• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.104-109
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• 2007

최근 분산된 자원을 효과적으로 공유할 수 있는 그리드 기반의 과학 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 그러한 예로 국내에서는 건설 및 토목 분야의 원격실험 관측과 제어를 포함한 공동연구 환경의 구축을 내용으로 하는 KOCED(Korea Construction Engineering Development) 프로젝트가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 KOCED에서 구축 중인 실험센터의 하나로써, 지리적으로 떨어진 실험 시설과 수치시뮬레이션을 연동하여 실험할 수 있는 하이브리드 실험센터를 대상으로 데이터 모델링을 하였다. 데이터 모델은 데이터를 표현하는 용어를 통일하고 데이터 간의 관계를 명확하게 하여, 데이터의 재사용성을 높일 수 있기 때문에 실험비용이 많이 소모되는 과학실험에 필수적이다. 그리드에 기반한 하이브리드 실험의 데이터 모델링은, 기존의 건설 및 토목실험의 대부분이 독립적인 실험 형태였기 때문에, 정확한 데이터 모델을 예측하기가 용이하지 않았다. 따라서 먼저 하이브리드 실험의 축소 모형인, 프로토타입 실험체를 만들고, 이에 대한 데이터 모델을 설계하여 토목공학 연구자에 의해 사용하게 하였다. 일정기간 사용기간을 갖고, 이에 대한 회의를 통해 향후 구축될 하이브리드 실험센터의 데이터 모델을 설계하였다. 현재 하이브리드 실험의 데이터 모델을 그리드 포탈 기반의 데이터관리 서비스로 구현 중에 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제22권5호
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• pp.391-401
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• 2009

하이브리드 구조실험에서는 구조물을 여러 개의 부분구조물로 나누어서 실험과 해석을 하고 이의 결과를 합쳐서 전체적인 구조물의 거동을 파악한다. 이러한 방법은 진동대 실험과 비교하여 구조물의 크기제한의 영향을 받지 않는 유사동적 실험에 효과적이다. 하이브리드 구조실험과정에서 발생된 데이터와 관련 정보를 저장하고 검색할 수 있는 컴퓨터시스템을 만들기 위해서는 하이브리드 구조실험과 관련된 정보를 체계화시켜서 구성하는 작업이 선행되어야 한다. 본 논문은 하이브리드 구조실험에 관련된 정보를 표현하는 데이터 모델을 제시하고 있는데, 이 데이터 모델은 포괄적인 구조실험 정보를 표현하는 데이터 모델의 하나인 리하이 모델에서 하이브리드 실험부분을 개선한 것이다. 하이브리드 구조실험에서의 부분구조물들을 표현하기 위하여 실험모델 클래스와 해석모델 클래스를 정의하였고, 이러한 클래스들의 정보교환을 조정하는 클래스를 정의하였으며, 제한된 범위의 시스템을 구현하여 객체들 간의 연결 상태를 파악할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 기술한 데이터 모델은 구조실험자와 연구자들이 사용할 수 있는 하이브리드 구조실험 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템을 개발하는데 적용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.123-137
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• 2010

하이브리드 구조실험에서는 전체구조물을 여러 개의 부분구조물로 나누어서 실험과 해석을 수행한다. 실험을 위한 부분 구조물들과 해석을 위한 부분구조물들은 지역적으로 서로 다른 장소에서 실험과 해석이 수행될 수 있으며, 이 부분구조물들의 실험과 해석은 시뮬레이션 코디네이터에 의하여 통제된다. 하이브리드 구조실험을 수행하는 동안에 시뮬레이션 코디네이터와 부분구조물들은 서로 간에 데이터 교환이 이루어지는 상호작용을 하게 된다. 본 논문은 이러한 상호작용을 기술하고 있는데, 하나의 하이브리드 구조실험 예제에 대하여 시뮬레이션 코디네이터와 부분구조물들 사이의 상호작용을 데이터 모델의 하나인 리하이 모델의 클래스와 객체를 통하여 표현하였다. 시뮬레이션 코디네이터와 부분구조물들은 각자의 데이터 저장을 위한 객체를 가지도록 구성하였고, 서로간의 연결은 동일한 형식의 인터페이스 링크를 사용하여 처리하였다. 본 논문에서 설명한 객체들은 일관된 방법에 의하여 구현하였는데, 하이브리드 구조실험을 위한 컴퓨터 시스템의 개발에 사용할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.253-255
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• 2002

본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 문서 자동 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모텔 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고 한 것들인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.27-30
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• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후 처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후 처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 $4.5\%$, $1.3\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.157-160
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• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 4.5%, 1.3%의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.307-307
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• 2022

