• 전기전자학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.19-30
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• 1997

인공위성 추적 안테나 제어 시스템은 로테이터에 해당하는 DC 서보모터에 의해 안테나의 방위각 및 앙각을 제어함으로써 인공위성의 현재 위치를 추적하고자 하는 시스템이다. 한편 제어 시스템의 설계를 위한 위성추적 시스템의 선형모델은 일반적인 DC 서보모터의 위치 제어 시스템과는 달리 바람에 의한 토오크 외란과 베어링 및 공기역학적 마찰로 인한 전달함수의 파라메타 변동이 존재하므로 이러한 시스템의 불확실성에도 불구하고 만족스러운 명령추종성를 가지는 강인한 제어 시스템의 설계가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 사용하여 복잡한 최적화의 과정없이 가중치 함수와 설계 파라메타 ${\gamma}$를 동시에 최적화함으로써 시스템의 파라메타 변동에 대한 강인한 안정성과 기준모델에 따른 최적의 명령추종성을 가지는 위성추적 안테나 $H{\infty}$ 제어 시스템을 설계한다. 이를 위해 강인한 안정성을 가지는 해집단내에서 기준모델의 출력을 최적으로 추종하도록 유전 알고리즘을 사용하여 적절히 주어진 가중치 함수의 게인 및 동특성 파라메타와 설계 파라메타 ${\gamma}$를 동시에 최적화한다. 끝으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 설계된 위성추적 안테나 $H{\infty}$ 제어 시스템의 유용성을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.94-99
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• 1999

성 인식 알고리즘에서 높은 인식률을 보이는 방법은 hidden Markov mode1(HMM)과 신경망의 혼합 형태이다. 이것은 통계적인 모델과 신경망 모델의 장점을 혼용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 인식 알고리듬은 반연속 HMM과 radial basis function(RBF)의 새로운 형태의 혼합 구조로써 반연속 HMM 파라미터 중에서 관측 확률을 결정하는 가중치(혼합확률밀도함수계수)확률을 Baum-Welch 추정 이후 RBF로로써 재 추정하는 인식 모델을 제안한다. 제안한 방법은 RBF의 은닉층(hidden layer)의 기본 함수(basis function)와 반연속 HMM의 확률 밀도 함수의 유사함을 고려한 것으로 RBF의 학습 및 추정된 가중치로써 보다 음성 파형을 분별력 있게 구분하고자 하는 것이다. 모의 실험 결과는 반연속 HM만을 사용 할 때 보다 제안한 반연속 HMM/RBF 혼합 구조가 비 학습 화자에 대한 인식률을 개선함으로써 단순히 반연속 HMM만을 사용하는 것 보다 훨씬 분별력이 높은 방법임을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.483-494
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• 2001

일반적인 하이퍼텍스트 검색 모델은 문서와 문서사이의 관계나 링크의 의미를 무시하고, 모든 문서를 독립적인 존재로 간주하여 검색한다. 그러나 하이퍼텍스트 검색 시스템에 있어 링크 정보를 이용하며 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 기존의 링크 기반 하이퍼텍스트 검색 모델은 문서의 색인 과정에서 링크 정보를 무시하고, 검색 결과 집합에 대하여 문서의 우선 순위를 제조정하는데 링크 정보를 활용한다. 이는 링크정보의 활용이 검색 결과 집합의 문서들에만 한정된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 링크 정보를 문서의 색인 과정에서 활용한다. 색인 과정에서 링크 정보를 이용하여 문서 내 용어의 가중치와 문서 내 inLinks의 가중치를 정의하고, 이들의 이용하여 문서의 우선 순위를 위한 확장된 RSV 계산식을 제시한다. 실험 결과에서 링크 의미에 따른 검색 조회율과 정확도를 제시하고 기존 링크 기반 검색 모델과의 비교, 분석 결과를 제시한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제21권1호
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• pp.15-25
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• 2018

