• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권10호
• /
• pp.1275-1281
• /
• 2019

무선 신호의 자동 변조 인식은 지능형 수신기의 주요한 작업으로 다양한 민간 및 군대 응용분야가 있다. 본 논문에서는 딥 뉴럴 네트워크 모델을 기반한 무선통신에서 전파신호의 변조 방식을 식별하는 방법을 제안한다. 순차적인 데이터에 대해 장기적인 패턴을 잡아내는데 용이한 LSTM 모델을 통과하여 얻은 연속적인 신호의 특징값을 딥 뉴럴 네트워크의 입력 데이터로 사용하여 신호의 변조 패턴을 분류한다. 변조된 신호의 진폭 및 위상, 동상(In-phase) 반송파, 직각 위상(Quadrature-phase) 반송파의 값을 LSTM 모델의 입력 데이터로 사용하여 분류한다. 제안된 학습 방법의 성능을 검증하기 위해, 다양한 신호 대 잡음비로 10 가지 유형의 변조 신호를 포함하는 대형 데이터 세트를 사용하여 학습하고 테스트한다. 본 논문의 변조 인식 프로그램은 신호의 사전 정보가 없는 환경에서 변조방식을 예측하는데 적용될 수 있다.

• 정보관리학회지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.89-104
• /
• 2007

본 연구는 대용량 음악콘텐츠환경에서 개인화 추천 서비스를 위한 기반구조의 제공을 위하여 시도되었다. 추천서비스를 위한 기존의 많은 연구와 상용프로그램에도 불구하고 대규모의 쇼핑몰들은 개인화 추천서비스와 실시간으로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 추천시스템을 필요로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터마이닝 기술과 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안하고 있다. 콘텐츠 주제분야에 대한 이용자의 선호도를 이용한 이용자 분할을 위하여 군집화 기법이 사용되었다. 다음으로는 군집화를 통하여 생성된 분할된 이용자 그룹에서 개별 이용자의 콘텐츠에 대한 접근 패턴의 추출을 위하여 순차패턴 마이닝기법을 적용하였다. 최종적으로 각각의 이용자 군집의 콘텐츠 접근 패턴과 콘텐츠 선호도에 기반한 제안된 추천 알고리즘에 의해 추천이 이루어진다. 이러한 추천을 위하여 기반 구조와 함께, 전처리과정과 원본 데이터의 형식변환이 데이터베이스에서 수행되어진다. 본 연구에서 제안하고 있는 기반구조의 적절성을 보여주기 위하여 제안된 시스템을 구현하였다. 실제 이용자에 의해 이용된 데이터를 실험에 적용하였으며, 해당 실험에서 추천은 실시간으로 이루어졌으며 추천결과에 있어서는 적절한 정확성을 보여주고 있다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권6호
• /
• pp.85-93
• /
• 2018

대표적인 종단자료 분석방법인 잠재성장모형(Latent Growth Modeling)은 무조건적 모델과 조건적 모델로 구분되는데, 이중 무조건적 모델은 초기값과 기울기를 추정하여 적합도가 높은 모델을 추정해야 한다. 그렇지만 기존 잠재성장모형에는 종단자료의 형태가 단순선형함수 등 특정 함수가 아닐 경우 기울기를 추정하는 체계적인 방법론이 없었다. 본 연구에서는 뮤조건적 모델의 기울기를 추정하는데 연관규칙(Association Rule Mining)의 순차패턴(Sequential Pattern)을 사용하였다. 데이터는 한국고용정보원의 2001년~2006년에 조사한 청년 패널 데이터를 사용하였다. 제안한 방법론은 기존 단순선형함수를 가정할 때와 비교하여 적합도가 상승하는 것을 확인할 수 있었으며, 기울기 추정 과정을 시각화할 수 있는 부수적인 장점이 있었다.

• 인지과학
• /
• 제29권3호
• /
• pp.161-192
• /
• 2018

부호화된 사건의 시간적 정보를 기반으로 한 인출은 일화기억의 중요한 통제기제 중 하나이다. 기억인출과 관련한 수많은 신경영상 연구들이 진행되었음에도 아직 시간적으로 구성된 일화기억의 인출에 관여하는 뇌신경연결망 패턴에 대해서는 알려진 바가 많지 않다. 본 연구에서는 두가지 다른 순차적 인출 뇌신경 기제를 구분하기 위하여 과제기반 기능적 연결성 다변량 패턴분석 방법을 사용하였다. 참가자들은 시간적 일화기억과제를 수행하였고, 순서대로 부호화된 기억자극을 순방향 혹은 역방향으로 인출하도록 지시를 받았다. 부분적으로 분류된 국소적 신경네트워크 패턴은 두 인출기제를 잘 구분하지 못한 반면, 기억과 관련된 인지통제 영역과 목표-지향적 인지기제처리에 관련된 것으로 알려진 여러 피질-피질하 노드들을 아우르는 전뇌신경네트워크 패턴은 시간적 일화기억 인출기제를 잘 구분하였다. 이 영역들은 측면/내측 전전두엽 영역, 하부 두정엽, 중간 측두회, 선조체 영역 등을 포함하며 기계학습을 이용한 분류에서 높은 분류 예측률을 보였다. 본 연구의 결과는 일화기억의 시간적 인출기제에 관여하는 피질-피질하 여러 영역의 관여를 확인하였고, 대역적 네트워크 패턴의 기능적 연결성이 질적으로 다른 인출기제에 관여함을 확인하였다는데에 중요성을 갖는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.733-735
• /
• 2005

