• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.249-254
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• 2011

MPEG-4 파트 2에서 화질 확장성을 지원하는 FGS (fine granularity scalability) 코딩 기법은 가변적인 네트워크 대역폭에서 최적의 화질을 구현할 수 있는 스케일러블 비디오 코딩 기법이다. 본 논문에서는 기본 FGS 코딩 구조의 향상 계층에서, 영상의 잔여 신호를 다시 한 번 더 비트 평면 (bit-plane) 코딩을 해주는 FGS 코딩 구조를 제안하였다. 실험에서는 제안된 FGS 코딩 구조와 MPEG-4 VM (verification model) FGS 코딩 구조를 비교하여 제안된 FGS 코딩 구조의 화질 확장성을 평가하였다. 비교는 테스트된 3개의 비디오의 PSNR의 분석으로 이루어졌다. 결과는 제안된 구조가 비트율 제어 기법 VM5+를 이용했을 때, VM-FGS 코딩 구조보다 Y, U, V PSNR이 평균적으로 각각 0.4 dB, 9.4dB, 9 dB 더 높게 나타났고, QP (quantization parameter) 값을 17로 고정시킨 경우는, 제안된 구조가 4.61 dB, 20.21 dB, 16.56 dB 더 높게 나타났다. 결과에 의해, 제안된 구조가 VM-FGS 코딩 구조보다 최저부터 최대의 화질을 얻을 수 있는 화질 확장성이 더 높은 구조임을 알 수 있었다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권21호
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• pp.9367-9373
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• 2014

In diagnosis of lung cancer, rapid distinction between small cell lung cancer (SCLC) and non-small cell lung cancer (NSCLC) tumors is very important. Serum markers, including lactate dehydrogenase (LDH), C-reactive protein (CRP), carcino-embryonic antigen (CEA), neurone specific enolase (NSE) and Cyfra21-1, are reported to reflect lung cancer characteristics. In this study classification of lung tumors was made based on biomarkers (measured in 120 NSCLC and 60 SCLC patients) by setting up optimal biomarker joint models with a powerful computerized tool - gene expression programming (GEP). GEP is a learning algorithm that combines the advantages of genetic programming (GP) and genetic algorithms (GA). It specifically focuses on relationships between variables in sets of data and then builds models to explain these relationships, and has been successfully used in formula finding and function mining. As a basis for defining a GEP environment for SCLC and NSCLC prediction, three explicit predictive models were constructed. CEA and NSE are requentlyused lung cancer markers in clinical trials, CRP, LDH and Cyfra21-1 have significant meaning in lung cancer, basis on CEA and NSE we set up three GEP models-GEP 1(CEA, NSE, Cyfra21-1), GEP2 (CEA, NSE, LDH), GEP3 (CEA, NSE, CRP). The best classification result of GEP gained when CEA, NSE and Cyfra21-1 were combined: 128 of 135 subjects in the training set and 40 of 45 subjects in the test set were classified correctly, the accuracy rate is 94.8% in training set; on collection of samples for testing, the accuracy rate is 88.9%. With GEP2, the accuracy was significantly decreased by 1.5% and 6.6% in training set and test set, in GEP3 was 0.82% and 4.45% respectively. Serum Cyfra21-1 is a useful and sensitive serum biomarker in discriminating between NSCLC and SCLC. GEP modeling is a promising and excellent tool in diagnosis of lung cancer.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.101-111
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• 2014

공간사건들은 데이터마이닝 분류알고리즘을 이용하여 예측 가능하며, 의사결정 트리는 대표적인 분류알고리즘들 중 하나로 사용되고 있다. 의사결정 트리는 레이블 값을 갖는 분류작업에 주로 사용되었으나 규칙평가 기법을 트리 리프노드 등급 계산에 응용하면서부터 공간사건 예측에 이용되고 있다. 이 논문에서는 의사결정 트리에서 사용되는 규칙평가 방법들을 공간예측에 적용하여 비교하였다. 실험을 위해 의사결정 트리 알고리즘인 C4.5알고리즘과 규칙 평가기법인 Laplace, M-estimate 및 m-branch 기법들을 구현하여 자연환경에서 발생되는 대표적인 공간예측 응용분야인 산사태에 적용하였다. 적용한 규칙 평가 기법들의 정확도 평가결과, 그 특성에 따라 정확도의 차이가 있었으며 m-branch가 가장 높은 성능을 보였다. 그러나 m-branch 및 M-estimate와 같이 별도의 파라미터를 갖는 경우 반복적으로 최적의 파라미터 값을 찾는 과정을 요구하였다. 따라서 적용 대상에 따라 선택적으로 활용할 수 있다. 이러한 의사결정 트리를 이용한 공간예측은 예측 결과뿐만 아니라 특정 위치에서의 예측결과에 대한 원인분석을 가능하게 함으로 다양한 응용을 가능하게 한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권8호
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• pp.80-88
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• 2007

