• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2006년도 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
• /
• pp.145-146
• /
• 2006

본 논문은 부분방전(PD: Partial Discharge)의 패턴인식 확률 극대화를 목적으로 신경망(NN: Neural Network) 파라미터 중에서 은닉층 뉴런의 수, 모멘텀(momentum)의 Step size와 Decay rate 를 최적화하기 위하여 유전 알고리즘(GA: Genetic Algonthm)을 적응하였다. 실험적 연구의 대상으로서, GIS(Gas Insulated Switchgear)사고의 주요 원인으로 보고되어있는 결함들을 인위적으로 모의한 16개 Test cell을 이용하여 부분방전을 발생시켰다. 부분방전 신호는 본 연구팀이 개발한 센서를 이용하여 검출되어 데이터베이스가 구축되어 그로부터 추출된 학습 데이터들의 학습에 다음과 같은 5가지 신경망 모델이 적응되었다: Multilayer Perception (MLP), Jordan-Elman Network (JEN), Recurrent Network (RN), Self-Organizing Feature Map (SOFM), Time-Lag Recurrent Network (TLRN). 유전 알고리즘 적용 효율성을 분석하기 위하여 동일한 데이터를 이용하여 다음과 같은 두 가지 방법을 적용한 결과를 상호 비교하였다. 우선 상기 선택된 모델만 적용하였고 다근 하나는 상기 모델과 Genetic Algorithm이 동시에 적용되었다. 모든 모델에 대하여 학습오차와 패턴 분류 확률을 비교한 결과, 유전 알고리즘 적응 시 부분방전 패턴인식 확률이 향상되었음이 확인되어 향후 신뢰성 있는 GIS 부분방전 진단기술에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 사상체질의학회지
• /
• 제32권2호
• /
• pp.10-21
• /
• 2020

Objectives Genome-wide association studies(GWAS) is a useful method to identify genetic associations for various phenotypes. The purpose of this study was to develop predictive models for Sasang constitution types using genetic factors. Methods The genotypes of the 1,999 subjects was performed using Axiom Precision Medicine Research Array (PMRA) by Life Technologies. All participants were prescribed Sasang Constitution-specific herbal remedies for the treatment, and showed improvement of original symptoms as confirmed by Korean medicine doctor. The genotypes were imputed by using the IMPUTE program. Association analysis was conducted using a logistic regression model to discover Single Nucleotide Polymorphism (SNP), adjusting for age, sex, and BMI. Results & Conclusions We developed models to predict Korean medicine constitution types using identified genectic factors and sex, age, BMI using Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Neural Network (NN). Each maximum Area Under the Curve (AUC) of Teaeum, Soeum, Soyang is 0.894, 0.868, 0.767, respectively. Each AUC of the models increased by 6~17% more than that of models except for genetic factors. By developing the predictive models, we confirmed usefulness of genetic factors related with types. It demonstrates a mechanism for more accurate prediction through genetic factors related with type.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.47-55
• /
• 2018

본 논문에서는 얼굴인식 성능 향상을 위해 얼굴 지역 영역 영상들로 학습된 다중개의 심층 합성곱 신경망(Deep Convolutional Neural Network)으로부터 추출된 심층 지역 특징들(Deep local features)을 가중치를 부여하여 결합하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 지역 영역 집합으로 학습된 다중개의 심층 합성곱 신경망으로부터 추출된 심층 지역 특징들과 해당 지역 영역의 중요도를 나타내는 가중치들을 결합한 특징표현인 '가중치 결합 심층 지역 특징'을 형성한다. 일반화 얼굴인식 성능을 극대화하기 위해, 검증 데이터 집합(validation set)을 사용하여 지역 영역에 해당하는 가중치들을 계산하고 가중치 집합(weight set)을 형성한다. 가중치 결합 심층 지역 특징은 조인트 베이시안(Joint Bayesian) 유사도 학습방법과 최근접 이웃 분류기(Nearest Neighbor classifier)에 적용되어 테스트 얼굴영상의 신원(identity)을 분류하는데 활용된다. 제안 방법은 얼굴영상의 자세, 표정, 조명 변화에 강인하고 기존 최신 방법들과 비교하여 얼굴인식 성능을 향상시킬 수 있음이 체계적인 실험을 통해 검증되었다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.28-37
• /
• 2005

본 논문은 퍼지 추론을 이용하여 소수문서로부터 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여하는 기존 방법의 유용성을 평가하고자 GIS (Generalized Instance Set) 알고리즘에 이를 적용시켜 그 성능을 평가하여 보았다. GIS 는 학습 문서 집합에 대한 일반화 (generalization) 과정을 통해 문서 그룹들을 형성하고 이 그룹의 대표 문서 (generalized instance)를 생성한 후 k- 알고리즘을 적용하는 방법이다. 본 논문에서는 바로 이 일반화 과정의 한 방법으로 퍼지 추론을 이용한 방법을 사용하였다. 상대적 성능 평가를 위하여 이 일반화(generalization) 과정에 Rocchio와 Widrow-Hoff 방법도 적용시켜 문서 분류 성능을 비교하였다. 실험 결과, 긍정적 문서만을 고려할 경우는 좋은 성능을 보이지만 부정적 문서를 같이 고려할 경우는 성능이 상대적으로 좋지 않음을 확인 할 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제46권3호
• /
• pp.280-288
• /
• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 재활복지공학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.371-376
• /
• 2017

