• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.863-870
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• 2019

OWC-MIMO시스템에서 GSM변조기법은 송 수신기의 위치에 따라 상호 간섭이 큰 환경에서 성능 최적화를 위한 활성화 패턴집합을 선택하는 과정이 중요하다. 하지만, 높은 연산 복잡도로 인해 최적의 활성화 패턴집합을 선택하는 과정에서 높은 비용을 지불한다. 본 논문에서는 전송 활성화 패턴집합 선택을 위한 후보 활성화 패턴집합 생성 시 기본 활성화 패턴 집합을 미리 결정하는 방식을 통해 후보 활성화 패턴 집합의 수를 감소시키는 방법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 방법은 높은 간섭 환경에서 일반적인 GSM변조기법과 비교할 때 동일한 BER성능과 약 90%정도 감소된 후보 활성화 패턴집합의 수를 가져 복잡도가 크게 감소함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.691-693
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• 2005

본 연구에서는 FMM 신경망의 학습 알고리즘에서 하이퍼박스 확장과정에 수반되는 중첩현상을 분석하고, 이에 대한 축소 과정의 특성과 이를 보완하기 위한 새로운 활성화 함수에 관하여 고찰한다. 하이퍼박스 중첩 영역에 속하는 패턴 데이터는 그 분류 결과가 왜곡될 수 있다. 왜냐하면 학습과정에서 하이퍼박스상의 특징범위는 특징값의 빈도요소를 고려하지 않음으로 인하여 극소수의 비정상적 데이터에 관해서도 동일 수준으로 민감하게 확장되기 때문이다. 본 논문에서는 특징집합에서 가중치와 빈도요소를 반영하는 모델로서 이러한 중첩현상의 영향을 개선하는 방법론을 소개한다. 제안된 이론은 단순화된 패턴집합에 대하여 그 유용성을 이론적으로 고찰하며, 실제 패턴분류 문제에 적용하여 실험적으로 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.148-151
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• 2008

어려운 패턴인식 문제를 다루기 위하여, 다수 인식기를 사용하는 다수 인식기 시스템의 개발에 관한 연구가 활성화 되었으나, 다수 인식기 시스템의 효율적인 구축에 관한 체계적인 시도는 그리 많지 않았다. 다수 인식기 시스템의 효율성은 인식기 집합에 포함되는 인식기의 선택 방법과 선택된 인식기들의 결합 방법에 의해서 결정되는 시스템의 인식 성능으로 판단될 수 있다. 따라서, 이들 요인을 고려하여 효율성이 높은 다수 인식기 시스템을 구축하는 방법을 살펴보고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.49-51
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• 2001

데이터 마이닝은 KDD의 분야로서, 의미 있는 정보와 관심 있는 행동 패턴을 추출해 나가는 과정이다. WWW의 발전으로, 웹 데이터가 거대해지고 있다. 이러한 데이터 마이닝 분야에서도, 웹 사용 마이닝의 목적은 의미 있는 사용자 행동 패턴을 찾아내는 것이다. 특히 현재 전자상거래가 널리 활성화되고 있는 환경에서, 사용자의 특성을 발견해내는 것은 매우 중요한 부분이다. 사용자의 특성에 따라 사용자에게 상품을 추천하거나 메일을 보내는 것이나 사용자에게 적절하게 사이트를 구축하는 것이 가능하다. 전처리 과정을 통해서 추출된 트랜잭션 데이터를 모호한 사용자의 요구를 분석할 수 있는 퍼지 집합으로 변형시켜 Fuzzy Association Rule을 통해 분석한다. 그리고 분석된 결과에 대한 규칙을 사용자의 피드백을 통해서 다시 분석하는 과정을 거치게 된다. 사용자의 요구 사항을 적절히 반영할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.888-894
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• 2011

블랙보드 구조는 복잡하고 풀이 방법이 잘 규정되어 있지 않은 문제들을 다루기 위한 구조이다. 블랙보드구조를 사용하는 시스템의 효율을 높이기 위하여, 본 논문은 블랙보드의 상태가 변화할 때마다 문제 풀이에 잠재적으로 기여할 수 있는 활성 지식 원천들(knowledge source activations)의 집합을 신속하게 탐지하기 위한 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 블랙보드 데이터와 지식 원천들의 활성화 조건들(activation conditions) 간의 패턴 매칭을 신속하게 수행하기 위하여 지식 원천들이 등록하는 활성화 조건들로부터 Rete 네트워크를 생성하여 사용한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.329-332
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• 2014

클라우드 컴퓨팅이 활성화 됨에 따라 기존의 파일 시스템과는 다른 대용량 파일 처리에 효율적인 분산파일시스템의 요구가 대두 되었다. 그 중에 하둡 분산 파일 시스템(Hadoop Distribute File System, HDFS)은 기존의 분산파일 시스템과는 달리 가용성과 내고장성을 보장하고, 데이터 접근 패턴을 스트리밍 방식으로 지원하여 대용량 파일을 효율적으로 저장할 수 있다. 이러한 장점 때문에, 클라우드 컴퓨팅의 파일시스템으로 대부분 채택하고 있다. 하지만 실제 HDFS 데이터 집합에서 대용량 파일 보다 소용량 파일이 차지하는 비율이 높으며, 이러한 다수의 소 용량 파일은 데이터 처리에 있어 높은 처리비용을 초래 할 뿐 만 아니라 메모리 성능에 악영향을 끼친다. 하지만 소 용량 파일을 프리패칭 함으로서 이러한 문제점을 해결 할 수 있다. HDFS의 데이터 프리페칭은 기존의 데이터 프리페칭의 기법으로는 적용하기 어려워 HDFS를 위한 데이터 프리패칭 기법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.87-92
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• 2016

본 논문에서는 일반적인 신경회로망의 단점인 느린 학습속도를 획기적으로 개선한 네트워크인 Extreme Learning Machine과 전문가들의 언어적 정보들을 기술 할 수 있는 퍼지 이론을 접목한 퍼지 Extreme Learning Machine을 최적화하기 위하여 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하였다. 퍼지 Extreme Learning Machine의 활성화 함수를 일반적인 시그모이드 함수를 사용하지 않고, 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘의 활성화 레벨 함수를 이용하였다. Particle Swarm Optimization 알고리즘과 같은 최적화 알고리즘을 통하여 퍼지 Extreme Learning Machine의 활성화 함수의 파라미터들을 최적화 한다. Particle Swarm Optimization과 같은 최적화 알고리즘을 통한 제안된 모델의 최적화 하고 최적화된 모델의 분류성능을 평가하기 위하여 다양한 머신 러닝 데이터 집합을 사용하여 평가한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제21권2호
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• pp.90-106
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• 2018

본 연구의 목적은 우리나라 농식품 수출의 상품별 동향과 수출 관문별 특징을 밝히고, 농식품 수출 활성화를 위한 관문의 성장 방향에 대한 시사점을 제시하는 것이다. 지난 17년 동안 우리나라 농식품 수출은 가공식품 중심으로 규모가 확대되었고, 수위 수출 관문으로서 부산항의 위상은 압도적이다. 이러한 사실을 바탕으로 의사결정나무(CART) 분석을 통해 부산항 곡물 가공식품 수출에 영향을 미치는 결정요인을 파악한 결과 지향지의 GDP, 우리나라와 상대국과의 거리, 1인당 GNI가 부산항 가공식품 수출 규모의 평균을 최대한 잘 예측해주는 변수의 집합으로 나타났다. 수출 대상국은 8개의 집단으로 분류되었고, 이는 유형별 특성에 따른 농식품 수출 활성화 전략에 대한 유용한 정보를 제공해준다.