BSB 신경망을 위한 최적 설계 방안

임영희(Younghee Im),박대희(Daihee Park),박주영(Jooyoung Park) 한국지능시스템학회 1997 한국지능시스템학회논문지 Vol.7 No.2

유전자 알고리즘을 이용한 퍼지 추론에서의 퍼지 함축에 관한 연구

임영희(Younghee Im),이혜성(Haesung Lee),박대희(Daihee Park) 한국지능시스템학회 1995 한국지능시스템학회논문지 Vol.5 No.2

웹마이닝을 위한 퍼지 클러스터링 알고리즘

임영희(Younghee Im),송지영(Jiyoung Song),박대희(Daihee Park) 한국지능시스템학회 2002 한국지능시스템학회논문지 Vol.12 No.3

해공간의 매개변수화와 진화 프로그램을 이용한 동적 연상 메모리의 최적 설계

임영희,박주영,박대희(Younghee Im),Jooyoung Park,Daihee Park 한국정보과학회 1997 정보과학회논문지(B) Vol.24 No.7

본 논문에서는 동적 연상 메모리를 위한 최적의 설계 방법을 제시하고자 한다. 제안된 방법은 크게 해공간의 매개변수화와 진화 프로그램을 이용한 매개변수의 최적화과정으로 나뉜다. 우선 연결 강도행렬이 비대칭 구조를 가지며, 각각의 원형 패턴들이 점근적 안정인 평형점으로 저장됨을 보장하는 해공간을 매개변수화하고, 이어 진화 프로그램을 이용하여 의사 원형 패턴의 수는 최소가 되도록, 그리고 각 평형점은 충분한 크기의 DOA를 갖도록 매개변수를 최적화 한다. 또한 DOA의 예측을 위한 두 가지 방법론(상태 전이 과정 해석과 DOA 근사해석)을 제안하고 실험을 통해 두 방법론의 장단점을 비교해 본다. This paper presents an optimal design procedure to realize dynamic associative memories by means of parametrization of solution space and optimization of parameters using evolution program. First, we parametrize solution space which has the properties that the interconnection matrix has a nonsymmetric structure and guarantees for eash prototype pattern to be stored as an asymptotically stable equilibrium point. Second, using evolution program, we optimize parameters in order to minimize spurious states and to have sufficient DOA for each equilibrium point. In addition, we propose two methods(the analysis of state transition process and approximate analysis of DOA) which can estimate DOA, and compare advantage/disadvantage of two methods by experiments.

SVM과 클러스터링 기반 적응형 침입탐지 시스템

이한성(Hansung Lee),임영희(Younghee Im),박주영(Jooyoung Park),박대희(Daihee Park) 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.13 No.2

본 논문에서는 클러스터링을 기반으로 하는 새로운 침입탐지 알고리즘인 Kernel-ART를 제안한다. Kernel-ART는 개념벡터(concept vector)와 SVM(support vector machine)의 머서 커널(mercer-kernel)을 온라인 클러스터링 알고리즘인 ART(adaptive resonance theory)에 접목시킨 새로운 알고리즘으로서 교사학습 기반 침입탐지 시스템의 단점을 극복할 뿐만 아니라, 클러스터링 기반 침입탐지 시스템에서 요구되는 모든 평가 기준들을 만족한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 클러스터를 점증적으로 생성함으로써 여러 가지 다양한 침입 유형들을 실시간으로 탐지할 수 있다. In this paper, we propose a new adaptive intrusion detection algorithm based on clustering: Kernel-ART, which is composed of the on-line clustering algorithm, ART (adaptive resonance theory), combining with mercer-kernel and concept vector. Kernel-ART is not only satisfying all desirable characteristics in the context of clustering-based IDS but also alleviating drawbacks associated with the supervised learning IDS. It is able to detect various types of intrusions in real-time by means of generating clusters incrementally.

SVM을 이용한 신노년층의 생활 만족도 예측 모형

유재학(Jaehak Yu),임영희(Younghee Im),이한성(Hansung Lee),박대희(Daihee Park),장진경(Jinkyung Chang) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1

본 논문에서는 속성 부분집합의 선택 기법과 SVDD에 기반한 다중 클래스 SVM을 이용하여 신노년층의 생활만족도에 결정적인 영향을 미치는 주요 변인을 탐색하고, 이를 통해 한국 신노년층의 생활만족도에 대한 예측 모형을 제시하고자 한다. 실험결과 50개의 설문 문항 중, 신노년의 생활 만족도에 영향을 미치는 결정적인 19개의 주요 설문 문항들을 도출함으로써, 핵심 문항으로만 구성된 보다 정확한 예측 모형을 구축할 수 있었다. 실험 결과 밝혀진 주요 변인의 통제나 조절 강도에 따라 신노년층이 성공적인 노년을 유지할 수 있을지를 예측할 수 있으므로, 본 연구 결과는 노인정책 관련 전문가나 연구자에게 의미있는 정보를 제공해 줄 것으로 기대된다.

멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝

이한성(Hansung Lee),임영희(Younghee Im),유재학(Jaehak Yu),오승근(Seunggeun Oh),박대희(Daihee Park) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.37 No.3

정보?통신기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터를 포함하는 디지털 기록물의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 뉴스 비디오는 시대상을 반영하는 풍부한 정보를 내포하고 있으므로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 뉴스 비디오 데이터베이스 및 뉴스 비디오 마이닝은 광범위하게 연구되어왔다. 그러나 현재까지의 뉴스 비디오 관련 연구들은 뉴스 기사에 대한 브라우징, 검색, 요약에 치중되어 있으며, 뉴스 비디오에 내재되어 있는 풍부한 잠재적 지식을 탐사하는 고수준의 의미 분석 단계에는 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 클립과 스크립트를 동시에 이용하는, 멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 텍스트 마이닝의 군집분석을 통해 뉴스 기사들을 자동 분류하고, 분류 결과에 대해 기간별 군집 추이그래프, 군집성장도 분석 및 네트워크 분석을 수행함으로써, 뉴스 비디오의 기사별 주제와 관련한 다각적 분석을 수행한다. 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 “2007년 제2차 남북 정상회담” 관련 뉴스 비디오를 대상으로 뉴스 비디오 분석을 수행하였다. With rapid growth of information and computer communication technologies, the numbers of digital documents including multimedia data have been recently exploded. In particular, news video database and news video mining have became the subject of extensive research, to develop effective and efficient tools for manipulation and analysis of news videos, because of their information richness. However, many research focus on browsing, retrieval and summarization of news videos. Up to date, it is a relatively early state to discover and to analyse the plentiful latent semantic knowledge from news videos. In this paper, we propose the news video mining system based on multi-modal approach and text mining, which uses the visual-textual information of news video clips and their scripts. The proposed system systematically constructs a taxonomy of news video stories in automatic manner with hierarchical clustering algorithm which is one of text mining methods. Then, it multilaterally analyzes the topics of news video stories by means of time-cluster trend graph, weighted cluster growth index, and network analysis. To clarify the validity of our approach, we analyzed the news videos on "The Second Summit of South and North Korea in 2007".

진화 프로그램을 이용한 퍼지 클러스터링

정창호(Changho Jeong),임영희(Younghee Im),박주영(Jooyoung Park),박대희(Daihee Park) 한국정보과학회 1999 정보과학회논문지(B) Vol.26 No.1

본 논문에서는 클러스터의 응집성(compactness)과 분리성(separation)을 동시에 고려한 성능지수를 진화 프로그램을 통하여 최적함으로써, 기존 FCM(Fuzzy C-Means) 타입 클러스터링 알고리즘의 문제점 해결 및 성능 향상을 위한 설계 방법을 제시한다. 특히 제안된 방법론은 첫째, 진화 프로그램을 이용하여 기존의 FCM 타입 알고리즘의 클러스터의 개수 문제, 초기화 문제, 그리고 지역적 최적치(local optimum)문제 등을 해결한다. 둘째, 전처리과정을 통하여 전체입력 데이타 중에서 가능한 클러스터의 예비 중심 후보들을 구하여 이를 초기 개체 집단 구성에 사용함으로써, 탐색 공간을 축소하여 알고리즘의 수렴 속도를 향상시킨다. 셋째, 응집성과 분리성을 모두 고려한 성능 지수를 정의하여 클러스터링의 성능을 향상시킨다. 넷째, 잡음 데이타가 중심 탐색에 미치는 영향을 최소화함으로써 잡음 데이타에 대하여 강인한 능력을 갖는다. In this paper, we propose a novel design method for improving performance of existing FCM-type clustering algorithms. First, we define the performance measure which focuses on both compactness and separation of clusters. Next, we optimize this measure using evolution program. Especially the proposed method has following merits ① using evolution program, it solves such problems as initialization, number of clusters, and convergence to local optimum; ② it reduces search space and improves convergence speed of algorithm since it represents chromosome with possible potential centers which are selected possible candidates of centers by density measure; ③ it improves performance of clustering algorithm with the performance index which embedded both compactness and separation properties; ④ it is robust to noise data since it minimizes it effect on center search.

