• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2617-2622
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• 2003

The pH neutralization process has long been taken as a representative benchmark problem of nonlinear chemical process control due to its nonlinearity and time-varying nature. For general nonlinear processes, it is difficult to control with a linear model-based control method so nonlinear controls must be considered. Among the numerous approaches suggested, the most rigorous approach is the dynamic optimization. However, as the size of the problem grows, the dynamic programming approach is suffered from the curse of dimensionality. In order to avoid this problem, the Neuro-Dynamic Programming (NDP) approach was proposed by Bertsekas and Tsitsiklis (1996). The NDP approach is to utilize all the data collected to generate an approximation of optimal cost-to-go function which was used to find the optimal input movement in real time control. The approximation could be any type of function such as polynomials, neural networks and etc. In this study, an algorithm using NDP approach was applied to a pH neutralization process to investigate the feasibility of the NDP algorithm and to deepen the understanding of the basic characteristics of this algorithm. As the global approximator, the neural network which requires training and k-nearest neighbor method which requires querying instead of training are investigated. The global approximator requires optimal control strategy. If the optimal control strategy is not available, suboptimal control strategy can be used even though the laborious Bellman iterations are necessary. For pH neutralization process it is rather easy to devise an optimal control strategy. Thus, we used an optimal control strategy and did not perform the Bellman iteration. Also, the effects of constraints on control moves are studied. From the simulations, the NDP method outperforms the conventional PID control.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.97-117
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• 2020

상품 평가 기준은 상품에 대한 속성, 가치 등을 표현한 지표로써 사용자나 기업이 상품을 측정하고 파악할 수 있게 한다. 기업이 자사 제품에 대한 객관적인 평가와 비교를 수행하기 위해서는 적절한 기준을 선정하는 것이 필수적이다. 이때, 평가 기준은 소비자들이 제품을 실제로 구매 및 사용 후 평가할 때 고려하는 제품의 특징을 반영하여야 한다. 그러나 기존에 사용되던 평가 기준은 제품마다 상이한 소비자의 의견을 반영하지 못하고 있다. 기존 연구에서는 소비자 의견이 반영된 온라인 리뷰를 통해 상품의 특징, 주제를 추출하고 이를 평가기준으로 사용했다. 하지만 여전히 상품과 연관성이 낮은 평가 기준이 추출되거나 부적절한 단어가 정제되지 않는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 기법으로 리뷰로부터 평가 기준 후보군을 추출하고 이를 k-최근접 이웃 접근법(k-Nearest Neighbor Approach, k-NN)을 이용해 정제하는 모델을 개발하고 검증했다. 제시하는 방법은 준비 단계와 추출 단계로 이루어진다. 준비 단계에서는 워드임베딩(Word Embedding) 모델과 평가 기준 후보군을 정제하기 위한 k-NN 분류기를 생성한다. 추출 단계에서는 k-NN 분류기와 언급 비율을 이용해 평가 기준 후보군을 정제하고 최종 결과를 도출한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 명사 빈도 추출 모델, LDA 빈도 추출 모델, 실제 전자상거래 사이트가 제공하는 평가 기준을 세 비교 모델로 선정했다. 세 모델과의 비교를 위해 설문을 진행하고 점수화하여 결과를 검정했다. 30번의 검정 결과 26번의 결과에서 제안 모델이 우수함을 확인했다. 본 연구의 제안 모델은 전자상거래 사이트에서 리뷰 특성을 반영한 상품군 별 차원을 도출하는데 활용될 수 있고 이를 기초로 인사이트 발굴을 위한 리뷰 분석 및 활용에 크게 기여할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.551-553
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• 1999

This paper explores the utility of a new classifier fusion approach to discrimination. Multiple classifier fusion, a popular approach in the field of pattern recognition, uses estimates of each individual classifier's local accuracy on training data sets. In this paper we investigate the effectiveness of fusion methods compared to individual algorithms, including the artificial neural network and k-nearest neighbor techniques. Moreover, we propose an efficient meta-classifier architecture based on an approximation of the posterior Bayes probabilities for learning the oracle.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.223-224
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• 2021

Recently, k-farthest neighbor (kFN) queries have not as much attention as k-nearest neighbor (kNN) queries. Therefore, this study considers moving k-farthest neighbor (MkFN) queries for spatial network databases. Given a positive integer k, a moving query point q, and a set of data points P, MkFN queries can constantly retrieve k data points that are farthest from the query point q. The challenge with processing MkFN queries in spatial networks is to avoid unnecessary or superfluous distance calculations between the query and associated data points. This study proposes a batch processing algorithm, called MOFA, to enable efficient processing of MkFN queries in spatial networks. MOFA aims to avoid dispensable distance computations based on the clustering of both query and data points. Moreover, a time complexity analysis is presented to clarify the effect of the clustering method on the query processing time. Extensive experiments using real-world roadmaps demonstrated the efficiency and scalability of the MOFA when compared with a conventional solution.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.57-63
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• 2009

기존의 주성분 분석을 이용한 물체 인식 기술은 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class 방식인 k-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다. 또한, 물체 인식을 하는데 있어 본 논문에서 제안한 주성분 분석법은 물체 영상 자체를 계산하여 인식하는 게 아니라 물체 영상 공간이라는 고유 공간을 구성한 후에 단지 기여도가 큰 5개의 벡터로만 인식을 수행하기 때문에 자원 축소의 효과까지 얻을 수 있었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권6호
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• pp.430-439
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• 2016

