• 전자공학회논문지CI
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• 제42권4호
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• pp.43-50
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• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 적응적 특징 가중치 방식과 클래스별로 적용된 KNN(Nearest -Neighbor) 규칙을 이용한 새로운 패턴 인식 시스템을 제안한다. 패턴 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여, 새로운 연산자를 갖는 유전자 알고리즘으로 가중치의 중간값을 결정함으로써 과잉 맞춤(overfitting)을 피하면서, 데이터의 분포에 따라 적절한 특징의 가중치를 찾는 새로운 특징 가중치 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 방법은 각각의 클래스를 가장 잘 표현하는 특징 공간들을 개별적으로 찾는다. KNN분류기는 클래스별로 찾은 특징 공간들을 이용하여 클래스에 따라 특징 공간을 변화시켜 미지 패턴의 클래스를 예측한다. 제안된 알고리즘은 Concordia대학의 handwritten numeral database에 적용시켜 그 성능을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.707-712
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• 1998

This paper presents several softcomputing techniques such as neural networks, fuzzy logic and genetic algorithms : Neural networks as brain metaphor provide fundamental structure, fuzzy logic gives a possibility to utilize top-down knowledge from designer, and genetic algorithms as evolution metaphor determine several system parameters with the process of bottom up development. With these techniques, we develop a pattern recognizer which consists of multiple neural networks aggregated by fuzzy integral in which genetic algorithms determine the fuzzy density values. The experimental results with the problem of recognizing totally unconstrained handwritten numeral show that the performance of the proposed method is superior to that of conventional methods.

• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.65-78
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• 2007

추천시스템은 개인화 서비스를 구현하는 방법 중의 하나이다. 추천시스템은 다양한 기법을 통해 구축될 수 있는데, 최근 전자상거래 분야에서 사용되는 기법들 중에서 대표적인 것이 협업필터링이다. 협업필터링은 영화나 음악 같이 명시적인 속성만으로 그 특성을 기술하는데 한계가 있는 아이템의 추천문제에 효과적으로 적용되어 왔다. 하지만, 이 기법은 희박성, 확장성 및 투명성 등의 문제점을 가지고 있는데, 본 연구에서는 희박성과 확장성 문제를 극복하는 방안으로 장르별 협업필터링 방법을 제안한다. 장르별 협업필터링 방법은 아이템을 최종적으로 추천하기 전에 아이템의 상위 카테고리, 즉 장르에 대한 정보를 활용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 방법의 실용성을 보이기 위하여, 영화 추천시스템인 GenreWise_CF를 개발하여, 공개 데이터인 MovieLens Data에 적용하여 평가하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 GenreWise_CF가 전통적인 협업 필터링을 적용하여 개발한 추천시스템인 Basic_CF보다 향상된 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.65-71
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• 2009

월드 와이드 웹의 정보 검색에서 산출되어지는 수많은 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 자연어 정보처리가 필수적이다. 이 논문은 텍스트에서 숫자의 의미 파악을 위한 판별기법을 제안한 것이다. 숫자 의미 판별기법은 챠트 파싱 기법과 함께 문맥자유 문법을 활용하여 숫자 스트링과 연관된 접사를 해석하였으며, N-그램 기반의 단어에 의거하여 조직화된 의미 파악을 하도록 설계되었다. 그리고 POS 태거를 사용하여 트라이그램 단어의 제한조건이 자동 인식되도록 시스템을 구성하여, 점진적으로 효율적인 숫자의 의미 파악을 하도록 하였다. 이 논문에서 제안한 숫자 해석 시스템을 실험한 결과, 빈도수 비례 방법은 86.3%의 정확률을 나타냈고 조건수 비례 방법은 82.8%의 정확률을 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3384-3390
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• 2011

본 논문은 탄소성 구조해석을 위한 병렬유한요소해석에 필요한 영역분할법에 대해 제시하고 있다. 유한요소해석을 위한 알고리즘으로서 CG방법과 결합한 영역분할법을 이용하였다. 적용된 영역분할법은 탄소성문제를 해석하는데 직접적으로 사용되어 지며 효용성 검토를 위해 3차원 탄소성 구조문제에 적용하여 해석해 본 결과 높은 병렬효과를 발휘함을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.1358-1367
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• 1993

