• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.280-288
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• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.25-29
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• 2011

영어 논술 자동 평가 시스템은 수험자가 쓴 에세이에 대하여 전문 평가자가 직접 읽고 평가하는 방식에서 벗어나 웹상에서 자동으로 평가 받을 수 있는 실시간 시스템이다. 하지만 비영어권 수험자에게는 논리력 혹은 작문 능력보다 그것을 영어로 표현하는 유창성에서 더 큰 문제가 있을 수 있는데 기존 연구에서는 이런 측면에 대한 평가가 부족하였다. 본 연구에서는 보다 정확한 비영어권 수험자의 영어 논술 평가를 위해 어휘력, 문장 구조의 다양성, 문장의 혼잡도를 평가하여 언어 유창성에 집중된 기계학습 방법의 추가적인 자질을 제안한다. 실험 결과 전문 평가자의 점수와 1) 상관관계 2) 정확도 측면에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.69-72
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• 2020

Log Structured Merged Tree(LSM-Tree)구조를 사용하여 빠른 데이터 쓰기 성능을 보유한 RocksDB에는 쓰기 증폭과 공간 증폭 현상이 발생한다. 쓰기 증폭은 과도한 쓰기 연산을 유발하여 데이터 처리 성능 저하와 플래시 메모리 기반 장치의 수명 저하를 초래하며, 공간 증폭은 데이터 저장 공간 점유로 인한 저장 공간 부족 문제를 야기한다. 본 논문에서는 쓰기 증폭과 공간 증폭 완화를 위해 RocksDB 의 성능에 영향 주는 주요 파라미터를 추출하고, 기계학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 추출한 파라미터가 쓰기 증폭과 공간 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과 쓰기 증폭과 공간 증폭에 영향을 많이 주는 주요 요소를 선별하였고 다른 파라미터에 대비해서 성능 격차가 61.7% 더 나타낸 것을 발견하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.471-478
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• 2012

문서를 대상으로 한 다양한 감정 분류 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 트윗 감정 분류에 그대로 적용되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 트윗의 구조, 이모티콘, 철자 오류 그리고 신조어와 같은 트윗의 특징을 고려하지 않아 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 기계학습을 기반으로 다양한 자질을(이모티콘 극성, 리트윗 극성, 사용자 극성, 대체 어휘)사용하여 실험하여 트윗 감정 분류 성능의 영향을 확인하였다. 기계 학습기 SVM(Support Vector Machine) 기반의 감정 분류 실험으로 이모티콘 극성 자질과 사용자 극성 자질이 트윗 감정 분류 모델의 성능 향상에 기여를 하는 것을 알 수 있었다. 이와 비교하여 리트윗 극성과 대체 어휘 자질은 트윗 감정 분류 모델에 큰 영향이 없는 것을 알 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.9-18
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• 2023

고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.44-49
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• 2009

통계기계번역에서 도메인에 특화된 번역을 시도하여 성능향상을 얻는 방법이 있다. 이를 위하여 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행한다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 문장 사이의 문법적 구조 유사성으로 문장을 유형별로 분류하는 새로운 기법을 제시하였고, 단어 유사도 정보로 문서의 장르를 구분하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조의 유사성과 단어 유사도 계산을 위하여 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정은 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권3호
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• pp.321-336
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• 2020

본 연구는 실제 교실에서 이루어진 학생의 과학 논증과정을 기계학습을 활용한 자동 채점에 적용함으로써, 논증 자동 채점의 가능성 및 개선 방향을 탐색한다. 분자 구조에 대한 고등학생의 과학 논증수업 중 발생한 2,605개의 모든 발화를 대상으로 연구를 진행하였다. 지도 학습을 위해 5가지의 논증 요소로 발화를 분류하였고, 분류된 발화를 대상으로 텍스트 전처리를 수행하였다. 전처리된 학생 발화를 활용하여 서포트 벡터 머신, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 인공신경망의 기계 학습 방법으로 자동 채점 모델을 구성하였다. 불용어 처리가 되지 않은 학생 발화를 활용한 자동 채점의 결과 랜덤 포레스트의 정확도는 65.96%, kappa는 0.5298의 유미한 결과를 얻었다. 불용어 처리를 수행한 학생 발화를 활용한 새로운 채점 모델의 결과 채점의 정확도가 크게 변화하지 않음에도 논증 발화 중 과학 용어 및 논증 요소의 담화표지가 채점 모델의 분류 기준이 되는 결과를 얻었다. 또한 인간 전문가의 논증 채점 과정을 분석하여 얻어진 전문가 형태소를 자동 채점 모델에 생성 규칙 알고리즘으로 적용하였다. 그 결과 의사결정나무에서 반박에 대한 재현율(recall)이 21.74% 증가하였다. 이에 본 연구 결과는 과학 교육 연구에서 기계 학습 및 논증에 대한 자동 채점의 활용 가능성과 연구 방향성을 제안하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.99-106
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• 2020

