• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.61-61
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• 2022

최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 활발히 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측모델 개발 관련 연구는 주로 한 지역에 대해 수행되며, 데이터 기반으로 훈련되는 머신러닝 기법의 특성상 개발된 모델이 훈련된 지역에 대해서만 좋은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 사전 훈련된 모델을 이용하여 새로운 데이터에 대해 모델을 훈련하는 전이학습 기법 (transfer learning)을 적용하여 여러 유역에 대한 강우예측모델을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 사전 훈련된 강우예측 모델로 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용한 미래 강우예측모델을 사용하였다. 해당 모델은 기상청에서 제공된 2014년~2017년 여름의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시켰으며, 2018년 레이더 이미지 자료를 이용한 단기강우예측 모의에서 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 훈련된 모델을 이용해 새로운 댐 유역(안동댐, 충주댐)에 대한 강우예측모델을 개발하기 위해 여러 전이학습 기법을 적용하고, 그 결과를 비교하였다. 결과를 통해 새로운 데이터로 처음부터 훈련시킨 모델보다 전이학습 기법을 사용하였을 때 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 이를 통해 여러 댐 유역에 대한 모델 개발 시 전이학습 기법이 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2003년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.27-30
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• 2003

본 논문에서는 하이브리드 다중 표현(hybrid multiple description) 개념을 이용하여 에러가 발생하기 쉬운 환경에서 사용될 수 있는 강인한 동영상 압축 알고리듬을 제안한다. 다중 표현 압축은 단일 표현 압축(single description coding. SDC) 보다 패킷 손실 율(packet loss rate, PLR)이 높은 환경에서 에러에 더 강인성을 갖는다. 그러나 PLR 이 낮은 환경에서는 과도한 중복량(redundancy) 때문에 성능이 저하되는 문제가 발생한다 이러한 MDC 의 문제를 해결하기 위해서 채널 환경에 따라 SD/MID 를 전환할 수 있는 방법을 제안한다. 좀더 자세히 설명하면, 낮은 PLR 에서는 압축 효율을 위하여 SDC 를 사용하고 높은 PLR 환경에서는 에러에 대한 강인성을 위해 MDC 를 사용한다. SD/MD 전환을 최적화시키기 위해 비트율-왜곡 최적화 프레임웍(rate-distortion optimization framework)을 사용한다. 부호화시에 복호기에서의 왜곡(distortion)을 정확히 예측하기 위해서 ROPE(recursive optimal per-pixel estimate) 방법을 사용한다. 모의 실험 견과 제안된 SD/MD 전환 방법이 기존의 SDC-ROPE 와 MDC-ROPE 보다 모든 에러 환경에서 더 효과적임을 알 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2582-2584
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• 2003

역전파 신경망 (BPNN)은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용되고 있다. 뉴런의 활성화 함수는 동일한 값을 가지며, 이로 인해 예측정확도를 증진하는 데에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 난수발생기(Random generator-RG)를 이용하여 뉴런 경사들이 다중값을 가지도록 최적화하였다. 본 기법은 은닉충의 뉴런수의 함수로 고찰하였으며, 종래의 고정된 경사를 갖는 모델과 그 성능을 비교 평가하였다. 평가에 이용된 데이터는 플라즈마 식각 공정데이터이며, 모델에 이용된 응답은 식각률과 프로파일 각이다. 비교결과 종래의 모델에 비해 예측정확도가, 식각률의 경우 19%-43%, 프로파일의 경우 10%-56% 정도 향상하였으며, 이는 제안된 기법이 모델개발에 매우 효과적으로 적용될 수 있음을 보여준다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권5호
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• pp.1066-1082
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• 2021

초음파에서 우연히 접하는 자궁부속기 병변은 양성 병변이 더 흔하지만, 일부는 악성도가 애매한 병변으로 간주되어 추가적인 평가를 위해 다중매개변수 MRI가 필요하다. 고식적 MRI를 통해 해부학적 모양을 살피고, 지방, 출혈, 섬유성 조직, 고형성 조직 등 병변의 구성성분을 파악하여 많은 양성 종괴들을 정확하게 진단할 수 있다. 또한 추가적인 확산강조영상과 역동적 조영증강 기법의 관류영상으로 양성과 악성의 감별 진단 정확도를 높일 수 있다. 최근 자궁부속기 종괴의 악성 위험도를 평가하고, 각 위험도 군에 대한 적절한 조치를 권고하는데 있어 표준화된 의사소통이 가능하도록 하기 위해 난소-자궁부속기 MRI 보고 및 자료시스템(ovarian-adnexal reporting and data system MRI; 이하 O-RADS MRI)이 발표되었다. 본 종설에서는 자궁부속기 종괴의 악성도 예측 및 감별 진단을 위한 다중매개변수 MRI의 임상 적용과 O-RADS MRI에 대하여 기술하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.457-466
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• 2005

