• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2001.11a
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• pp.85-87
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• 2001

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.8
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• pp.693-703
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• 2005

Given the local traders with pattern-based multi-predictors of stock prices, we study a method of dynamic asset allocation to maximize the trading performance. To optimize the proportion of asset allocated to each recommendation of the predictors, we design an asset allocation strategy called meta policy in the reinforcement teaming framework. We utilize both the information of each predictor's recommendations and the ratio of the stock fund over the total asset to efficiently describe the state space. The experimental results on Korean stock market show that the trading system with the proposed meta policy outperforms other systems with fixed asset allocation methods. This means that reinforcement learning can bring synergy effects to the decision making problem through exploiting supervised-learned predictors.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.172-175
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• 2020

최근 자연어처리는 대용량 코퍼스를 이용하여 언어 모델을 사전 학습하고 fine-tuning을 적용함으로 다양한 태스크에서 최고 성능을 갱신하고 있다. BERT기반의 언어 모델들은 양방향의 Transformer만 모델링 되어 있지만 BART는 양방향의 Transformer와 Auto-Regressive Transformer가 결합되어 사전학습을 진행하는 모델로 본 논문에서는 540MB의 코퍼스를 이용해 한국어 BART 모델을 학습 시키고 여러 한국어 자연어처리 태스크에 적용하여 성능 향상 있음을 보였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.12
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• pp.698-702
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• 2017

Since the introduction of Deep Neural Networks to the Natural Language Processing field, two major approaches have been considered for modeling text. One method involved learning embeddings, i.e. the distributed representations containing abstract semantics of words or sentences, with the textual context. The other strategy consisted of composing the embeddings trained by the above to get embeddings of longer texts. However, most studies of the composition methods just adopt word embeddings without consideration of the optimal embedding unit and the optimal method of composition. In this paper, we conducted experiments to analyze the optimal embedding unit and the optimal composition method for modeling longer texts, such as documents. In addition, we suggest a new discourse-based composition to overcome the limitation of the sequential composition method on composing sentence embeddings.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.716-721
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• 2023

Inverse Text Normalization(ITN) 모델은 음성 인식(STT) 엔진의 중요한 후처리 영역 중 하나이며, STT 인식 결과의 가독성을 개선한다. 최근 ITN 모델에 심층신경망을 활용한 연구가 진행되고 있다. 심층 신경망을 사용하는 대부분의 선행연구는 문장 내 변환이 필요한 부분에 토큰 태깅을 진행하는 방식이다. 그러나 이는 Out-of-vocabulary(OOV) 이슈가 있으며, 학습 데이터 구축 시 토큰 단위의 섬세한 태깅 작업이 필요하다는 한계점이 존재한다. 더불어 선행 연구에서는 STT 인식 결과를 그대로 사용하는데, 이는 띄어쓰기가 중요한 한국어 ITN 처리에 변환 성능을 보장할 수 없다. 본 연구에서는 BART 기반 생성 모델로 생성형 ITN 모델을 구축하였고, Bi-LSTM 기반 보조 신경망 모델을 결합하여 STT 인식 결과에 대한 고유명사 처리, 띄어쓰기 교정 기능을 보완한 모델을 제안한다. 또한 보조 신경망을 통해 생성 모델 처리 여부를 판단하여 평균 추론 속도를 개선하였다. 실험을 통해 두 모델의 각 정량 성능 지표에서 우수한 성능을 확인하였고 결과적으로 본 연구에서 제안하는 두 모델의 결합된 방법론의 효과성을 제시하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.5_4
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• pp.1111-1123
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• 2023

