• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1435-1440
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• 2021

저금리 시대의 도래로 인해 많은 투자자들이 주식 시장으로 몰리고 있다. 과거의 주식 시장은 사람들이 기업 분석 및 각자의 투자기법을 통해 노동 집약적으로 주식 투자가 이루어졌다면 최근 들어 인공지능 및 데이터를 활용하여 주식 투자가 널리 이용되고 있는 실정이다. 인공지능을 통해 주식 예측의 성공률은 현재 높지 않아 다양한 인공지능 모델을 통해 주식 예측률을 높이는 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 다양한 인공지능 모델에 대해 살펴보고 각 모델들간의 장단점 및 예측률을 파악하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 주식예측 인공지능 프로그램으로 인공신경망(ANN), 심층 학습 또는 딥 러닝(DNN), k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), LSTM에 대해 살펴보고자 한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.65-70
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• 2022

In manufacturing and semiconductor industries, transfer robots increase productivity through accurate and continuous work. Due to the nature of the semiconductor process, there are environments where humans cannot intervene to maintain internal temperature and humidity in a clean room. So, transport robots take responsibility over humans. In such an environment where the manpower of the process is cutting down, the lack of maintenance and management technology of the machine may adversely affect the production, and that's why it is necessary to develop a technology for the machine failure diagnosis system. Therefore, this paper tries to identify various causes of failure of transport robots that are widely used in semiconductor automation, and the Prognostics and Health Management (PHM) method is considered for determining and predicting the process of failures. The robot mainly fails in the driving unit due to long-term repetitive motion, and the core components of the driving unit are motors and gear reducer. A simulation drive unit was manufactured and tested around this component and then applied to 6-axis vertical multi-joint robots used in actual industrial sites. Vibration data was collected for each cause of failure of the robot, and then the collected data was processed through signal processing and frequency analysis. The processed data can determine the fault of the robot by utilizing machine learning algorithms such as SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbor). As a result, the PHM environment was built based on machine learning algorithms using SVM and KNN, confirming that failure prediction was partially possible.

• 생명과학회지
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• 제33권3호
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• pp.227-233
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• 2023

본 연구의 목적은 한국의 금정산 얼레지(Erythronium japonicum) 집단의 지리적 분포에 따른 공간적 분석을 기술한 것이다. 얼레지의 공간적 양상은 Neatest Neighbor Rule, 분산 척도에 의한 다양한 플롯 크기에 따른 집단 응집, 그리고 공간적 상관관계로 분석하였다. 교란된 프롯은 5 m × 5 m 내에서 응집되었다. 얼레지의 대부분 자연 플롯은 산림 군락에서 일정하게 분포되어 있었다. 얼레지의 이웃 패치는 평균 약 7.5 m 에서 10 m 사이에서 이격되어 있었다. 얼레지 자연집단이 인간의 활동으로 교란되었다면 7.5 m~10 m 거리보다 짧은 크기에서 발생한다. 패치 지표(patchiness index, PAI)에 근거한 모리시타 지표(Morisita index, IM)는 금정산 서쪽 사면은 2.5 m × 5 m 플롯이었고 남쪽사면은 5 m × 5 m 이내에 나타났다. 금정산의 서쪽에서 패치 크기가 2.5 m × 5 m 방형구일 때 클러스터는 식물이 가진 종의 특성과 환경적 요인에 의해 결정되었다. 금정산 얼레지 집단은 Moran's I 값의 비교에서 로지스트 회귀로 분석었고, 거리에 의한 격리가 각 개체의 분산에 높은 유의성을 가지고 설명되었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제21권4호
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• pp.421-433
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• 2018

Carbon fiber reinforced polymer (CFRP) cable has good mechanical properties and corrosion resistance. However, the anchorage of CFRP cable is a big issue due to the anisotropic property of CFRP material. In this article, a high-efficient bonding anchorage with novel configuration is developed for CFRP cables. The acoustic emission (AE) technique is employed to evaluate the performance of anchorage in the fatigue test and post-fatigue ultimate bearing capacity test. The obtained AE signals are analyzed by using a combination of unsupervised K-means clustering and supervised K-nearest neighbor classification (K-NN) for quantifying the performance of the anchorage and damage evolutions. An AE feature vector (including both frequency and energy characteristics of AE signal) for clustering analysis is proposed and the under-sampling approaches are employed to regress the influence of the imbalanced classes distribution in AE dataset for improving clustering quality. The results indicate that four classes exist in AE dataset, which correspond to the shear deformation of potting compound, matrix cracking, fiber-matrix debonding and fiber fracture in CFRP bars. The AE intensity released by the deformation of potting compound is very slight during the whole loading process and no obvious premature damage observed in CFRP bars aroused by anchorage effect at relative low stress level, indicating the anchorage configuration in this study is reliable.

• 대한공간정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.39-47
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• 2001

지형의 특성을 공간상에 수치적으로 표현하는 수치지형모형(DTM)은 전산기의 발달과 더불어 최근 건설 분야의 계획 단계에서 광범위하게 적용이 되고 있으며, 특히 도로설계와 도시계획에 있어서 DTM을 이용한 토공량과 정지표고 및 면적 산정은 대표적인 적용 분야들이다. 따라서, 본 연구에서는 DTM을 이용한 토공량 계산에 정확도에 관련된 요소를 고려하여 최적 토공량 산정을 연구하는데 있어서, 부산광역시 15개 구를 연구 대상지역으로 선정하여 국립지리원 발행 1:5,000 지형도를 수치화하였다. 또한, 토공량과 높이별 정지면적 및 정지표고를 결정하여 향후 절 성토 등으로 인하여 발생 가능한 지형의 변화를 추정할 수 있는 정지표고 산정 모형을 제시하였으며, 그리고 토공량 계산시 사용되는 보간 기법별 토공량의 차이를 분석하였다. 분석결과 역거리보간법이 면적과 표면적 그리고 토공량에서 가장 큰 값을 보였고, 최근린기법이 가장 적을 값이 분포를 나타내었다. 최종적으로 본 연구에서 산정된 토공량은 부산광역시에서 추정한 값들과 매우 근사한 값을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제23권3호
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• pp.251-260
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• 2005

