• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.328-333
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• 2003

메모리기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안된 NGE이론에 기반한 최근접 초월평면법은 학습자료를 초월평면상에 투영시켜 생성된 초월평면을 이용한다. 이때 학습자료에 포합될 수 있는 오류자료가 그대로 초월평면에 포함되어 분류의 정확성을 저해하는 요인으로 작용하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 최근접 초월평면의 단점을 보완한 초월평면 최적화(OH：Optimizing Hyperrectangle) 방법을 제안 한다. 제안된 방법은 특징가중치 벡터를 초월평면마다 할당하여 학습하고, 학습 후 생성된 모든 초월평면에 대해 특징별 최빈구간을 추출하여 최적초월평면을 구성하여 분류 시 사용한다. 제안된 방법은 EACH시스템과 마찬가지로 k-NN분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며, 분류에 있어서는 EACH시스템 보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.257-257
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• 2019

최근 기후변화에 따른 대응을 위해 기존 수자원 활용의 고도화 및 배수능력 증대를 위해 다양한 방안이 추진되고 있으며, 그에 따라 기존 개수로에 신규 수로를 연결하여 합류와 분류를 시키는 사례가 증가하고 있다. 특히 신규 개수로 연결을 위한 분류부 형상은 관련 설계기준, 분류유량의 규모, 해당 지점의 하상변동 경향, 지형여건, 흐름 분류시설 및 구조물의 형태(양수펌프장, 스크린이나 수문, 암거설치)와 같은 구조적 요인 등에 의해 달라지지만, 이와 관련된 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 2차원 수치모형을 이용하여 분류부 평면형상 변화에 따른 분류유량비와 흐름분리구역 분포 등에 대한 흐름특성을 분석하고 이수와 치수계획 수립 등에 활용하고자 한다. 본 연구에서는 TELEMAC-2D 모형을 이용하여 주수로 상류 유입흐름의 프루우드 수가 0.74, 0.52인 두 흐름에 대해 형상변화 폭을 주수로 폭(B)의 1B, 주수로 형상변화를 급확대, 점진적 확대 구간길이를 1B~3B로 변화시키며 분류유량비(분류수로 유입유량/상류 유입유량)와 흐름분리구역의 위치와 크기 등에 대한 분석을 수행하였다. 분류부 상류 유입흐름의 프루우드 수가 0.74, 분류유량비는 0.33인 흐름은 주수로 형상변화 구간길이가 1B 일 때 0.44~0.46, 3B일 때 0.54~0.60으로 점차 분류유량비가 증가한다. 반면 상류 유입흐름의 프루우드수가 0.52, 분류유량비가 0.52인 흐름은 주수로 형상변화 구간길이가 1B일 때 0.77~0.82에서 3B일 때 0.70~0.80으로 점차 분류유량비 증가율이 감소하는 경향을 나타내게 된다. 주수로 형상변화 폭을 0.5B, 1B로 달리하여 수로 형상변화를 시킨 경우 분류유량비 증가율은 각각 135~162%, 134~176%로 나타났으며, 이는 수로 형상변화 폭보다 변화구간 길이가 더 큰 분류유량비 변화에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다. 흐름분리구역은 상류 유입흐름의 프루우드 수가 0.74인 경우 수로형상 변화구간과 분류수로 입구에 형성되지만, 상류유입흐름의 프루우드 수가 0.52인 경우 수로형상변화 구간과 주수로 하류에도 형성된다. 수치실험 결과 동일수로 폭 직사각형 $90^{\circ}$ 분류수로에서 분류부 평면형상의 변화에 따라 주수로 하류방향흐름의 관성력은 감소하는 반면 분류수로로 향하는 횡압력경사와 흐름분리구역 발생위치 변화로 인해 분류 수로내 통수능이 증가하여 분류유량비가 급격하게 증가하게 된다. 또한 분류부 상류 유입흐름의 관성력이 작은 경우 분류부 평면형상 변화시 주수로 하류방향에서도 흐름분리구역이 형성되고 주수로 종방향 수위가 상승함에 따라 분류흐름 계획수립 시 세심한 주의가 필요하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.335-342
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• 2001

본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.468-470
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• 2012

본 논문에서는 기존 VectorBoost기반 분류기의 문제점이었던 다중 분할 노드에서의 오판단 발생을 해결하기 위해, LDA를 이용해 학습 샘플들을 가장 잘 분리할 수 있는 최적의 초평면을 구하고, 이 초평면을 이용해 Positive샘플에서 VectorBoost의 판단율을 향상시키는 방법을 제안한다. 이러한 방법을 적용했을 때 Positive샘플들의 오판단율이 감소하는 효과를 보였으며, 불필요한 연산의 감소로 약 30%의 속도향상을 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.601-604
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• 2021

