• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.5
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• pp.161-168
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• 2020

Predicting outcome of the sports enables teams to establish their strategy by analyzing variables that affect overall game flow and wins and losses. Many studies have been conducted on the prediction of the outcome of sports events through statistical techniques and machine learning techniques. Predictive performance is the most important in a game prediction model. However, statistical and machine learning models show different optimal performance depending on the characteristics of the data used for learning. In this paper, we propose a new ensemble model to predict English Premier League soccer games using statistical models and the machine learning models which showed good performance in predicting the results of the soccer games and this model is possible to select a model that performs best when predicting the data even if the data are different. The proposed ensemble model predicts game results by learning the final prediction model with the game prediction results of each single model and the actual game results. Experimental results for the proposed model show higher performance than the single models.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.22 no.10
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• pp.5-12
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• 2021

The deterioration of facilities is an unavoidable phenomenon. For the management of aging facilities, cracks can be detected and tracked, and the condition of the facilities can be indirectly inferred. Therefore, crack detection plays a crucial role in the management of aged facilities. Conventional maintenances are conducted using the crack detection results. For example, maintenance activities to prevent further deterioration can be performed. However, currently, most crack detection relies only on human judgment, so if the area of the facility is large, cost and time are excessively used, and different judgment results may occur depending on the expert's competence, it causes reliability problems. This paper proposes a concrete crack detection framework based on machine learning to overcome these limitations. Fully automated concrete crack detection was possible through the proposed framework, which showed a high accuracy of 96%. It is expected that effective and efficient management will be possible through the proposed framework in this paper.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.124-130
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• 2021

기계요약의 사실 불일치는 생성된 요약이 원문과 다른 사실 정보를 전달하는 현상이며, 특히 개체명이 잘못 사용되었을 때 기계요약의 신뢰성을 크게 훼손한다. 개체명의 수정을 위해서는 두 가지 작업을 수행해야한다. 먼저 요약 내 각 개체명이 올바르게 쓰였는지 판별을 해야하며, 이후 잘못된 개체명을 맞게 고치는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 두 가지 작업 모두 각 개체명을 문맥적으로 이해함으로써 해결할 수 있다고 가정하고, 이에 따라 두 작업에 대한 다중 작업 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 학습한 모델은 생성된 기계요약에 대한 후처리 교정을 수행할 수 있다. 제안 모델을 평가하기 위해 강제적으로 개체명을 훼손시킨 요약데이터와 기계 요약 데이터에 대해서 성능을 평가 하였으며, 다른 개체명 수정 모델과 비교하였다. 제안모델은 개체명 수준에서 92.9%의 교정 정확도를 달성했으며, KoBART 요약모델이 만든 기계요약의 사실 정확도 4.88% 포인트 향상시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.335-339
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• 2021

기계독해(MRC)는 인공지능 알고리즘이 문서를 이해하고 질문에 대한 정답을 찾는 기술이다. MRC는 사전 학습 모델을 사용하여 높은 성능을 내고 있고, 일반 텍스트문서 뿐만 아니라 문서 내의 테이블(표)에서도 정답을 찾고자 하는 연구에 활발히 적용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 사전학습 모델을 테이블 데이터에 활용하여 질의응답을 할 수 있는 방법을 제안한다. 더불어 테이블 데이터를 효율적으로 학습하기 위한 데이터 구성 방법을 소개한다. 사전학습 모델은 BERT[1]를 사용하여 테이블 정보를 인코딩하고 Masked Entity Recovery(MER) 방식을 사용한다. 테이블 질의응답 모델 학습을 위해 한국어 위키 문서에서 표와 연관 텍스트를 추출하여 사전학습을 진행하였고, 미세 조정은 샘플링한 테이블에 대한 질문-답변 데이터 약 7만건을 구성하여 진행하였다. 결과로 KorQuAD2.0 데이터셋의 테이블 관련 질문 데이터에서 EM 69.07, F1 78.34로 기존 연구보다 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.87-88
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• 2019

최근 기계학습 기술의 급속한 발전에 힘입어 자율주행을 위한 객체 인식 및 처리 기술 역시 비약적으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 기계학습의 성능은 모델의 구조와 학습용 데이터의 품질에 영향을 받는다. 특히 주행환경을 잘 표현하는 학습데이터가 중요한데 전혀 새로운 도로, 주행환경, 장애물, 정적 혹은 동적 객체 등을 마주하면 정확도와 안정성에서 부정적인 영향을 받을 수 있는 것이다. 해외의 주행 데이터들에 크게 의존하고 있는 우리나라의 현실에 비춰 볼 때 국내 환경에 맞는 학습데이터를 쉽고 효율적으로 확보/관리/분석할 수 있게 하는 환경의 구축이 시급하다. 따라서 본 논문에서는 자율주행을 위한 기계학습 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 소프트웨어를 설계하고 개발하였다. 구체적으로는 수집된 영상들을 관리하는 기능, 영상에 존재하는 노이즈 제거 및 화질 개선 처리 기능, 학습 및 검증을 위한 메타 정보 태깅 기능, 태깅 정보의 통계적 분석 기능들을 포함한다. 개발한 소프트웨어는 우리나라에서 자체 촬영한 자율주행 학습 영상들에 대해 딥러닝 모델들을 학습하고 검증하는데 활용할 예정이다.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.16 no.3
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• pp.73-86
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• 2021