CCD의 개발은 사진측량에 많은 발전을 이루었다. 본 연구는 근접수치사진측량으로 수리모형 해석시 지형 보간최적분석기법에 관한 연구이다. 먼저 근접수치사진측량과 삼각수준측량으로 수리모형의 상사성을 분석하기 위해 통계분석의 일종인 T-검정을 실시하였다 그리고 수치사진측량으로 분석한 수리모형해석을 컴퓨터로 실제지형과 비슷한 형상을 가지는 수치표고모형을 만들기 위해 역거리, 크리깅, 최근린, 불규칙삼각망 보간법 중에서 수리모형 적용에 적합한 최적 보간법을 제시하였다. 수리모형에 대한 기하학적 상사분석을 위해 보간법을 적용 결과, 크리깅 보간법과 불규칙삼각망 보간법이 효율적인 것으로 판단되었다

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.201-206
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• 2018

최근 인공지능을 구현하기 위한 기술들이 보편화되면서 특히, 기계 학습이 폭넓게 사용되고 있다. 기계 학습은 대량의 데이터를 수집하고 일괄적으로 처리하며 최종 조치를 취할 수 있는 통찰력을 제공하나, 작업의 효과가 즉시 학습 과정에 통합되지는 않는다. 본 연구에서는 비즈니스의 큰 이슈로서 실시간 데이터 분석의 성능을 개선하기 위한 적응형 학습 모델을 제안하였다. 적응형 학습은 데이터세트의 복잡성에 적응하여 앙상블을 생성하고 알고리즘은 샘플링 할 최적의 데이터 포인트를 결정하는데 필요한 데이터를 사용한다. 6개의 표준 데이터세트를 대상으로 한 실험에서 적응형 학습 모델은 학습 시간과 정확도에서 분류를 위한 단순 기계 학습 모델보다 성능이 우수하였다. 특히 서포트 벡터 머신은 모든 앙상블의 후단에서 우수한 성능을 보였다. 적응형 학습 모델은 시간이 지남에 따라 다양한 매개변수들의 변화에 대한 추론을 적응적으로 업데이트가 필요한 문제에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.55-62
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• 2015

협력 필터링을 통한 추천 시스템은 정보 검색 편의성을 제공함으로써 다방면에서 성공적으로 활용되어왔다. 유사도 측정은 추천인들의 범위를 결정하는 기준이 되기 때문에 이러한 시스템의 성능을 좌우하는 결정적 요소이다. 본 연구에서는 기존의 유사도 측정 공식에서 산출되는 유사도값의 분포를 분석하고, 유사도값과 공통평가항목수와의 관계를 조사하였다. 이를 통해 발견된 문제점을 보완하기 위하여 유사도값의 제한을 통하여 신뢰할 만한 추천인들을 선정하는 방법을 제시하였다. 실험 결과, 유사도의 상한값과 하한값을 동시에 제한하는 방법이 기존보다 월등한 성능 향상을 가져왔다. 특히 적은 수의 최인접이웃을 참조했을 때 두드러졌는데, 코사인 유사도에 대해서는 최대 0.047, 피어슨에 대해서는 최대 0.03의 추천 성능 향상을 보였다. 이 결과는 피어슨과 코사인 유사도를 이용하는 협력필터링 시스템에서 매우 높거나 낮은 유사도의 이웃의 평가 등급은 참조하지 않는 것이 바람직함을 암시한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권3호
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• pp.295-300
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• 2002

본 논문에서는 3차원 입출력 알고리즘을 랜덤 인터리버와 s-랜덤 인터리버에 적용하였으며, 이를 터보코드 인터리버에 적용하여 성능을 분석하였다. 인터리버의 성능은 인접 데이터간 최소 거리에 의해 결정되어지므로, 인접 데이터간의 최소거리를 증가시키는 방법으로 인터리버의 성능을 향상 시켰다. 3차원 알고리즘을 적용한 인터리버는 3차원 저장공간을 이용해 입력 데이터를 저장하고 랜덤하게 추출하는 방식이다. 이러한 방식은 기존의 랜덤 인터리버와 s-랜덤 인터리버에 비해 인접 데이터간 최소거리와 평균거리를 증가시킨다. 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 3차원 알고리듬을 적용한 터보코드의 성능을 분석하였으며, 전송 환경을 가우시안 채널로 설정하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권12호
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• pp.6069-6091
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• 2017

Augmented Reality (AR) overlays virtual information on real world data, such as displaying useful information on videos/images of a scene. This paper presents an Enhanced AR (EAR) system that displays useful statistical players' information on captured images of a sports game. We focus on the situation where the input image is degraded by strong sunlight. Proposed EAR system consists of an image enhancement technique to improve the accuracy of subsequent player and face detection. The image enhancement is followed by player and face detection, face recognition, and players' statistics display. First, an algorithm based on multi-scale retinex is proposed for image enhancement. Then, to detect players' and faces', we use adaptive boosting and Haar features for feature extraction and classification. The player face recognition algorithm uses boosted linear discriminant analysis to select features and nearest neighbor classifier for classification. The system can be adjusted to work in different types of sports where the input is an image and the desired output is display of information nearby the recognized players. Simulations are carried out on 2096 different images that contain players in diverse conditions. Proposed EAR system demonstrates the great potential of computer vision based approaches to develop AR applications.