• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.212-217
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• 2009

특정 분야의 용어를 표현하는 전문용어 사이의 계층관계를 학습하는 방법은 규칙기반학습방법, 통계기반학습방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 퍼지용어 정보를 바탕으로 한 온톨로지 구조를 카테고리화하여 퍼지용어의 전문성을 이용하여 주어진 퍼지용어의 상위어 후보를 레벨화한 후 퍼지용어 의미유사도를 계산하여 선택된 후보들 중에서 최적의 상위어후보를 결정한다. 즉, 퍼지용어의 전문성을 레벨화하기 위한 확장된 AHP방법은 퍼지용어사이의 비교를 통해 가중치나 상대적 중요성을 결정한 후 퍼지집합의 Min연산자와 다이스계수, Min+다이스계수방법들을 비교한다. 이 방법들은 퍼지용어 의미유사도에 따라 문서들이 가지는 의미론적 내용과 관계의 식별을 바탕으로 보다 더 정확하게 문서를 분류할 수 있고 자연어처리 등 많은 분야에 활용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.1-10
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• 2007

대부분의 자연 영상은 프랙탈 이론의 기반이 되는 자기 유사성이라는 특징을 가지고 있다. 비록 국부적으로 영상을 정상 신호라고 가정할 수 있지만 일반적으로 영상 신호는 에지나 코너 부분과 같은 불연속성을 가지고 있는 비정상 신호이다. 이 때문에 대부분의 선형 알고리즘의 성능 저하가 나타난다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상 내에 포함되어 있는 자기 유사성을 이용하는 새로운 비선영 잡음 제거 알고리즘을 제안 한다. 이를 위해 우선 잡음 제거를 수행 할 위치의 화소 주변 화소들을 이용하여 평탄 영역인지를 판단한다. 평탄 영역일 경우 그 주변 픽셀들의 평균으로 잡음을 제거하고, 평탄 영역이 아닌 경우, 블록 MSE(block Mean Square Error) 관점에서 유사도가 높은 블록을 탐색하여 그 블록들의 중심 화소값들을 이용하여 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과는 PSNR 측면에서 잡음 제거 성능이 약 $1{\sim}3dB$ 정도 향상됨을 보여준다. 또한 추정 이론 관점에서 추정자의 분산 분석 결과 가장 낮은 분산을 갖음을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.556-578
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• 2020

실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.188-194
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• 2014

계산적 청각 장면 분석 시스템의 특징 추출은 시간 연속성과 주파수 채널간에 유사성을 이용하여 청각 요소의 상관지도를 구성한다. 세그먼테이션은 상호상관계수 함수를 이용하여 2진 마스크를 구성하고, 마스크 성분 1(음성)은 동일한 주기성과 동기를 가진다. 그러나 채널간에 비슷한 주기성을 갖지만 지연이 있는 경우에 음성으로 잘못 결정되는 문제가 있다. 본 논문에서는 세그먼테이션에서 가중치 상호상관계수를 이용해 채널간에 유사성의 변별력을 높이는 방법을 제안한다. 계산적 청각 장면 분석 시스템의 음성분리 성능을 평가하기 위하여 배경 잡음(사이렌, 기계, 백색, 자동차, 군중) 환경에서 신호 대 잡음비(5dB, 0dB)의 변화에 따라 실험을 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 방법과 제안한 방법과 비교한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 각각 신호 대 잡음비 5dB에서 2.75dB 그리고 0dB에서 4.84dB 향상되었다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제31권6호
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• pp.333-338
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• 2019

Purpose: Although previous studies on the screw-home movement (SHM) for autopsy specimen and walking of living persons conducted, the possibility of acquiring SHM based on inertial measurement units received little attention. This study aimed to investigate the possibility of measuring SHM for the non-weighted bearing using a micro-electro-mechanical system-based wearable motion capture system (MEMSS). Methods: MEMSS and camera-based motion analysis systems were used to obtain kinematic data of the knee joint. The knee joint moved from the flexion position to a fully extended position and then back to the start point. The coefficient of multiple correlation and the difference in the range of motion were used to assess the waveform similarity in the movement measured by two measurement systems. Results: The waveform similarity in the sagittal plane was excellent and the in the transverse plane was good. Significant differences were found in the sagittal plane between the two systems (p<0.05). However, there was no significant difference in the transverse plane between the two systems (p>0.05). Conclusion: The SHM during the passive motion without muscle contraction in the non-weighted bearing appeared in the entire range. We thought that the MEMSS could be easily applied to the acquisition of biomechanical data on the knee related to physical therapy.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제44권4호
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• pp.327-333
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• 2021

Magnetic resonance imaging(MRI) uses strong magnetic field to image the cross-section of human body and has excellent image quality with no risk of radiation exposure. Because of above-mentioned advantages, MRI has been widely used in clinical fields. However, the noise generated in MRI degrades the quality of medical images and has a negative effect on quick and accurate diagnosis. In particular, examining a object with a detailed structure such as brain, image quality degradation becomes a problem for diagnosis. Therefore, in this study, we acquired T2 weighted 3D data of multiple sclerosis disease using BrainWeb simulation program, and used quantitative evaluation factors to find appropriate slice thickness among 1, 3, 5, and 7 mm. Coefficient of variation and contrast to noise ratio were calculated to evaluate the noise level, and root mean square error and peak signal to noise ratio were used to evaluate the similarity with the reference image. As a result, the noise level decreased as the slice thickness increased, while the similarity decreased after 5 mm. In conclusion, as the slice thickness increases, the noise is reduced and the image quality is improved. However, since the edge signal is lost due to overlapped signal, it is considered that selecting appropriate slice thickness is necessary.

