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한국정보처리학회> 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학> 타브 숫자 인식을 위한 기계 학습 알고리즘의 성능 비교

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타브 숫자 인식을 위한 기계 학습 알고리즘의 성능 비교

Performance Comparison of Machine Learning Algorithms for TAB Digit Recognition

허재혁 ( Jaehyeok Heo ) , 이현종 ( Hyunjung Lee ) , 황두성 ( Doosung Hwang )
  • : 한국정보처리학회
  • : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권1호
  • : 연속간행물
  • : 2019년 01월
  • : 19-26(8pages)

DOI


목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 학습데이터 준비
4. 기계 학습 모델
5. 실험
6. 결과
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본 논문에서는 기타 타브 악보에서 추출한 프렛 번호를 대상으로 학습 알고리즘의 분류 성능을 비교한다. 타브 악보로부터 세그먼트를 통해 추출된 타브 숫자 데이터는 타브 선과 악보 기호가 포함하기 때문에 레이블링 기법과 비선형 필터를 이용하여 프렛 숫자를 추출한다. 추가적인 데이터 확보를 위해 전처리가 수행된 데이터에 대해 4 방향으로 이동 연산을 수행한다. 선택된 학습 모델은 베이지안 분류기, 지지벡터기기, 프로토타입 기반 학습, 다층 신경망 그리고 합성곱 신경망 모델 등이다. 실험 결과 베이지안 분류기는 85.0% 평균 정확도를 보였고 나머지 분류기는 99.0% 이상의 평균 정확도를 보였다. 일반화 성능과 전처리 단계를 고려 시 합성곱 신경망이 다른 학습 모델들보다 우수하다.
In this paper, the classification performance of learning algorithms is compared for TAB digit recognition. The TAB digits that are segmented from TAB musical notes contain TAB lines and musical symbols. The labeling method and non-linear filter are designed and applied to extract fret digits only. The shift operation of the 4 directions is applied to generate more data. The selected models are Bayesian classifier, support vector machine, prototype based learning, multi-layer perceptron, and convolutional neural network. The result shows that the mean accuracy of the Bayesian classifier is about 85.0% while that of the others reaches more than 99.0%. In addition, the convolutional neural network outperforms the others in terms of generalization and the step of the data preprocessing.

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간행물정보

  • : 공학분야  > 전자공학
  • : KCI 등재
  • : -
  • : 월간
  • : 2287-5905
  • :
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 2012-2019
  • : 496


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저자 : 송영민 ( Youngmin Song ) , 정종필 ( Jongpil Jeong ) , 박병준 ( Byungjun Park )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 1-12 (12 pages)

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본 논문에서는 고객사에서 발생하는 기계설비 문제점의 대부분은 기계설비를 제작하는 중소기업의 기계설비 제작공정을 체계적으로 관리하여 사전에 예방할 수 있다는 것에 착안하여, 중소기업에서 납품 이후에 발생하는 기계설비 문제점의 유형을 3가지로 분류하고 각각에 대하여 대응 방법을 제시한다. 프로세스적인 문제는 고객사에서 발생하는 기계설비 문제점의 63%를 차지하며 가장 중점적으로 해결해야 할 과제로 설비 제작업체 현실에 맞는 운영체계를 정립하는 것이 핵심사항으로 진단이 정확하다면 단기간에 문제를 획기적으로 줄일 수 있다고 판단된다. 기술적인 문제는 고객사에서 발생하는 기계설비 문제점의 23%를 차지하며 기계설비 제작업체의 기술적인 역량과 직결되는 사항으로 장기적인 관점으로 접근할 사항이다. 조직관리적인 문제는 고객사에서 발생하는 기계설비 문제점의 14%를 차지하며 구성원 간의 관계 형성과 일하는 분위기 및 도덕성과 동기 부여와 같은 인간 본성에 따라 변화하는 문제로 설명할 수 있다. 또한, 고객사와 기계설비 제작업체 간의 원활하고 효율적인 정보 전달을 위한 인터넷 기반 제작공정 관리 플랫폼 구축을 제안한다.

2텍스트 마이닝과 토픽 모델링을 기반으로 한 트위터에 나타난 사회적 이슈의 키워드 및 주제 분석

저자 : 곽수정 ( Soo Jeong Kwak ) , 김현희 ( Hyon Hee Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 13-18 (6 pages)

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본 연구는 커뮤니케이션이 활발한 SNS 속에서 사회적 이슈가 어떤 주제별로 나뉘어져 있고, 어떤 키워드들이 유기적으로 연결되었는지 그 연결 관계를 알아보고자 하였다. '미투'라는 새로운 단어가 생겨남과 동시에 큰 운동으로 번지고 있는 '미투운동'을 사회적 이슈로 간주하였고, 여러 SNS 중 특히 실시간 소통이 가장 활발한 트위터를 중심으로 분석을 실시하였다. 우선 키워드를 '미투'로 하여 관련된 키워드를 각 날짜별로 추출하였고, 주요 키워드를 파악한 후 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 사회적 이슈를 둘러싼 키워드들이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하였는지 파악하고, 각 토픽 내의 키워드를 종합하여 토픽별 사회적 이슈의 다양한 관점을 해석하였다.