매우 복잡한 시스템의 보다 효율적인 설계를 위한 차세대 SoC를 위해 중요한 것은 시스템의 고적용성과 고확장성이다. 이를 위해 최근 들어 급속히 관심이 높아지는 것이 계산 모듈중심의 시스템 설계를 탈피하여 통신 중심으로 시스템 설계를 보는 communication-based 설계 방법론이며, 그 중 대표적으로 많은 관심을 모으고 있는 것이 Network-on-Chip (NoC)이다. 이는 모듈간의 직접적인 연결에 의한 데이터의 통신 구조를 가진 일반적인 SoC 설계에서의 취약한 확장성과 통신 구조의 고정성을 극복하기 위해, 데이터를 패킷화하고, 이를 네트워크 인터페이스 및 라우터에 의한 가변적인 구조에 의해 전송함으로써 통신 구조의 적용성과 확장성을 제공하려는 노력이다. 하지만 확장성과 적용성에 치중하다 보면 성능과 면적에 대한 비용이 너무 커져서 실제로 기존의 연결 방법과 비교하여 실용성이 없을 수 있다. 그래서 본 연구에서는 통신 패턴의 면밀한 분석을 통하여 매우 성능에 중요하고 또 빈번한 통신 패턴에 대해서는 기존의 연결 방식을 고수하면서, 전체적인 연결성 및 확장성을 유지하는 알고리즘을 제시한다. 이 방법을 통해서 최소 30%의 네트워크 인터페이스 및 라우터 구조가 훨씬 간단한 구조로 바뀔 수 있었으며, 이로 인한 연결성 (connectivity) 및 확장성에 대한 손실은 거의 없었다. 시뮬레이션 결과에 의하면 통신 구조의 최적화를 통해서 연결에 소요되는 시간적 성능은 49.19% 향상되었고 면적의 측면에서도 24.03% 향상되었음이 입증되었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.195-202
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• 2006

박판 구조물은 자동차를 비롯하여 항공기, 인공위성, 선박 등의 운송 수단과 건축물의 돔과 같이 효율적으로 활용되어지고 있으며 동시에 경량화를 필요로 하는 경우 널리 사용되는 구조물이다. 엔진, 변속기 등의 회전체의 부품을 보호하는 박판 구조물인 자동차 후드에서의 새로운 보강재 형상을 제시하였다. 자동차 후드는 엔진 룸에 장착되어 있는 회전체의 진동 영향을 민감하게 받아 공진현상이 발생할 우려가 있다. 따라서 설계하중을 지지할 강성을 가지며 동적 특성이 고려되어야 한다. 즉, 강성을 유지하면서 공진에 의한 진동도 고려해야 한다. 이는 곧 승차감과 직결된 중요한 문제이다. 그러므로 최적의 강성증대 설계결과를 얻기 위해서는 정적 동적 강성평가와 함께 고유진동수를 고려한 보강재의 최적설계가 도입되어야 한다. 본 연구에서는 고유진동수를 고려한 대표적인 박판 구조물인 자동차 후드의 보강재 위상을 구하고, 도출된 위상에서 보강재의 형상 최적 설계 후 제시된 보강재 단면의 최적 치수를 다구찌 방법을 이용한 직교 배열표상에서의 각 설계변수의 수준과 최적의 설계변수의 조건으로 구하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.487-496
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• 2000

본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.23-34
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• 2019

최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제5권1호
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• pp.43-53
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• 1985

