• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.126-134
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• 2015

최근 현대인들의 스트레스 증가로 인하여 수면 장애에 대한 문제가 부각되면서 수면의 질에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 수면 장애는 정밀한 진단을 위해서 긴 시간과 높은 비용을 요구하는 수면다원검사를 수행하여야 한다. 따라서 실생활에서 낮은 비용으로 손쉽게 수면의 효율을 측정하는 가속도 센서가 내장된 손목 착용형 장비가 활용 가능한 방안으로 부각되고 있다. 하지만 가속도 데이터를 이용한 기존의 수면/비수면 구간 분류 방식은 개별 시점의 가속도 값만을 이용해 수면/비수면 상태를 구분하기 때문에 수면 중 간헐적 움직임과 비수면 중 미세한 움직임이 발생한 구간에서 오분류율이 높은 약점이 있다. 본 논문에서는 분류과정에서 인근 시점간의 SVM 분류기 스코어의 유사성을 고려하는 동적 분류기를 이용함으로써 앞에서 언급한 문제에 효과적으로 대처할 수 있음을 보인다. 제안하는 알고리즘의 실생활 적용가능 여부 판단을 위하여 50개 데이터 세트에 대해 구간 구분을 수행하여 정확도 88.9%, 민감도 88.9%, 특이도 88.5%의 결과를 얻었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.149-156
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• 2012

서포트벡터머신 (support vector machine)을 이용한 음성/음악 분류기는 높은 분류 정확도로 주목받고 있으나 많은 계산 량과 저장 공간을 요구하므로 특히 임베디드 시스템과 같이 자원이 제한 적인 경우에는 효율적인 구현이 필수적이다. 특히, 서포트벡터 (support vector)의 차원과 개수에 의해 결정되는 서포트벡터의 저장 공간의 크기는 일반적으로 임베디드 프로세서의 캐시 (cache)의 크기보다 훨씬 크므로 캐시에 존재하지 않는 서포트벡터를 메인 메모리로부터 읽어야 하는 경우가 많다. 메모리에서 데이터를 가져오는 데는 캐시나 레지스터와 비교했을 때 상대적으로 긴 시간과 많은 에너지가 소비되어 분류기의 실행시간과 에너지 소비를 증가시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 분류기의 데이터 접근 양식을 보다 시간적 근접성을 가지게 변환하여 일단 프로세서 칩으로 불려진 데이터를 최대한 활용함으로써 메모리의 접근 횟수를 줄여 전체적인 서포트벡터의 실행시간의 단축시키는 기법을 제안한다. 실험을 통해 메모리로의 접근 회수의 감소와 이에 따른 실행시간 그리고 에너지 소비의 감소를 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권7C호
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• pp.675-686
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• 2005

본 논문에서는 효율적인 얼굴 영역 검출 기법을 제안하고 얼굴 객체 검출을 통해 인물 기반의 비디오 시스템을 제공한다. 비디오 분할을 위해 비디오 시퀀스로부터 장면 전환점을 검출하고 분할된 장면들로부터 대표 프레임을 선정한다. 대표 프레임은 인접 프레임 간 변화량이 가장 적은 프레임으로 선정하였으며 추출된 대표 프레임에 대해서 얼굴 영역 검출 알고리즘을 적용하여 등장인물을 포함하는 프레임들을 정보로 제공한다. 얼굴영역 검출을 위해 피부색의 통계적 특성을 이용한 Bayes 분류기를 이용한다. 피부색 검출 결과 영상으로부터 수직 및 수평 투영 기법을 이용하여 영상 분할을 수행하고 후보군들을 생성한다. 생성된 후보군 중 오검출 영역을 최소화하기 위해서 이진 분류 나무(CART)를 이용하여 분류기를 생성한다. 특징 값으로는 SGLD(spatial gray level dependence) 매트릭스로부터 Inertial, Inverse Difference, Correlation 등의 질감 정보를 이용하여 최적의 이진 분류 나무를 생성한다. 실험 결과 제안된 얼굴 영역 검출 알고리즘은 복잡하고 다양한 배경에서도 우수한 성능을 보였으며, 얼굴 객체를 포함하는 프레임들을 비디오 정보로 제공한다. 제안하는 시스템은 향후 화자 인식 기법을 이용하여 등장인물 기반의 비디오 분석 및 에 활용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.535-542
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• 2013

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국습지학회지
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• 제17권4호
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• pp.428-435
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• 2015