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발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 19-26 (8 pages)

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본 논문에서는 기타 타브 악보에서 추출한 프렛 번호를 대상으로 학습 알고리즘의 분류 성능을 비교한다. 타브 악보로부터 세그먼트를 통해 추출된 타브 숫자 데이터는 타브 선과 악보 기호가 포함하기 때문에 레이블링 기법과 비선형 필터를 이용하여 프렛 숫자를 추출한다. 추가적인 데이터 확보를 위해 전처리가 수행된 데이터에 대해 4 방향으로 이동 연산을 수행한다. 선택된 학습 모델은 베이지안 분류기, 지지벡터기기, 프로토타입 기반 학습, 다층 신경망 그리고 합성곱 신경망 모델 등이다. 실험 결과 베이지안 분류기는 85.0% 평균 정확도를 보였고 나머지 분류기는 99.0% 이상의 평균 정확도를 보였다. 일반화 성능과 전처리 단계를 고려 시 합성곱 신경망이 다른 학습 모델들보다 우수하다.

4검색 기반의 질문생성에서 중복 방지를 위한 유사 응답 검출

저자 : 최용석 ( Yong-seok Choi ) , 이공주 ( Kong Joo Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 27-36 (10 pages)

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본 연구는 검색 기반의 질문 자동 생성 시스템에서 사용자가 이미 답변한 내용을 재질문하지 않도록 사용자의 응답과 유사도가 높은 응답을 질문-데이터베이스에서 찾는 방법을 제안한다. 유사도가 높게 검출된 응답의 질문은 이미 사용자가 아는 내용일 확률이 높기 때문에 질문후보군에서 제거한다. 유사 응답 검출에는 두 응답간의 동일 단어, 바꿔쓰기 표현, 문장 내용을 모두 사용하였다. 바꿔쓰기 표현은 통계기반의 기계번역에서 사용하는 구절 테이블을 사용하여 구축하였다. 문장 내용은 두 문장을 주의-기반 컨볼루션 신경망으로 압축하여 유사도를 계산하였다. 평가를 위해 구축한 100개의 평가 응답에 질문-응답 데이터베이스로부터 가장 유사한 응답을 추출해서 얻은 결과는 MRR값 71%의 성능을 보였다.

5전역 및 지역 특징 기반 딥러닝을 이용한 프린터 장치 판별 기술

저자 : 이수현 ( Soo-hyeon Lee ) , 이해연 ( Hae-yeoun Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 37-44 (8 pages)

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디지털 IT 기술의 발달로 인하여 프린터와 스캐너의 성능이 향상되고 가격이 저렴해지면서 일반인들도 쉽게 접할 수 있게 되었다. 그러나 이에 따른 부작용으로 공문서 및 사문서 위조 등의 범죄들이 쉽게 이루어질 수 있다. 따라서 해당 문서가 어떤 프린터를 사용하여 출력 되었는가를 특정할 수 있다면 수사 범위를 줄이고 용의자를 판별하는데 도움이 된다. 본 논문에서는 프린터 장치 판별을 위하여 딥러닝 모델을 제안한다. 먼저 최근 인식 등에서 범용적으로 활용되는 지역 특징 기반의 컨볼루셔널 뉴널 네트워크를 이용한 프린터 장치 판별 모델을 제안하고, 전역 특징 기반의 처리 과정을 네트워크 모델에 도입함으로 인하여 수렴 속도 및 정확도를 향상한 기법을 제안한다. 제안한 모델의 성능은 8개의 프린터 장치를 활용하여 기존 프린터 판별을 위한 특징 기반 기술과 비교를 수행하였다. 그 결과 제안하는 지역 특징 기반의 모델과 전역특징 기반의 모델이 각각 97.23% 및 99.98%의 높은 판별 정확도를 달성하였고, 기존 기술들에 비하여 높은 정확도를 갖는 우수성을 보였다.

6인트라 클라우드 기반 데스크탑 가상화를 위한 리소스 클러스터링 시뮬레이터

저자 : 김현우 ( Hyun-woo Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 1호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 45-50 (6 pages)

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IT의 점진적 진보에 따라 수동적인 작업 처리가 자동화되고 이를 통해 전반적인 삶의 질이 대폭 발전되었다. 이는 실생활에 접목된 다양하고 많은 스마트 디바이스간 유기적인 토폴로지가 형성됨으로써 가능하다. 이러한 다양한 스마트 디바이스에 서비스를 제공하기 위해서 기업 또는 사용자들은 클라우드를 이용하고 있다. 클라우드에서의 서비스는 크게 Infrastructure as a Service(IaaS), Platform as a Service(PaaS), Software as a Service(SaaS)로 나뉜다. SaaS는 PaaS 위에서 동작되고, PaaS는 IaaS 위에서 동작한다. 이와 같이 IaaS는 모든 서비스의 기반이기 때문에 가상화하는 자원을 효율적으로 운용하기 위한 알고리즘이 요구된다. 이 중에 데스크탑 자원 가상화는 기존 데스크탑 PC의 비가용 상태 시간의 자원 고가용성을 위해 사용된다. 이러한 자원의 고가용성을 위해서는 계층적 구조에 대한 클러스터링이 중요시된다. 또한 많은 클러스터링 알고리즘 중에서 데스크탑 PC의 분포율 및 환경에 따라 주로 사용되는 자원 비중이 다르기 때문에 적합한 알고리즘을 선정하는 것이 매우 중요하다. 만일 동작 환경의 데스크탑 자원 가상화에 적합한 알고리즘을 찾기 위해 다양한 시도를 한다면 이에 대한 전력적, 시간적, 인력에 대한 막대한 비용이 초래된다. 따라서 본 논문에서는 데스크탑 가상화의 클러스터 선정을 위한 리소스 클러스터링 시뮬레이터인 RCS를 제안한다. RCS에 클러스터 수, 호스트 수를 증가하여 동작하는 과정의 시각화 및 수행 시간을 비교 분석한다. 이를 통하여 데스크탑 PC들의 서로 다른 환경에서 클러스터링 알고리즘 선정 및 요소를 올바르게 적용할 수 있도록 클러스터링 시뮬레이션을 제공한다.

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