• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.27-34
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• 2017

We propose a cascade lane detector that uses biased discriminant analysis (BDA) to work effectively even when there are various external factors on the road. The proposed cascade detector was designed with an existing lane detector and the detection module using BDA. By placing the BDA module in the latter stage of the cascade detector, the erroneously detected results by the existing detector due to sunlight or road fraction were filtered out at the final lane detection results. Experimental results on road images taken under various environmental conditions showed that the proposed method gave more robust lane detection results than conventional methods alone.

• 한국경영과학회지
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• 제18권2호
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• pp.57-81
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• 1993

This paper is concerned with analyzing the bankruptcy prediction power of three methods : Multivariate Discriminant Analysis (MDA), Inductive Learning, Neural Network, MDA has been famous for its effectiveness for predicting bankrupcy in accounting fields. However, it requires rigorous statistical assumptions, so that violating one of the assumptions may result in biased outputs. In this respect, we alternatively propose the use of two AI models for bankrupcy prediction-inductive learning and neural network. To compare the performance of those two AI models with that of MDA, we have performed massive experiments with a number of Korean bankrupt-cases. Experimental results show that AI models proposed in this study can yield more robust and generalizing bankrupcy prediction than the conventional MDA can do.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권7호
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• pp.291-296
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• 2015

본 논문에서는, 눈 검출에서의 픽셀 선택 방법을 이용한 편향 판별 분석(BDA) 기반의 신뢰 척도를 제안하고 이를 이용하여 hybrid 눈 검출기를 설계한다. 이를 위해 눈 조각 영상에서 먼저 판별 분석에 유용한 픽셀들을 선택하여 부분 영상을 만들고, 부분 영상에 BDA를 적용하여 신뢰 척도를 위한 특징 공간을 구성한다. Hybrid 눈 검출기를 구성하는 기본 검출기로는 상호 보완적인 특성을 가진 HFED와 MFED를 사용하였다. 주어진 영상에 대해, 기본 검출기들에 의해 생성된 눈 좌표를 가지고 생성한 눈 조각 영상의 부분 영상들을 BDA 특징공간에 투영하여 positive 샘플의 평균과의 거리를 측정함으로써 그 정확성을 측정하고, 기본 검출기의 결과들 중에서 신뢰도가 높은 결과를 최종 눈 검출 결과로 사용한다. 다양한 얼굴 데이터베이스들에 대한 실험 결과에서, 제안한 방법은 검출된 눈 좌표의 정확도 측면에서 뿐만 아니라 검출된 눈 좌표를 이용한 얼굴 인식 성능에서도 다른 방법들보다 우수한 결과를 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.