• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.139-141
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• 2002

본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 개인별로 컨텐츠를 효과적으로 추천하기 위한 개인화 시스템모델을 제안하였다. 제안한 모델은 묵시적인 평가정보를 이용한 사례기반추론 기법으로서 협동적필터링 기법과 달리 유사집단의 평가정보를 이용하지 않고 개인별 속성에 대한 가중치와 속성 값을 이용하여 추천하는 기법이다. 이 기법은 각 사용자의 상품 추매 속성을 추천에 반영할 수 있는 장점이 있으며 사용자 프로파일을 이용하여 개인화된 추천이 가능하다. 제안한 기법이 Recall, Precision, F-measure의 평가 방법을 통해 실험한 결과 협동적필터링 기법 보다 모든 부분에서 더 좋은 결과가 나왔음을 볼 수 있다. 그러므로 제안 시스템이 유사 사용자의 평가정보를 이용한 협동적필터링 기법보다 효율적인 개인화 전략이 가능하다고 말 수 있다. 본 제안 모델을 이용하여 일대일 마케팅을 위한 eCRM 시스템 개발이 가능하리라 예상된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.259-262
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• 2009

본 논문에서는 정확한 비디오 객체 분할을 위한 글로벌 가우시안 모델 기반의 이동 외부 그림자영역 검출방법을 제안한다. 이 방법은 현재 픽셀과 배경 픽셀의 컬러 벡터간의 사이 각을 가중치 함수로 변환하고, 이를 그림자 모델의 확률 밀도에 곱하여 구한 값을 그림자 검출에 사용하고 이를 다시 그림자 모델의 입력으로 하여 검출된 픽셀 들의 분포가 자동으로 영상의 실제 그림자 분포에 근접하게 하였다. 또한, 잘못 검출된 그림자 영역을 제거하기 위해 영역의 위치 정보를 이용한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 적응적으로 그림자를 검출하면서도 높은 분할 정확도를 가지고 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2195-2198
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• 2002

전 세계적으로 전자상거래의 수요가 폭발적으로 증가하고 있고, 많은 개인과 기업들이 전자상거래 사이트를 구축하여 운영하고 있지만 이를 사업적인 측면에서 수익과 연결시키지 못하고 있으며, 소비자에게 편리한 구매를 지원하지 못하는 등 많은 문제점이 야기되었다. 따라서 본 논문에서는 전자상거래 사이트의 합리적인 평가 모델을 제시함으로써 전자상거래 웹사이트의 구축과 운영상의 기초 자료를 제공하고, 효율적 관리 및 활용 촉진을 도모하고자 한다. 따라서 현재 전자상거래 웹사이트의 실태를 점검 평가함으로써 궁극적으로 서비스 향상 그리고 개인과 기업 또는 조직의 생산성 향상 및 이윤 극대화 방안을 모색할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 웹사이트의 성격에 따라 평가하는 기준과 가중치 또한 다르다는 인식 하에 선행연구와 여러 기관들의 평가기준을 고찰한 후, 평가변수의 체계적인 분석을 통해 전자상거래 웹사이트의 새로운 측정의 틀을 설계하고 이에 따른 평가 모델을 구축 제시하였다. 본 평가 모델을 통한 전자상거래 웹사이트의 평가는 운영자의 입장에서는 웹사이트의 효율적인 운영과 예산에도 많은 영향을 미칠 것이고, 이는 사용자 측면에서도 더욱 유리한 방향의 효과가 나타날 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.526-529
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• 2000

본 연구는 물류 개선이 시급하고, 전자상거래 등으로 인한 물류 거점의 확보가 중요시되고 있는 현실의 문제점을 개선하기 위해 Simulated Annealing 알고리즘을 제안한다. 이미 위치가 설정된 노드의 요구에 최소비용으로 원활히 대응하기 위한 다 물류센터의 최적 위치와 할당영역, 규모를 결정하고, 각 물류센터가 담당한 영역의 노드를 반드시 한번씩 경유하여 처음 위치로 돌아오는 최소비용의 경로를 탐색한다. 이러한 과정을 위해 두 개의 모델인 1) 다 물류센터의 위치결정을 통한 규모결정과 영역할당모델, 2) 경로계획 모델을 개발한다. 거리산정방법과 물동량에 따른 가중치를 적용한 다양한 물류센터의 위치결정과 규모결정, 각 물류센터별 영역을 할당하여 단 물류센터의 문제로 만든 후 경로계획을 실시하여 최소비용의 경로(Tour)를 구하는 알고리즘을 개발하고 Sample을 적용한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.750-754
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• 2007

