현재 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 일정한 패턴을 분류하여 지식의 형태로 추출하는 작업이다. 데이터 마이닝의 대표적인 기법인 군집화는 군집내의 유사성을 최대화하고 군집들간의 유사성을 최소화 시키도록 데이터 집합을 분할하는 것이다. 데이터 마이닝에서 군집화는 대용량 데이터를 다루기 때문에 원시 데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄이는 군집화 기법이 활발하게 사용된다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 잡음에 매우 민감하고, local minima에 반응한다. 또한 사전에 군집의 개수를 미리 결정해야 하고, initialization 값에 따라 군집의 성능이 좌우되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 자동으로 군집의 개수를 결정하는 LONGEPRO 알고리즘을 제안하고, 여기서 제시하는 적합도 함수의 최적화된 군집을 찾아내여 조금더 효율적인 알고리즘을 만들어 대용량 데이터를 다루는 데이터 마이닝에 적용해 보려 한다.
본 논문은 패턴인식을 위해 사용할 수 있는 감독학습을 이용한 supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2를 제안하였다 Supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2는 LVQ(Learning Vector Quantization)를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습법칙을 사용하고 있다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙은 기존의 학습률 대신에 퍼지화된 학습률을 사용하고 있는데, 이 퍼지화된 학습률은 조건 확률을 퍼지화 한 것에 근간을 두고 있다. Supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2의 성능과 오류역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데, 실험결과 supervised IAFC neural network 2 의 성능이 오류역전파 신경회로망의 성능보다 우수함이 입증되었다.
5세대 이동통신 시스템은 100Gbps급의 용량 증대를 목표로 하고 있으며, 이를 지원하기 위해서 무선 백홀에서 10GHz 이상 대역을 활용하는 연구가 시도되고 있다. 또한, 사용자를 지원하기 위한 무선 접속망에서는 고용량의 용량 증대 달성을 위해서 massive MIMO 등의 기술들이 활용될 수 있다. 하지만 5GHz 이하의 대역에서 많은 안테나를 활용하기 위해서는 공간상의 제약이 발생하기 때문에 이를 극복하기 위해서 집적화된 안테나에 대한 연구가 필요하다. 집적화된 안테나의 방사패턴에 따른 채널 특성은 기존 채널 특성과는 많은 차이가 있으며 이론적인 연구에는 한계가 발생할 수밖에 없어서 실제 검증 시스템의 구현을 통해서 측정을 통한 분석 연구가 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 집적화된 안테나를 기반으로 하는 무선 접속망의 설계를 위해서 SDR 기술인 GNURadio와 USRP 보드를 활용한 시스템을 설계하고 성능 분석한 결과를 제시한다. 본 연구를 통해서 집적화된 안테나 기반의 용량에 대한 성능이 동일한 수신 SNR 관점에서는 기존 MIMO의 성능과 비교해서 큰 차이가 없음을 보인다.
산업화가 진행된 세계 주요 선진국들은 의학의 발달과 평균 수명의 증가로 고령화의 위기를 겪고 있다. 인구 고령화에 따라 치매 인구도 크게 증가하였다. 치매 인구의 증가는 국가와 가정의 물질적, 인적 비용을 증가시키고 있다. 이와 같은 사회문제를 해결하고 효율적인 치매 환자 관리를 위한 방법이 필요하다. 관찰 대상자가 치매 증상과 비슷하게 행동한다면 치매를 의심해 볼 수 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 사용하여 대상자의 행위 정보를 수집하고 디지털화한다. 디지털화 된 행위정보를 치매 증상의 행동 패턴과 비교하여 관찰 대상자의 행동이 치매 증상인지 정상적인 활동인지 판단할 수 있는 방법을 소개한다.
