• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1994년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1540-1542
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• 1994

This paper describes an experimental study of pattern recognition of partial discharge for three different discharge sources by using neural network(NN) system. The NN system is three layer feedforward connections and its learning method is a backpropagation algorithm incorporating an external teacher signal. Input information for NN is a statistical parameters of a discharge magnitude and the number of pulse count. After learning three typical input patterns, NN system offers good discrimination between different defects.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.767-770
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• 2014

대용량 데이터를 분석하기 위한 맵리듀스 기반 k-NN 조인 질의처리 알고리즘은 최근 데이터 마이닝 및 분석을 기반으로 하는 응용 분야에서 매우 중요하게 활용되고 있다. 그러나, 대표적인 연구인 보로노이 기반 k-NN 조인 질의처리 알고리즘은 보로노이 인덱스 구축 비용이 매우 크기 때문에 대용량 데이터에 적합하지 못하다. 아울러 보로노이 셀 정보를 저장하기 위해 사용하는 R-트리는 맵리듀스 환경의 분산 병렬 처리에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 새로운 그리드 인덱스 기반의 k-NN 조인 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 첫째, 높은 인덱스 구축 비용 문제를 해결하기 위해, 데이터 분포를 고려한 동적 그리드 인덱스 생성 기법을 제안한다. 둘째, 맵리듀스 환경에서 효율적으로 k-NN 조인 질의를 수행하기 위해, 인접셀 정보를 시그니처로 활용하는 후보영역 탐색 및 필터링 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 질의 처리 시간 측면에서 기존 기법에 비해 최대 3배 높은 질의 처리 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.920-926
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• 2005

최근접 이웃(k nearest neighbor) 알고리즘은 새로운 개체의 목표값을 예측하기 위하여 과거의 유사한 데이타를 이용하여 그 값을 예측하는 것이다. 이 방법은 기계학습의 여러 분야에서 그 유용성을 검증받아 널리 사용되고 있다. 이러한 kNN 알고리즘에서 목표값을 예측할 때 각 속성의 가중치를 동일하게 고려하는 것은 좋은 성능을 보장할 수 없으며 따라서 kNN에서 각 속성에 대한 가중치를 적절히 계산하는 것은 kNN 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소중의 하나이다. 본 논문에서는 정보이론을 이용하여 kNN 에서의 속성의 가중치를 효과적으로 계산하는 새로운 방법을 제시하고자한다. 제안된 방법은 각 속성이 목표 속성에 제공하는 정보의 양에 따라 가중치를 자동으로 계산하여 kNN 방법의 성능을 향상시킨다. 개발된 알고리즘은 다수의 실험 데이타를 이용하여 그 성능을 비교하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.119-129
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• 2010

원격탐사 자료와 현장 자료를 이용한 산림 바이오매스 탄소량 추정은 전 세계적으로 각광을 받고 있으며, 국내의 경우 2010년 국립산림과학원에서 개발한 수종별 탄소배출계수를 통해 보다 정확한 탄소량 추정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 2006년부터 2009년까지 구축된 제5차 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI) 자료를 기반으로 k-Nearest Neighbor(kNN) 알고리즘을 이용하여 충청북도 단양군의 지상부 바이오매스 탄소량을 추정하였다. 원격탐사 자료로는 계절 변화가 뚜렷한 한반도의 기후가 산림 지역의 분광 특성 및 이에 따른 탄소량 추정에 미치는 영향을 조사하기 위해 2004년부터 2005년까지 계절별로 취득된 Landsat TM 위성영상을 이용하였다. 분석결과 단양군 지역의 지상부 바이오매스 총 탄소량은 최대 3542768.49tonC에서 최소 3329037.51tonC 사이로 추정되었으나, 계절에 따른 특정 경향은 발견되지 않았다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.681-688
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• 2015

k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.358-366
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• 2002

특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권2호
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• pp.14-19
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• 2014

본 논문에서는 스마트 TV, 스마트폰으로 대표되는 스마트 장치에서 비접촉식 전위계차 센서(CEPS)로부터 추출된 동작신호를 k-NN과 DTW 알고리즘을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 CEPS 신호는 칼만 필터를 이용해서 잡음을 제거해주고 정규화를 시켜준다. 다음 인식 속도를 향상시키고 분류에 방해되는 성분제거 하기 위해 PCA 알고리즘을 사용해서 신호의 차원을 축소시켰다. 그리고 k-NN과 DTW 알고리즘을 사용하여 인식 작업을 수행하였다. 실험 결과에서는 앞서 언급된 2개의 스마트 장치 환경 셋팅에 대해서 설명하고 각각의 환경에서 추출된 신호를 제안된 알고리즘에 의해서 인식을 하였다. 기존 인식 알고리즘의 결합과 분해를 통해 다양한 결과를 비교 분석함하고 90% 이상의 인식률을 달성함으로써 제안된 방법의 우수성을 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.110-114
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• 2010

본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화 방법에 대해 기술한다. TextRank 알고리즘은 그래프 기반의 순위화 알고리즘이다. 문서에서 나타나는 각각의 단어를 노드로, 단어들 사이의 동시출현성을 이용하여 간선을 만들면 문서로부터 그래프를 생성할 수 있다. TextRank 알고리즘을 이용하여 생성된 그래프로부터 중요도가 높은 단어를 선택하고, 그 단어와 인접한 단어를 묶어 하나의 자질로 사용하여 문서 분류를 수행하였다. 동시출현 자질(인접한 단어 쌍)은 단어 하나가 갖는 의미를 보다 명확하게 만들어주므로 문서 분류에 좋은 자질로 사용될 수 있을 것이라 가정하였다. 문서 분류기로는 지지 벡터 기계, 베이지언 분류기, 최대 엔트로피 모델, k-NN 분류기 등을 사용하였다. 20 Newsgroups 문서 집합을 사용한 실험에서 모든 분류기에서 제안된 방법을 사용했을 때, 문서 분류 성능이 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.375-382
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• 2004

신경회로망을 이용한 XY 테이블의 비선형 보상기법을 제안한다. 제안된 신경망 제어기는 시스템의 비선형 성분에 의한 성능저하를 보상하는 신경회로망과 시스템의 안정화를 위한 비례미분(PD) 제어기로 구성된다. 신경망 보상 구조가 적응적이고 추적오차와 파라미터 추정치가 유계가 되는 신경망 파라미터 동조알고리듬과 안정도 증명을 제시한다. 신경망 제어기를 위치 테이블에 실험함으로써 비선형 성분에 의한 성능저하를 줄이는 효과를 보여준다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권1호
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• pp.259-267
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• 2014

This paper presents a simple, consistent and reliable technique to identify detected partial discharges (PD) using an acoustic ultrasonic method. A new reliable algorithm named 'Simple Partial Discharge Identifier' (SPDI) is proposed to perform identification process of the detected ultrasonic signals of PD. Experimental works based on recommended practices were setup and the ultrasonic signals of the PD were recorded. The PD data is then employed as the reference data. The SPDI developed has been tested against commonly used models in Neural Network (NN). Results from the SPDI algorithm shows more reliable results compared to NN models results. Comparison made on the mean square error (MSE) results shows SPDI produces the desired outcome with lower MSE in 97.17% of trials. Low error of SPDI indicates a high reliability to be applied in the identification of PD.