The primary purpose of this paper is to explore the advanced models that predict entrepreneurial innovativeness most accurately. For the first time in the field of entrepreneurship research, it presents a model that predicts entrepreneurial innovativeness based on machine learning corresponding to data scientific approaches. It uses 22,099 the Global Entrepreneurship Monitor (GEM) data from 62 countries to build predictive models. Based on the data set consisting of 27 explanatory variables, it builds predictive models that are traditional statistical methods such as multiple regression analysis and machine learning models such as regression tree, random forest, XG boost, and artificial neural networks. Then, it compares the performance of each model. It uses indicators such as root mean square error (RMSE), mean analysis error (MAE) and correlation to evaluate the performance of the model. The analysis of result is that all five machine learning models perform better than traditional methods, while the best predictive performance model was XG boost. In predicting it through XG boost, the variables with high contribution are entrepreneurial opportunities and cross-term variables of market expansion, which indicates that the type of entrepreneur who wants to acquire opportunities in new markets exhibits high innovativeness.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.763-766
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• 2018

표정은 사람들 사이에서 감정을 표현하는 강력한 비언어적 수단이다. 표정 인식은 기계학습에서 아주 중요한 분야 중에 하나이다. 표정 인식에 사용되는 기계학습 모델들은 사람 수준의 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고, 기계학습 모델들은 표정 인식 결과에 대한 근거나 설명을 제공해주지 못한다. 이 연구는 표정 인식의 근거로서 Facial Action Coding Unit(AUs)을 사용하기 위해서 CK+ Dataset을 사용하여 표정 인식을 학습한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델이 추출한 특징들을 t-distributed stochastic neighbor embedding(t-SNE)을 사용하여 시각화한 뒤, 인식된 표정과 AUs 사이의 분포의 연관성을 확인하는 연구이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.922-925
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• 2019

기계 독해 기술은 기계가 주어진 비정형 문서 내에서 사용자의 질문을 이해하여 답변을 하는 기술로써, 챗봇이나 스마트 스피커 등, 사용자 질의응답 분야에서 핵심이 되는 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 이용한 기학습 언어모델과 전이학습을 통해 사람의 기계 독해 능력을 뛰어넘는 방법론들이 제시되었다. 하지만 이러한 방식은 사람이 인식하는 질의응답 방법과 달리, 개체가 가지는 의미론(Semantic) 관점보다는 토큰 단위로 분리된 개체의 형태(Syntactic)와 등장하는 문맥(Context)에 의존해 기계 독해를 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 높은 성능을 나타내던 기학습 언어모델에 대규모 지식그래프에 등장하는 개체 정보를 함께 학습함으로써, 의미학적 정보를 반영하는 방법을 제시한다. 본 논문이 제시하는 방법을 통해 기존 방법보다 기계 독해 분야에서 높은 성능향상 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.95-97
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• 2022

다양한 소스에서 수집되고 연동되는 항로표지 상태 데이터에서의 이상탐지는 항로표지의 고장예측에 있어서 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 항로표지 고장예측 서비스를 위해 상태 데이터를 모델링하고 분석할 수 있는 기계학습 모델의 연구 방법을 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.54-59
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• 2020

사실 불일치 교정은 기계 요약 시스템이 요약한 결과를 실제 사실과 일치하도록 만드는 작업이다. 실제 요약 생성연구에서 가장 공통적인 문제점은 요약을 생성할 때 잘못된 사실을 생성하는 것이다. 이는 요약 모델이 실제 서비스로 상용화 하는데 큰 걸림돌이 되는 부분 중 하나이다. 본 논문에서는 원문으로부터 개체명을 가져와 사실과 일치하는 문장으로 고치는 방법을 제안한다. 이를 위해서 언어 모델이 개체명에 대한 문맥적 표현을 잘 생성할 수 있도록 학습시킨다. 그리고 학습된 모델을 이용하여 원문과 요약문에 등장한 개체명들의 문맥적 표현 비교를 통해 적절한 단어로 교체함으로써 요약문의 사실 불일치를 해소한다. 제안 모델을 평가하기 위해 추상 요약 데이터를 이용해 학습데이터를 만들어 학습하고, 실제 시나리오에서 적용가능성을 검증하기 위해 모델이 요약한 요약문을 이용해 실험을 수행했다. 실험 결과, 자동 평가와 사람 평가에서 제안 모델이 비교 모델보다 높은 성능을 보여주었다.