데이터 마이닝을 위한 계층적 대표값 군집화 기법

안병주(Byung-Joo An),김은주(Eun-Ju Kim),이일병(Yill-Byung Lee) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ

군집화는 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 대부분의 군집화 기법들은 비교적 적은 양의 데이터를 대상으로 한 것이고 다차원 대용량의 데이터 처리에 관한 문제는 다루지 않고 있어서 데이터 마이닝을 위한 군집화 기법으로는 부적절하다. 따라서 본 논문을 통해 대용량의 데이터에 적용할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘인 계층적 대표값 군집화(HRC) 기법을 제안한다. HRC는 자기조직화지도와 계층적 군집화 기법을 접목한 하이브리드 방법으로 두 단계에 거쳐 군집화를 수행한다. 첫 번째 단계에서 자기조직화지도를 통해 데이터를 요약하고, 두 번째 단계에서 요약된 대표값 정보만을 가지고 계층적인 군집화를 수행한다. 또한, 두 번째 단계의 계층적 군집화 적용시 양질의 군집을 발견하기 위해 군집간의 유사도를 측정하는 새로운 척도를 고안하였다. 그리고 실험을 통해 HRC와 기존 군집화 알고리즘이 발견한 군집의 질을 비교하여 성능을 평가했다.

시맨틱 웹 환경에서 개인화된 프로필을 바탕으로 한 추천 에이전트

임병수 ( Byung-soo Lim ),이일병 ( Yill-byung Lee ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2

웹 서비스는 XML 기반의 웹을 기반으로 한 대중화된 서비스를 제공하는 기술이며 시맨틱 웹은 온톨로지를 기반으로 하는 웹에 지능을 부여하는 기술을 의미한다. 시맨틱 웹 서비스는 이런 시맨틱 웹과 웹 서비스를 결합한 것으로 본 논문에서는 위와 같은 시맨틱 웹 서비스 워크플로우 생성도구를 제작한다. 또한 전문가 시스템에서 자주 다루었던 신경망 추론 전문가 시스템을 룰렛 휠 선택법과 결합한 모델로 한 추천 에이전트를 제작하여 사용자에게 특화된 서비스를 제공하는 에이전트를 제작한다. 위 에이전트는 패턴 분류에 주로 사용하는 SOM 모델을 사용하여 사용자 프로필에 특화된 서비스의 클러스터링을 제공하고자 한다. 또한 사용자에게 신뢰성 있는 서비스 제공을 위해 룰렛 휠 선택 방법을 이용한 워크플로우 제작을 제공한다.

온라인 문서 군집화에서 군집 수 결정 방법

지태창,이현진,이일병,Jee, Tae-Chang,Lee, Hyun-Jin,Lee, Yill-Byung 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지B Vol.14 No.7

군집화는 주어진 데이터를 분할하여 데이터 속에 숨겨져 있는 의미를 자동으로 발견하는 방법으로, 사람이 일일이 살펴보기 어려운 데이터를 분석해서 비슷한 성향을 가진 데이터들끼리 모은 여러 개의 군집들을 만들어 낸다. 온라인 문서 군집화는 검색 엔진을 통해 검색된 문서들을 대상으로 군집화를 실행하여 유사한 특성의 문서들을 묶어서 보여줌으로써 사용자의 검색 환경의 편의성을 증진시키는 것이 목적이다. 문서군집화는 사람의 개입이 없이 자동으로 이루어져야 하고, 군집화 결과에 영향을 미치는 군집의 개수 선정도 자동으로 이루어져야 한다. 또한, 온라인 시스템에서는 빠른 응답 시간을 보장하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 기하학적인 정보를 이용하여 군집의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 군집의 중심을 저차원 평면에 사상하는 것과 사상된 군집 중심의 거리 정보를 이용하여 군집들을 병합하는 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 방법을 실데이터에 적용하여 실험한 결과 군집화 성능이 향상되고, 처리 시간도 온라인 환경에 적합한 것을 확인 할 수 있었다. Clustering is to divide given data and automatically find out the hidden meanings in the data. It analyzes data, which are difficult for people to check in detail, and then, makes several clusters consisting of data with similar characteristics. On-Line Document Clustering System, which makes a group of similar documents by use of results of the search engine, is aimed to increase the convenience of information retrieval area. Document clustering is automatically done without human interference, and the number of clusters, which affect the result of clustering, should be decided automatically too. Also, the one of the characteristics of an on-line system is guarantying fast response time. This paper proposed a method of determining the number of clusters automatically by geometrical information. The proposed method composed of two stages. In the first stage, centers of clusters are projected on the low-dimensional plane, and in the second stage, clusters are combined by use of distance of centers of clusters in the low-dimensional plane. As a result of experimenting this method with real data, it was found that clustering performance became better and the response time is suitable to on-line circumstance.

RFID 냉장고를 이용한 개인질병관리 시스템 연구

최용하 ( Yong-ha Choi ),이일병 ( Yill-byung Lee ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2

위 논문에서는 RFID를 기반으로 한 냉장고 관리 시스템을 통하여, 음식물 관리를 통한 개인 질병 관리 시스템을 구축하고자 한다. 먼저 마트에서 사온 RFID Tag가 부착된 음식물의 정보를 RFID 리더기를 통하여 정보를 획득하며, 획득한 음식물의 정보는 데이터베이스를 구축하고 구축된 음식물 정보와 사전에 입력된 개인 질병관리 데이터를 통하여, 현재 사용자에게 가장 알맞은 음식물과 주의해야 할 음식물 정보 등을 제공하며, 추가적으로 현재 음식물을 통해서 얻을 수 있는 새로운 요리법과 음식물의 현 상태 등을 사용자에게 언제어디서나 사용자에게 제공하고자 한다.

