하여 추구하는 방식이다. 그러나 이 알고리즘은 경로상에 노드 및 링크의 반복이 허용되는 루프를 생성시켜 교통망에 적용하기에는 한계가 존재하는 단점이 있다. 본 연구에서 링크표지를 활용하여 루프를 제거하는 방안을 개발한다. 이를 위해 K-1번째 확장네트워크에서 링크표지를 갱신하는 과정에서 대상링크와 전 링크의 부분경로와의 관계를 고려하여 루프가 생성되지 않도록 링크표지를 확정하여 원천적으로 루프의 생성을 방지한다. 본 연구에서 제안하는 비루프 알고리즘은 노드비루프와 링크비루프로 구분되며, 노드비루프는 경로 상에서 노드의 반복이 존재하지 않는 일반적인 단순경로(Simple Path)를 의미하며, 링크비루프는 경로 상에 링크의 반복이 존재하지 않는 경로를 의미한다. 특히 링크비루프는 도시 교차로에서 발생하는 U-턴, P-턴의 덩굴망 통행행태를 설명하기 위한 중요개념으로 확대 정의된다. 사례연구를 통하여 제안된 알고리즘의 활용성을 검증한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.33-43
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• 2016

수도권 통합대중교통요금제를 위해 생성되고 있는 교통카드자료는 수도권 도시철도의 환승시간 및 횟수정보를 제공하지 못하고 있다. 도시철도에는 환승게이트가 설치되어 있지 않아 노선간의 환승정보는 설문조사나 목측을 통한 거시적 추정으로 진행된다. 따라서 교통카드자료를 토대로 계산되는 수도권 대중교통의 환승시간 및 횟수는 과소평가되는 문제점을 내포한다. 환승자료의 정확한 추정을 위해서는 교통카드 태그가 이루어지는 진입 및 진출 게이트 사이에서 발생하는 통행경로에 대한 설명이 필요하다. 본 연구는 교통카드 단말기 태그자료를 기반으로 환승현황을 파악하기 위한 통행경로모형을 구축하고 수도권에서 발생하는 환승정보를 도출한다. 이를 위해 단말기 운영체계와 도시철도의 네트워크 특성을 일치시키기 위한 빅노드 개념을 도입한다. 또한 수도권 도시철도의 효과적 네트워크 구동을 위해 링크표지개념을 도입한다. 교통카드단말기의 행정구역정보를 토대로 시군구의 중죤, 서울-경기-인천의 대죤에서 발생하는 환승시간과 횟수를 도출한다. 2014년 일일 대중교통카드자료를 이용하여 전수화된 환승특성데이터를 구축하고 수도권 도시철도의 환승저항에 대한 통합적인 자료로서 활용가능성을 제시한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.101-111
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• 2014

공간사건들은 데이터마이닝 분류알고리즘을 이용하여 예측 가능하며, 의사결정 트리는 대표적인 분류알고리즘들 중 하나로 사용되고 있다. 의사결정 트리는 레이블 값을 갖는 분류작업에 주로 사용되었으나 규칙평가 기법을 트리 리프노드 등급 계산에 응용하면서부터 공간사건 예측에 이용되고 있다. 이 논문에서는 의사결정 트리에서 사용되는 규칙평가 방법들을 공간예측에 적용하여 비교하였다. 실험을 위해 의사결정 트리 알고리즘인 C4.5알고리즘과 규칙 평가기법인 Laplace, M-estimate 및 m-branch 기법들을 구현하여 자연환경에서 발생되는 대표적인 공간예측 응용분야인 산사태에 적용하였다. 적용한 규칙 평가 기법들의 정확도 평가결과, 그 특성에 따라 정확도의 차이가 있었으며 m-branch가 가장 높은 성능을 보였다. 그러나 m-branch 및 M-estimate와 같이 별도의 파라미터를 갖는 경우 반복적으로 최적의 파라미터 값을 찾는 과정을 요구하였다. 따라서 적용 대상에 따라 선택적으로 활용할 수 있다. 이러한 의사결정 트리를 이용한 공간예측은 예측 결과뿐만 아니라 특정 위치에서의 예측결과에 대한 원인분석을 가능하게 함으로 다양한 응용을 가능하게 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.40-53
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• 2018

교통카드자료에서 철도이용승객이동은 단말기ID 순서로 나타난다. 최초 단말기ID는 진입역사 Tag-In노선, 최종 단말기ID는 진출역사 Tag-Out노선, 중간 단말기ID는 환승역사 Tag노선정보를 각각 포함한다. 과거 3개 공사기관(서울교통공사, 인천교통공사, 한국철도공사)만 참여하던 수도권도시철도는 최초 및 최종 단말기ID로 표현된 OD만 존재했다. 최근 (주)신분당선, (주)우이-신설경전철 등 민자기관진입으로 진입환승노선 단말기ID와 진출환승노선 단말기ID가 포함된 Chain OD가 보편화되었다. Chain OD를 통한 정확한 경로구축과정은 수도권철도운송기관의 수입금배분의 기초자료로서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 따라서 지하철네트워크에서 경로탐색은 Chain OD에 대한 최적경로탐색의 문제로 전환되어 새로운 해법이 요구된다. 본 연구는 철도네트워크에서 단말기 Chain OD의 최초 단말기ID와 최종 단말기ID 간의 최적경로탐색기법을 제안하는 것이다. 이때 Chain OD에 민자노선환승 TagIn/Out를 반영하여 최적경로를 탐색하는 방안을 강구한다. 이를 위해 링크표지로 구축된 3가지 경로탐색기법( 1) 노드 - 링크, 2) 링크 -링크, 3) 링크 -노드 )을 순차적으로 적용하는 방안을 제안한다. 가산성경로비용을 토대로 제안된 기법이 최적조건을 만족함을 증명한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권12호
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• pp.41-49
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• 2004

최근 인터넷 사용자 수의 증가와 새로운 서비스의 등장으로 각 응용의 요구 대역폭이 증가하였다. 따라서 Internet 트래픽은 폭주하게 되었고, 고속의 백본(backbone) 네트워크가 필요하게 되었다. 이러한 요구는 IP packet switching과 wavelength switching 모두를 동시에 수행하면서 대용량의 대역폭을 지원할 수 있는 GMPLS(Generalized Multi-protocol Label Switching) 기반의 OXC(Optical cross-connects)에 의해 만족될 수 있다. 이러한 요구를 위해서는 Core망에 많은 수의 파장 변환기가 필요하고, 구축 및 운용비용(cost-effective)이 효율적일 뿐만 아니라 최적의 트래픽 전송제한을 받는 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 GMPLS망에서 개선된 Lightpath setup을 위한 GMPLS의 RSVP-TE 시그널링을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 setup 시그널링이 블로킹 되었을 때, edge router까지 PathErr 메시지를 전송하는 것이 아니라 파장 변환을 수행할 수 있는 최단거리에 위치한 람다 라우터를 찾고, 그 노드로부터 setup 시그널링을 다시 수행한다. 본 알고리즘은 Lightpath setup 시그널링의 블로킹 확률을 줄일 수 있으며, 적절한 파장 변환기 수를 산출하여 core망에서 람다 라우터의 효율적인 배치도 구현할 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.59-77
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• 2012

기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.