탄성파 역산은 유가스 집적이 가능한 구조의 탐지에 고해상도의 분해능을 가지는 반면, 인공송신원을 이용한 해양전자탐사 역산은 유가스의 직접적인 탐지가 가능하다. 이런 이종의 물리탐사자료를 함께 이용한 복합역산은 단일 역산의 불확실성을 줄일 수 있고, 각각의 탐사자료가 가지는 장점 또한 함께 이용할 수 있다. 이 연구에서는 암석물리모델을 이용하여 탄성파탐사자료와 전자탐사자료가 동시에 최적화 될 때의 저류층의 물성값을 추출할 수 있는 동시복합역산 알고리듬을 개발하였다. 상호구배(cross-gradient) 방법을 적용하여 구조적인 해상도를 향상시켰으며, 최대우도추정법을 이용한 상대 가중치를 적용하여 자료간의 균형을 조절하였다. 개발된 알고리듬을 단순한 고립 가스층 모델에 적용한 결과, 동시복합역산으로 고해상도의 저류층 물성 추출이 가능함을 확인하였다. 하지만 오일 저류층을 모사한 배사구조의 모델에서는 적용된 모델 가중 행렬에 따라 전혀 다른 결과를 획득할 수 있었다. 따라서, 기존의 알고리듬을 각각의 모델 변수에 적합한 모델 가중 행렬을 사용하도록 수정하여, 평활화 기법과 감쇠항 기법을 수포화율과 공극률에 각각 적용하였다. 개선된 알고리듬을 오일 저류층 모델에 다시 적용한 결과, 저류층의 공극률과 수포화율을 성공적으로 추출할 수 있었다. 개발한 복합역산 알고리듬을 이용하여 획득한 결과는 유가스전 저류층의 매장량 계산에 직접적인 정보로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.35-44
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• 2000

본 논문에서는 음성 패턴을 효율적으로 모델링하고자 분절 특징(segmental feature)을 이 용하여 은닉 마코프 모델(hidden markov model)의 일반적인 형식에 기반한 새로운 모수적 궤적 모델 (parametric trajectory model)을 제안한다. 일반적으로 벡터의 열로써 표현되는 분절은 관측 열의 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이 궤적은 연속적인 프레임들의 전이 정보(transitional information)를 표현하는 디자인 행렬을 이용하여 얻어지며, 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)로써 나타낼 수 있다. 이러한 궤적을 HMM에 적용하기 위해서 프레임 특징 대신 분절의 특성 을 표현하는 궤적으로 대치하고 우도(likelihood) 계산에 궤적들의 비교에 의한 확률 값을 반영시켜야 한다. 본 논문에서는 궤적간의 유사도를 측정하는 분절 우도(segment likelihood)와 모델을 구성하는 궤적변수의 추정 알고리즘을 제안한다. 임의의 분절에 대한 관측 확률은 제안된 분절 우도와 궤적의 추정 오차(estimation error of trajectories)의 곱으로써 표현된다. 궤적의 추정 오차는 상태에서 주어진 분절 우도의 가중치로 표현될 수 있으며, 이 가중치는 궤적과 대응되는 분절의 적합도를 표현하는 확률을 나타낸다. 본 논문에서 제 안된 모델은 일반적 인 HMM과 모수적 궤적 모델의 일반화(generalization) 또는 확장(extension) 모델로 생각될 수 있다. 본 모델의 성능을 평가하기 위하여 TIMIT 데이터에 기반한 실험을 한 결과, 분절 길이(segment length)와 회귀 차수(regression order)가 변할수록 일반적인 HMM에 비하여 뚜렷한 성능향상이 있음을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제33권5호
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• pp.615-625
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• 2020

문서-용어 빈도행렬은 그룹정보가 존재하는 문서들의 용어를 추출한 것으로 일반적인 텍스트 마이닝에서의 자료이다. 본 연구에서는 연구 분야 성격에 따른 문서 분류를 위해 문서-용어 빈도행렬을 생성하고, 전통적인 용어 가중치 함수인 TF-IDF와 최근 잘 알려진 용어 가중치 함수인 TF-IGM을 적용하였다. 또 용어 가중치가 적용된 문서-용어 가중행렬에 문서분류 정확도 향상을 위해 핵심어를 추출하여 문서-핵심어 가중행렬을 생성하였다. 핵심어가 추출된 행렬을 바탕으로, 심층 신경망을 이용해 문서를 분류하였다. 심층 신경망에서 최적의 모델을 찾기 위해 매개변수인 은닉층과 은닉노드수를 변화해가며 문서 분류 정확도를 확인하였다. 그 결과 8개의 은닉층을 가진 심층 신경망 모델이 가장 높은 정확도를 보였으며 매개변수 변화에 따른 모든 TF-IGM 문서 분류 정확도가 TF-IDF 문서 분류 정확도보다 높은 것을 확인하였다. 또한 개별 범주에 대한 문서 분류 분석 결과를 서포트 벡터 머신과 비교했을 때 심층 신경망이 대부분의 결과에서 더 좋은 정확도를 보임을 확인하였다.