DTW 알고리즘 및 의사결정트리를 이용한 성인 컨텐츠 필터링

조정익(Jung-Ik Cho),이일병(Yill-Byung Lee) 한국통신학회 2008 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2008 No.7

기하학적인 특징 추출을 이용한 얼굴 표정인식

신영숙 ( Young Suk Shin ),이일병 ( Yill Byung Lee ) 한국감성과학회 1997 연차 학술대회 논문집 Vol.1997 No.-

본 연구는 기하학적인 특징 추출을 기반으로 얼굴 영상에서 얼굴표정을 인식하는 방법을 제시한다. 얼굴표정은 3가지 그룹으로 제한한다(무표정, 기쁨, 놀람). 표정에 관련된 기본 특징들을 추출하기 위하여 얼굴표정정영상에서 눈높이, 눈폭, 입높이, 입폭을 추출하여 데이터를 분석한다. 분석결과로 눈높이, 입폭, 입높이가 표정을 분별하는 주요 특징으로 추출되었다. 각 표정별 눈높이, 입폭, 입높이의 평균과 표준편차를 구하여 표정별 표준 템플릿을 작성하였다. 표정인식 방법은 최소 근접 분류기(nearest neighbor classifier)를 사용하였다. 새로운 얼굴표정 영상과 표준 템플릿간의 유클리드 거리를 계산하여 새로운 표정에 대하여 83%인식률을 얻었다.

자연 프루닝과 베이시안 선택에 의한 신경회로망 일반화 성능 향상

이현진(Hyun Jin Lee),박혜영(Hye Young Park),이일병(Yill Byung Lee) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.3·4

신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성 하는 것이다.하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다.이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진 확률 분포로 부터 멀어지게 된다.이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다 학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합 되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다.이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합 프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다. The objective of a neural network design and model selection is to construct an optimal network with a good generalization performance. However, training data include noises, and the number of training data is not sufficient, which results in the difference between the true probability distribution and the empirical one.The difference makes the learning parameters to over-fit only to training data and to deviate from the true distribution of data, which is called the overfitting phenomenon.The overfitted neural network shows good approximations for the training data, but gives bad predictions to untrained new data.As the complexity of the neural network increases, this overfitting phenomenon also becomes more severe. In this paper, by taking statistical viewpoint, we proposed an integrative process for neural network design and model selection method in order to improve generalization performance.At first, by using the natural gradient learning with adaptive regularization, we try to obtain optimal parameters that are not overfitted to training data with fast convergence. By adopting the natural pruning to the obtained optimal parameters, we generate several candidates of network model with different sizes. Finally, we select an optimal model among candidate models based on the Bayesian Information Criteria.Through the computer simulation on benchmark problems, we confirm the generalization and structure optimization performance of the proposed integrative process of learning and model selection.

생육 정보 수집을 위한 딥러닝 기반의 관측 오차 영역 추정 및 장애물에 가려진 객체 인식

박진성(Jin-Seong Park),김상철(Sang-Cheol Kim) 제어로봇시스템학회 2021 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.27 No.12

Growth information in smart farms is essential to optimize the farm environment for crops and livestock. In this study, we verified the performance of a system for the collection of paprika growth information using semantic segmentation. Although most current deep learning methods recognize objects along the outline, this study investigated the recognition of objects hidden by obstacles during the growth investigation process. In addition, the ability of the artificial intelligence method to recognize only the stems necessary for growth investigation among several stems of paprika was investigated. Furthermore, the application of the deep learning method to areas where errors may occur depending on the observer was examined. The experimental results revealed that the deep learning models recognized and estimated objects covered by obstacles, and only objects necessary for growth investigation were recognized within a certain error. For practical use, an optimized model was proposed, and the model exhibited an mIoU of 0.7369.

유비쿼터스 기술을 이용한 가상 라이프스타일 구축 연구

최용하 ( Yong-ha Choi ),이일병 ( Yill-byung Lee ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2

Web 경계를 허무는 새 시대에 맞추어 라이프스타일은 급속히 변화하고 있다. 가상의 3D 복합서비스는 현실과 다름없는 또 하나의 삶을 제공함으로써, 가상세계와 현실세계의 경 계를 없애고 있고 이전 많은 사람들이 제안하고 예상했던, 현실의 정보가 가상세계에서 또한 다름없는 데이터로 존재함으로써 가상세계와 현실세계 사이의 벽을 허물고 그 차이를 느끼지 못하도록 하는 연구를 하고자 하였다. 우선 손쉽게 제시할 수 있는 실험을 통하여 그 가능성을 판단해 보고자 하였으며. 간단한 예로써 현실세계를 대표할 모바일 장비와 가상 현실세계의 대표적인 예인 SecondLife 두 가지 시스템의 접목을 통하여 가상현실 세계와 현실간의 데이터 공유 환경을 만들고 정보를 공유를 통하여, 얻을 수 있는 장점들과 활용방안에 대하여 찾고자 하다.

얼굴 표정인식을 위한 얼굴요소 추출

이경희 ( Kyung Hee Lee ),고재필 ( Jae Phil Ko ),변혜란 ( Hye Ran Byun ),이일병 ( Yill Byung Lee ),정찬섭 ( Chan Sup Chung ) 한국감성과학회 1998 감성과학 Vol.1 No.1