• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.701-706
• /
• 2019

최근에는 인공지능의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 이러한 분야에 다양한 기계학습의 방식들이 제공되고 있다. 기계학습의 한 종류인 지도학습은 학습의 과정 중에 특징값과 목표값을 입력으로 가진다. 지도학습에도 다양한 종류가 있으며 이들의 성능은 입력데이터인 빅데이터의 특성과 상태에 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 특정한 빅 데이터 세트에 대한 다수의 지도학습 방식들의 성능을 비교하기 위해 텐서플로우(Tensorflow)와 사이킷런(Scikit-Learn)에서 제공하는 대표적인 지도학습의 방식들을 이용하여 파이썬언어와 주피터 노트북 환경에서 시뮬레이션하고 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.107-113
• /
• 2020

매우 많은 소프트웨어 결함 예측에 관한 연구들이 수행되어왔지만 대부분은 라벨 데이터를 훈련 데이터로 사용하는 감독형 모델들이었다. 언라벨 데이터만을 사용하는 비감독형 모델이나 언라벨 데이터와 매우 적은 라벨 데이터 정보를 함께 사용하는 세미감독형 모델에 관한 연구는 극소수에 불과하다. 본 논문은 Self-training 기법에 트리 알고리즘들을 사용하여 새로운 세미감독형 모델들을 제작하였다. 세미감독형 기법인 Self-training 모델에 트리 기법들을 사용하는 새로운 세미감독형 모델들을 제작하였다. 모델 평가 실험 결과 새롭게 제작한 트리 모델들이 기존 모델들보다 더 나은 성능을 보였으며, 특히 CollectiveWoods는 타 모델들에 비해 압도적으로 우월한 성능을 보였다. 또한 매우 적은 라벨 데이터 보유 상황에서도 매우 안정적인 성능을 보였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권5호
• /
• pp.435-441
• /
• 2020

Sentinel-2A satellite imagery provides VNIR (Visible Near InfraRed) and SWIR (ShortWave InfraRed) wavelength bands, and it is known to be effective for land cover classification, cloud detection, and environmental monitoring. Greenhouse is one of the middle classification classes for land cover map provided by the Ministry of Environment of the Republic of Korea. Since greenhouse is a class that has a lot of changes due to natural disasters such as storm and flood damage, there is a limit to updating the greenhouse at a rapid cycle in the land cover map. In the present study, we utilized Sentinel-2A satellite images that provide both VNIR and SWIR bands for the detection of greenhouse. To utilize Sentinel-2A satellite images for the detection of greenhouse, we produced high-resolution SWIR bands applying to the fusion technique performed in two stages and carried out the detection of greenhouse using SVM (Support Vector Machine) supervised classification technique. In order to analyze the applicability of SWIR bands to greenhouse detection, comparative evaluation was performed using the detection results applying only VNIR bands. As a results of quantitative and qualitative evaluation, the result of detection by additionally applying SWIR bands was found to be superior to the result of applying only VNIR bands.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권8호
• /
• pp.1059-1065
• /
• 2020

In hospitals, nurses are subjectively determining the urine status to check the kidneys and circulatory system of patients whose statuses are related to patients with kidney disease, critically ill patients, and nursing homes before and after surgery. To improve this problem, this paper proposes a urine spectrum analysis system which clusters urine test results based on a hybrid machine learning model consists of unsupervised learning and supervised learning. The proposed system clusters the spectral data using unsupervised learning in the first part, and classifies them using supervised learning in the second part. The results of the proposed urine spectrum analysis system using a mixed model are evaluated with the results of pure supervised learning. This paper is expected to provide better services than existing medical services to patients by solving the shortage of nurses, shortening of examination time, and subjective evaluation in hospitals.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권2호
• /
• pp.257-274
• /
• 2021

고해상도 원격탐사 영상의 객체기반 분석에서 영상분할의 결과는 매우 중요한 부분이지만, 영상분할품질의 평가는 간과되고 있다. 본 연구에서는 영상분할의 최적 매개변수를 구하기 위한 실용적이고 효율적인 방법을 제시하고자 한다. 영상분할 평가는 크게 무감독 평가, 감독 평가, 그리고 시각적 판독에 의한 정성적 평가로 나눈다. 인천대공원 무인기 다중분광영상에서 추출한 도시 지역과 산림을 대상으로 세 가지 영상분할 평가 방법을 비교하였다. 영상분할 평가 방법은 계산 및 적용의 효율성에 따라 차이가 있지만, 표본영상에 대한 평가 결과 도출된 최적의 매개변수는 세 평가 방법에서 거의 동일하게 나타났다. 영상분할 평가를 통하여 도출된 최적의 매개변수는 도시영상과 산림영상에서 다르게 나타났다. 세 가지 조각 내부변이 척도(V, WV, COV)와 세 가지 조각간 이질성 척도(MI, BSH, DTNP)의 조합을 적용한 무감독 평가로 선정한 최적의 매개변수는 거의 같았다. 무감독 평가를 위한 척도마다 처리 과정의 난이도는 다르지만, 실험에 적용된 여러 종류의 척도는 대부분 동일한 성능을 보여주었다. 감독 평가 방법은 참조자료를 구성하는 과정에서 분석자의 주관으로 편향될 가능성이 있지만, 특정 공간객체를 탐지하는 데 간편하게 적용할 수 있다. 정성적 평가는 무감독 및 감독 평가 결과와 일치했다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
• /
• 제21권1호
• /
• pp.15-21
• /
• 2018

