• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.1
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• pp.8-14
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• 2020

The human impact of particulate matter are revealed and demand for improved forecast accuracy is increasing. Recently, efforts is made to improve the accuracy of PM10 predictions by using machine learning, but prediction performance is decreasing due to the particulate matter data with a large rate of low concentration occurrence. In this paper, separation prediction model by concentration is proposed to improve the accuracy of PM10 particulate matter forecast. The low and high concentration prediction model was designed using the weather and air pollution factors in Cheonan, and the performance comparison with the prediction models was performed. As a result of experiments with RMSE, MAPE, correlation coefficient, and AQI accuracy, it was confirmed that the predictive performance was improved, and that 20.62% of the AQI high-concentration prediction performance was improved.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.597-602
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• 2007

본 연구는 추천시스템에서 협업필터링 알고리즘을 이용하여 특정 상품에 대한 고객의 선호도를 예측함에 있어 고객이 상품에 대해 평가한 선호도 평가치를 고객별로 표준화시켜 예측하여 기존의 예측 정확도를 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 일반적으로 상품에 대한 고객의 선호도를 평가하기 위하여 절대적 기준의 수치적 척도가 제공되지만 개인에 따라서는 상품에 대한 선호 정도가 절대적 척도에 다르게 반영되어 개인별 선호도에 차이가 발생할 수 있다. 이러한 개인적 특성이 동일한 척도의 평가치로 예측되면 예측 결과의 오차를 크게 할 가능성이 있다. 또한 개인이 평가한 선호도 평가치의 편차가 협업필터링 알고리즘을 통한 선호도 예측 정확도와 밀접한 관계를 가지고 있음을 알 수 있었으며 이러한 문제를 해결하기 위하여 개별 고객이 평가한 선호도 평가치를 표준화시켜 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측을 실시하였다. 분석결과 표준화된 선호도 평가치를 이용한 예측 결과가 비표준화 선호도 평가치를 이용한 예측 결과보다 예측력이 우수함을 알 수 있었으며 결과에 대한 통계적 분석을 통하여 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법과 비 표준화 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법을 혼합할 경우 선호도 예측 정확도를 더 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.27-31
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• 2009

본 연구는 웹상에서 거래되는 아이템을 고객에게 추천하는 추천시스템에서 추천대상 고객의 정보와 이웃 고객의 정보를 이용한 협력적 필터링 추천기법에서 선호도 예측을 위해 필요한 이웃의 수가 선호도 예측 정확도에 영향을 주고 있음을 제시하고 이를 이용한 선호도 예측치의 보정 방법에 대하여 제안한다. 본 연구의 제안을 위하여 이웃 기반의 협력적 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘을 이용하여 MovieLens 1 million dataset에 대하여 선호도 예측 정확도를 분석하고 분석결과를 토대로 개별 선호도 예측에 소요된 이웃의 수와 예측 정확도의 관계를 분석하였다. 분석결과를 이용하여 이웃 수에 따라 선호도 예측 결과를 다수의 집단으로 구분하여 각 집단에서 이웃의 수를 이용한 선호도 예측 정확도 향상에 대한 방법을 제안한다. 본 연구의 제안을 통하여 기존 선호도 예측 알고리즘으로 생성된 예측 결과에 선호도 예측 과정에서 부가적으로 발생한 정보를 추가하여 최종 예측 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.26-28
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• 2016

선박 항해에 있어 GPS (global positioning system)는 선박의 3차원 위치를 추정하여 항로의 이탈이나, 항만 접안을 위하여 활용된다. 따라서 위성을 활용한 위치 정확도 향상을 위하여 본 논문에서는 GPS와 BeiDou의 결합 항법을 제안한다. GPS와 BeiDou 시스템을 결합하여 가시위성의 수를 증가시킬 수 있고, 이에 따라 정밀한 위치를 추정할 수 있다. 본 논문에서 제안한 GPS/BeiDou 결합 항법의 성능 평가를 위하여 실제 수신된 위성 데이터를 활용하였고, GPS 단독 측위와의 가시위성 개수 및 위치정확도를 비교, 분석 하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.239-244
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• 2000

