• 정보관리연구
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• 제36권4호
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• pp.51-69
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• 2005

문서분류에 있어서 분류속도의 향상이 중요한 연구과제가 되고 있다. 최근 개발된 자질값투표 기법은 문서자동분류 문제에 대해서 매우 빠른 속도를 가졌지만, 분류정확도는 만족스럽지 못하다. 이 논문에서는 새로운 자질선정 기법인 문서측 자질선정 기법을 제안하고, 이를 자질값투표 기법에 적용해 보았다. 문서측 자질선정은 일반적인 분류자질선정과 달리 학습집단이 아닌 분류대상 문서의 자질 중 일부만을 선택하여 분류에 이용하는 방식이다. 문서측 자질선정을 적용한 실험에서는, 간단하고 빠른 자질값투표 분류기로 SVM 분류기만큼 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.2804-2807
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• 2011

As computer-based train control system became used widely, reliability and safety assessment of the computer is getting more important. A fault on a computer can cause a malfunction of train control system, and this can lead an accident. So where reliability and safety is highly required TMR is used. In this paper, the method of data sharing and voting for TMR processing is proposed, designed and verified.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권12호
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• pp.885-893
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• 2006

최근 현실 세계의 불확실한 환경을 극복하기 위한 방법 중 하나로 베이지안 네트워크(Bayesian network, BN)가 부각되고 있다. BN의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이타의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, BN 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 기존의 오프라인 학습은 학습에 필요한 충분한 양의 데이타를 모으기에는 많은 노력과 시간이 필요하다. 또한 현실세계는 불완전성을 포함하고 있어 완전한 데이타를 얻기 힘들다. 본 논문에서는 불완전한 데이타로부터 온라인으로 BN 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법은 불완전한 데이타로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 실시간 학습을 통해 변화하는 환경에 대한 적응성을 높인다. Cohen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험한 결과, 완전한 데이타를 가지고 학습한 경우에는 동일한 학습 결과를, 그리고 불완전한 데이타의 경우에는 보다 나은 학습 결과를 얻었다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.1-10
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• 2022

배추와 같은 채소류는 자연재해의 영향을 많이 받기 때문에 폭우나 병해와 같은 재해로 인해 가격 변동이 심해져 농가 경제에 영향을 미치게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 농산물 가격 예측을 위한 다양한 노력이 행해졌지만 극심한 가격 예측 변동을 예측하기는 어렵다. 본 연구에서는 단일 분류기를 결합하여 다양한 여러 개의 분류기를 통해 최종 예측 결과를 결정하는 방식인 앙상블 Voting 기법으로 배추 가격을 분석하였다. 또한 시계 열 분석 방법인 LSTM과 부스팅 기법인 XGBoost와 RandomForest로 결과 비교를 하였다. 가격 데이터는 일별 데이터를 사용하였고 배추 가격에 영향을 주는 기상정보와 물가지수 등을 사용하였다. 연구 결과로는 실제값과 예측값의 차이를 보여주는 RMSE 값이 약 236 수준이다. 이 연구를 활용하여 농산물 가격 예측과 같은 다른 시계 열 분석 연구 모델 선정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권1호
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• pp.1-30
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• 2011

본 연구의 목적은 선거여론조사에서 유권자의 사전 태도 및 투표 의향과 실제 투표 행동간의 상관성을 분석함으로써 투표결과에 대한 선거여론조사의 예측력을 높이는 방법을 탐색하는 것이다. 지지 후보, 정치적 자기 신뢰와 효능감 및 현재의 이슈에 대한 입장을 통해 사전 태도를 측정하고 투표 참여와 관련하여 투표 의향, 과거 선거에서 투표 참여 및 선거에 대한 관심 정도를 측정했다. 실제 투표행동은 개표 후 사후조사에서 투표 참여 여부와 투표 후보를 질문했고 사전조사와 투표 행동 간의 상관성을 분석하기 위해서 동일인을 대상으로 사전, 사후조사를 실시했다. 사전조사의 투표 의향, 선거 관심도와 과거 투표 참여 등이 실제 투표 참여와 상관성이 컸으며 사전조사의 지지 후보와 실제 투표후보 간에는 변동이 거의 없었다. 또한 인구 특성과 현안에 대한 태도를 통해 지지 후보 무응답자의 투표행동을 예측할 수 있음을 입증했다.