최근 기후변화와 댐 상류 토지이용 변화 등과 같은 다양한 원인에 의해 댐 유입량의 변동성이 증가하면서 댐 관리 및 운영조작 의사 결정에 어려움이 발생하고 있다. 따라서 이러한 댐 유입량의 변동 특성을 반영하여 댐 유입량을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있는 방안이 필요한 실정이다. 머신러닝 기술이 발전하면서 Auto-ML(Automated Machine Learning)이 다양한 분야에서 활용되고 있다. Auto-ML은 데이터 전처리, 최적 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 학습 및 평가 등의 모든 과정을 자동화하는 기술이다. 그러나 아직까지 수문 분야에서 댐 유입량을 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있어서 Auto-ML을 활용한 사례는 부족하고, 특히 댐 유입량의 예측 정확성을 확보하기 위해 High-inflow and low-inflow 의 변동 특성을 고려한 하이브리드 결합 방식을 통해 Auto-ML 기반 앙상블 모델을 개발하고 평가한 연구는 없다. 본 연구에서는 Auto-ML의 패키지 중 Auto-sklearn을 통해 홍수기, 비홍수기 유입량 변동 특성을 반영한 하이브리드 앙상블 댐 유입량 예측 모델을 개발하였다. 소양강댐을 대상으로 적용한 결과, 하이브리드 Auto-sklearn 앙상블 모델의 댐 유입량 예측 성능은 R² 0.868, RMSE 66.23 m³/s, MAE 16.45 m³/s로 단일 Auto-sklearn을 통해 구축 된 앙상블 모델보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 특히 FDC (Flow Duration Curve)의 저수기, 갈수기 구간에서 두 모델의 유입량 예측 경향은 큰 차이를 보였으며, 하이브리드 Auto-sklearn 모델의 예측 값이 관측 값과 더욱 유사한 것으로 나타났다. 이는 홍수기, 비홍수기 구간에 대한 앙상블 모델이 독립적으로 구축되는 과정에서 각 모델에 대한 하이퍼파라미터가 최적화되었기 때문이라 판단된다. 향후 본 연구의 방법론은 보다 정확한 댐 유입량 예측 자료를 생성하기 위한 방안 수립뿐만 아니라 다양한 분야의 불균형한 데이터셋을 이용한 앙상블 모델을 구축하는데도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.363-372
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• 2012

본 논문에서는 수학적 구조 모델과 인공신경망 기법을 상호 유기적으로 결합하여 구조물의 거동 데이터로부터 부재모델 또는 재료모델의 정확도를 높이는 정보기반 하이브리드 모델 업데이트 기법을 개발하였다. 유한요소와 같은 수학적 모델을 사용하여 구조물의 거동을 모사하기 위해서는 재료, 부재, 그리고 시스템의 정확한 모델링이 우선하여야 한다. 그러나 재료, 부재의 각 레벨에서의 수학적인 모델은 이상화과정을 거치면서 중요한 특성을 생략하거나, 시스템 구성시 부재간의 상호작용이나 경계조건의 단순화로 인해 유한요소 모델은 실제 구조물의 거동과 차이를 보이게 된다. 본 논문에서 제시된 하이브리드 모델 업데이트 기법은 구조물의 거동과 수학적 모델의 해석결과 차이를 인공신경망 기법을 사용하여 보완함으로써 시스템 모델의 정확도를 높일 수 있다. 이때 시스템의 거동 데이터로부터 부재 또는 재료모델을 개선할 수 있는 데이터를 추출하여 부재 또는 재료모델을 개선한다. 제시된 기법은 보-기둥 접합부의 이력모델을 개선하는 것으로 검증하였으며, 복잡한 거동을 보이는 시스템 모델링에 광범위하게 사용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1218-1219
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• 2023

본 논문은 반려동물의 행동 분석을 개선하기 위해 IMU 센서 데이터와 딥러닝 모델을 결합하는 방법을 제안한다. 이를 위해 IMU 웨어러블 디바이스를 통해 행동 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 총 6개의 클래스로 앉다. 서다. 엎드리다, 먹다, 킁킁대다, 걷다로 분류된다. 분류된 데이터는 클래스별로 데이터 증강 및 전처리 단계를 거친다. 행동 분류를 위해 ResNet과 LSTM을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 학습을 진행했다. ResNet-LSTM은 Accuracy 97%, F1-score 96%로 높은 성능을 보여주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.144-145
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• 2014

기존 디지털 방송은 제한된 데이터 전송율로 인하여 시청자가 요구하는 다양한 데이터 서비스, 고해상도를 가지는 비디오 서비스와 같은 리치 멀티미디어 서비스를 제공하는 것이 현실적으로 어렵다. 그러나, 최근 들어 유무선 인터넷의 속도가 향상되고 소셜 서비스 등 다양한 인터넷 서비스 모델이 등장함에 따라서 통신망을 활용한 하이브리드 멀티미디어 방송 서비스가 제시되어, 방송 서비스가 가지는 특성을 유지하면서 다양한 시청자의 요구를 만족시키는 것이 가능해 졌다. 본 논문에서는 하이브리드 방송 서비스의 일종인 동적 계획 기반 하이브리드 방송 서비스 모델과 이를 가능하게 하는 송신 시스템 구성을 제안한다. 제안된 시스템은 새롭게 추가된 스케줄링 서버를 포함하고 있으며, 이 스케줄링 서버에 의해서 방송 콘텐츠의 비디오 해상도, 제공 시간, 전송 경로 등을 결정하는 것을 특징으로 한다.