본 연구는 소셜 빅데이터에 기반을 둔 유명인과 브랜드의 이미지 유사도가 광고효과를 예측할 수 있는 결정변수가 될 수 있는지를 파악하기 위해, 광고효과 예측모형을 생성하고 빅데이터 분석기법인 기계학습 방법을 통해 그 타당도를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 SNS상의 키워드 네트워크 구조에 기반하여 유명인-브랜드 이미지 유사도를 정량화하고, 학습 데이터를 통해 이미지 유사도를 독립변수로, 광고효과 데이터를 종속변수로 하는 다중회귀모형을 반복 실시하여 광고효과 예측모형을 생성하였다. 이렇게 생성된 예측모형의 정확도를 판단하기 위해 예측 데이터에서 얻은 광고효과 예측값과 비교 기준으로서의 서베이값을 비교한 결과, 타당도를 판단하는 기준치인 75%의 분류 정확도를 보였으므로 본 광고효과 예측 모델링의 타당성은 확보된 것으로 입증되었다. 본 연구는 유명인-브랜드 이미지 유사성 구조를 소셜 네트워크 구조로 설명하고 그 효과를 기계학습을 통한 예측 모델링으로 검증하여 빅데이터 기반 모델링 연구에 새로운 방법론적 대안과 방향을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.233-240
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• 2009

본 논문에서는 학습자의 흥미를 유도하기 위해 인간의 학습 과정과 유사하게 학습 진화되는 구구단 학습 기능성 게임을 제작하였다. 이 기능성 게임은 사용자인 구구단을 배우는 학습자가 교사적 위치에서 아바타를 학습시키는 은유를 이용하여 사용자가 학습되도록 구성하였다. 학습 진화 기술은 역전파 인공신경망을 이용하여 구성하였으나, 인공신경망의 학습 속도 문제를 분할 가중치 테이블 구조를 개발하여 개선하였다. 이렇게 구성된 엔진으로 학습 횟수 60~80번 정도에서 100% 학습률을 얻을 수 있었고, 또한 학습의 횟수에 따른 학습률이 기계적 상승을 하지 않고 학습시마다 다양한 비단조 형태로 증가하여 다양한 인간의 학습률과 유사하게 작동할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-99
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• 2014

본 논문에서는 최근 급속히 증가하여 사회적 이슈가 되고 있는 SMS 스팸 필터링을 위한 듀얼 SMS 스팸필터링 기법을 제안한다. 지속적으로 증가하고 새롭게 변형되는 SMS 문자 필터링을 위해서는 패턴 및 스팸 단어 사전을 통한 필터링은 많은 수작업을 요구하여 부적합하다. 그리하여 기계 학습을 이용한 자동화 시스템 구축이 요구되고 있으며, 효과적인 기계 학습을 위해서는 자질 선택과 자질의 가중치 책정 방법이 중요하다. 하지만 SMS 문자 특성상 문장들이 짧기 때문에 출현하는 자질의 수가 적어 분류의 어려움을 겪게 된다. 이 같은 문제를 개선하기 위하여 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반 N-gram 확장을 통해 자질을 확장하고, 확장된 자질로 그래프를 구축하여 얕은 구조적 특징을 표현한다. 학습 데이터에 출현한 N-gram 자질을 정점(Vertex)으로, 자질의 출현 빈도를 그래프의 간선(Edge)의 가중치로 설정하여 햄(HAM)과 스팸(SPAM) 그래프를 각각 구성한다. 이렇게 구성된 그래프를 바탕으로 노드의 중요도와 간선의 가중치를 활용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정한다. 입력 문자가 도착하면 스팸과 햄의 그래프를 각각 이용하여 입력 문자의 2개의 자질 벡터(Vector)를 생성한다. 생성된 자질 벡터를 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 각 SVM 확률 값(Probability Score)을 얻어 스팸 여부를 결정한다. 3가지의 실험환경에서 바이그램 자질과 이진 가중치를 사용한 기본 시스템보다 F1-Score의 약 최대 2.7%, 최소 0.5%까지 향상되었으며, 결과적으로 평균 약 1.35%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.