본 논문에서는 모바일 디바이스의 카메라로부터 얻은 RGB이미지를 분석하여 장애물을 안정적으로 탐지할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 장애물을 안정적으로 찾기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 위험감지 시스템을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB영상으로부터 특징점(Feature point)을 추출하고, 특징점을 분석(Feature point analysis)하여 영상내의 평면을 감지한다. 복잡한 지형으로 인해 생성되는 다수의 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하고, 이로부터 특징점을 분류하기 위한 기준점을 계산한다. 모바일 디바이스의 위치와 회전 제약 없이 효과적으로 기준평면(Reference plane)을 탐색할 수 있고, 영상 내 특징점을 실시간으로 계산한다. 다양한 실험을 통해 기준평면과 장애물과의 거리를 파악하여 장애물을 효과적으로 분류하는 결과를 얻었다. 우리의 기법은 실세계에서의 위험요소를 감지하고 모바일 디바이스 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.175-185
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• 2011

도로기하구조정보는 도로의 안전성평가 및 도로의 유지관리를 위한 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System)센서가 탑재된 조사차량을 이용하여 기하구조정보를 수집하였으며, 수집된 차량의 자세정보 중 평면선형과 관련된 Roll, Heading 자료를 이용하여 직선, 원곡선, 완화곡선을 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 평면선형 인식 이전에 전처리 과정으로 이동평균법을 통하여 자료를 평활화함으로써 원시자료의 이상치를 제거하여 평면선형 인식의 신뢰성을 제고하였다. 유전알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 이용하여 분류정확도(CCR, Correct Classification Rate)를 최대로 하는 알고리즘 파라미터를 설정한 결과 100%의 분류정확도를 보였다. 설정된 파라미터를 이용하여 고속도로와 국도 주행자료를 이용하여 알고리즘을 평가한 결과 90.48%와 88.24%의 분류정확도를 보여, 제안된 평면선형인식 알고리즘은 현장에서 적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 평면선형인식 알고리즘은 조사차량에 GPS/INS센서의 소프트웨어로 탑재되어 도로 및 교통기술자에게 도로기하구조정보를 보다 용이하게 수집하고 분석할 수 있는 환경을 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.279-282
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• 2007

Support Vector Machine(SVM)은 통계적 학습 이론에 기반을 둔 분류기이다. 또한 Twin Support Vector Machine(TWSVM)은 이진 SVM 분류기의 한 종류로써, 서로 관련된 두 개의 SVM 유형 문제를 통해 평행하지 않은 두 개의 평면을 결정하고 이 두 평면을 통해 분류기를 완성하는 방식이다. 이러한 방식은 TWSVM은 학습 시간이 SVM에 비해 훨씬 짧으며, SVM과 비교하여 떨어지지 않는 성능을 보여준다. 본 논문은 분류기 입력에 Fuzzy Memvership을 적용하는 방식의 TWSVM을 제안하고, 2차원 벡터 입력에 대한 실험을 통하여 기존에 제시 되었던 TWSVM과 비교한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.149-156
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• 2014

중첩형 일반화 사례 (NGE, Nested Generalized Exemplar) 기법은 거리 기반 분류를 최적 일치 규칙으로 사용하며, 노이즈에 대한 내구력을 증가시켜 주는 동시에 모델 크기를 감소시키는 장점이 있다. NGE 학습 중 생성된 교차(cross)나 중첩(overlap) 현상은 분류성능을 저해하는 요인으로 작용한다. 따라서 본 논문은 NGE 학습 중 생성된 교차나 중첩 현상이 발생한 초월 평면에대해 상호정보가 가장 큰 구간을 분리하여, 새로운 초월평면을 구성하게 하여, 분류성능 향상시키고 초월평면의 개수를 감소시키는 기법인 DHGen(Dominant Hyperrectangle Generation) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 DHGen은 분류성능면에서 kNN과 유사하고 NGE이론으로 구현한 EACH보다 우수함을 UCI Machine Learning Repository에서 벤치마크데이터를 발췌한 실험자료로 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.13-16
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• 2022

LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한치과보철학회지
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• 제8권1호
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• pp.65-71
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• 1968

저자(著者)는 성장(成長) 발육기(發育期)에 있는 한국인(韓國人)의 His' line과 전두기저선(前頭基底線) 안이평면(眼耳平面) 하악평면(下顎平面) 구개평면(口蓋平面)이 이루는 각도적(角度的) 변화(變化)를 관찰(觀察)하기 위하여 정당교합인(正當咬合人) 남(男) 여(女) 195명(名)의 두부방사선규격사진(頭部放射線規格寫眞)을 Hellma의 치령 분류법(齒齡 分類法)에 의(依)하여 분류(分類)하고 계측(計測) 관찰(觀察)하였든바 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 성장(成長) 발육기(發育期)에 있어서 전두기저선(前頭基底線)과 His' line이 일정(一定)한 각도(角度) 관계(關係)를 유지한다. 2. His' line은 수평성장축(水平成長軸)으로 생각(生覺)할 수 있다. 3. His' line은 구개평면(口蓋平面)과 대부분(大部分) 일치(一致)하며 남녀(男女)에는 별 차이(差異) 없다. 4. 하악평면(下顎平面)과 His' line이 이루는 각(角)이 심한 것으로 보아 강(强)한 경사도(傾斜度)를 나타내고 있다. 5. 서양인(西洋人)에 비해 하악골(下顎骨)의 후퇴(後退)를 볼 수있다.