• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.595-601
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• 2018

최근 미세먼지 수치가 급격히 상승함에 따라 이에 대한 관심도가 굉장히 높아지고 있다. 미세먼지의 노출은 호흡기 및 심혈관계 질환의 발생과 관련이 있으며, 사망률도 증가시키는 것으로 보고되고 있다. 뿐만 아니라, 산업현장에서도 미세먼지에 대한 피해가 속출한다. 그러나 현대인의 삶에서 미세먼지 노출은 불가피하다. 그러므로 미세먼지를 예측하여, 이에 대한 노출을 최소화하는 것이 건강 및 산업 피해축소에 가장 효율적인 방법일 것이다. 기존의 미세먼지 예측 모델은 농도 수치가 아닌 미세먼지의 농도 범위에 따라 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨으로만 나누어 예보하고 있다. 본 논문은 기존의 실제 기상 및 대기 질 데이터를 이용, 기계학습 알고리즘인 Artificial Neural Network (ANN)알고리즘과 K-Nearest Neighbor (K-NN)알고리즘을 상호 응용하여 미세먼지 수치 (PM 10)를 예측하고자 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.617-624
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• 2014

스마트폰 사용이 급증하였고 스마트폰에 탑재되는 OS 중 안드로이드가 차지하는 비중이 가장 높아졌다. 그러나 오픈소스로 제공되는 안드로이드의 특성이 악의적인 사용자들에게 유용하게 사용되어 스마트폰 사용자들의 프라이버시를 위협하고 있다. 이 논문에서 우리는 안드로이드 앱에서 요구하는 권한 정보를 사용하여 효율적인 악성앱 감지법을 제안한다. 이를 위하여 주성분 분석과 kNN 분류자를 사용하였으며, 새로운 앱들의 특성들을 분류자에 실시간으로 반영하기 위한 incremental kNN 분류자를 제안한다. 또한 이 분류자들의 정확률을 측정하기 위하여 k-묶음 교차 검증법을 사용하였다. 실험에 사용된 실제 악성앱 샘플을 얻기 위하여 Contagio에 요청하였으며 이를 이용하여 분류자의 정확률을 측정하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.69-74
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• 2013

본 연구에서는 손목 움직임의 추정을 위한 근전도 신호 기반 동작 분류 알고리즘을 제안한다. 근전도의 특징점을 추출하기 위하여 절대차분표준편차(DASDV)과 제곱평균제곱근(RMS)을 사용하며, 측정 된 근전도 신호를 이용하여 동작 마다 30개의 특징점(RMS, DASDV)을 추출한다. 근전도 신호를 특정한 패턴으로 나타내어 적용시키기 위하여 평균값을 기준으로 집단을 두 부분으로 나누고, 패턴분류 방법인 k-NN으로 패턴을 학습시킨 후, 집단을 나누지 않은 방법을 사용한 기존의 연구와 비교하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증한다. 실험결과 제안한 알고리즘은 92.59%의 인식률을 보였으며, 이전 연구 결과보다 0.84% 포인트의 성능 개선을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.145-147
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• 2001

문서 자동 분류에는 통계적인 기법과 machine learning 기법의 맡은 알고리즘들이 이용되고 있다. 통계적인 기법 알고리즘을 이용한 문서 분류는 높은 성능을 보이지만 분류할 카테고리가 둘 이상인 경우가 빈번할 경우에는 정확률이 급격히 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 K-NN알고리즘을 이용하여 일차적인 문서 분류를 수행한 후 특정 카테고리로 분류하기에 애매모호한 경우가 생길 경우 시소러스의 일반화 관계와 연관화 관계를 이용하여 모호성을 줄임으로써 문서 자동 분류의 성능을 높이기 위한 새 기법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권6호
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• pp.395-402
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰 사용자를 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 방법을 제안한다. 제안하는 제스처 인식 방법에서는 DTW 알고리즘을 적용하여 새로운 시계열 가속도 데이터와 각 제스처별 대표 훈련 데이터간의 유사도를 측정한 뒤, k-NN 알고리즘을 적용하여 제스처를 판별한다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 방법의 성능을 분석해보기 위해, 안드로이드 스마트폰에서 동작하는 제스처 인식 프로그램과 이것을 활용한 제스처 기반 원격 제어 로봇 시스템을 구현하였다. 사용자-혼합 및 사용자-독립 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 제스처 인식방법과 구현 시스템이 높은 인식 성능과 확장성을 가진다는 것을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.645-650
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• 2003