인공습지는 물순환, 생태, 수질정화, 경관, 심미적 기능 등의 융합적 기능을 가지고 있어 다양한 분야에서 적용되고 있다. 특히 기후변화와 토지이용의 고도화 문제를 해결할 수 있는 자연친화적 기술로 알려져 있으며, 전 세계적으로 활발한 연구가 이루어지고 있다. 국내에 조성된 인공습지는 다양한 형태와 목적으로 적용되고 있으나 설치, 운영 등에 대한 가이드라인이 체계적으로 제시되어 있지 않아 단순 토목, 조경 위주의 습지 조성으로 인공습지의 고유기능 발휘에 한계를 보이고 있다. 본 연구는 인공습지의 적정 설계, 유지관리 및 사후운영 방안 등을 제시하기 위해 국내에 조성된 인공습지에 대한 현장조사를 실시하였으며, 인공습지의 개념 정립 및 분류체계를 확립하기 위해 환경부 및 기타 기관에서 분류하고 있는 인공습지의 분류체계에 대하여 조사였다. 인공습지 현장조사는 2013년부터 2014년까지 43개 지점의 인공습지를 대상으로 실시되었다. 현장조사를 실시한 인공습지 중 우수사례로 꼽힌 인공습지는 공통적으로 수변공간 제공, 오염물질 정화기능, 생태서식처 제공 등의 다양한 기능을 발휘하고 있는 것으로 나타났으며, 식생, 퇴적물, 시설관리 등의 유지관리가 적절하게 수행되는 것으로 분석되었다. 현장조사 결과를 바탕으로 인공습지의 적정 설계 및 유지관리 방안을 제시하였으며 이러한 결과는 실제 현장에서 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.679-685
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• 2011

본 연구에서는 가정 내 모든 기기가 연결된 하나의 전력선을 모니터링 하여 그 전력선에 연결된 기기 각각의 젼력 소비 상황을 모니터링 하는 NILM(Non-Intrusive Load Monitoring) 시스템 구축에 필요한 신호 분석 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 신호 분석 알고리즘은 전력선에서 관찰된 여러 기기의 전력 소비 패턴이 혼합된 혼합 전력 패턴을 복수개의 시간 구간으로 분리하고, 연속된 시간 구간 사이의 신호 차이를 구한 후, 이 차이 신호를 분석하여 어떤 장치가 현재 시간 구간에서 동작 중인지를 알아낸다. 이 때 시간 구간을 충분히 작게 하고, 신호 분석에 사용되는 특징들이 독립적이고 additivity 특징을 가지도록 선정한다면, 이 차이 신호에는 한 장치의 특징만이 남아 있으므로, 동시에 동작할 수 있는 장치 조합의 수 $2^N$개가 아닌 장치 N 개에 해당하는 특징만을 이용하여 혼합 신호를 분석할 수 있다. 이를 통하여 장치 개수가 증가하더라도 연산량 역시 산술적으로 증가하는 합리적인 확장성을 확보할 수 있다. 실제 가정에서 각 장치의 데이터 패턴을 채집한 후 이를 인위적으로 조합하여 만든 실험 데이터를 활용하여 제안한 방법을 검증하였다. 검증 결과 4개의 장치가 동시에 동작하고 그 장치의 특징들이 제안한 알고리즘에서 제시한 기준을 만족하는 경우, 비록 제한된 실험이었지만 완벽한 분류 성공률을 보였다. 제안된 알고리즘을 실제 사용하기 위해서는 장치의 수를 증가하고, 시간 구간을 조정하며, 신호 혼합 패턴을 다양하게 한 실증적인 연구가 더 필요하다. 하지만 이 경우 본 연구에서 제안한 기준을 만족하는 특징을 선택한다면, 그렇지 않은 경우에 비하여, 일정 정도 성능이 보장되는 NILM 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한공업교육학회지
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• 제40권2호
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• pp.175-195
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• 2015

본 연구는 중학교 기술교육에서 기술적 문제해결 체험활동을 통해 나타나는 학생들의 변화를 탐색하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해 연구 참여자는 경기 G시의 중학교 1학년 학생 12명을 유목적적 표집법으로 선정하였고, 자료 수집을 위해 자극 회상 질문법에 의한 심층면담, 집단토론을 실시하였다. 자료 분석 방법으로는 영역 분석, 분류분석, 성분분석 방법을 활용하였고, 연구 참여자들 간 검토 및 삼각검증을 통해 연구의 진실성을 확보하였다. 연구 결과 기술 교육에서 기술적 문제해결 체험 활동 수업은 학생들에게 '기술적 제작에 대한 부담과 흥분사이', '기술적 문제해결의 실마리와 발화점', '기술적 능력을 통한 자아의 발견'의 의미를 갖는 것으로 나타났다. 구체적으로 '기술적 제작에 대한 부담과 흥분사이'는 평소 성적이 우수한 학생들은 수행평가에 대한 심리적 부담감을 많이 느꼈지만, 일반적인 '만들기'에 대한 선(先)경험과 흥미는 체험활동에 대한 흥분감을 느끼도록 하였음을 의미한다. '기술적 문제해결의 실마리와 발화점'은 생소한 체험활동 과제를 해결하는 과정에서 모둠원들과의 관계 이해 및 형성을 중요시 하게 되고, 지속적 문제 해결력을 갖도록 함을 의미한다. '기술적 능력을 통한 자아의 발견'은 체험활동 학습을 통해 스스로 '만들어가는' 학습 경험의 중요성을 깨닫게 되고, 내면의 조작적 욕구 충족의 기회가 될 수 있음을 의미한다. 이러한 결과는 향후 기술 교육에서의 기술적 문제해결 체험활동 교육을 보다 의미 있고 체계적으로 설계하는데 필요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.279-300
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• 2001

