• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.289-293
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• 2002

분류자 시스템(Classifier System)은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithmsm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게 (SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다. 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙을 발견하고 학습하도록 하고 시뮬레이션 결과를 분석함으로써 ZCS의 유용성을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.641-644
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• 2018

열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.461-470
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• 2010

라벨 있는 자료가 분류규칙을 만들 만큼 충분하지 않거나, 라벨 없는 자료가 분류규칙을 만드는데 도움을 줄 수 있는 경우에는 라벨 있는 자료와 라벨 없는 자료를 모두 사용하는 준지도분류가 더 효과적이다. 준지도분류 중 그래프기반 다양체정칙법이 개발되어 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 통계적학습에서 좋은 성능을 보이는 최소제곱 서포터벡터기계를 준지도분류에 적용시키는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 라벨 없는 자료를 잘 활용하는 것을 볼 수 있었다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.67-74
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• 2023

경사면의 안정성을 모니터링 하기 위해 데이터 기반으로 사면의 붕괴를 예측, 경보를 하려는 연구가 증가하고 있다. 하지만 대부분의 논문에서는 데이터의 품질에 대해 간과하고 있다. 이는 오경보와 같은 문제를 발생시킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 사면에서 수집된 데이터의 품질관리를 위한 규칙과 기계학습 모델로 구성된 2 단계의 접근 방안을 제안하였다. 규칙 기반은 높은 정확도와 직관적인 해석이 가능하다는 장점이 있으며 기계학습 모델은 명시적으로 표현할 수 없는 패턴을 도출할 수 있다는 장점이 있으며 2단계의 접근 방안은 이 두 장점을 모두 취할 수 있었다. 사례연구를 통해 두 방법을 단독으로 사용하였을 경우와 2단계의 접근 방안을 사용하였을 때의 성능을 비교하였고 2단계 접근 방안이 높은 성능을 보이는 것으로 판단되었다. 따라서 데이터의 품질관리를 위해 단독으로 두 방법을 사용하는 것보다 2단계 접근 방안 방법을 사용하는 것이 적절할것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.149-150
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• 2018

본 논문에서는 연관 규칙 마이닝 알고리즘인 Apriori을 이용하여 컨트롤러를 선택하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 모든 컨트롤러 정보를 수집한 다음 발생 지지도(Transaction support)를 이용하여 컨트롤러의 실행 빈도를 측정한다. 이를 통해 연관된 컨트롤러를 동시에 실행함으로써 효율적인 컨트롤러 선택을 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.536-539
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• 2021

본 논문은 한국어에서 형태소 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 형태소 분석에서 형태소 복원은 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용한다. 이와 같은 방법은 모호성을 해결하기 위해 사전에 모든 정보를 저장하는 것이 불가능할 뿐 아니라 단음절 이형태의 모호성을 해결할 수 없을 것이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 생성된 모호성을 Viterbi 알고리즘을 이용해서 해소한다. 본 논문의 형태소 복원 과정은 기본적으로 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용하여 형태소 복원 후보를 찾고 여러 후보가 있을 경우(모호성의 생성), 그 결과를 Viterbi 알고리즘으로 이형태를 결정한다. 실험을 위해 모두의 말뭉치(형태 분석)를 사용하고, 평가는 NER 방식으로 평가한다. 그 결과 품사 부착에 대해 96.28%정도의 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.325-330
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• 2008

전자우편(email)은 인터넷의 급격한 보급으로 인하여 사용자들이 많이 사용하게 된 통신 메커니즘이다. 그러나 이러한 전자우편의 대중성을 상업적인 목적으로 이용한 스팸메일의 출현으로, 사용자들은 정신적 피해, 업무 방해, 메일서버의 트래픽 과부화로 인한 유지보수 비용 증가와 같은 문제점들을 접하게 되었다. 특히, 최근에는 광고성 이미지들을 첨부하는 등의 새로운 기법이 적용된 스팸메일의 발생으로 기존의 텍스트 기반의 스팸메일 필터링 기법들이 무의미하게 되었으며, 따라서 그로 인한 피해가 증가하는 추세이다. 이러한 이미지 기반의 스팸메일들의 필터링을 위하여 Support Vector Machine과 같은 기계학습 기법을 이용한 기법들이 제안되고 있으나, 여전히 그 성능은 만족스럽지 못하다. 본 논문은 전자우편으로부터 텍스트 및 시각적 의미를 분석하여 전자우편 온톨로지에 기술하고 스팸메일 판단을 위한 의미추론규칙을 적용함으로써 광고성 이미지가 첨부되어 있는 스팸메일을 효과적으로 필터링 하기 위한 시스템을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1651-1669
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• 2023

해빙(sea ice)은 현재 전 세계 해양 면적의 약 7%를 차지하고 있으며 계절적, 연간 변화를 보이고 주로 극지방과 고위도 지역에 나타난다. 해빙은 대규모 공간 규모에서 다양한 종류로 형성되며 석유 및 가스탐사, 기타 해양활동이 급속히 증가하는 발해해는 해양 구조물 피해 및 해상 운송, 해양 생태계에 심각한 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 해빙의 면적 및 유형 분류를 분석하는 것이 매우 중요하다. 현재 고해상도 위성영상 및 현장 실측 자료를 바탕으로 해빙의 종류 및 영역에 대한 연구가 진행되고 있지만 현장 실측자료를 획득하여 해빙 모니터링에는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성영상은 광범위에서 해빙의 유형을 육안으로 탐지하고 식별할 수 있고, 짧은 시간해상도를 갖는 해양위성인 천리안 2B호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)를 이용하여 해빙 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 이 연구에서는 고해상도 광학위성영상을 이용하여 생산된 학습자료를 기반으로 규칙기반 기계학습 모델을 훈련시키고 이를 GOCI-II 영상에서 탐지를 수행함으로써, 해빙 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 발해(Bohai Sea)의 2021-2022년 랴오둥만(Liaodong Bay)을 대상으로 추출하였으며, GOCI-II를 활용한 Random Forest (RF) 모델을 구축하여 기존 normalized difference snow index (NDSI) 지수 기반 및 고해상도 위성영상에서 획득된 해빙 영역과 정성적 및 정량적 비교 분석하였다. 본 연구 결과 해빙의 영역을 과소평가한 NDSI 지수 기반 결과와 달리 비교적 자세한 해빙 영역을 탐지하였으며 유형별 해빙을 분류할 수 있어 해빙 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 및 해빙형성에 영향인자 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 고위도 해양 지역에서 해빙 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.186-190
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• 2009

품사 부착은 각종 자연어처리의 기본적인 요소이며, 크게 규칙 기반 방법과, 통계 기반 방법으로 나눌 수 있다. 대부분은 통계 기반의 기계학습을 이용하고 있으며, 대개 95% 이상의 성능을 보여주고 있다. 그러나 미등록어에 대해서는 성능이 그다지 높지 않다. 이 논문에서는 단어의 접사 정보를 이용해서 미등록어에 대한 품사 부착의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 CRF(Conditional Random Fields)를 이용하며, 그 자질의 일부로 접사 정보를 이용한다. 그 결과 미등록어에 대해서 약 40%의 성능이 개선되었다. 앞으로 미등록어에 적합한 자질을 연구하고 개발할 필요가 있을 것으로 생각된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1085-1093
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• 2016

커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.