• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권7호
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• pp.584-589
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• 2010

시계열 패턴 인식에 일반적으로 많이 사용되는 동적인 타임 워핑 알고리즘은 대부분의 연산시간을 상관표를 작성하는데 소비한다. 그리고 이 연산시간을 줄이고자 전역 경로 제약조건을 설정하여 연산범위에 제한을 두는데, 이것은 패턴의 내용을 고려하지 않은 시간축에 의한 제한이다. 따라서 본 논문에서는 패턴의 형태에 따라 적응적으로 전역 경로 제약조건을 설정하여 보다 효율적으로 패턴인식을 수행하는 분기 한정적인 동적 타임 워핑 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 실험에서는 분기 한정적인 동적 타임 워핑 알고리즘이 기존의 동적 타임 워핑 방법과 경로 거리는 유사하면서 연산 시간이 보다 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.113-129
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• 2021

최근 수도권 중심의 생활권역 확장과 대도시로의 인구 집중으로 도시 내의 교통 혼잡이 지속적으로 증가하고 있다. 도심지의 땅값 상승과 한정된 부지로 인해 새로운 도로 건설은 불가능하게 되었고, 데이터 기반의 효율적인 도로 운영의 중요성이 점점 부각되고 있다. 효율적인 도로 운영을 위해서는 교통상황의 변화에 따른 적절한 TOD 시간분할과 TOD 시간분할을 통한 최적의 신호 운영 방안이 필수적이다. 본 연구에서는 최적의 TOD 시간 분할을 위해 연속된 교차로에서 수집된 교통량과 속도 데이터에 시계열 데이터의 군집 분석을 위한 동적 타임 워핑 모델을 적용하였다. 시간 분할을 위해 활용된 데이터별 군집의 특성을 분석하여 최적의 신호 운영 시나리오를 구성하기 위한 시간 분할 방법론을 제안하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.173-173
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• 2021

현재까지 상수도관망 내 수질적 거동에 대한 분석은 (1) 네트워크 수질 모델(EPANET 수질모의 등)에 기반한 방법과 (2) 시공간적 저해상도 데이터에 기반한 데이터 분석법이 주를 이루었다. 그러나 현존 네트워크 수질 모델은 수질 사고의 복잡한 물리·화학적 거동을 상세히 모의하기 어렵다. 반면 계측 및 통신기술의 발달로 고해상도 수질 데이터의 실시간 수집이 가능해지면서 사고의 사전감지, 발생시 즉각적 탐지 및 대응을 위한 데이터 분석법에 관심이 증가하고 있다. 서울 문래동, 인천, 포항의 경우에서도 알 수 있듯이, 수질사고 발생 시 원인물질의 시공간적 이송 또는 전파에 대한 정보는 사고대응에 유용하게 활용된다. 본 연구는, 비정상적인 수질변화의 계통 내 전달 시간을 계산하기 위해 고해상도 수질 스마트 미터 데이터에 기반한 데이터 분석법을 개발하였다. 물공급 하류방향의 수질변화 전달 시간 정량화를 위해 화음탐색법 기반 동적시간워핑(Dynamic time warping; DTW) 기술을 이용하였고, 원데이터의 전처리를 위해 이동평균필터링을 수행하였다. 개발된 분석법은 A시 생산 및 배·급수과정의 감시지점에서 10초 단위로 계측된 다양한 수질변수(pH, 탁도, 잔류염소, 전기전도도, 수온 등)의 공간적 변이 전파시간을 결정하기 위해 적용되었다. 분석에 활용한 데이터는 데이터 통신 및 측정 기기에 의한 이상값과 운영상황의 변화에 따라 변동한 값을 처리하기 이전의 데이터이다. 데이터 품질에 의한 영향을 배제하기 위해 이상값이 발생하지 않은 기간을 파악한 후, 그 기간에 대하여 분석하였다. 계통 내 위계에 따라 두 지점의 측정값의 전파시간을 정량화한 결과, 지점에 따라 전파시간이 다르게 나타났다. 또한, 같은 두 지점에 적용한 결과라도 DTW를 적용하는 기간과 이동평균필터링의 크기에 따라 수질변화 전달 시간이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석법은 다변량 수질변수 간의 영향관계를 파악하는데 확장 적용이 가능하다. 또한, 이 방법의 실시간 적용을 통해 동적으로 변화하는 전달시간을 주기적, 공간적으로 갱신하여 관망 수질 변화 모니터링이 가능하다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권1호
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• pp.159-164
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• 2005

본 논문에서는 전자펜과 그 인터페이스를 장착한 정보통신장치와 서버가 인터넷으로 연결된 환경에서 패턴인식 기술을 사용하여 글씨의 품질을 향상시키는 훈련을 수행한 수 있는 언어학습시스템을 제안한다. 본 논문에서는 참조자료를 획득하는 방법 및 전역특징과 지역특징을 통한 글씨품질을 평가하는 방법에 관하여 기술한다. 제안하는 시스템은 문자 뿐 아니라 문자열에 대해서도 글씨품질을 평가할 수 있으며, 제시어와 입력어가 같은 경우 뿐 아니라 다른 경우에도 글씨품질을 평가한 수 있는 특징을 가진다. 따라서 제안하는 시스템은 글씨연습 뿐 아니라 언어 훈련에 매우 유용한 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1109-1116
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• 2020