영상공간에서의 역 해프토닝 성능을 향상시키기 위해서는 정확한 해프톤 셀 정보를 기반으로 최적의 평활화 마스크가 생성되어야 한다. 이에 본 논문에서는, 퓨리에 공간에서 피크형태와 영상공간에서의 해프토닝 특성을 이용해서 정확한 해프톤 셀 정보를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 차원분해(dimension decomposition)와 제한된 구간의 자동 탐색에 의해 정확한 해프톤 셀 정보를 효율적으로 추출하므로 역 해프토닝의 성능을 향상 시키며, 전체 영상에서 오차의 누적없이 셀 중심(seed pixel)을 정확하게 찾는 것을 실험을 통해 확인하였다. 정확한 해프톤 셀 정보는 셀 단위의 연산이나 해프톤 영상의 채널 분리 및 모아레 패턴의 존재 여부 판정 시 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.318-320
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• 2012

증강현실 콘텐츠를 2D 이미지기반으로 저작할 때, 작성된 증강현실 콘텐츠를 카메라 시점과 일치시켜 합성하기 위해 호모그래피를 이용한다. 이때 증강현실 콘텐츠를 이질감 없이 합성하기위해 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 한다. 그러나 호모그래피 행렬 추정 시 사용되는 특징점들이 선형을 이루거나, 특정 영역에 군집을 이루는 경우 정확한 호모그래피 행렬을 추정하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 선형제약, 거리제약을 적용한 CSP 기반의 RANSAC 알고리즘을 제안한다. 실험결과 호모그래피 행렬 추정 시 CSP를 적용한 RANSAC 알고리즘이 기존의 랜덤샘플링 또는 삼각형의 넓이를 이용한 샘플링을 적용한 RANSAC 알고리즘보다 정확도가 향상됨을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.10a
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• pp.273-275
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• 2015

GPS(Global Positioning System; 위성항법시스템)는 수평오차 10m 내외의 정확도로 내비게이션 유닛과 스마트폰 등 다양한 이동기기에 널리 활용되고 있다. 그러나 널리 알려진 바와 같이 GPS는 교량, 빌딩, 그리고 대형 구조물 등 주변 환경에 의하여 위성의 가시성이 영향을 받으며 이로 인하여 위치 정보의 가용성과 정확도가 크게 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 GPS 수직오차를 개선하기 위한 방안으로 저가형 기압고도계를 보조센서로 활용하여 수직 위치정보 정확도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 융합 모델에 의한 칼만필터를 활용하여 GPS와 기압고도계를 융합하는 특성을 가진다. 마지막으로 정적 실험과 동적 실험을 통하여 기압고도계의 특성을 분석하고 제안된 융합 필터의 성능을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1119-1121
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• 2015

본 논문에서는 트위터 내용을 통해 이벤트를 탐지하는 시스템에서 지명 검출 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. SNS를 이용한 개인 정보 유출 사례들이 늘어감에 따라 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려하기 때문에 이벤트가 발생한 지역을 검출하기 위해서는 텍스트 내용을 직접 분석해야한다. 그러나 오타나 줄임말, 동형이의어의 사용으로 정확한 지명 검출에 어려움이 발생하였다. 따라서 정확도를 향상시키기 위해 본 논문에서는 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 실험 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명 노이즈 제거기법은 56%, 지명 확정 기법은 73%로 각각 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1617-1620
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• 2010

최근에는 일반 운영체제에도 점점 다양한 소프트웨어들이 동작하게 되면서 보다 정확한 타이머의 성능을 요구하는 경우가 늘어나고 있다. 타이머의 낮은 성능은 실시간 태스크의 실행을 보장하지 못하게 되며, 이는 시스템의 응답성을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 가상화된 환경에서 타이머의 오차 문제를 해결하기 위해 새로운 타이머 구조를 이용해서 정확도를 향상하는 기법을 제안한다. 그리고 이를 통해서 가상 머신 환경에서도 실시간 응답성을 필요로 하는 태스크들을 정확한 시간에 실행 할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.308-309
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• 2021

과거의 연구들은 교통 속도만을 활용하여 교통 속도 예측 문제에 접근했다. 그러나 교통 속도의 비선형성으로 인해 정확한 예측이 어려워, 최근에는 교통 속도에 영향을 미칠 수 있는 외부의 요인을 활용해 정확도를 높인 연구들이 이루어지는 추세이다. 그 중에서도 강수량은 직관적으로 교통 속도와 관련이 있을 것으로 생각되어 자주 사용된다. 다만, 실제로 교통 속도가 강수량에 얼마나 영향을 받는지는 확인되지 않고 대부분의 연구가 적은 양의 데이터로 이루어지기에 강수량이 딥 러닝모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 단언하기는 어렵다. 본 논문은 강수량 데이터가 교통 속도를 변화시키는 양을 정량적으로 측정하고, 딥 러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 강수량이 높을수록 속도가 크게 감소하고 딥 러닝 모델의 정확도 또한 향상되는 것을 확인하였다.