Estimation and analysis of traffic jams plays a vital role in an intelligent transportation system and advances safety in the transportation system as well as mobility and optimization of environmental impact. For these reasons, many researchers currently mainly focus on the brilliant machine learning-based prediction approaches for traffic prediction systems. This paper primarily addresses the analysis and comparison of prediction accuracy between two machine learning algorithms: Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor (K-NN). Based on the fact that optimized estimation accuracy of these methods mainly depends on a large amount of recounted data and that they require much time to compute the same function heuristically for each action, we propose an approach that applies multi-threading to these heuristic methods. It is obvious that the greater the amount of historical data, the more processing time is necessary. For a real-time system, operational response time is vital, and the proposed system also focuses on the time complexity cost as well as computational complexity. It is experimentally confirmed that K-NN does much better than Naïve Bayes, not only in prediction accuracy but also in processing time. Multi-threading-based K-NN could compute four times faster than classical K-NN, whereas multi-threading-based Naïve Bayes could process only twice as fast as classical Bayes.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제32권7호
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• pp.2397-2404
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• 2011

Variable selection k nearest neighbor QSAR modeling approach was applied to a data set of 80 3-arylisoquinolines exhibiting cytotoxicity against human lung tumor cell line (A-549). All compounds were characterized with molecular topology descriptors calculated with the MolconnZ program. Seven compounds were randomly selected from the original dataset and used as an external validation set. The remaining subset of 73 compounds was divided into multiple training (56 to 61 compounds) and test (17 to 12 compounds) sets using a chemical diversity sampling method developed in this group. Highly predictive models characterized by the leave-one out cross-validated $R^2$ ($q^2$) values greater than 0.8 for the training sets and $R^2$ values greater than 0.7 for the test sets have been obtained. The robustness of models was confirmed by the Y-randomization test: all models built using training sets with randomly shuffled activities were characterized by low $q^2{\leq}0.26$ and $R^2{\leq}0.22$ for training and test sets, respectively. Twelve best models (with the highest values of both $q^2$ and $R^2$) predicted the activities of the external validation set of seven compounds with $R^2$ ranging from 0.71 to 0.93.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.71-81
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• 2018

조선소의 지게차는 작업 특성상 무거운 물건을 상/하차하거나 이송하는 작업이 빈번하다. 작업은 동적이며 시간대별로 생성 비율이 다르다. 특히 오전과 오후 업무시간 직후에 작업 발생 비율이 높은 경향을 보인다. 이러한 상/하차 작업과 이송작업의 무게는 매번 다르며, 활용되는 지게차 역시 작업 가능한 허용무게의 제약이 있다. 본 연구에서는 지게차의 원활한 운영을 위해 최소 비용할당을 사용한 최근린 배차 규칙 알고리즘을 제안한다. 제시된 알고리즘은 다양한 종류의 지게차와 다수의 작업을 동시에 고려하여 배차를 결정하며, 지게차 종류에 따른 작업 불가능을 고려하기 위해 가상 지게차와 가상 작업을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 차량의 상태를 고려하여 체계적으로 지게차를 선택하는 방법도 함께 제시한다. 성능지표는 평균 공차이동거리와 평균 작업대기시간으로 한다. 성능비교를 위해 조선소의 지게차 운영방식을 모델링한 우선순위 규칙을 비교 대상으로 한다. 시뮬레이션을 통해 제시한 알고리즘의 우수성을 확인한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.368-391
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• 2018

Face recognition (FR) with a single sample per person (SSPP) is common in real-world face recognition applications. In this scenario, it is hard to predict intra-class variations of query samples by gallery samples due to the lack of sufficient training samples. Inspired by the fact that similar faces have similar intra-class variations, we propose a virtual sample generating algorithm called k nearest neighbors based virtual sample generating (kNNVSG) to enrich intra-class variation information for training samples. Furthermore, in order to use the intra-class variation information of the virtual samples generated by kNNVSG algorithm, we propose image set based multimanifold discriminant learning (ISMMDL) algorithm. For ISMMDL algorithm, it learns a projection matrix for each manifold modeled by the local patches of the images of each class, which aims to minimize the margins of intra-manifold and maximize the margins of inter-manifold simultaneously in low-dimensional feature space. Finally, by comprehensively using kNNVSG and ISMMDL algorithms, we propose k nearest neighbor virtual image set based multimanifold discriminant learning (kNNMMDL) approach for single sample face recognition (SSFR) tasks. Experimental results on AR, Multi-PIE and LFW face datasets demonstrate that our approach has promising abilities for SSFR with expression, illumination and disguise variations.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권5호
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• pp.673-682
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• 2005

k-최근접 질의와 같은 거리 브라우징 질의는 지리정보시스템(GIS)과 같은 공간 데이터베이스 응용에서 아주 중요한 질의이다. 최근 GIS 응용은 웹과 같은 다중 사용자 환경으로 확장되고 있는 추세이다. 이러한 질의를 처리하기 위한 많은 기법들 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 알고리즘이 가장 우수하지만, 하나의 질의 처리에 대해서만 최적화가 이루어졌다. 따라서 다중 사용자 환경에 적합하도록 이러한 기법들을 보완할 필요성이 있다. 이전에 처리된 질의 결과를 캐쉬에 저장해 두고(즉, 질의 결과 캐슁 기법) 후속 질의를 처리할 때 질의 결과를 이용하는 (즉, 질의 결과 매칭 기법) 것은 하나의 좋은 접근 방법이라 할 수 있다. 본 논문은 다중 사용자 GIS 환경에서 거리 브라우징 질의를 효율적으로 처리하기 위해서 캐쉬된 이전 질의 결과를 재사용할 수 있도록 보완된 Hjaltason & Samet의 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 우리의 접근 방법이 효율적임을 보인다.