• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.788-796
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• 2003

본 논문에서는 순차적 학습 방법에서의 동적 모멘트를 제안한다. 동적 모멘트에서의 가변적인 모멘트를 이용하여 수렴 속도와 학습 성능을 향상시키며 회귀율에서도 이를 확인할 수 있다 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 달리 반영하는 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습 방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴 속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 이전의 분류문제와 회귀문제의 분리확인과는 달리 본 논문에서는 제안된 동적모멘트의 성능과 회귀율을 동시에 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(Support Vector Machine)의 순차 학습방법인 KA(Kernel Adatron)과 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 공정한 학습 성능 평가를 위해 신경망 분류기표준평가데이터인 SONAR 데이터를 이용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 학습 성능과 수렴 속도 및 RMS 오류율이 정적모멘트를 이용한 학습방법보다 향상되었음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.406-409
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• 2008

본 논문에서는 명제화된 어트리뷰트 택소노미를 이용하여 간결하고 강건한 분류기를 생성하는 문제를 고려한다. 이 문제를 해결하기 위해 명제화된 어트리뷰트 택소노미(Propositionalized Attribute Taxonomy)를 이용하는 나이브 베이스 학습 알고리즘(Naive Bayes Learner)인 PAT-NBL을 소개한다. PAT-NBL은 명제화 된 어트리뷰트들의 택소노미를 선험 지식으로 이용하여 간결하고 정확한 분류기를 귀납적으로 학습하는 알고리즘이다. PAT-NBL은 주어진 택소노미에서 지역적으로 최적의 컷(cut)을 찾아내기 위해 하향식 탐색과 상향식 탐색을 사용한다. 찾아낸 최적의 컷은 명제화 된 어트리뷰트 택소노미와 데이터로부터 그에 상응하는 인스턴스 공간(instance space)을 구성할 수 있게 해준다. University of California-Irvine (UCI) 저장소의 기계학습 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보면, 제안된 알고리즘이 표준적인 나이브 베이스 학습 알고리즘에 의해 만들어진 분류기들과 비교해 볼 때, 가끔은 보다 간결하고 더 정확한 분류기를 생성해 낸다는 사실을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.43-50
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• 2016

본 논문에서는 ASM(Active Shape Model) 특징점(Landmark)을 이용하여 정밀한 얼굴영역을 획득하고, 외형기반 접근법으로 표정을 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 외형기반 표정인식은 EHMM(Embedded Hidden Markov Model) 및 이진패턴 히스토그램 특징과 SVM(Support Vector Machine)을 사용하는 알고리즘으로 구성되며, 제안 방법의 성능평가는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 이용하여 수행되었다. 더불어, 성능비교는 기존의 눈 거리 기반의 얼굴 정규화 방법과 비교를 통하여 수행되었고, 또한 ASM 전체 특징점 및 변형된 특징을 SVM으로 인식하는 기하학적 표정인식 방법론과 성능비교를 수행하였다. 실험 결과, 제안 방법은 거리기반 얼굴정규화 영상을 사용한 방법보다 CK 데이터베이스 및 JAFFE 데이터베이스 경우, 최대 6.39%와 7.98%의 성능향상을 보였다. 또한, 제안 방법은 기하학적 특징점을 사용한 방법보다 높은 인식 성능을 보였으며, 이로부터 제안하는 표정인식 방법의 효용성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권2호
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• pp.53-60
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• 2020

감정분석은 문서 또는 대화상에서 주어진 주제에 대한 태도와 의견을 이해하는 과정이다. 감정분석에는 다양한 접근법이 있다. 그 중 하나는 감정사전을 이용하는 사전 기반 접근법이다. 본 논문에서는 널리 알려진 영어 감정사전인 VADER를 활용하여 한국어 감정사전을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 한영 병렬 말뭉치를 사용하여 한영 이중언어 사전을 제작한다. 제작된 이중언어 사전은 VADER 감정어와 한국어 형태소 쌍들의 집합이다. 두 번째 단계는 그 이중언어 사전을 사용하여 한영 단어 그래프를 생성한다. 세 번째 단계는 생성된 단어 그래프 상에서 레이블 전파 알고리즘을 실행하여 새로운 감정사전을 구축한다. 이와 같은 과정으로 생성된 한국어 감정사전을 유용성을 보이려고 몇 가지 실험을 수행하였다. 본 논문에서 생성된 감정사전을 이용한 감정 분류기가 기존의 기계학습 기반 감정분류기보다 좋은 성능을 보였다. 앞으로 본 논문에서 제안된 방법을 적용하여 여러 언어의 감정사전을 생성하려고 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.684-695
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• 2001