• 재활치료과학
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• 제12권3호
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• pp.61-77
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• 2023

목적 : 본 연구는 노인들의 인지기능과 구강건강관련 삶의 질 사이의 연관성을 분석하기 위해 수행되었다. 연구방법 : 2020년에 수집된 제8차 고령화연구패널조사에 참여한 지역에 거주하는 45세 이상의 중고령자를 대상으로 인구통계학적 및 임상적 특성을 추출하여 활용하였다. 독립변수는 한국형 간이정신상태검사 점수를 기준으로 분류한 인지기능, 종속변수는 구강건강관련 삶의 질을 측정하기 위한 노인구강건강평가지수이다. 인지기능 그룹 간 공변량의 차이를 보정하기 위해 성향점수 활용법 중 역확률가중치를 적용 후 인지기능과 구강건강관련 삶의 질의 연관성을 분석하기 위해 역확률가중치 적용 전의 다중회귀분석과 적용 후의 다중회귀분석 결과에 차이가 있는지 결과를 비교하였다. 결과 : 연구 대상자는 총 6,116명으로 인지정상군 4,367명, 경도 인지손상군 1,155명, 중증 인지손상군 594명으로 구성되었다. 성향점수 역확률가중치 적용 결과로 표준화된 평균 차이(standardized mean difference)를 확인하여 0.2 이상인 변수를 다시 통제하고 분석한 다중회귀모델에서 인지기능 그룹과 구강건강관련 삶의 질 간의 부정적인 연관성이 있었다(정상 vs. 경도: β = -2.534, p < .0001; 정상 vs. 중증: β = -2.452, p < .0001). 결론 : 본 연구 결과에서 인지손상과 구강건강관련 삶의 질은 음의 연관성을 나타내었다. 성향점수 활용 후 중증 인지손상보다 경도 인지손상에서 더 부정적인 연관성을 나타낸 결과는 인지손상은 저하된 정도와 관계없이 구강건강관련 삶의 질에 부정적인 영향을 미치는 것을 의미한다. 따라서 인지기능의 감퇴가 나타난 모든 환자들은 구강관리의 중요성과 교육이 필요하다는 것을 시사한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제15권5호
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• pp.505-522
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• 2013

기존 연구를 통하여 주어진 지반조건과 대응한 시공 상황에 대해 터널 굴진에 따른 매 막장의 붕괴 위험도를 정량적으로 지수화 할 수 있는 수단이 개발된 바 있다(Shin et al, 2009a). 본 논문에서는 기 제안된 터널 붕괴 위험도 지수(KTH-index)를 산정하는데 있어서 각 영향인자에 부여되는 가중치가 고정된 '선형' 모델과 주어진 영향인자의 입력값에 따라 가중치가 변화하는 '비선형' 모델을 소개하고, 100여개의 붕괴현장자료를 이용해 '비선형' 모델의 타당성을 검토하였다. 이를 통해 신개념의 '비선형' 가중치 모델은 위험도를 평가코자 하는 터널현장의 특성을 감안하여 가중치가 합리적으로 조정되어 위험도 평가를 수행할 수 있음을 보였다. 또한, 기 개발된 터널 시공 위험도 관리 시스템의 이해와 효과적인 활용을 돕기 위해 일련의 터널 시공 위험도 평가 체계를 수립하여 제시하였다. 본 시스템은 수립된 평가체계에 따라 개발 취약한 지반조건상에 있는 실제 도로터널 현장의 전 구간에 적용되어 그 현장 적용성을 검토하였다. 이를 통해 터널 막장의 지반조건과 함께 터널 붕괴 가능성에 영향을 미칠 설계 및 시공현황 정보와도 잘 연계 고려되어 붕괴 위험도가 평가됨을 보였으며, 산정된 위험도 지수 변화추이는 기존 전기 비저항 분포 특성과 설계자료 및 지보/보강 현황 등 현장 시공조건들의 변화추이와 잘 부합됨을 보였다. 또한, 본 시스템은 실시간으로 수집되는 막장관찰자료의 활용도를 극대화 시키고, 사전에 위험수준과 민감한 영향인자를 파악하여 적절한 현장대응을 유도할 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.340-347
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• 2005

최근 몇 년 동안 전자상거래는 새로운 비즈니스 환경으로 인식되어 급속하게 성장하고 있다. 온라인 상거래가 활성화 되면서 전자상거래를 위한 웹사이트도 많이 생겨나고 있지만, 사기, 개인 및 신용정보 노출, 개인의 사회적 신뢰도 저하 등 전자상거래 보안에 관련된 문제들이 전자상거래 시장의 활성화를 위협하고 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 기반의 전자상거래 발전에 있어 보안 문제의 해결이 가장 중요함을 인식하고 전자상거래 웹사이트에 대한 보안 평가 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 전자상거래 보안과 관련한 다수의 보안 평가 항목을 선정하고, AHP(Analytic Hierarchy Process)를 사용하여 영역별 가중치를 산정한 모델을 설계한다. 본 논문에서 제시한 보안 평가 모델은 안전한 전자상거래 웹사이트 설계, 구축 및 운영에 필요한 보안 가이드라인으로 활용될 수 있다.