In recent times, semantic image segmentation methods using deep learning models have been widely used for monitoring changes in surface attributes using remote sensing imagery. To enhance the performance of various UNet-based deep learning models, including the prominent UNet model, it is imperative to have a sufficiently large training dataset. However, enlarging the training dataset not only escalates the hardware requirements for processing but also significantly increases the time required for training. To address these issues, transfer learning is used as an effective approach, enabling performance improvement of models even in the absence of massive training datasets. In this paper we present three transfer learning models, UNet-ResNet50, UNet-VGG19, and CBAM-DRUNet-VGG19, which are combined with the representative pretrained models of VGG19 model and ResNet50 model. We applied these models to building extraction tasks and analyzed the accuracy improvements resulting from the application of transfer learning. Considering the substantial impact of learning rate on the performance of deep learning models, we also analyzed performance variations of each model based on different learning rate settings. We employed three datasets, namely Kompsat-3A dataset, WHU dataset, and INRIA dataset for evaluating the performance of building extraction results. The average accuracy improvements for the three dataset types, in comparison to the UNet model, were 5.1% for the UNet-ResNet50 model, while both UNet-VGG19 and CBAM-DRUNet-VGG19 models achieved a 7.2% improvement.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.226-228
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• 2004

베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델이다. 베이지안 네트워크의 구조를 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이터를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 확인한 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.07b
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• pp.1129-1133
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• 2004

반도체공정 최적화에 소요되는 시간과 경비를 줄이기 위해 신경망 모델이 개발되고 있다. 주로 역전파 신경망을 이용하여 모델이 개발되고 있으며, 본 연구에서는 Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 식각공정 모델을 개발한다. 실험데이터는 유도결합형 플라즈마를 이용한 Silicon Carbide 박막의 식각공정으로부터 수집되었다. 모델개발을 위해 $2^4$ 전인자 (full factorial) 실험계획법이 적용되었으며, 모델에 이용된 식각응답은 식각률과 atomic force microscopy로 측정한 식각표면 거칠기이다. 모델검증을 위해 추가적으로 16번의 실험을 수행하였다. RBFN의 예측성능은 세 학습인자, 즉 뉴런수, width, 초기 웨이트 분포 (initial weight distribution-IWD) 크기에 의해 결정된다. 본 연구에서는 각 학습인자의 영향을 최적화하였으며, IWD의 불규칙성을 고려하여 주어진 학습인자에 대해서 100개의 모델을 발생하고, 이중 최소의 IWD를 갖는 모델을 선택하였다. 최적화한 식각률과 표면거칠기 모델의 RMSE는 각기 26 nm/min과 0.103 nm이었다. 통계적인 회귀모델과 비교하여, 식각률과 표면거칠기 모델은 각기 52%와 24%의 향상된 예측정확도를 보였다. 이로써 RBFN이 플라즈마 공정을 효과적으로 모델링 할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2001.10a
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• pp.165-196
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• 2001

DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.94-96
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• 2004

에이전트의 '물체 따라가기'는 전통적으로 자동운전이나 가이드 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기본적인 기능이다. 여러 가지 물체가 있는 환경에서 '물체 따라가기'를 하기 위해서는 목적하는 대상이 어디에 있는지 찾을 수 있어야 하며, 실제 환경에는 사람이나 차와 같이 움직이는 물체들이 존재하기 때문에 다른 물체들을 피할 수 있어야 한다. 그런데 에이전트의 최적화된 피하기 행동은 장애물의 모양과 크기에 따라 다르게 생성될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 모양과 크기의 장애물이 있는 환경에서 최적의 피하기 행동을 생성하면서 물체를 추적하기 위해 반응형 에이전트의 행동선택을 강화학습 한다. 여기에서 정확하게 상태를 인식하기 위하여 상태를 추론하고 목표물과 일정거리를 유지하기 위해 베이지안 추론을 이용한다 베이지안 추론은 센서정보를 이용해 확률 테이블을 생성하고 가장 유력한 상황을 추론하는데 적합한 방법이고, 강화학습은 실시간으로 장애물 종류에 따른 상태에서 최적화된 행동을 생성하도록 평가함수를 제공하기 때문에 베이지안 추론과 강화학습의 결합모델로 장애물에 따른 최적의 피하기 행동을 생성할 수 있다. Webot을 이용한 시뮬레이션을 통하여 다양한 물체가 존재하는 환경에서 목적하는 대상을 따라가면서 이종의 움직이는 장애물을 최적화된 방법으로 피할 수 있음을 확인하였다.