최근의 추천 시스템은 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 내용 기반 여과 시스템과 협력적 여과 시스템을 병합하는 방법을 사용한다. 협력적 여과 시스템은 부가적인 상품을 예측하기 위해 사용자의 선호도에 대한 데이타베이스를 사용한다. 내용 기반 여과 시스템은 상품의 속성과 사용자의 흥미를 대조함에 의해 아이템을 추천한다. 본 논문에서는 두 가지의 기술을 기계 학습 알고리즘에 응용하고 병합함으로써 사용자의 선호도를 발견하는 방법을 기술한다. 제안된 협력적 여과 방법에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 Naive Bayes 분류자에 의해 분류된 아이템을 기반으로 사용자 군집을 생성하며 내용 여과 기법에서는 연관 피드백에 의해 사용자의 흥미를 추출함으로써 사용자의 프로파일을 생성한다. 제안된 방법은 웹문서에 대해 사용자가 평가한 데이타베이스에서 평가되며 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.44-51
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• 2009

자연 영상에서의 텍스트 이해는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 논문에서 우리는 한국어 간판 영상으로부터 자동으로 텍스트를 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 상호명의 인식을 위한 텍스트 영역의 검출 및 이진화를 포함하고 있다. 먼저 수직, 수평 방향의 에지 히스토그램을 이용하여 텍스트 영역의 정교한 검출을 수행하였다. 두 번째 단계는 검출된 텍스트 영역에 대해서 연결요소 기법을 적용하여 각각의 독립된 한 개의 문자 영역으로 분할되어지고, 마지막으로 최소 거리 분류법에 의해 각각의 글자를 인식한다. 각각의 문자 인식을 위해 모양 기반 통계적 특징을 추출한다. 실험에서 제안된 전체적인 효율성 및 정확성을 분석하였으며, 현재 구현된 모바일 시스템의 실용성을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권1호
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• pp.11-20
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• 2012

스트림 데이터는 시간에 따라 연속적으로 변화하는 일련의 값들로 나타난다. 이러한 스트림 데이터의 특성상 다양한 시간 간격의 기준에 따라 계속적으로 그 동향이 달라질 수 있다. 이 때문에 스트림 데이터의 추세 예측은 간격이 갱신될 때 마다 연속적인 환경에서 여러 간격들을 기준으로 동시에 이루어지는 연속 다중 예측(Continuous Multiple Prediction, CMP)이 지원되어야 한다. 본 논문은 스트림 데이터의 연속 다중 예측을 효과적으로 지원하기 위하여, 신피질 학습 모델인 계층형 시간적 메모리(Hierarchical Temporal Memory, HTM) 모델을 확장하여 연속통합 HTM(Continuous Integrated HTM, CIHTM) 네트워크를 제안한다. 이를 위해 우리는 HTM 네트워크를 구성하는 기존 노드들 외에 새롭게 이동 벡터 파일 센서, 시공간 분류 노드, 다중 통합 노드를 고안하였다. 그리고 이들을 바탕으로 CIHTM 네트워크의 학습과 추론 알고리즘을 개발하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.605-610
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• 2020

소프트웨어 정의 네트워크가 확장성, 유연성, 네트워크상 프로그래밍이 가능한 특징으로 네트워크 관리에서 표준으로 자리잡아 가고 있지만 많은 장점에도 불구하고 하나의 컨트롤러에 대한 사이버 공격이 전체 네트워크를 영향을 주는 문제점을 가지고 있다. 특히, 컨트롤러에 대한 DDoS 공격이 대표적인 사례로서 다양한 공격 탐지 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최초로 84개 DDoS 공격 Feature 데이터셋을 Kaggle에서 획득한 후 Permutation Feature Importance 알고리즘을 이용하여 상위 20의 중요도를 갖는 Feature를 선택하여 딥 러닝 기반의 CNN 모델에서 학습과 검증을 수행하였다. 이를 통해, 최적의 공격 탐지율을 갖는 상위 13개의 DDoS Feature 선택이 DDoS 공격 탐지율 96%을 유지하면서 적정한 공격 탐지 시간, 정확성 등에서 매우 우수한 결과를 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.7-13
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• 2021

본 논문은 학습 데이터에 손실값을 포함하고 있는 불완전한 데이터를 위하여 확률을 나타낼 수 있는 형식으로 변환한 후 손실값을 보상하는 알고리즘을 소개한다. 기존에 이러한 데이터 변환을 사용한 방법에서는 손실 변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하는 것이었다. 이 방법으로 많은 문제에 적용하여 좋은 결과를 얻었으나, 손실 변수에 남아있는 모든 정보를 무시하고 새로운 값을 할당한다는 점에서 정보의 손실이 있다는 지적이 있었다. 이에 반해 새로운 제안 방법은 손실값을 포함하지 않는 완전한 정보만을 잘 알려진 분류 알고리즘(C4.5)에 입력하고 학습하는 중에 결정트리가 구축된다. 그리고 이 결정트리로 부터 손실값에 대한 확률을 구하여 이를 손실 변수의 추정값으로 할당한다. 즉, 불완전한 학습 데이터에서 손실되지 않은 많은 정보들을 사용하여 손실된 일부 정보를 복구하는 것이다.