• 대한교통학회지
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• 제29권2호
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• pp.101-109
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• 2011

대다수의 현대 도시들은 집적의 이익을 극대화하기 위해 군집을 형성하고 각 지역 간에 다양한 공간적 영향을 주고받는다. 그러나 전통적 4단계 수요예측방법의 첫 단계인 통행발생단계에서 주로 적용되는 선형회귀분석모형은 공간적 영향을 반영할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 공간적 상관성을 반영할 수 있는 통행 발생모형을 구축하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 공간적 상관성을 고려할 수 있는 통행발생모형으로 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression)을 제안한다. 공간가중회귀모형은 공간적 상관성을 고려할 수 있는 가중치 행렬을 추정하고 이를 이용하여 회귀식의 계수를 각 존별로 추정하는 것이다. 본 연구에서는 대구광역권 통행자료를 이용하여 공간가중회귀모형을 적용하였다. 공간가중회귀모형의 우수성을 평가하기 위하여 일반적인 회귀모형과 적합도, RMSE 등을 비교분석하였다. 또한 국지적 공간상관성을 측정하는 척도인 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 지표를 각 모형별로 산출하였다. LISA 지표를 통하여 현재 분석대상지역은 국지적 공간상관성이 존재함을 확인할 수 있으며 공간가중회귀모형을 적용함으로써 공간상관성으로 인한 오차가 크게 개선됨을 확인할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.185-191
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• 2004

평균법과 클러스터링은 다속성 평가문제에서 널리 쓰이고 있는 중요한 데이터 마이닝 기법들이다. 그러나, 다양한 다속성 평가 문제에서 데이터 마이닝을 할 때, 데이터들의 특징은 그 중요성이 달라질 수 있기 때문에 이러한 데이터의 중요도 차이를 고려해야 할 필요가 있다. 따라서, 이러한 기법들은 데이터의 선택 및 중요도 등과 같이 그 특징을 얼마나 잘 반영하는 지가 중요하다. 게다가, 산술평균법의 경우에는 우선순위 및 가중치로 정의되는 평가구조에서 적합한 결과를 산출하기에는 한계가 있을뿐 만 아니라, 평가자 그룹별 특징을 반영하기 곤란하다. 따라서, 본 연구에서는 기하학적 도형을 바탕으로 유사도를 평가하여, 평가자 그룹별로 특징지어지는 이산적인 환경에서의 평균을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘의 핵심사항 중 하나는, 항목별 우선순위의 혼돈없이 유사도를 평가할 수 있다는 점이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.93-100
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• 2022

인터넷 상의 정보 과부하 시대에 필수 불가결한 기능인 추천 시스템은 사용자가 선호할 만한 상품을 추천하는 서비스로서 여러 상업용 사이트에서 성공적으로 제공되고 있다. 최근 대표적인 추천 기법인 협력 필터링의 성능 개선을 위하여 항목 평가 시간을 반영하려는 연구가 활발하다. 이 연구들의 핵심 아이디어는 과거에 평가한 항목일수록 기하급수적으로 낮은 가중치를 두어 추천 결과를 산출하는 것이다. 그러나 이는 항목의 특성에 따른 사용자들의 선호도 변화를 고려하지 않고 모든 항목들에 대하여 일률적인 시간 함수를 적용한다는 단점을 가진다. 본 연구는 시간에 따른 항목 간의 유사도값 변화를 가중합으로 통합하는 새로운 유사도 척도를 개발함으로써 기존과 전혀 다른 관점의 시간 인지 협력 필터링 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법의 예측 성능과 추천 성능은 기존의 대표적 시간 인지 방법과 전통적 방법들에 비해 월등하게 우수하였다.

• 감성과학
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• 제26권1호
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• pp.33-42
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• 2023

기존의 연령별 얼굴정서 인식 비교 연구에서는 정서별로 연령 간에 어떤 차이가 있는지 밝혔다. 이에 Kim(2021) 연구에서는 개별 정서가 아닌 정서공간에서 표상된 정서를 연령 간 비교하였다는 점에서 의의가 있으나, 기술적(descriptive) 비교만 시행하였을 뿐, 통계적 유의미 검증을 하지 않았다는 한계가 있다. 본 연구에서는 표상 유사성 분석(representational similarity analysis) 방법을 통해 연령간 실제 데이터 및 정서 모델 유사성행렬을 직접적으로 비교하였다. 또한 개인차 다차원척도법(individual differences multidimensional scaling)을 통해 연령간 정서 차원에 대한 비중을 비교하였다. 그 결과 실제 데이터 비교에서 노년 집단은 청년 및 중년 집단과 가장 유사하지 않았으며, 쾌불쾌 차원이 포함된 정서 모델과의 유사성 비교에서도 가장 유사하지 않았다. 또한 노년 집단은 각성 차원에 대한 비중이 청년 및 중년 집단과 유사하지 않음이 발견되었다. 본 연구는 실제 데이터, 정서 모델, 그리고 정서 차원 비중이라는 세 가지 측정치에 대해 노년 집단과 청년 및 중년 집단과의 차이를 통계적으로 검증하였다는 점에서 의의가 있다.