• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.112-118
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• 2009

본 논문은 모바일 단말기, Digital Video Recorder (DVR) 등에 적용할 수 있는 뮤직비디오 브라우징 시스템을 위한 실시간 중요 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 입력된 뮤직비디오는 음악 신호와 영상 신호로 분리되어 음악 신호에서는 에너지기반의 음악 특징값 최고점기반의 구조분석을 통해 음악의 후렴 구간을 포함하는 음악 하이라이트 구간을 검출하고, SVM AdaBoost 학습방식에서 생성된 모델을 이용해 음악신호를 분위기별로 자동 분류한다. 음악신호로부터 검출된 음악 하이라이트 구간과 영상신호로부터 검출된 가수, 주인공의 얼굴이 나오는 영상장면을 결합하여 최종적으로 중요구간이 결정된다. 제안된 방식을 통해 사용자는 모바일 단말기나 DVR에 저장되어 있는 다양한 뮤직비디오들을 분위기별로 선택한 후에 뮤직비디오의 30초 내외의 중요구간을 빠르게 브라우징하여 자신이 원하는 뮤직비디오를 선택할 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 200개의 뮤직비디오를 정해진 수동 뮤직비디오 구간과 비교하여 MOS 테스트를 실행한 결과 제안된 방식에서 검출된 중요 구간이 수동으로 정해진 구간보다 사용자 만족도 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.

• 분석과학
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• 제24권6호
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• pp.544-555
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• 2011

본 연구는 농약류에 대하여 구조-활성의 정량적 관계(QSAR)를 이용하여 무지개 송어(학명: Oncorhynchus mykiss)의 급성 독성을 예측-분석하는 과정을 수행하였다. 모델 구현을 위해 사용된 275종의 농약류에 대한 수중 독성(96h $LC_{50}$) 값은 DEMETRA프로젝트의 데이터를 사용하였다. 예측 모델에 사용된 2차원 분자 표현자는 PreADMET프로그램으로부터 계산을 하였고, 선형 (다중 선형 회귀 방법)모델과 비선형(서포트 벡터 머신, 인공 신경망) 학습 방법들은 실험값과 예측값의 적합도를 고려하여 최적화 되었다. 데이터 전처리 과정을 거친 뒤에, 5묶음 교차 검증과정을 포함한 모집단 기반 전진 선택법을 통해서 각 학습 방법의 최적의 표현자 집합을 결정하였다. 가장 좋은 결과는 SVM 방법 ($R^2_{CV}$=0.677, RMSECV=0.887, MSECV=0.674) 이었고, EU의 규제 기준에 따른 분류에서는 87%의 정확도를 나타내었다. MLR방법을 통해서는 무지개 송어의 급성 독성에 대하여 독성을 나타내는 농약류의 구조적 특징과 지질 층과의 상호작용을 설명할 수 있었다. 개발된 모든 모델들은 5묶음 교차 검증과 Y-scrambling test을 통해 검증되었다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.18-28
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• 2020

컴퓨팅 환경의 발전에 따라 IT 기술이 의료, 산업, 통신, 문화 등의 분야에서 사람들에게 제공해주는 혜택이 늘어나 삶의 질도 향상되고 있다. 그에 따라 발전된 네트워크 환경을 노리는 다양한 악의적인 공격이 존재한다. 이러한 공격들을 사전에 탐지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 시스템 등이 존재하지만, 나날이 진화하는 악성 공격들을 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습을 이용한 침입 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 학습 데이터셋의 불균형으로 인한 오탐 및 미탐이 발생하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 침입 탐지에 사용되는 UNSW-NB15 데이터셋의 불균형성 문제를 해결하기 위해 랜덤 오버샘플링 방법을 사용했다. 실험을 통해 모델들의 accuracy, precision, recall, F1-score, 학습 및 예측 시간, 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석했다. 나아가 본 연구를 기반으로 랜덤 오버샘플링 방법 이외에 불균형한 데이터 문제를 해결할 수 있는 다른 방법들과 성능이 높은 모델들을 이용하여 좀 더 효율적인 네트워크 침입 탐지 모델 연구로 발전시키고자 한다.

