• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.11-19
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• 2002

본 논문에서는 지도학습 알고리즘에 기반한 한국어 타동사의 어의 애매성 해결을 위한 통계적방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 어의 애매성 해결 방법은 주어진 동사와 문맥 내에서 이들 동사의 주변 단어들과의 구문적 관계에 기반한 지시자들을 결합한 방법이다. 비교적 애매성이 심한 한국어 타동사 10개에 대한 어의 애매성 해결 실험 결과, 구문 관계에 기반한 지시자를 사용한 어의 애매성 해결 방법이 기준 정확도 성능 평가보다 27%의 정확도 성능 개선을 보였으며, 지시자 유형에 대해 가중치를 부여한 방법이 문맥 내에 무순서적인 주변 단어에 대한 정보만을 사용하는 방법에 비해 12% 정확도 성능 개선을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.775-792
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• 2015

Person re-identification is an important and challenging task in computer vision with numerous real world applications. Despite significant progress has been made in the past few years, person re-identification remains an unsolved problem. This paper presents a novel appearance-based approach to person re-identification. The approach exploits region covariance matrix and color histograms to capture the statistical properties and chromatic information of each object. Robustness against low resolution, viewpoint changes and pose variations is achieved by a novel signature, that is, the combination of Log Covariance Matrix feature and HSV histogram (LCMH). In order to further improve re-identification performance, third-party image sets are utilized as a common reference to sufficiently represent any image set with the same type. Distinctive and reliable features for a given image set are extracted through decision boundary between the specific set and a third-party image set supervised by max-margin criteria. This method enables the usage of an existing dataset to represent new image data without time-consuming data collection and annotation. Comparisons with state-of-the-art methods carried out on benchmark datasets demonstrate promising performance of our method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.71-75
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• 2003

오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제7권1호
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• pp.99-111
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• 1997

This paper presents an application of an artificial neural net to the implementation of decision class analysis (DCA), together with the generation of a decision model influence diagram. The diagram is well-known as a good tool for knowledge representation of complex decision problems. Generating influence diagram model is known to in practice require much time and effort, and the resulting model can be generally applicable to only a specific decision problem. In order to reduce the burden of modeling decision problems, the concept of DCA is introduced. DCA treats a set of decision problems having some degree of similarityz as a single unit. We propose a method utilizing a feedforward neural net with supervised learning rule to develop DCA based on influence diagram, which method consists of two phases: Phase l is to search for relevant chance and value nodes of an individual influence diagram from given decision and specific situations and Phase II elicits arcs among the nodes in the diagram. We also examine the results of neural net simulation with an example of a class of decision problems.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.368-372
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• 2009

기존 사용자의 행동 패턴을 인식하는 연구들이 몇 개의 특정 행동을 설정, 사용자 독립적인 인식 결과를 낼 수 있는 특징 추출 방법들을 제안해왔다. 그러나 이러한 연구는 실험실 차원의 결과에 그치고 사용자 독립적인 일반성 획득이나 특정 행동만을 인식 대상으로 삼음으로써 구현상에서 많은 어려움을 초래한다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 사용자의 일정 기간 동안의 행동 패턴에 대해 반복성과 지속성을 기준으로 새로 입력되는 행동패턴의 정상/비정상 여부를 검출한다. 기존 연구에서 사용한 교사학습 방법이 아닌 비교사학습 방법을 적용, 일정 기간 동안 수집된 데이터를 클러스터링하여 반복성을 평가하는 기준으로 삼는다. 실험을 통해 반복적으로 발생하는 데이터를 근거로 하여 처음 나타난 행동을 비정상 행동으로 검출할 수 있음을 입증했다.

• 대한산업공학회지
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• 제42권6호
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• pp.421-431
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• 2016

Over the last four decades, industrial engineering (IE) research in Korea has continued to evolve and expand to respond to social needs. This paper aims to identify research topics in IE research and explore their dynamic changes over time. The topic modeling approach, which automatically discovers topics that pervade a large and unstructured collection of documents, is adopted to identify research topics in domestic IE research. 1,242 articles published from 2001 to 2015 in two IE journals issued by the Korean Institute of Industrial Engineers were collected and their English abstracts were analyzed. Applying the Latent Dirichlet Allocation model led us to uncover 50 topics of domestic IE research. The top 10 most popular topics are revealed, and topic trends are explored by examining the dynamic changes over time. The four topics, technology management, financial engineering, data mining (supervised learning), efficiency analysis, are selected as hot topics while several traditional topics related with manufacturing are revealed as cold topics. The findings are expected to provide fruitful implications for IE researchers.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.94-94
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• 2011

배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권11호
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• pp.2813-2826
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• 2012

Various stakeholders are involved in the creation of software projects. In general, the higher the number of stakeholders involved during the requirements elicitation phase, the better are the chances of success for the project. However, it is rather difficult to consider the opinion of all the stakeholders owing to constraints on time and resources. Furthermore, conflicts between stakeholders can become inevitable when the number of stakeholders increases. Thus, the identification of key stakeholders is an important factor in ensuring the success of a project. In this paper, a methodical stakeholder conflict resolution model (s-CRM) is proposed by considering an actual industrial case study. The proposed model uses information gain based on entropy when measuring the impurity of information. We believe that the proposed s-CRM is effective in identifying the key stakeholders and in intuitively indicating those stakeholders whose elicited requirements need to be weighted. In addition, the model provides a solution for conflicts among stakeholders during requirements engineering.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.547-553
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• 2008

본 논문에서는 2 단계 서류 레이아웃 분할 방법을 제안한다. 서류 분할의 1 차 단계는 top-down 계열의 영역 추출로서 모폴로지 기반의 거리 함수를 사용하여 주어진 영상 데이타를 사각형 영역들로 분할한다. 거리 사상 함수를 통한 예비 결과는 성능 개선을 위한 2 차 단계의 입력 변수로 작용한다. 서류 분할의 2차 단계로서 기계 학습 이론을 적용한다. 통계 모델을 따르는 RBF 신경망을 선택하였고, 은닉 층의 설계를 위해 코호넨 네트워크의 자기 조직화 성격을 활용한 데이타 군집화 기법을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 300개의 영상에서 추출된 영역 데이타를 통해 학습된 신경망이 1차 단계에서 도출된 예비 결과를 개선함을 연구 결과로 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1361-1371
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• 2020

Fonts have developed as a visual element, and their influence has rapidly increased around the world. Research on font automation is actively being conducted mainly in English because Hangul is a combination character and the structure is complicated. In the previous study to solve this problem, the stroke element of the character was automatically extracted by applying the object detection by component. However, the previous research was only for similarity, so it was tested on various print style fonts, but it has not been tested on other characters. In order to extract the stroke elements of all characters and fonts, we performed a performance analysis experiment according to the expansion character in the Hangul stroke element extraction training. The results were all high overall. In particular, in the font expansion type, the extraction success rate was high regardless of having done the training or not. In the character expansion type, the extraction success rate of trained characters was slightly higher than that of untrained characters. In conclusion, for the perfect Hangul stroke element extraction model, we will introduce Semi-Supervised Learning to increase the number of data and strengthen it.