최근에 등장한 대규모 언어 모델은 다양한 언어 처리 작업에서 놀라운 성능을 발휘하고 있다. 그러나 이러한 모델의 크기와 복잡성 때문에 모델 경량화의 필요성이 대두되고 있다. Pruning은 이러한 경량화 전략 중 하나로, 모델의 가중치나 연결의 일부를 제거하여 크기를 줄이면서도 동시에 성능을 최적화하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 한국어 언어 모델인 Polyglot-Ko에 Wanda[1] 기법을 적용하여 Pruning 작업을 수행하였다. 그리고 이를 통해 가중치가 제거된 모델의 Perplexity, Zero-shot 성능, 그리고 Fine-tuning 후의 성능을 분석하였다. 실험 결과, Wanda-50%, 4:8 Sparsity 패턴, 2:4 Sparsity 패턴의 순서로 높은 성능을 나타냈으며, 특히 일부 조건에서는 기존의 Dense 모델보다 더 뛰어난 성능을 보였다. 이러한 결과는 오늘날 대규모 언어 모델 중심의 연구에서 Pruning 기법의 효과와 그 중요성을 재확인하는 계기가 되었다.
불특정 화자의 음성인식을 위해 150 숫자음에 대하여 10개의 표준패턴을 설정하는데 목적을 두고 기술했다. 남성화자 3인이 각숫자음(0-9)를 5번씩 반복 발음한 150음을 지단화하여 숫자음의 표준패턴을 설정하였다. 특징 파라미터는 포르만트 주파수를 이용하였고 유크리드 거리 측정법을 유사도 비교에 사용하였다. 실험결과 85.3%의 인식률을 얻었다.
본 논문에서는 사건흐름을 기능 별로 묶어 패턴화하는 방법을 통해 사건흐름 명세서를 표기하고, UML의 노트표기를 이용해 패턴 번호를 순차도에 적용하는 방법을 제시한다. 이와 더불어 설계 산출물 상에 표시되는 웹 페이지의 표현을 스테레오타입을 이용해 표기함으로써 시스템에 대한 이해도를 높이도록 하였고, 요구사항 명세서에 요구사항에 따른 사용사례와 사용자와의 관계를 표시하여 요구사항이 어떻게 반영되었는지를 쉽게 추적할 수 있게 하였다. 제안한 방법은 실제 영화 예매 시스템의 분석 및 설계 사례를 통해 그 사용 예를 보였다.
본 논문에서는 영상 인식을 위해 그레이 레벨로 획득된 영상을 이진화할 때 발생되어 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 체인 코드 트리밍(chain code trimming) 을 제안한다. 제안된 방법은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 랜텀 노이즈의 체인 코드를 제거, 교정함으로서 이루어진다. 실험에서는 트리밍을 사용하기전과, 단순 트리밍을 한 경우, 체인 코드 트리밍을 한 경우를 서로 바로, 분석한다. 실험 결과는 패턴에 첨부되었던 랜덤 노이즈가 모두 성공리에 제거된 것을 보인다.
본 논문에서 상관관계분석 기술을 이용하여 IP망과 전송망에서 발생되는 장애유형을 패턴화하였으며, 이를 Rule로써 자동처리가 가능하도록 시스템화하였다. 정의된 Rule로 인하여 이벤트 자동분석 및 장애근원 도출이 가능해졌으며, 도출된 근원 이벤트는 운용자에게 이벤트 분류를 위한 수고를 덜어주고, 궁극적으로 신속한 대처가 가능하게 하였다. 알고리듬의 효율성을 보이기 위하여 IP망과 전송망을 대상으로 10여개의 장애유형 표준을 패턴화하고 Rule로서 정의하여 적용한다.
윈도우즈 95와 같은 멀티미디어 환경 하에서 개인 신분 확인을 위한 방법은 비밀번호를 키보드로 입력받는 것이었으나, 본 논문에서는 음성을 이용하는 방법으로 기존의 방법이 기준패턴의 시간에 따라 변하는 특성을 보상하지 못한다는 단점을 보완하는 방법이다. 즉, 이를 위해 음성신호의 특징인 기본주파수와 제1포만트의 비율을 이용하여 기준패턴을 형성화하는 방법에 관한 것이다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 98%의 전체 인식율을 얻게 되었고, 윈도우즈 환경에서 비밀번호 사용 대신 음성 사용에 대한 가능성을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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