지식탐사 프로세스의 핵심적인 역할을 담당하는 데이터마이닝 단계에서는 여러 가지 목적에 따라 알고리즘을 선택하여 사용한다. 최근 통계, 비즈니스, 전자 상거래, 의학, 생물학 등의 분야에서 데이터마이닝 기술아 적극적으로 활용되고 있으며, 이를 위해 다양한 알고리즘들이 계속해서 연구.개발되고 있다. 그러나 시간이 지나면 이들 중 각 분야 별로 우수한 응용성을 보이는 알고리즘이나 방대한 양의 데이터를 다루는데 있어 좋은 성능을 보이는 몇몇 알고리즘만이 남게 될 것이며 또한 앞으로는 이러한 알고리즘들만을 선별하여 집중 연구할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터마이닝에 널리 사용되고 활발한 연구가 진행중인 알고리즘들 중에서 연관규칙(association rule), 클러스터링(clustering), 신경망(neural network), 결정트리(decision tree), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 베이지안 네트워크(bayesian network), 메모리 기반 추론(memory-based reasoning)등 7가지 카테고리에 속하는 알고리즘들을 선정하여 분류.분석하였다. 우선 각 알고리즘의 계통과 특성들을 분석하였고 이를 토대로 비교.분석을 위한 14가지의 분류 기준을 제시하였다. 이러한 분류 기준에 근거하여 세부 알고리즘들을 분석해 보고 비교 가능한 일부 알고리즘은 여러 특징과 성능을 중심으로 각각 최상의 알고리즘을 도출해 보았다. 본 연구 결과는 데이터마이닝 분야의 흔재된 알고리즘들을 분류.분석함으로써 마이닝 기술 적용시 사용자에게 알고리즘 선택의 지표를 제시할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-8
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• 2016

본 논문에서는 GPS를 이용할 수 없는 지하철 승강장에서 움직이는 지하철의 위치 추적 정확성을 높이기 위해 WiFi 핑거프린트 기법에 k-nn기반 알고리즘들을 적용한 후 오류를 검출하고 비교하였다. 승강장내 지하철의 위치 정보는 지하철 제어를 위해 종합사령실에서 필요로 하며, 이용객의 안전과 편의를 위해 다양하게 사용되어지고 있다. 현재 역사 또는 승강장 내에는 승객의 편의를 위해 각 통신사별로 WiFi용 AP(Access Point)들이 다수 설치되어 있어 이를 활용한 다양한 위치 추정 연구들도 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 설치되어진 WiFi용 AP를 활용할 경우와 신규로 WiFi용 AP를 설치할 경우등을 고려하여 다양한 조건에서 지하철의 위치를 추적할 수 있는 시뮬레이터를 개발한 후 모의실험을 진행하였다. 개발된 시뮬레이터는 설치된 WiFi용 AP들의 개수와 승강장 넓이, 지하철 진입속도 등에 따라 지하철의 위치를 추적할 수 있도록 설계되었다. 그리고 k-nn알고리즘과 fuzzy k-nn알고리즘을 선택적으로 적용할 수 있으며 핑거프린트 데이터베이스를 기반으로 4가지의 거리 측정 알고리즘을 적용하여 위치 추적 오류를 비교할 수 있도록 하였다. 시뮬레이터를 이용한 모의 실험결과 0.5m의 그리드 단위길이에 8개의 WiFi용 AP를 설치하고 'minkowski' 거리 측정 알고리즘을 적용한 k-nn알고리즘를 사용할 경우 가장 정확한 위치 추적결과를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.163-170
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• 2006

인터넷의 급속한 성장으로 전자편지는 정보 전달의 중요한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 수신자가 원하지 않는 전자편지(쓰레기 편지)들이 무분별하게 배달될 수 있으며, 이로 인해 사회적으로는 물론이고 경제적으로도 큰 문제가 되고 있다. 이와 같이 쓰레기 편지를 차단하거나 여과하기 위해서 많은 연구자와 회사에서 꾸준히 연구를 진행하고 있다. 일반적으로 쓰레기 편지를 결정하는 기준은 수신자에 따라서 조금씩 차이가 있다. 또한 쓰레기 편지와 정보성 편지에 따라서 수신자가 취하는 행동이 다르다. 이 논문은 이런 사용자 행동을 쓰레기 편지 여과 시스템에 반영하여 그 시스템의 성능을 개선한다. 제안된 시스템은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 사용자 행동을 추론하는 단계이고 두 번째 단계는 추론된 사용자 행동을 이용해서 쓰레기 편지를 여과하는 단계이다. 두 단계 모두에서 점진적인 기계학습 방법(TiMBL - IB2)을 이용한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해 12명의 사용자로부터 12,000통으로 이루어진 전자편지 말뭉치를 구축하였다. 실험 결과는 사용자에 따라 $81%{\sim}93%$의 분류 정확도를 보였다. 사용자의 행동 정보를 포함하는 편지 분류 결과는 그렇지 않은 결과에 비해 평균 14%의 분류 정확도가 향상되었다.