KFD 웹 데이터베이스 시스템을 위한 동영상 이벤트 분석 및 검색 시스템

오승근(Seunggeun Oh),임영희(Younghee Im),정용화(Yongwha Chung),장진경(Jinkyung Chang),박대희(Daihee Park) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.11

KFD 웹 데이터베이스 시스템은 가족미술치료사들의 요구사항을 반영하여, 방대한 평가 자료의 관리 및 효율적인 사정평가 과정의 지원을 위해 개발된 프로토타입 시스템이다. 그러나 KFD 웹 데이터베이스 시스템은 내담자가 그림을 그리는 동안의 행동패턴, 얼굴 표정, 그리고 음성 정보등과 같은 중요한 관찰 요소들에 관한 정보는 얻을 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 카메라와 그림판 툴을 이용하여 내담자의 KFD 작업 과정을 녹화하고, 녹화된 영상 내의 주요 이벤트들을 인덱싱하여 가족미술 치료사가 KFD 동영상을 분석하고 검색할 수 있도록 온톨로지 기반의 이벤트 분석 및 검색 시스템을 제안한다. 즉 새롭게 제안된 시스템에서는 가족 구성원에 관한 내담자의 이벤트 및 행동분석에 관한 요약 보고서와 함께 비디오 검색 서비스가 제공된다. 제안된 KFD 동영상 내의 이벤트 분석 및 검색 시스템은 가족 치료사에게 내담자의 작업태도 및 행동, 그리고 KFD 작성과정에 대한 정량적이고, 객관적인 정보를 제공함으로써 보다 강화된 KFD 사정 평가를 지원할 수 있다. The typical Kinetic Family Drawing (KFD) Web database system, a form of prototype system, has been developed, relying on the suggestions from family art therapists, with an aim to handle large amounts of assessment data and to facilitate effective implement of assessment activities. However, unfortunately such a system has an intrinsic problem that it fails to collect clients’ behaviors, attitudes, facial expressions, voices, and other critical information observed while they are drawing. Accordingly we propose the ontology based video event analysis and video retrieval system in this paper, in order to enhance the function of a KFD Web database system by using a web camera and drawing tool. More specifically, a newly proposed system is designed to deliver two kinds of services: the client video retrieval service and the sketch video retrieval service, accompanied by a summary report of occurred events and dynamic behaviors relative to each family member object, respectively. The proposed system can support the reinforced KFD assessments by providing quantitative and subjective information on clients’ working attitudes and behaviors, and KFD preparation processes.

특이값 분해와 점증적 클러스터링을 이용한 뉴스 비디오 샷 경계 탐지

이한성(Hansung Lee),임영희(Younghee Im),박대희(Daihee Park),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.36 No.2

본 논문에서는 뉴스 기사 분할 관점에서, 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘의 특성을 고려한 다음과 같은 설계 기준을 제시하고, 이를 모두 만족하는 새로운 샷 경계 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 1) 뉴스 비디오 샷 경계 탐지의 재현율을 높임으로써, 앵커 샷 탐지 단계에서 입력으로 사용될 데이타의 오류를 최소화한다; 2) 급격한 장면 변환과 점증적 장면 변환을 하나의 알고리즘으로 탐지함으로써 한번의 데이타 탐색으로 샷 분할을 수행한다; 3) 분할된 샷들을 정적 샷과 동적 샷으로 분류함으로써 앵커샷 탐지 단계의 탐색 공간을 축소한다. 제안된 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘은 특이값 분해를 기반으로 점증적 클러스터링 알고리즘과 머서 커널을 결합한 구조로서, 위에서 제시한 기준을 모두 만족하도록 설계되었다. 제안된 방법론은 특이값 분해를 통해 특징 벡터의 차원축소 뿐만 아니라, 뉴스 비디오를 구성하는 연속적인 프레임에서의 잡음과 아주 작은 변화를 제거함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. 또한 머서 커널의 도입은 쉽게 분류되지 않는 데이타를 고차원 공간으로 매핑함으로써 구분하기 어려운 샷 경계의 탐지 가능성을 높여준다. 실험을 통하여 제안된 방법론이 매우 높은 재현율을 보이며, 앵커 샷 탐지를 위한 탐색 공간 축소를 효과적으로 수행함을 보인다. In this paper, we propose a new shot boundary detection method which is optimized for news video story parsing. This new news shot boundary detection method was designed to satisfy all the following requirements: 1) minimizing the incorrect data in dataset for anchor shot detection by improving the recall ratio 2) detecting abrupt cuts and gradual transitions with one single algorithm so as to divide news video into shots with one scan of dataset; 3) classifying shots into static or dynamic, therefore, reducing the search space for the subsequent stage of anchor shot detection. The proposed method, based on singular value decomposition with incremental clustering and mercer kernel, has additional desirable features. Applying singular value decomposition, the noise or trivial variations in the video sequence are removed. Therefore, the separability is improved. Mercer kernel improves the possibility of detection of shots which is not separable in input space by mapping data to high dimensional feature space. The experimental results illustrated the superiority of the proposed method with respect to recall criteria and search space reduction for anchor shot detection.