• 인지과학
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• 제33권1호
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• pp.51-75
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• 2022

경두개 직류전기자극(transcranial Direct Current Stimulation; tDCS)은 지각, 인지, 운동 등의 뇌기능 향상 및 발달 효과가 입증되며, 다양한 분야에서 활용 및 응용되는 비침습적 뇌자극술이다. tDCS 효과는 뇌의 해부학적 구조, 뇌의 노화 정도 등의 뇌신경활성화 특징에 따라 다르게 나타난다는 연구결과들이 보고되고 있다. 일주기 리듬(circadian rhythm)은 대략 하루 주기의 수면과 각성의 생리적 변화패턴을 의미하며 뇌신경활성화 상태는 일주기 리듬에 따라 다르게 나타난다. 일주기 유형(chronotype)은 하루 중에 발현되는 각성도의 크기에 따라 아침의 각성도가 큰 유형은 아침형으로 저녁의 각성도가 큰 유형은 저녁형으로 나누어진다. 본 연구는 일주기 리듬에 의해 변하는 뇌기능 특징이 tDCS 효과에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 총 20명의 건강한 성인 대상으로 실험을 진행하였고, 참가자들은 일주기 유형을 분류하기 위해 아침형-저녁형 설문지에 의해 주간형(아침형, 중간형)과 야간형(저녁형)으로 분류했다. 본 실험은 Zoom 프로그램을 이용하여 참가자와 실험자가 온라인으로 만나서 실험을 진행했다. 실험이 확정된 참가자는 실험자로부터 뇌파 기기, 뇌파 데이터를 획득하는 앱이 있는 핸드폰, 핸드폰 거치대, 뇌자극 기기의 사용방법에 대한 설명을 듣고 기기를 테스트해보고 기기를 전달받았다. 기기사용의 어려움을 가진 2명의 참가자는 대면 실험을 진행하여, 실험자가 기기작동을 하여 실험에 참여했다. 일주기 리듬의 상태에 따른 뇌자극 효과를 알아보기 위해 1주일 간격으로 아침과 저녁에 실험했으며, tDCS 자극 전과 후의 신경활성화 반응의 차이를 뇌파를 이용하여 측정하였다. 뇌자극에 의한 뇌기능 변화를 확인하기 위해 자극 전의 뇌파와 자극 후 뇌파가 다른 패턴을 보이며 분류가 잘되는 지를 예측 정확도로 분석했으며, 뇌기능 특징 변화가 일주기 리듬과 일주기 유형에 따라 다르게 나타나는지 확인하기 위해 각 조건의 분류조건(아침/저녁, 주간형/야간형)에서 추출된 주요 EEG 특성을 비교했다. 54개의 뇌파 특성값을 추출하여 SVM(Support Vector Machine) 기계학습 알고리즘으로 분류 모델을 구축하였고, 구축된 모델을 Leave-One-Out 교차검증(Leave-One-Out Cross-Validation)을 사용하여 자극 전과 후의 뇌파 반응을 예측하는지 평가하였고, 분류예측모델의 주요 예측 인자를 확인하는 주요 특성 분석을 진행하였다. 아침과 저녁의 tDCS에 따른 뇌파 특징을 분류하는 예측 정확도는 모두 98%로 나타났으며, 주간형의 아침 자극 조건과 저녁 자극 조건의 예측 정확도는 92%와 96%이며, 야간형의 아침자극 조건과 저녁 자극 조건의 예측 정확도는 모두 94%로 나타났다. 아침 자극 전과 후의 뇌파를 분류하는 상위 3개의 주요 EEG 특성결과는 주간형과 야간형에 따라 다르게 나타났다. 주간형은 좌측 측두 두정엽과 전전두엽의 뇌파 특성값이 나타났으며, 야간형은 측두 두정엽의 뇌파 특성값들만 나타났다. 저녁 자극전과 후의 뇌파를 분류하는 상위 3개의 주요 EEG 특성 결과 또한 주간형과 야간형에 따라 다르게 나타났다. 주간형은 우측 측두 두정엽과 좌측 전두엽의 뇌파 특성값이 나타났으며, 야간형은 측두 두정엽과 전두엽의 뇌파 특성값이 나타났다. 이와 같은 연구결과는 일주기 리듬과 유형에 따라 아침과 저녁의 뇌기능 특징이 다르게 나타나서 뇌자극 효과가 다르게 나타날 수 있음을 확인한 결과이다. 본 연구의 결과는 효과적인 뇌자극을 위해 개인의 뇌신경 활성화 상태 및 특징에 따라서 뇌자극 프로토콜을 조정할 필요성을 제시한다는 데에 의의를 찾을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권6호
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• pp.374-385
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• 2008