본 논문은 실내의 로비나 복도에 설치된 방범 카메라로부터 얻어진 일련의 영상으로부터 '걷기', '뛰기', '앉기', '일어서기', '넘어짐'의 비교적 짧은 시간에 일어나는 인간 행동들을 실시간으로 인식하는 시스템의 구현에 관해 다룬다. 먼저 입력으로 받은 영상을 계층적 색인 구조를 갖는 다중 가우시안 기반의 배경 모델을 이용하여 윤곽을 추출하고 객체를 인식하여 시간차에 의한 가중치로 누적하여 시간 템플릿을 만든다. 만들어진 시간 템플릿으로부터 특징을 추출하여 신경망 모델에 적용하여 5가지 인간행동을 구분한다. 구현된 시스템으로 인간행동 인식 실험을 수행하였는데, 실험 참가자들의 행동 방식이 약간씩 달랐음에도 불구하고 높은 인식률을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.327-334
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• 2001

본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.5-8
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• 2007

본 논문은 스파이크 뉴런의 응답 모델에 대하여 논의한다. 먼저, 스파이크 뉴런의 코딩 방법과 스파이크 기능에 대하여 논의하고, 커널 함수의 중첩(superposition)에 의한 스파이크 뉴런의 활동 전위 구성에 대하여 논의한다. 이 방법은 IF(Integrate-and-Fire) 뉴런 모델에서 사용하는 활동 전위 방정식보다 일반적인 것이라는 것을 설명하였다. 다음에 스파이크 출력의 기능으로서 우연성 동시 검출과 가중치 계산을 논의하고 뉴런 집단(population)의 스파이크 출력에 대하여 논의한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.264-273
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• 2003

인터넷의 발달로 전자 상거래는 오늘날 일상생활의 한 부분이 되었다. 그러나, 수많은 쇼핑몰들과 그 쇼핑몰들이 제공하는 다양한 제품들 속에서 소비자가 원하는 물건을 찾아내는 것은 점점 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 멀티에이전트 시스템을 이용해 공급망(Supply Chain)에서 구매자의 요구에 부합하는 제품을 제공할 수 있는 생산자를 보다 쉽게 연결시켜주는 방법을 제안한다. 기존의 멀티 에이전트 기반 공급망에서 주로 사용되는 협동 전략인 Joint Intention Theory와 SharedPlan Theory, 이 논문에서 제안하는 신경망을 이용한 방법을 비교해, 신경망을 이용한 방법이 갖는 효율성을 알아보고, 신경망을 이용한 멀티에이전트 기반의 협등 모델을 제시하였다. 이 모델은 구매자가 제품을 선택할 때 사용하는 소비평가 기준의 가중치를 소비자로부터 받아들여 그 기준에 가장 부합하는 판매자를 신경망을 이용한 분류(classification)방법을 통해 찾아내고, 이렇게 선택된 생산자를 소비자에게 연결시켜준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.509-512
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• 2021

최근 다양한 시계열 데이터의 분석이 딥러닝 방법을 통하여 수행되고 있다. 주로 RNN과 LSTM을 이용하여 많은 시계열 예측이 이루어지고 있다. 하지만 이러한 예측모델을 생성하는데 가장 중요한 것은 어떠한 변수를 얼마나 사용하는지가 중요하다. 이에 대하여, 본 연구에서는 3개의 신경망을 적용하여, 속성을 선택하는 Selection MLP, 속성에 가중치를 부여하는 Extraction MLP 그리고 예측을 진행하는 Prediction MLP로 이루어진 MLP-SEL 구조를 제안한다. 비교를 위하여 다른 순환 신경망에 대하여 시계열 데이터에 대한 예측을 진행하였으며, 그 결과 우리가 제안한 MLP-SEL 모델의 시계열 예측이 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.796-799
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• 2020

신경망은 주로 전체 데이터를 중앙에서 학습시키거나 상황에 따라 데이터나 모델을 나누어 분산학습 방법으로 처리해 왔다. 그러나 데이터의 양의 증가와 보안적 이유로 인해 모든 환경에서 기존의 방법을 쓰기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 제한된 데이터만으로 모든 데이터로 학습한 것과 같은 학습 효과를 내기 위한 방법을 제안한다. 데이터의 구성이 다른 두 가지 환경인 V-환경과 H-환경에서 학습한 모델을 어떤 방법으로 통합해야 기존의 성능과 비슷한 성능을 낼 수 있는지 연구한다. 우리는 가중치를 합치는 방법을 avg, max, absmas 3가지 방법으로 실험하였으며, 실험 결과로 V-환경에서는 기존의 성능과 비슷한 성능을 보였으며, H-환경에서는 기존의 성능에는 부족하지만, 의미 있는 성능을 보였다.