• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.35-46
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• 2013

국내 전력 수요량 예측을 위한 정확한 분석 모델을 개발하기 위하여 고차원 데이터 군집 분석에 적합한 차원 축소 개념의 부분공간 군집 기법과 SMO 분류 기법을 결합한 전력 수요 패턴 예측 방법을 제안하였다. 전력 수요 패턴 예측은 무선부하감시 데이터 뿐 아니라 소지역 단위의 센서스 정보를 통합하여 시간대별 전력 부하 패턴 분석과 인구통계학 및 지리학적 특성 분석이 가능하다. 서울지역 대상의 센서스 정보 및 전력 부하를 이용한 소지역 전력 수요 패턴 예측 결과 총 18개의 특성 군집을 구성하였으며, 전력 수요 패턴 예측 정확도는 약 85%를 보였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제21권3호
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• pp.289-300
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• 2020

Estimating the damage induced by an explosion around a blast hole has always been a challenging issue in geotechnical engineering. It is difficult to determine an exact dimension for damage zone since many parameters are involved in the formation of failures, and there are some uncertainties lying in these parameters. Thus, the present study adopted a probabilistic approach towards this problem. First, a reliability model of the problem was established and the failure probability of induced damage was calculated. Then, the corresponding exceedance risk curve was developed indicating the relation between the failure probability and the cracked zone radius. The obtained risk curve indicated that the failure probability drops dramatically by increasing the cracked zone radius so that the probability of exceedance for any crack length greater than 4.5 m is less than 5%. Moreover, the effect of each parameter involved in the probability of failure, including blast hole radius, explosive density, detonation velocity, and tensile strength of the rock, was evaluated by using a sensitivity analysis. Finally, the impact of the decoupling ratio on the reduction of failures was investigated and the location of its maximum influence was demonstrated around the blast point.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.126-135
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• 2007

본 논문은 기존에 제시된 집중 소자 캐패시터와 접지를 이용한 평행 결합 선로 필터의 소형화 기법이 갖는 대역폭 감소 문제를 해결하는 기법을 제안하였다. 평행 결합 선로 필터는 그 설계 및 제작이 쉬워 RF(Radio Frequency) 필터로 많은 응용이 이루어지고 있다. 이러한 평행 결합 선로 필터에 대하여 기존에 제시된 집중 소자 캐패시터와 접지를 이용한 소형화 기법은 적은 수의 캐패시터만을 이용하여 필터를 소형화할 수 있으며, 더불어 고조파 특성의 개선 및 스컷 특성의 개선 등의 부가적인 장점이 있는 기법이나 제시된 기법을 이용하여 필터를 소형화할 경우 대역폭이 감소한다는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 이러한 대역폭의 감소를 필터를 구성하는 각 단의 평행 결합 선로의 군지연 변화를 계산하여 대역폭의 감소의 정도를 유추하고, 역으로 대역폭이 감소하는 만큼 사전에 필터의 대역폭을 크게 설계함으로 소형화로 인한 대역폭의 감소를 해결하는 방법을 제시하였다. 제안된 기법에 대한 검증을 위해 테프론(${\varepsilon}_r=2.2$) 기판을 사용하여 무선 랜 대역인 5.2 GHz대역의 FBW(Fractional Band Width) 10%의 필터를, 제안한 기법을 적용하여 공진기의 길이를 ${\lambda}/4$로 줄인 헤어핀 형태로 제작 및 측정하여 제안된 기법의 타당성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.143-163
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• 2016

인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.107-112
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• 2022

드론과 같은 임베디드 시스템에서 데이터를 서버로 전송해 실시간 분석을 진행함에 있어진행하는 데 초분광 영상 전체를 저장, 전송, 분석하는 데 전력 소모와 시간이 많이 소요되어 어려움이 있다. 그래서 초분광 영상 데이터는 차원 축소 또는 압축 전처리를 통해 서버로 전송하게 된다. 분석에 필요한 밴드만 보내기 위해서는 피처 선택 기법을 사용하는데 이러한 알고리즘은 대게 효율은 높더라도 영상 크기에 따라 처리 시간이 매우 소요가 크다. 본 논문에서는 밴드선택 알고리즘의 시간적인 단점을 개선하여한 기댓값 기반의 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 8GB 데이터의 40000*682 해상도 이미지 기준 평균 소요 시간인 24시간을 60~180초 내외로 감소시키고, 150개 밴드 중에 45개를 활용하여 7.6GB 램 사용을 2.3GB로 크게 감소시켰다. 시간은 크게 줄였음에도 픽셀 분류 성능은 기존과 유사하게 98% 이상의 분석 결과를 도출하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.501-514
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• 2023