화행 분석이란 자연언어로 된 발화를 통해서 나타나는 화자의 의도를 인식하는 것으로 대화를 처리하는 여러 응용 분야에서 중요하게 요구되는 과정이다. 기존의 연구에서는 이전 발화의 화행과 현재 발화의 문장 자질을 사용하여 규칙 기반 및 통계 기반의 연구가 진행되었다. 하지만 본 논문에서는 현재 발화 이후의 후보 화행을 추정하여 이를 현재 발화의 화행을 결정하는데 사용함으로써 기존의 연구와 차별화를 두었으며, 실제로 기존 방법보다. 3.65%의 성능 향상을 보인 95.27%의 정확도(accuracy)를 보였다. 또한 이전 발화의 화행 정보뿐만 아니라 이전 화행을 결정하는데 사용했던 문장 자질을 현재 발화의 화행 결정에 추가적으로 사용함으로써 이전 발화의 화행 결정을 통해 소실된 정보들의 활용을 최대화하였다. 마지막으로 화행의 종류에 따라 그에 알맞은 확률 모델을 단계별로 적용하여 최종적으로 97.97%의 정확도를 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.107-112
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• 2012

본 논문은 일반 텍스트에 나타나는 경쟁 관계에 있는 고유명사들을 경쟁자로 자동 추출하는 방법에 대한 것으로, 규칙 기반 방법과 기계 학습 기반 방법을 모두 제안하고 비교하였다. 제안한 시스템은 뉴스 기사를 대상으로 하였고, 문장에 경쟁관계를 나타내는 명확한 정보가 있는 경우에만 추출하는 것을 목표로 하였다. 규칙기반 경쟁어 추출 시스템은 2개의 고유명사가 경쟁관계임을 나타내는 단서단어에 기반해서 경쟁어를 추출하는 시스템이며, 경쟁표현 단서단어는 620개가 수집되어 사용됐다. 기계학습 기반 경쟁어 추출시스템은 경쟁어 추출을 경쟁어 후보에 대한 경쟁여부의 바이너리 분류 문제로 접근하였다. 분류 알고리즘은 Support Vector Machines을 사용하였고, 경쟁어 주변 문맥 정보를 대표할 수 있는 언어 독립적 5개 자질에 기반해서 모델을 학습하였다. 성능평가를 위해서 이슈화되고 있는 핫키워드 54개에 대해서 623개의 경쟁어를 뉴스 기사로부터 수집해서 평가셋을 구축하였다. 비교 평가를 위해서 기준시스템으로 연관어에 기반해서 경쟁어를 추출하는 시스템을 구현하였고, Recall/Precision/F1 성능으로 0.119/0.214/0.153을 얻었다. 제안 시스템의 실험 결과로 규칙기반 시스템은 0.793/0.207/0.328 성능을 보였고, 기계 학습기반 시스템은 0.578/0.730/0.645 성능을 보였다. Recall 성능은 규칙기반 시스템이 0.793으로 가장 좋았고, 기준시스템에 비해서 67.4%의 성능 향상이 있었다. Precision과 F1 성능은 기계학습기반 시스템이 0.730과 0.645로 가장 좋았고, 기준시스템에 비해서 각각 61.6%, 49.2%의 성능향상이 있었다. 기준시스템에 비해서 제안한 시스템이 Recall, Precision, F1 성능이 모두 대폭적으로 향상되었으므로 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있다.

