• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.81-84
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• 2022

제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.367-370
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• 2018

웹 또는 모바일 사용자는 고객 센터에 구축된 자주 묻는 질문을 이용하여 원하는 서비스를 제공받는다. 그러나 자주 묻는 질문은 사용자가 직접 핵심어를 입력하여 검색된 결과 중 필요한 정보를 찾아야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 질의를 입력 받아 질의에 해당하는 클래스를 분류해주는 문장 분류 모델을 제안한다. 제안모델은 웹이나 모바일 환경의 오타나 맞춤법 오류에 대한 강건함을 위해 자소 단위 합성곱 신경망을 사용한다. 그리고 기계 번역 이외에도 자연어 처리 부분에서 큰 성능 향상을 보여주는 주의 집중 방법과 클래스 임베딩을 이용한 문장 분류 시스템을 사용한다. 457개의 클래스 분류와 769개의 클래스 분류에 대한 실험 결과 Micro F1 점수 기준 81.32%, 61.11%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.145-152
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• 1996

연속음성인식 시스템을 개발하기 위해서는 언어가 갖는 문법적 제약을 이용한 언어모델이 요구된다. 문법적 규칙을 이용한 언어모델은 전문가가 일일이 문법 규칙을 만들어 주어야 하는 단점이 있다. 통계적 언어 모델에서는 문법적인 정보를 수작업으로 만들어 주지 않는 대신 그러한 모든 정보를 학습을 통해서 훈련해야 하기 때문에 이를 위해 요구되는 학습 데이터도 엄청나게 증가한다. 따라서 적은 양의 데이터로도 이와 유사한 효과를 보일 수 있는 것이 클래스에 의거한 언어 모델이다. 또 이 모델은 음성 인식과 연계시에 탐색 공간을 줄여 주기 때문에 실시간 시스템 구현에 매우 유용한 모델이다. 여기서는 자동으로 클래스를 찾아주는 알고리즘을 호텔예약시스템의 corpus에 적용, 분석해 보았다. Corpus 자체가 문법규칙이 뚜렷한 특성을 갖고 있기 때문에 heuristic하게 클래스를 준 것과 유사한 결과를 보였지만 corpus 크기가 커질 경우에는 매우 유용할 것이며, initial map을 heuristic하게 주고 그 알고리즘을 적용한 결과 약간의 성능향상을 볼 수 있었다. 끝으로 음성인식시스템과 접합해 본 결과 유사한 결과를 얻었으며 언어모델에도 음향학적 특성을 반영할 수 있는 연구가 요구됨을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.179-182
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• 2001

본 논문은 웹 상에서 사용자에게 동적 컨텐츠를 제공하기 위한 멀티미디어 데이터베이스 관리 시스템의 일부로써 시스템의 하부 구조 및 기본 API 를 제공하는 멀티미디어 데이터베이스 클래스를 설계하고, 이를 기반으로 사용자 요구에 대한 멀티미디어 객체를 추출하는 질의 처리 모텔을 제시한다. 멀티미디어 데이터베이스 클래스는 다양한 형태의 멀티미디어 데이터에 대한 분류 지원 및 관련 객체를 집합으로 관리하는 기능과 멀티미디어 메타데이터 생성 및 관리 기능을 제공하며, 질의 처리 모델은 이러한 멀티미디어 데이터베이스 클래스에서 관리되는 멀티미디어 객체 및 메타 객체를 효율적으로 추출한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.145-148
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• 2022

준지도학습 기반의 동영상 이상행동감지는 구하기 어려운 프레임 단위 레이블이 필요하지 않아 더 많은 동영상을 학습에 활용 가능한 장점이 있어 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 제안된 기법들은 주로 UCF-Crime 이라는 실제 CCTV 동영상 데이터셋을 활용하고 있는데, 본 데이터셋은 학습 영상과 테스트 영상에서 이상행동 클래스 별 분포도가 균등하지 않다. 본 연구에서는 해당 불균형으로 인해 학습 모델이 특정 행동 클래스에 과적합될 수 있음을 보이며, 이러한 불균형을 해결하기 위해 Class-Balanced Multiple Instance Learning Loss 를 제안한다. 이를 통해 기존에 특정 클래스에 편중되었던 모델이 이상행동 종류에 좀 더 균등한 성능을 낼 수 있음을 보여준다. 특히 단순히 클래스별 정확도가 제로섬(zero sum)으로 증감하는 것이 아니라 전체적인 이상행동 판별 정확도 또한 향상됨을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.185-188
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• 2018

띄어쓰기와 문장 경계 인식은 그 성능에 따라 자연어 분석 단계에서 오류를 크게 전파하기 때문에 굉장히 중요한 문제로 인식되고 있지만 각각 서로 다른 자질을 사용하는 문제 때문에 각각 다른 모델을 사용해 순차적으로 해결하였다. 그러나 띄어쓰기와 문장 경계 인식은 완전히 다른 문제라고는 볼 수 없으며 두 모델의 순차적 수행은 앞선 모델의 오류가 다음 모델에 전파될 뿐만 아니라 시간 복잡도가 높아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 띄어쓰기와 문장 경계 인식을 하나의 문제로 보고 한 번에 처리하는 다중 클래스 분류 시스템을 통해 시간 복잡도 문제를 해결하고 다중 손실 선형 결합을 사용하여 띄어쓰기와 문장 경계 인식이 서로 다른 자질을 사용하는 문제를 해결했다. 최종 모델은 띄어쓰기와 문장 경계 인식 기본 모델보다 각각 3.98%p, 0.34%p 증가한 성능을 보였다. 시간 복잡도 면에서도 단일 모델의 순차적 수행 시간보다 38.7% 감소한 수행 시간을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.612-628
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• 2001