텍스트데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있다. 텍스트데이터와 같이 많은 변수로 구성된 데이터의 경우 과적합 등의 문제로 분석에 있어서의 정확성이 떨어지고, 계산과정에서의 효율성에도 문제가 발생하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 이렇게 변수가 많은 데이터를 분석하기 위해 특징선택, 특징추출 등의 차원 축소 기법이 자주 사용되고 있다. 희소주성분분석은 벌점이 부여된 최소제곱법 중 하나로 엘라스틱넷 형태의 목적함수를 사용하여 유용하지 않은 주성분을 제거하고 각 주성분에서도 중요도가 큰 변수만 식별해내기 위해 활용되고 있다. 이 연구에서는 희소주성분분석을 이용하여 많은 변수를 가진 텍스트데이터를 소수의 변수만으로 요약하는 절차를 제안한다. 이러한 절차를 실제 데이터에 적용한 결과, 희소주성분분석을 이용하여 단어를 선택하는 과정을 통해 목표변수에 대한 정보를 이용하지 않고도 유용성이 낮은 단어를 제거하여 텍스트데이터의 분류 정확성은 유지하면서 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 확인하였다. 특히 차원축소를 통해 고차원 데이터 분석에서 분류 정확도가 저하되는 KNN 분류기 등의 분류 성능을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권6호
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• pp.715-720
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• 2005

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 단층신경망에 기반을 둔 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심이동을 위한 것으로 차원을 감소시켜 얼굴인식에 불필요한 배경을 배제시키기 위함이다. 또한 단층신경망을 이용한 주요성분분석은 수치적 기법의 대안으로 Foldiak 학습알고리즘을 이용하며, 차원을 감소시켜 얼굴영상의 특징추출을 위한 정규직교기저를 얻기 위함이다. 제안된 기법을 64$\ast$64 픽셀의 48개(12명$\ast$4장) 학습자 얼굴영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 각 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 negative angle를 이용하는 것이 city-block이나 Euclidean을 이용하는 것보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.103-108
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• 2022

본 논문에서는 회귀 매니폴드 3-D PCA 기반 새로운 이미지 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 대용량 이미지 데이터 입력 시 효율적인 차원 축소를 위해 개선된 매니폴드 3-D PCA와 PCA의 비선형 확장이 가능한 오토인코더를 기반으로 설계된 구조로 회귀분석 알고리즘으로 구성된 새로운 이미지 분석 방법이다. 오토인코더의 구성으로는 이미지 픽셀 값을 3차원 회전을 통한 최전의 초평면을 도출하는 회귀 매니폴드 3-D PCA와 딥러닝 구조와 유사한 Bayesian Rule 구조를 적용한다. 성능 검증을 위해 실험을 수행한다. 미세먼지 이미지를 활용하여 이미지를 향상되며, 이를 분류 모델을 통한 정확도 성능 평가를 수행한다. 그 결과 딥러닝 성능에 유효함을 확인할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제42권5호
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• pp.422-428
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• 2023

초고속 초음파 영상은 탄성 영상, 초고속 도플러, 초해상도 영상과 같은 다양한 초음파 기반의 기능성 영상기술에 폭넓게 적용되고 있다. 하지만, 획득하는 데이터의 양이 많아 실시간 영상 재구성이나 3차원 또는 모바일 초음파 영상 응용으로의 확장이 제한된다. 본 논문은 적응 양자화 기법을 통해 초고속 초음파 영상으로 획득되는 대용량 Radio frequency(RF) 데이터의 전송 효율을 높이는 방법을 제안한다. 인체에서 반사된 초음파 신호는 높은 동적 범위를 가져 대부분의 현재 시스템에서 사용되는 고정 양자화 기법은 10 bits ~ 14 bits 이상의 높은 양자화 단계를 가진다. 양자화 단계 저감에 대한 화질 저하의 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 영상 깊이에 따라 구간을 설정하고, 각 영역별 RF 데이터를 정규화하고 양자화하는 방안을 제안한다. 정량적인 검증을 위해, Field II 컴퓨터 모사 실험을 활용하여, 고정 양자화 방법과 제안하는 방법의 대조도 대 잡음 비, 공간 해상도 및 원본 대비 유사도를 비교하였다. 또한, 연구용 초음파 장비를 활용한 인체 모사 실험 및 인체 실험을 통해 최종 3-bit로 재구성한 영상에서도 제안하는 방법이 효과적으로 적용되는 것을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.105-112
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• 2006

본 연구에서는 일반적으로 잘 알려진 기저 세포암 검출을 위한 간단한 전처리 방법을 제안하였다. 전처리 과정은 half Hanning 윈도우와 함께 데이터를 클리핑하고 PCA(principal components analysis)를 이용하여 차원을 감소하였다. Half Hanning 윈도우는 $1650cm^{-1}$ 피크 부근의 크기를 낮춤으로써 음성 오류율을 줄여 분류 성능을 향상시켰다. 이 실험에서 사용한 MAP(maximum a posteriori), KNN (k-nearest neighbor), PNN(probabilistic neural network), MLP(multilayer perceptron), SVM(support vector machine)와 MSE(minimum squared error)의 분류결과는 제안한 방법이 효과적임을 입증하고 있다. KNN 분류방법은 216개 라만 스펙트럼에 대한 분류실험에서 민감도가 약 97.3%로 제안한 윈도우를 적용한 이 실험에서 기저 세포암 검출 성능이 가장 많이 개선되었다.