사람이 따라 하는 능력을 평가하는 스코어는 아동의 발달 단계 혹은 골프, 무용 동작 등을 점검하는 좋은 수단이 될 수 있다. 또한, 이는 AR, VR 응용에서 HCI로도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 동작을 주도해서 수행하는 시범자와 그 동작을 따라 하는 참여자 간의 동작 유사도를 평가하는 방안을 제시하고, 여기서 우리는 Openpose의 키포인트 벡터 유사도의 유클리디안 L2 거리를 활용하는 동작 유사도를 제안한다. 제안된 기법은 DTW를 사용하기 때문에 시간 지연차가 있는 동작에 유연하게 대처할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.791-804
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• 2020

스마트그리드 환경하에서 ICT 기술의 발달로 AMI 기기를 통해 가정의 실시간 전력사용량을 수집할 수 있게 됨에 따라 이러한 자료들을 활용하여 보다 더 정확한 가정용 전력사용량 예측을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 1시간 단위 가정용 전력사용량 자료를 바탕으로 ARIMA, TBATS, NNAR 모형을 사용하여 전력수요를 예측하는 모형을 연구하였는데, 기존과 달리 가구 전체 사용량을 한 번에 예측하는 것이 아닌 유사한 전력사용패턴을 나타내는 가구들을 군집하여 군집별로 예측 모형을 수립하고 각 모형별 예측치를 합산하여 예상 전력사용량을 산출하였다. 특히 전력사용량 자료는 전형적인 시계얼 자료로서 군집분석 방법으로 시계열에 적절한 방법을 선택하였으며 본 논문에서는 동적타임워핑(dynamic time warping)과 Periodogram 기반의 방법을 사용하였다. 연구 결과 사용량이 유사한 가구들을 군집하여 전력사용량을 예측하는 것이 한 번에 예측하는 것보다 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 예측 모형 중에서는 여름철의 경우 NNAR 모형이, 겨울철의 경우 TBATS 모형의 성능이 가장 좋았으며 군집분석 방법은 군집 간 패턴의 차이가 명확히 나타난 동적타임워핑 방법을 사용했을 때 예측 성능의 향상이 가장 많았다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.519-524
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• 2021

최근 4차 산업혁명은 주요 선진국을 중심으로 세계의 국가들의 관심을 갖는 분야가 되고 있다. 4차 산업혁명 기술의 핵심기술인 인공지능기술은 다양한 분야에 융합하는 형태로 발전하고 있으며, 에듀테크 분야에도 많은 영향을 미치고 있으며 교육을 혁신적으로 변화하기 위해 많은 관심과 노력을 하고 있다. 본 논문은 DTW 음성인식 알고리즘을 이용하여 실험환경을 구축하고 다양한 원어민 데이터와 비원어민 데이터를 딥러닝 학습하고, CNN 알고리즘과의 비교를 통해 영어 발음의 유사도를 측정하여 비원어민이 원어민과 유사한 발음으로 교정할 수 있도록 연구한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.129-136
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• 2020

손가락 움직임 인식을 통한 제어는 직관적인 인간-컴퓨터 상호작용 방법의 하나이다. 본 연구에서는 여러 가지 ML (Machine learning) 기법을 사용하여 효율적인 손가락 움직임 인식을 위한 웨어러블 디바이스를 구현한다. 움직임 인식을 위한 시계열 데이터 분석에 전통적으로 사용되어 온 HMM (Hidden markov model) 및 DTW (Dynamic time warping) 기법뿐만 아니라 NN (Neural network) 기법을 적용하여 손가락 움직임 인식의 효율성 및 정확성을 비교하고 분석한다. 제안된 시스템의 경우, 경량화된 ML 모델을 설계하기 위해 각 ML 기법에 대해 최적화된 전처리 프로세스를 적용한다. 실험 결과, 최적화된 NN, HMM 및 DTW 기반 손가락 움직임 인식시스템은 각각 99.1%, 96.6%, 95.9%의 정확도를 제공한다.

• 생태와환경
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• 제54권4호
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• pp.390-397
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• 2021

본 연구에서는 호소의 환경 특성 및 시간에 따른 동물 플랑크톤 윤충류 군집 변동 특성을 분석하기 위해, 전라남도에 위치하여 유사한 기상 조건을 가지나 규모와 수질 환경이 서로 다른 29개 호소를 선정, 2008년부터 2016년까지 분기별 윤충류 출현 개체수 및 종 수의 시계열 자료를 수집하였다. 조사기간 중 각 호소의 윤충류 출현 개체수 및 종 수의 범위, 이상치 및 변동계수(CV)를 비교하였으며, 동적 시간 워핑(dtw) 분석을 통해 각 호소의 윤충류 군집 시계열 경향을 비교하여 유사 정도를 바탕으로 분류(clustering)하고, 주성분 분석을 통해 분류된 호소의 환경 특성과의 관계를 분석하였다. 윤충류 개체수에서 보다 빈번한 이상치 출현과 높은 변동성을 보인 호소에는 상대적으로 저수용량이 적은 소규모 호소가 많았던 반면, 출현종 수에서는 뚜렷한 경향이 관찰되지 않았다. 타 호소들과 윤충류 개체수의 시간적 변동 경향이 상이하게 나타난 일부 호소들에서 화학적 산소 요구량(COD)과 양의 상관관계를, 식물플랑크톤 현존량 변동 및 지각류 상대풍부도 변동과 음의 상관관계를 갖는 것으로 나타나 윤충류 출현 개체수의 시계열 경향에 영향을 미치는 잠재적인 요인으로 분석되었다.