Background: This study was undertaken to compare the outcome of supervised and home exercises with respect to range of motion (ROM), pain, and Single Assessment Numeric Evaluation (SANE). We further correlated the ROM recovery and pain reduction as well. Methods: The study included 49 patients who underwent arthroscopic rotator cuff repair. Rehabilitation was initiated after 4 weeks of immobilization. A total of 29 patients performed supervised exercise 3 times a week. Standardized education and brochures for review were provided to the remaining 20 patients who insisted on home rehabilitation. Statistical analysis was performed for comparing pain Numerical Rating Scale (NRS), SANE, and ROM. In addition, we also evaluated the correlation between pain and ROM. Results: Comparison of the two groups revealed no significant differences in forward flexion, internal rotation, abduction, and pain NRS. However, SANE at the 9th week (63.8 vs. 55.0, p=0.038) and improvement of external rotation from the 5th to the 9th week (17.6 vs. 9.3, p=0.018) were significantly higher in the supervised exercise group as compared to the home exercise group. Correlation of pain NRS with forward flexion, external rotation, internal rotation and abduction were statistically not significant (correlation coefficient=0.032 [p=0.828], -0.255 [p=0.077], 0.068 [p=0.642], and -0.188 [p=0.196], respectively). Conclusions: The supervised rehabilitation after arthroscopic rotator cuff repair showed better improvement in external rotation and higher SANE score after 4 weeks of rehabilitation exercise. However, no statistically significant correlation was observed between the recovery of ROM and short-term pain relief.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.9-17
• /
• 2017

초분광 영상(hyperspectral imagery)은 주성분분석이나 최소잡음비율 등을 이용하여 자료의 차원과 잡음을 감소시켜 토지피복분류에 사용되는 것이 일반적이다. 최근에는 분광정보와 공간적 특성을 가진 다양한 입력 자료를 이용한 감독분류에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 초분광 영상을 이용한 토지피복분류를 위해 principle component(PC) 밴드와 normalized difference vegetation index(NDVI) 자료를 감독분류의 입력자료로 활용하였다. NDVI 자료는 초분광 영상에서 추출된 PC 밴드가 포함하고 있지 않는 추가적인 정보를 활용하여 식생지역에 대한 토지피복분류 정확도를 높이고자 사용하였으며, morphological filter를 통해 각 밴드의 extended attribute profiles(EAP)를 제작하여 분류를 위한 입력 자료로 사용하였다. 감독분류기법은 random forest 알고리즘을 이용하였으며, EAP를 기반으로 다양한 입력 자료의 적용에 따른 분류정확도를 비교하고자 하였다. 연구지역으로는 두 대상지를 선정하였으며, 영상 내에서 취득한 참조자료를 이용하여 정량적인 평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 분류정확도는 85.72%와 91.14%로 다른 입력 자료들을 이용한 경우와 비교하여 가장 높은 분류정확도를 나타냈다. 향후, 초분광 영상을 이용한 토지피복분류의 정확도를 높이기 위한 분류 알고리즘 개발과 대상지역 특성에 맞는 추가 입력자료 개발에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
• /
• 제20권3호
• /
• pp.25-34
• /
• 2023

In this study, we conducted a research on optimizing the spraying performance of agricultural drones and predicted the spraying performance in various flight conditions using the multi-layer perceptron (MLP). Data was collected using a test device for pesticide spraying performance according to the water sensitive paper (WSP) evaluation. MLP training involved supervised learning to achieve a coefficient of variation (CV), which indicates the degree of uniform spraying. The performance evaluation was conducted using R-squared (R²), the test samples showed an R² of 0.80. The results of this study showed that drone spraying performance can be predicted under various flight environments. In addition, the correlation analysis between flight conditions and predicted spraying performance will be useful for further research on optimizing the spraying performance of agricultural drones.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제10권3호
• /
• pp.879-894
• /
• 2003

We evaluated the efficiencies of applying attribute selection methods and prior discretization to supervised learning, modelled by C4.5 and Naive Bayes. Three databases were obtained from UCI data archive, which consisted of continuous attributes except for one decision attribute. Four methods were used for attribute selection : MDI, ReliefF, Gain Ratio and Consistency-based method. MDI and ReliefF can be used for both continuous and discrete attributes, but the other two methods can be used only for discrete attributes. Discretization was performed using the Fayyad and Irani method. To investigate the effect of noise included in the database, noises were introduced into the data sets up to the extents of 10 or 20%, and then the data, including those either containing the noises or not, were processed through the steps of attribute selection, discretization and classification. The results of this study indicate that classification of the data based on selected attributes yields higher accuracy than in the case of classifying the full data set, and prior discretization does not lower the accuracy.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.595-602
• /
• 2020

We propose a generative probabilistic model with Dirichlet prior distribution for topic modeling and text similarity analysis. It assigns a topic and calculates text correlation between documents within a corpus. It also provides posterior probabilities that are assigned to each topic of a document based on the prior distribution in the corpus. We then present a Gibbs sampling algorithm for inference about the posterior distribution and compute text correlation among 50 abstracts from the papers published by IEEE. We also conduct a supervised learning to set a benchmark that justifies the performance of the LDA (Latent Dirichlet Allocation). The experiments show that the accuracy for topic assignment to a certain document is 76% for LDA. The results for supervised learning show the accuracy of 61%, the precision of 93% and the f1-score of 96%. A discussion for experimental results indicates a thorough justification based on probabilities, distributions, evaluation metrics and correlation coefficients with respect to topic assignment.