• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.34-42
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• 2011

음성타자기의 구현에 접근하려는 노력의 일환으로서, 우리는 본 논문에서 자음의 분류에 대해 연구한다. 많은 자음들은 시간에 따른 주기적 거동을 보이지 않고 따라서 그들에 대한 푸리에 해석의 타당성에 확신을 갖기 어렵다. 그러므로, 우선 음성 신호로부터 추출되는 MFCC와 LPCC 특징벡터들이 자음에 대해 어느 정도의 의미가 있는지를 파악하기 위하여 LBG 클러스터링을 통한 벡터양자화를 수행한다. VQ의 실험적 결과는 자음에 대한 푸리에 해석의 타당성에 관해 분명한 결론을 내리는 것이 쉽지 않음을 보여주었다. 자음의 분류를 위해 SOM과 LVQ의 두 가지 신경망이 사용되었다. SOM의 결과는 몇 쌍의 자음들이 나뉘어 분류되지 않음을 보여주었다. LVQ에서는 본질적으로 이 문제가 사라지지만 자음의 분류 정확도는 낮은 수준이었다. 이로부터, LVQ에 의한 자음 분류에 있어서는 MFCC 및 다른 특징 벡터들이 함께 사용되어야 함이 사료된다. 하지만 본 연구에서 도입한 MFCC/LVQ의 결합은 기존의 언어모델을 기반으로 하는 음소 분류에 비해 그 결과가 나쁘지 않은 것으로 나타났다. 모든 경우에 LPCC 특징벡터는 MFCC에 비해 그 결과가 좋지 않았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1265-1271
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• 2009

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2004년도 품질경영모델을 통한 가치 창출
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• pp.573-575
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• 2004

This study presents a new customer segmentation method based on features that can predict the customer's buying behavior. In this method, we consider all variables that can affect the customer's buying behavior including demographics, psychographics, technographics, transaction pattern-related variables, etc. We define several features which are the combination of variables with the interaction effect by using C5.0, use SOM (Self-Organizing Map) neural networks in odor to extract the feature's patterns and classify, and then make features' rules using C5.0 far the prediction of customer buying behavior

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2004년도 품질경영모델을 통한 가치 창출
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• pp.148-151
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• 2004

This study presents a new intelligent yield management methodology which can forecast the yield level of a production unit based on features' behaviors. In this proposed methodology, we identify the existing features using C5.0 that are combination of nodes (i.e., variables) in the decision tree generated by C5.0, use SOM(Self-Organizing Map) neural networks in oder to extract the feature's patterns and classify, and then make features' control rules using C5.0.

• KSBB Journal
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• 제20권4호
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• pp.299-304
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• 2005

본 연구에서는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 생물공정에서 수집된 형광스펙트럼 데이터를 분류, 분석하고 공정변수들을 예측하기 위한 공정의 모델링에 대해서 논의하였다. SOM에 의해 분류된 전파장 스펙트럼 데이터들은 발효공정의 변수와 형광데이터 사이에 비선형관계를 설명하기 위하여 사용되었다. BPNN알고리즘은 SOM에서 분류된 데이터들을 입력자료로 이용하여 공정에 대한 모델식을 세우고, 이를 이용하여 배출가스 내 $CO_2$ 농도 및 발효액 중 세포농도와 같은 공정변수들을 예측하는데 사용되었다. 또한 BPNN 모델은 강력하면서도 훈련데이터의 범위를 넘어서는 공정의 데이터들을 예측할 수 있기 때문에 폭넓은 활용가능성을 가지고 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.110-116
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• 2008

본 논문은 Isometric SOM(ISOSOM)신경망을 이용하여 지문의 영상의 세선화 과정에서 발생하는 거짓 특징점의 제거를 위한 새로운 후처리 방법과 영상압축에 관한 것이다. SOM은 간단한 구조와 빠른 실행 시간, 그리고 비교적 뛰어난 분류 성능 등의 장점을 가지므로, 영상압축, 패턴분류 등과 같이 많은 영상관련 분야에 적용되고 있으나, 단층의 구조를 가지고 있으므로 패턴의 분류에 한계성을 가지고 있다. 본 논문은 적은 벡터 코드북 개수로 SOM의 패턴분류 특성을 최대화시키기 위하여 fractal의 isometry를 적용한 Isometric SOM을 사용하였다. 제안된 Isometric SOM을 이용한 지문영상의 후처리 및 압축 알고리즘은 거짓 특징점의 추출에 좋은 성능을 보였으며 동시에 압축을 수행하는 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제12권2호
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• pp.75-88
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• 2010

정보기술의 발전과 더불어 기업과 고객간의 대부분의 정보가 축적되면서 기업은 거래고객의 자세한 정보를 활용하여 차별화된 마케팅을 제공할 수 있다. 본 연구는 기업이 제공하는 마케팅 전략을 보다 효과적으로 실행하기 위해 고객을 세분화하고, 세분화된 고객집단별 마케팅 프로모션에 대한 반응을 예측하는 모형을 제시하였다. 고객세분화에는 데이터마이닝 기법 중 SOM(Self-organizing Map)을 적용하였으며, 세분화된 집단별 프로모션 반응예측에는 로짓모형, 신경망 등의 단일모형과 k-최근접이웃법을 이용한 단일모형들의 통합모형을 적용하였다. 제시된 방법론으로 기업은 프로모션에 대한 고객반응을 예측할 뿐만 아니라 프로모션에 대한 반응을 쉽게 예측할 수 있는 고객집단과 반응예측이 어려운 고객집단으로 구분하여 프로모션의 효과를 극대화하고 각 집단에 맞는 프로모션 전략을 수립할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.187-204
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• 2016

소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.