본 논문에서는 다중 입$\cdot$출력을 갖는 이동 로봇의 경로 추종을 위해 웨이블깃 신경 회로망에 기반한 예측 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 상태 예측기로는 학습 능력이 뛰어난 신경 회로망의 특성 및 웨이블릿 분해의 특성을 합성한 웨이블릿 신경 회로망을 사용한다. 예측기는 경사 하강법을 사용하여 웨이블릿 신경회로망의 출력에 대한 실제 이동 로봇의 상태 오차를 최소화하도록 학습된다. 또한 이동 로봇의 제어 신호인 직진 속도 및 각속도는 추종하고자 하는 기준 경로에 대한 이동 로봇의 예측 상태 오차를 이용하여 정의된 비용 함수를 최소화하도록 구해진다. 컴퓨터 모의 실험에서 변화되는 기준 경로에 대한 경로 추종 성능을 통해 제안한 예측 제어 시스템의 적용 가능성 및 효율성을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.417-419
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• 2010

SC-FDMA(Single Carrier Frequency Division Multiple Access) 방식은 다중경로의 영향을 제거할 수 있는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식의 장점을 유지하면서 OFDM의 단점인 높은 PAPR(Peak to Average Power Ratio) 문제를 해결할 수 있어 차세대 멀티미디어용 이동통신 시스템인 3GPP LTE(3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution)의 상향링크 전송방식으로 채택되었다. 또한 SC-FDMA 수신기는 주파수 영역에서 채널등화기를 구현함으로써 OFDM 수신기와 마찬가지로 기존의 단일반송파 방식에 비해 등화기의 복잡도를 크게 감소시킬 수 있다. 한편 주파수 영역 채널등화기와 더불어 시간영역의 판정궤환 등화기를 같이 사용하여 수신기의 성능을 향상 시킬수 있다. 이 논문에서는 예측형 판정궤환 등화기 구조를 적용하여 채널등화기의 성능을 더 향상시킬 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 또 모의실험을 통해 제안된 방법의 성능을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.724-726
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• 2004

DNA 마이크로어레이 기술의 발전은 암의 조기 발견 및 예후 예측을 가능하게 해주었으며, 이와 관련된 많은 연구가 진행 중이다. 마이크로어레이 데이터의 분류에서 관련 유전자들의 선택은 필수적이며, 유전자 선택방법은 분류기와 짝을 이루어 특징-분류기를 형성한다. 이제까지 여러 가지 특징-분류기를 사용하여 마이크로어레이 데이터를 분류해 왔지만, 알고리즘의 한계와 데이터의 결함 등으로 인하여 최적의 특징-분류기를 찾기 어려웠다. 따라서 앙상블 분류기를 이용하여 높은 분류성능을 얻는 방법이 시도되어왔으며. 최적의 것을 찾기 위하여 유전자 알고리즘이 사용되기도 했다. 본 논문에서는 이를 발전시켜 다양한 최적의 앙상블을 생성하기 위해 종분화 방법을 사용한다. 림프종 암 데이터에 대하여 leave-one-out cross-validation을 적용한 결과, 제안한 방법으로 다양한 최적해를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1029-1030
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• 2017

본 논문에서는 기존의 재난 감시 및 관리 서비스가 사람에 의한 단순 모니터링 기반의 대응을 제공하는 데 비해, 무인기를 활용해 사람의 사각에서 발생하는 재난 상황을 촬영하여 감시 및 분석을 하며, 무인기에 탑재된 다중 복합 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 홍수 재난의 감지 예측 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보 전달 서비스 제공하는 서비스이다. 현재 본 서비스를 제공할 수 있는 Front to End 시스템이 개발 완료되어 실험실 테스트를 진행하였으며, 이와 더불어 실제 필드에서의 재난 감시 및 예측 성능을 검증하기 위한 필드 테스트를 준비 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 구축하고 있는 홍수 재난 관리 스마트아이 플랫폼에 대한 내용을 간단히 소개하고, 중요한 기능중 하나인 무인기 촬영 영상의 기하보정에 대해서 논한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5A호
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• pp.554-565
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• 2004

본 논문에서는 단일 클락 사이클과 다중 클락 사이클에 수행되는 여러 가산기를 구현하고 area와 time을 비교한다. 가산기의 크기를 64, 128, 256-비트로 다양화 시키면서, 특히 하이브리드 구조의 가산기는 소그룹을 4, 8, 16-비트로 나누어서 group / ungroup으로 합성을 하여 비교하였다. 제안된 가산기들은 Verilog-HDL을 이용하여 하향식 설계 방법으로 구현되었다. Cadence의 Verilog-XL.을 이용하여 설계된 가산기와 behavioral model을 이용한 가산기의 출력이 일치하는지를 비교하여 검증하였다. 검증된 모델은 삼성 0.35um 3.3(V) CMOS standard cell 라이브러리를 이용하여 합성되었으며, 최악 조건 2.7(V), 85($^{\circ}C$)에서 동작하였다. 스마트 카드 IC의 Crypto-Processor에 사용할 수 있는 최적화된 가산기는 64-비트를 기준으로 할 때, group으로 합성된 16-비트 캐리 예측 가산기를 기반으로 하는 리플 캐리 가산기(RCA_CLA)이다. 이 가산기는 198(MHz)의 속도로 동작하며, 게이트 수는 nand2 게이트 기준으로 약 967개이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.61-70
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• 2004

폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill ＆ Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.