• 한국음향학회지
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• 제33권1호
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• pp.68-74
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• 2014

이전 연구에서 퍼지 C-Means의 중심 데이터로 이루어진 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법을 제안하였다. 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법은 사용하는 참조 집합의 크기에 따라 화자 식별 성능에 영향을 받는다. 그러나 인식 시점에서 최적의 파라미터를 찾기는 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 식별을 위한 다수 투표 방식에 기반을 둔 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법을 제안한다. 다수 투표 기반의 제안한 방법은 여러 종류의 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법으로 입력 음성을 분류한다. 본 연구에서 제안한 방법을 CMN(Cepstral Mean Normalization), MVN(Mean and Variance Normalization), HEQ(Histogram Equalization)와 같은 기존의 특징 정규화 방법 및 보조 데이터를 이용한 히스토그램 등화기법과 비교한다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제6권2호
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• pp.1-32
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• 2005

출구조사에서 투표소 추출방법은 출구조사의 정확성을 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 대표구 추출법을 대신할 수 있는 정렬계통추출법을 제안하고 그 활용 가능성 및 효율성을 분석한다. 아울러 제시된 정렬계통추출법을 사용하는 경우 추정량의 표본추출오차(sampling error)가 어느 정도 되며, 원하는 목표 오차를 만족하기 위한 표본크기를 결정하는 문제를 고려한다. 2004년 17대 총선 개표자료를 토대로 경험적인 분석을 통해 제시된 정렬계통추출법이 기존의 대표구 추출법에 비해 평균예측오차 관점에서 효율적이라는 사실을 규명하고, 기존의 출구조사에서 표본크기 및 추정오차를 해석하는 과정에서 발생하는 오류를 집락효과를 이용해 설명했다. 아울러 제안한 정렬추출법에서 얻어지는 추정량의 분산을 구하고, 설계효과 개념을 이용해 표본크기 결정문제를 다루었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1960-1969
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• 2016

In this paper, we propose an automatic hierarchical organ segmentation method on abdominal CT images. First, similar atlases are selected using bone-based similarity registration and similarity of liver, kidney, and pancreas area. Second, each abdominal organ is roughly segmented using image-based similarity registration and intensity-based locally weighted voting. Finally, the segmented abdominal organ is refined using mask-based affine registration and intensity-based locally weighted voting. Especially, gallbladder and pancreas are hierarchically refined using location information of neighbor organs such as liver, left kidney and spleen. Our method was tested on a dataset of 12 portal-venous phase CT data. The average DSC of total organs was $90.47{\pm}1.70%$. Our method can be used for patient-specific abdominal organ segmentation for rehearsal of laparoscopic surgery.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.205-210
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• 2008

본 논문에서는 잡음에 의해 손상된 텍스트 영상으로부터 복원 및 분할을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 영역의 복원을 위하여 색상 및 비색상 성분을 2차 대칭 스틱 텐서로 표현하고 보팅 기반의 손상된 영역을 복원하였으며, 마지막으로 클러스터링 방법에 의해 분할을 수행한다. 먼저 우리는 제안된 색상 선택함수에 의해 잡음에 강건한 색상과 비색상 성분을 선택한다. 두 번째 단계에서는 각각의 선택된 특징 벡터들은 스틱 텐서로 표현하였으며 제한된 보팅 커널의 필드내에서 이웃하는 보터들과 통신을 통하여 새롭게 정의된다. 따라서 2차 보팅 후 각각의 스틱 텐서는 이웃하는 텐서와 같은 특성을 가지며 손상된 영역들을 복원할 수 있다. 마지막으로 복원된 영상의 성능을 평가하기 위하여 적응적 평균 이동 알고리즘과 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상 분할을 수행하였다. 실험에서 제안된 방법은 전체적인 처리과정을 자동적으로 수행 가능하였으며 배경 및 객체의 영역에서 효율적인 복원 및 분할을 수행할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.45-55
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• 2021

본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.