최근 음성인식 분야 에서는 잡음 환경에서 좀 더 신뢰도 높은 음성 인식 결과물 얻기 위하여 인식 결과 도출 단계에서 여러 가지 정보를 융합 하는 방법이나 인식결과를 후처리 하여 새로운 결과를 얻어 내는 방법들이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 개인 모바일 기기에서의 음성 인식 환경에서 사용자의 발화 패턴 정보를 가지는 문맥 정보를 활용함으로서 잡음 환경에서의 음성 정보 손실에 따른 인식률 하락을 보완하는 방법을 제안한다. 먼저 사용자의 기기 사용 로그나 발화 로그 정보로부터 특정 명령어들의 순차적 발화 패턴을 마이닝하여 문맥 정보를 구성한다. 이 후 음성 발화시에 인식기의 최종 인식 결과에 대한 신뢰도가 떨어진다고 판단될 때 앞서 얻어진 문맥 정보의 신뢰도를 인식기의 각 후보단어들의 인식률과 융합하여 새로운 인식 결과를 도출해 낸다. 이러한 과정에서 인식기 결과에 대한 신뢰성을 판단하는 기준을 실험을 통하여 결정 하였으며 신뢰성이 기준 이하일 경우의 융합 과정을 위하여 후보 단어 인식률과 문맥정보를 적절히 융합할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.30-36
• /
• 2016

디지털 도어록 시장이 활성화 되면서 생체인식기술과 스마트폰 등을 인증 수단으로 사용하는 보다 편리한 도어록 시스템이 개발되고 있다. 디지털 도어록의 성능은 보안성과 편리성이라는 두 가지 서로 상충되는 요소에 의해 결정된다. 본 논문에서는 편리성을 유지하면서 보안성을 높일 수 있는 하나의 방법으로 인증 수단을 문고리에 통합하는 원그립 기반 디지털 도어록의 디자인을 제안하고 구현하였다. 제안된 원그립 기반 문고리 통합형 도어록 시스템에서는 사용자가 문을 열기 위해 문고리를 잡는 한 번의 동작만으로 지문인식과 터치 센서를 이용한 그립패턴 인식을 순차적으로 진행하여 보안성을 한 단계 높이면서도 사용상의 편리성은 그대로 유지할 수 있다. 제안된 방법은 디지털 도어록 시스템 자체의 성능 개선 뿐 아니라 앞으로 더욱 활성화 될 것으로 예상되는 스마트 도어록 분야에서 스마트폰을 분실했을 때 발생하는 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.

• 항공우주기술
• /
• 제3권2호
• /
• pp.20-24
• /
• 2004

본 논문에서는 위성용 전자 장비 장착을 위한 인서트의 형태/위치 공차 해석법에 대해 기술한다. 위치 공차를 구하기 위해 순차적 이차 계획법이 사용되었으며, 예제로 다목적 실용위성 2호기 STM(Structure and Thermal Model)의 RDU(Remote Drive Unit)와 OBC(On-Board Computer)의 장착 경우를 해석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.625-628
• /
• 2000

선반입 및 캐슁에 관한 기법은 병렬 파일 시스템 등의 저장 장치의 입출력 성능을 개선하는 효과적인 방법으로써 현재까지 여러 가지 연구가 많이 이루어져 왔다. 특히 선반입 기법은 응용프로그램에서 사용할 데이터 블록을 디스크로부터 미리 가져옴으로써 실제 필요할 때의 디스크 입출력 횟수를 줄여 실행 시간을 단축시키는 방법이다. 본 논문에서는 리눅스 기반의 병렬 파일 시스템 상에서 선반입 되는 블록의 수를 제한하여 캐쉬의 효율성을 높이고 실행 시간을 단축시키는 선반입 기법을 구현하였다. 특히 순차적인 접근을 하는 대용량 파일에서 그 성능이 개선됨을 보여 준다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권11호
• /
• pp.383-390
• /
• 2015

본 연구에서는 스마트 폰의 사용 시 가장 많은 이용 목적을 가진 정보 검색의 인터페이스의 정보 구조와 사용자 경험 패턴을 분석하여 보다 효율적인 사용자 경험을 제공하는데 목적을 두었다. 대표적인 모바일 인터넷 접속 기기인 스마트폰의 특징과 사용자 경험 요소에 대해 알아보는 것을 우선으로 정보 검색에 있어 가장 많이 사용되는 포털 사이트인 네이버와 다음의 메인 페이지를 중심으로 분석하였다. 연구의 결과 네이버와 다음은 각각 28개와 15개의 카테고리로 구성되어 있었다. 또 네이버와 다음 모두 하향식 순차 구조를 가지고 있었으며 네이버의 카테고리에서는 3Depth 계층을 가지고 있음을 알 수 있었다. 네이버의 경우는 중복된 뉴스 콘텐츠와 과도한 스크롤의 사용으로 인지 부하의 가능성이 제기 되었으며 다음의 경우는 하단의 쇼핑 카테고리에 있어 터치 제스처 사용의 오류 가능성이 제기 되었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제4권3호
• /
• pp.31-37
• /
• 2003

본 논문에서는 유한상태머신을 위한 효율적인 비주사 DFT (design-for-testability) 기법을 제안한다. 제안된 기법은 순차회로 모델이 아닌 조합회로 모델을 사용한 ATPG를 수행하여 짧은 테스트 패턴 생성 시간과 완벽한 고장 효율을 보장한다. 또한 완전주사 기법이나 다른 비주사 DFT 기법에 비해 적은 면적 오버헤드를 보이며 테스트 패턴을 칩의 동작속도로 인가한다는 장점이 있다. 실험결과에서는 MCNC`91 벤치마크 회로를 이용하여 제안된 기법의 효율성을 입증한다.