본 논문은 절차지향 소프트웨어로부터 클래스와 상속성을 추출하기 위한 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 모든 경우의 객체 후보군으로부터 정의된 클래스 후보군과 그들의 상속성을 생성하여 클래스 후보군과 영역 모델 사이의 관계성과 유서 정도를 가지고 최고 또는 최적의 클래스 후보군을 선택하는데 초점을 둔다. 클래스와 상속성 추출 방법론은 다음과 같은 두드러진 특징을 가지고 있다. 정적(속성)과 동적(메소드)인 클러스터링 방법을 사용하고, 클래스 후보군의 경우는 추상화에 초점을 두며, m개의 클래스 후보군과 n개의 클래스 후보 사이의 상속 관계의 유사도 측정 즉, 2차원적 유사도 측정은 m개의 클래스 후보와 n개의 클래스 후보 사이의 전체 그룹에 대한 유사도를 구하는 수평적 측정과 클래스 후보군들에서 상속성을 가진 클래스의 집합과 영역 모델에서 같은 클래스 상속성을 가진 클래스 집합 사이의 유사도를 위한 수직적 측정방법이 있다. 이러한 방법론은 최고 또는 최적의 클래스 후보군을 선택하기 위해 제공학 전문가에게 광범위하고 통합적인 환경을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.457-459
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• 2000

객체지향 방법론은 캡슐화(encapsulation), 상속(inherit), 다형성(polymorphism)과 같은 개념을 이용하기 때문에 기존의 절차적 방법론과는 다른 척도가 필요하다. 본 논문에서 제안하는 척도는 객체지향 시스템의 개발 절차 가운데 분석 단계에서 추출할 수 있는 정보만을 사용하여, 클래스가 객체지향 개념에 따라 잘 구성되었는지를 측량하게 된다. 이를 위하여 본 논문에서는 클래스의 품질을 측량하기 위한 척도로 협력의 복잡도와 인터페이스 복잡도를 제안한다. 협력의 복잡도는 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측량하기 위한 것으로서 클래스가 가지는 책임의 개수를 조사하여 정의된다. 인터페이스 복잡도는 클래스와 협력 관계에 있는 다른 클래스들의 인터페이스를 조사하여 정의된다. 제안된 척도는 기존의 척도들이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 이해하기 쉬운 수학적 명세를 용하였으며, 제안된 척도에 대한 수학적 증명과 사례 연구를 통한 검증을 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6A호
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• pp.1008-1018
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• 2001

본 논문에서는, 트래픽으로부터 요구된 지연한계를 보장하는 스케줄링 알고리즘으로서, \"클래스별 서비스 차등제공\" 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은, 공평 큐잉과 우선순위 제어 개념의 절충형 패킷 스케줄링 알고리즘이다. 다수의 트래픽 클래스 환경에서, 각 클래스별 서비스 커브를 정의하며, 클래스별 지연 한계를 충족시키기 위한 각 서비스 커브의 형태, 그리고 서비스 커브간의 관계에 근거하여, 클래스별 차등 서비스를 제공한다. 또한, 동일한 클래스 내의 세션간에는 공평 큐잉을 제공함으로써, 세션별 최소한의 대역폭이 보장될 수 있도록 한다. 지연 제어를 위해 새로 정의된 변수는, 시스템 상태에 따라 그 값이 조정됨으로써, 자원의 효율적 활용을 가능하게 한다. 제안된 알고리즘은 가상적 fluid-flow 모델에서 디자인되었으며, 이를 실질적인 패킷 모드에서 구현하는 방안이 제시되었다. 아울러, 제안된 스케줄링 알고리즘에 수반되는, 결정적 형태의 지연 보장을 위한 호 수락 제어조건을 유도함으로써, 수용된 세션들의 지연 성능이 확정적으로 보장될 수 있도록 하였다.수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1509-1516
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• 2022

본 논문에서는 UML 상태 다이어그램으로부터 코드 구현 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 첫째로 상태 다이어그램의 상태를 객체화하고, 상태 디자인 패턴에 기반하여 동작 메커니즘을 구조화한다. 다음으로 이 구조에 기반하여 컨텍스트 클래스와 이의 인터페이스 역할을 하는 추상 상태 클래스, 그리고 하위 구상 클래스의 구현 코드를 생성하는 규칙들을 설정한다. 이들 규칙들은 Java의 언어 구조에 기반해서, 상태 다이어그램의 상태들과 동작들에 대한 코드 구현 모델을 생성하게 된다. 한편, 코드의 자동 생성을 위해서는 코드 모델로부터 코드 생성을 위해 구조화된 정보가 필요하다. 따라서, 코드 생성을 위한 정보를 메타 클래스 모델과 메타 행위 모델 형태로 구조화하여 구축한다. 이 메타 정보들에 기반하여 상태 다이어그램으로부터 Java 프로그래밍 언어로의 자동 코드 생성을 위한 엔진의 구축이 가능하다. 또한 코드 모델 생성 엔진은 독자적으로 또는 UML 도구의 상태 다이어그램 기능을 지원하는 도구에 통합된 모듈로서 사용될 수 있다.