Legged robots can avoid an obstacle by crawling-over or striding, according to the obstacle’s nature and the current state of the robot. Thus, it can be observed that the mobility efficiency to reach a destination is improved by such action. Moreover, if robots have many legs like 4-legged or 6-legged types, then the robot movement range is affected by the order of swing leg. In this paper, the avoidance action of a quadruped robot is generated by a neural network (NN) whose inputs are information on the position of the destination, the obstacle configuration and the robot's self-state. To realize a free gait in static walking, the order of swing leg is determined using an another NN whose inputs are the amount of movements and the robot’s self-state. The design parameter of the latter NN is adjusted by using genetic algorithm (GA).

• 전기학회논문지
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• 제61권5호
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• pp.757-762
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• 2012

In this paper, the multi feature extraction algorithm for estimation of wrist movements based on Electromyogram(EMG) is proposed. For the extraction of precise features from the EMG signals, the difference absolute mean value(DAMV), the mean absolute value(MAV), the root mean square(RMS) and the difference absolute standard deviation value(DASDV) to consider amplitude characteristic of EMG signals are used. We figure out a more accurate feature-set by combination of two features out of these, because of multi feature extraction algorithm is more precise than single feature method. Also, for the motion classification based on EMG, the linear discriminant analysis(LDA), the quadratic discriminant analysis(QDA) and k-nearest neighbor(k-NN) are used. We implemented a test targeting twenty adult male to identify the accuracy of EMG pattern classification of wrist movements such as up, down, right, left and rest. As a result of our study, the LDA, QDA and k-NN classification method using feature-set with MAV and DASDV showed respectively 87.59%, 89.06%, 91.75% accuracy.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권4호
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• pp.59-70
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• 2003

공간 데이터베이스 관리시스템에서 제공하는 공간 질의는 많은 디스크 참조와 CPU 처리시간을 필요로 한다. 이 중에서 k-최근접 질의는 많은 디스크 참조를 요구하는 질의로써 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 트리 구조의 색인을 사용하는 k-최근접 질의 처리방법은 조건을 만족하지 않는 노드를 가지치기 기법을 사용하여 노드 방문횟수를 줄인다. 그러나 이 방법은 가지치기 과정에서 불필요한 디스크 참고가 발생하여 성능을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 가지치기 기법 대신 주어진 k개의 최근접 객체가 존재할 영역을 미리 예측함으로써 디스크 참조횟수를 줄이는 방법을 제시한다. 이 영역을 예측하기 위해서 본 연구에서는 데이터 분포에 대한 밀도를 이용하였다. 실험에 의하면 이러한 방법은 기존의 가지치기 기법을 이용한 방법에 비해서 최고 22%,평균 7% 정도의 디스크 참조횟수의 감소 효과가 있음을 알 수 있다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권3호
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• pp.217-227
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• 2022

In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제17권1호
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• pp.41-48
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• 2019

In recent years, sentiment analysis research has become popular. The research results of sentiment analysis have achieved remarkable results in practical applications, such as in Amazon's book recommendation system and the North American movie box office evaluation system. Analyzing big data based on user preferences and evaluations and recommending hot-selling books and hot-rated movies to users in a targeted manner greatly improve book sales and attendance rate in movies [1, 2]. However, traditional machine learning-based sentiment analysis methods such as the Classification and Regression Tree (CART), Support Vector Machine (SVM), and k-nearest neighbor classification (kNN) had performed poorly in accuracy. In this paper, an improved kNN classification method is proposed. Through the improved method and normalizing of data, the purpose of improving accuracy is achieved. Subsequently, the three classification algorithms and the improved algorithm were compared based on experimental data. Experiments show that the improved method performs best in the kNN classification method, with an accuracy rate of 11.5% and a precision rate of 20.3%.