• 인지과학
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• 제21권4호
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• pp.669-696
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• 2010

본 논문은 한 문서의 전체 의미는 각 부분의미의 합성이라는 관점에서 미리 반자동으로 구축된 감정어휘 평가사전을 기반으로 한 시스템을 제안한다. 인간의 의사 결정 과정과 유사한 방식으로 의사 결정 과정을 모델링하려는 노력으로써 본 ARSSA 시스템은 개별 리뷰의 의미값 연산과 자료 분류를 통해 감정 표현이 나타난 영화평 리뷰의 자동 등급화에 대한 연구를 수행한다. 이는 {'평점' : '리뷰'} 이항구조로 이루어진 현재의 평점 부여 형식에서 발생하는 두 변항의 불연속성 문제를 해결해보려는 목적을 가진다. 이는 어휘 의미 합성 과정에서 반영된 추상적 의미들의 합성 함수를 통해 실현될 수 있다. 시스템의 성능 실험에서 네이버 무비에서 확보한 1000개의 리뷰에 대한 10-fold 교차 검증 실험이 수행되었다. 이 실험은 기존에 부여된 평점과 비교하여 감정어휘 평가사전을 이용하였을 때 85%의 F1 Score를 보였다.

• 품질경영학회지
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• 제48권1호
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• pp.171-186
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is conducting of predictive models that considered multicollinearity of independent variables in order to carry out more efficient and reliable predictions about differential pressure in seawater reverse osmosis. Methods: The main variables of each RO system are extracted through factor analysis. Common variables are derived through comparison of RO system # 1 and RO system # 2. In order to carry out the prediction modeling about the differential pressure, which is the target variable, we constructed the prediction model reflecting the regression analysis, the artificial neural network, and the support vector machine in R package, and figured out the superiority of the model by comparing RMSE. Results: The number of factors extracted from factor analysis of RO system #1 and RO system #2 is same. And the value of variability(% Var) increased as step proceeds according to the analysis procedure. As a result of deriving the average RMSE of the models, the overall prediction of the SVM was superior to the other models. Conclusion: This study is meaningful in that it has been conducting a demonstration study of considering the multicollinearity of independent variables. Before establishing a predictive model for a target variable, it would be more accurate predictive model if the relevant variables are derived and reflected.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.377-383
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• 2018

사물인터넷(IoT) 서비스는 스마트 환경이 발전하면서 다양한 데이터를 생산하고 있다. 이 데이터는 사용자의 상황을 판단하는 중요한 데이터로 사용된다. 그렇기 때문에 센서의 이상 상태를 실시간으로 모니터링하고 이상 데이터를 탐지하는 것이 중요하다. 하지만 데이터 구조와 프로토콜이 다양하기 때문에 표준화된 데이터 구조로 변환하는 과정이 필요하다. 그럼으로써 데이터의 품질을 보장하고 정확한 분석을 통해 서비스의 품질까지 좋아지는 효과를 기대할 수 있다. 본 논문은 수집된 센서의 이상탐지를 위해 빅데이터 기반의 이상탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 이상탐지를 위해 데이터 표준화 전처리와 시계열 기반의 이상탐지가 우수한 SVM(Support Vector Machine) 모델을 적용하였다. 실험에서는 전처리와 전처리되지 않은 데이터를 각각 학습시키고 비교하였다. 그 결과, 전처리된 데이터는 이상 장애를 정확히 탐지하고 예측하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제39권4호
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• pp.271-277
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• 2013

In spite of the emphasis on quality control in auto-industry, most of subcontract enterprises still lack a systematic in-process quality monitoring system for predicting the product/part quality for their customers. While their manufacturing processes have been getting automated and computer-controlled ever, there still exist many uncertain parameters and the process controls still rely on empirical works by a few skilled operators and quality experts. In this paper, a real-time product quality monitoring system for auto-manufacturing industry is presented to provide the systematic method of predicting product qualities from real-time production data. The proposed framework consists of a product quality ontology model for complex manufacturing supply chain environments, and a real-time quality prediction tool using support vector machine algorithm that enables the quality monitoring system to classify the product quality patterns from the in-process production data. A door trim production example is illustrated to verify the proposed quality prediction model.