본 논문에서는 원형 근전도 시스템 장비를 사용하여 근전도 패턴인식을 할 때, 장비의 센서 위치와 무관하게 패턴 인식이 가능한 알고리즘을 제안한다. 6가지 동작의 8채널 근전도 신호를 1초간 측정한 데이터를 이용하여 14개의 특징점을 추출하였다. 또한 8개의 채널에서 추출된 112개의 특징점을 나열하여 주성분분석을 하고 영향력이 높은 데이터만을 추려내어 8개의 입력 신호로 줄였다. 모든 실험은 k-NN 분류기를 이용하여 데이터를 학습시키고 5-fold 교차 검증을 사용하여 데이터를 검증하였다. 기계학습에서 데이터를 학습시킬 때, 어떤 데이터를 학습하느냐에 따라 그 결과가 크게 달라진다. 기존의 연구들에서 사용하는 학습 데이터를 사용 할 경우 99.3%의 정확도를 확인하였다. 그러나 센서의 위치가 22.5도 정도만 틀어지더라도 67.28%의 정확도로 명확하게 떨어짐을 보았다. 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 사용 할 경우 98%의 정확도를 보이고 장비의 센서의 위치가 바뀌더라도 98% 근처의 정확도를 유지함을 보였다. 이러한 결과를 사용하여 원형 근전도 시스템을 사용하는 사용자들의 편의성을 크게 증대시켜 줄 수 있을 것으로 보인다.

• Composites Research
• /
• 제35권5호
• /
• pp.317-321
• /
• 2022

본 연구에서는 머신 러닝을 통해 하중 유형에 따른 구간을 나누어 각 하중 유형에 강한 적층 각도 순서가 배치되는 PIC 설계 방법이 범퍼 빔에 적용되었다. 머신 러닝을 적용하기 위한 학습 데이터의 입력 값과 라벨은 각각 전체 요소 중 일부인 참조 요소의 좌표와 하중 유형으로 정의되었다. 좌표 값을 나타내는 방법인 2D 표현 방법과 3D 표현 방법을 비교하기 위하여 각각의 방법으로 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델이 학습되었다. 2D 표현 방법은 유한요소 모델을 각 면으로 나누고 그에 따른 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이며, 3D 표현 방법은 유한요소 모델 전체에서 학습 데이터를 생성하여 하나의 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통해 최적 값으로 튜닝되었으며, 튜닝 된 모델 중 k-NN 분류 방법이 가장 높은 예측률과 AUC-ROC로 나타났다. 그리고 2D 표현 방법과 3D 표현 방법 중 3D 표현 방법이 더 높은 성능을 보였다. 튜닝 된 머신 러닝 모델을 통해 예측된 하중 유형 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었으며, 유한요소 해석을 통해 비교 검증되었다. 3D 표현 방법의 머신 러닝 모델로 설계된 PIC 방법이 강도 측면에서 더 우수함이 검증되었다.

• 한국조경학회지
• /
• 제51권3호
• /
• pp.70-82
• /
• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.39-48
• /
• 2014

본 논문에서는 아무런 불편함이 없이 사람이 하루 중 가장 많은 시간을 보내는 침대에서 사람 동작의 관찰을 가능하게 하는 비침습식 센서 시스템을 제안한다. 제안된 센서 시스템은 얇고 넓은 필름 형태의 압전센서, 신호처리 보드, 그리고 데이터 수집 프로그램으로 구성된다. 사람 동작에 따라 힘이 가해진 압전 센서는 전압 신호를 생성하게 되고, 이 신호는 제안 시스템에 의해 수집, 전처리, 변환된다. 최종 단계에서 FFT 결과는 k-NN 분류기에 의해 식별된다. 침대에서 10,000개 사람 동작을 식별하는 실험을 수행하였고, 약 89.4%의 정인식률을 달성하였다. 실험 결과는 제안된 시스템이 침대를 사용하는 사람이 정상인인지 중풍환자인지 식별할 능력이 있음을 시사한다. 본 논문의 성과는 침대 사용자의 동작을 지속적으로 관찰 가능하게 한다는 점이다. 이러한 지속적인 관찰은 동작 또는 수면 패턴에서 건강상 이상 징후를 탐지하는데 매우 유용하게 활용될 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.60-68
• /
• 2007

본 논문에서는 자동으로 사용자의 얼굴 표정을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 휴리스틱 정보를 기반으로 설계된 트리 구조를 이용하여 행복, 역겨움, 놀람의 감정과 무표정을 인식한다. 카메라로부터 영상이 들어오면 먼저 얼굴 특징 검출기에서 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 획득한다. 그 후에 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 눈 영역과 비 눈 영역으로 구분한 뒤 눈의 중심 영역과 에지 정보를 기반으로 하여 눈, 눈썹, 입 등의 얼굴 특징을 찾는다. 검출된 얼굴 특징들은 얼굴 표정 인식기에 사용되며 얼굴 인식기는 이를 기반으로 한 decision tree를 이용하여 얼굴 감정을 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 MMI JAFFE, VAK DB에서 총 180장의 이미지를 사용하여 테스트하였고 약 93%의 정확도를 보였다.