강도로교(鋼道路橋)에 있어서 가장 보편적으로 사용(使用)되고 있는 강교(鋼橋)(구형(矩形)보, 판항(鈑桁), 합성항(合成桁))에 대한 신뢰성설계규준(信賴性設計規準)을 제안(提案)하고, 또 하중(荷重)-저항계수(抵抗係數) 및 공칭안전율(公稱安全率)에 대한 이론적(理論的)인 근거를 제시(提示)하는 것이 본(本) 연구(硏究)의 주요(主要) 내용(內容)이다. Cornell의 MFOSM과 Lind-Hasofer의 AFOSM을 포함하는 주요 2차(次)모멘트 신뢰성(信賴性) 이론(理論)을 비교(比較) 분석(分析)함으로써 Lind-Hasofer의 근사식(近似式)과 대수정규형(對數正規型) 근사식(近似式)을 본(本) 연구(硏究)에서 제안(提案)하는 신뢰성(信賴性) 해석(解析) 및 설계규준(設計規準)의 유도에 사용함이 적절하다는 것을 알 수 있었다. Galambo의 이론(理論)에 의해 강구조부재(鋼構造部材)의 불확실량(不確實量) 산정(算定) 알고리즘을 유도하여 저항(抵抗)의 불확실량(不確實量)을 LRFD Format 및 SGST Format로 산정(算定)했으며, 하중(荷重)의 불확실량(不確實量)은 우리의 실정(實情)을 고려한 적절한 값을 택했다. 현행(現行) 강도로교(鋼道路橋) 설계규준(設計規準)에 따라 calibration함으로써 목표신뢰성지수(目標信賴性指數) ${\beta}_0=3.5$를 우리의 현실(現實)을 반영하는 최적치(最適値)로 선택하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 강도로교(鋼道路橋)의 LRFD 신뢰성(信賴性) 설계규준(設計規準)은 일정(一定)한 신뢰성(信賴性)을 주는 보다 합리적(合理的)인 설계(設計)가 됨을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.20-30
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• 2003

기존에 홍채 특징 추출을 위해 가장 많이 사용하는 방법인 직교 이차원 Gabor 웨이블릿의 경우, 2개 이상의 기저 함수들을 다양한 홍채 위치에 적용시켜서 얻어진 256바이트의 홍채 코드를 이용하여 홍채 인식을 수행한다. Gabor 웨이블릿은 홍채 패턴 특성이 반영되지 않은 기저 함수들을 많은 홍채 텍스쳐 위치에 적용함으로써, 생성된 홍채 코드들 사이에 상호 의존성이 높은 불필요한 코드들이 존재하게 되며, 결과적으로 전체 홍채 코드의 크기가 너무 커진다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 독립 성분 분석에 의한 새로운 홍채 특징 추출 및 홍채 인식 방법을 제안한다. 제안된 독립 성분 분석 방법은 홍채 텍스쳐 자체로부터의 학습을 통하여 최적의 기저 벡터들을 얻을 수 있기 때문에, 홍채 코드의 크기가 작으면 저도 홍채 패턴의 특성을 가장 잘 반영하는 홍채 특징들을 추출할 수 있다. 또한 본 논문에서는 독립 성분 분석에 의한 홍채 특징 추출 및 홍채인식 성능을 보다 개선하기 위하여, 독립 성분 기저 벡터를 재구성하는 방법과 기저 벡터의 집합을 두 가지 이상으로 적용하는 방법을 제안한다. 개선된 독립 성분 분석은 Gabor 웨이블릿 방법과 성능을 비교하였으며, 인식 오류율은 유사한 결과를 나타내면서도 홍채 코드 크기는 4배 이상 감소되는 뛰어난 성능을 나타냈다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.25-31
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• 2011

주성분 분석(PCA)은 차원 축소와 특징 추출을 위해 널리 사용되는 기법 중의 하나이지만 자승 오류의 사용으로 인해 잡음에 민감한 단점이 있다. 이러한 잡음 민감성을 개선하기 위해 다양한 방법이 소개되었고 그 중 improved robust fuzzy PCA(RF-PCA2)는 퍼지 소속도를 이용한 반복적 최적화 기법으로 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다. 하지만 RF-PCA2 역시 국부적인 최적해에 빠질 수 있으며 그 원인 중 하나는 RF-PCA2 알고리듬이 소속도를 균일한 값으로 초기화시키기 때문이다. 또한 퍼지 소속도를 사용하고 있지만 여전히 목적함수가 자승 오류 최소화에 기초하고 있다는 사실도 그 원인이 된다. 이 논문에서는 RF-PCA2의 이러한 문제점을 개선한 RF-PCA3를 제안한다. 제안하는 알고리듬은 RF-PCA2의 목적 함수를 바탕으로 하고 있다. 여기에 PCA의 목적 함수를 추가하고 초기 소속도 값을 데이터의 분포로부터 계산함으로써 전역 최적해에 가까운 해를 얻을 수 있는 가능성을 높여준다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.