전적으로 수입에 의존하는 마크판독장치(OMR : Optical Mark Reader)와 문자판독장치(OCR : Optical Character Reader)는 Line scan 방식으로 급지장치가 복잡하며 용지에 제한을 받는 등의 단점을 갖는다. 본 논문에서는 새로운 방식인 CCD카메라와 디지타이져를 입력장치로 하여 영상처리와 패턴인식에 근거한 마크와 숫자를 동시에 실시간 인식 가능한 일명 OMCR(Optical Mark and Character Reader) 시스템을 연구, 개발하였다. 또한 착오에 의하여 마크를 잘못 기입함으로써 발생할 수 있는 문제점을 개선하기 위한 표기방법으로 마크 대신에 제한된 7-segment의 및 필기체 숫자형식을 본 논문에서 제안하였다. 대학의 입학원서, 입시답안지, 수강신청, 성적평가표 및 주소에 대한 수만장의 마크용지와 영수증에 포함된 40개 이내인 인쇄체 숫자부분에 대한 문자용지를 실험대상으로 하였다. 실험결과, 마크용지와 문자용지 모두 판독 에러없이 초당 3~4장의 실시간 판독이 가능하였으며 line scan 방식의 OMR이나 OCR이 갖는 단점을 해결하였음을 입증하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.335-349
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• 2004

최근 과학기술의 급속한 발달로 인하여 컴퓨터를 활용하는 교육환경도 크게 변화하고 있다. 특히 인터넷의 빠른 성장으로 인해 웹 상의 교육정보가 기하급수적으로 증가되었으며, 이에 따라 수많은 교육용 웹 자료를 컴퓨터 보조 학습 매체로 활용하고 있다. 또한 CAI(Computer Assisted Instruction), ICAI(Intelligent CAI) 나 ITS(Intelligent Tutoring System) 등을 통해 컴퓨터를 수업 매체로 활용하는 방법도 많이 연구되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 다양한 수준의 학습자들에게 수준별로 적합한 학습 방법과 학습할 수 있는 방법이 효율적으로 제공되지 않고 있는 실정이다. 특히 현행 교육과정이 지향하고 있는 수준별 교육과정에 적합하지 않으면서 학생들의 능력, 적성, 필요, 흥미에 대한 개인차를 고려하지 않고 학생 개개인의 성장 잠재력과 교육의 효율성을 극대화하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자에게 웹을 통하여 필요한 학습정보를 제공하고 자기 주도적으로 학습 할 수 있는 환경을 만들어주면서, 학습자의 특성, 흥미, 호기심, 능력에 따라 알맞은 학습효과를 충족시켜줄 수 있는 웹 기반 자기주도적 MITS(Multimedia ITS)를 제안하였다. 본 시스템에서는 개별 학습의 효과를 극대화하기 위해 초등 수학 전 학년 수와 연산 영역에서 과정별, 특성별, 연계별 학습내용을 체계화하여 내용과 학년을 통합하였고, 학습자가 학년, 학습시간과 장소의 제한에서 벗어날 수 있도록 4개의 모듈로 구성된 웹 기반 MITS를 설계 및 개발하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.464-470
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• 2004

본 논문에서는 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해 퍼지 제어 시스템을 적용하여 학습률을 자동으로 조정하는 개선된 역전파 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 $\varepsilon$ 보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성과 부정확성의 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법을 XOR 문제와 숫자 패턴 분류에 적용하여 실험한 결과, 기존의 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacob의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.689-700
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• 2002

본 논문에서는 정보검색 시스템에서 필수적인 자동 색인을 위한 한글 형태소 분석기를 구현하였다. 현존하는 대용량의 데이터에 대한 자동 색인을 효율적으로 수행하기 위해서 새로운 개념이나 아이디어의 도입 및 적용에 초점을 맞추기보다는 기존에 연구되었던 다양한 어절 분석 기법들을 바탕으로 어절분석 속도의 최대화, 형태소 분석기의 모듈화 및 구조화에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서 개발된 시스템의 특징은 이론적인 측면보다는 소프트웨어 공학적인 측면이 훨씬 더 강조된다 품사 사전의 구조화가 우선적으로 수행되었으며, 이에 따라서 체언 및 용언 분석 모듈, 수사 분석 모듈 둥이 구현되었다. 또한 형태소의 패턴을 이용한 미등록어 분석 기능이 개발되었다. 개발된 전체 시스템은 정보 검색 엔진인 K-2000 시스템의 색인 모듈로 장착되어서 적용되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1301-1304
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• 1998

Several neural networks have been successfully used to classify complex patterns such as handwritten numerals or words. This paper describes the discrimination of totally unconstrained handwritten numerals using the proposed chaotic neural network (CNN) to improve the recognition rate. The recognition system in the paper consists of the preprocessing stage to extract features using Kirsch mask and the classification stage to recognize numerals using the CNN. In order to evaluate the performance of the proposed network, we performed the recognition with unconstrained handwritten numeral database of Concordia university, Canada. Experimental results show that the CNN based recognizer performs higher recognition rate than other neural network-based methods reported using same database.