• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권9호
• /
• pp.920-926
• /
• 2005

최근접 이웃(k nearest neighbor) 알고리즘은 새로운 개체의 목표값을 예측하기 위하여 과거의 유사한 데이타를 이용하여 그 값을 예측하는 것이다. 이 방법은 기계학습의 여러 분야에서 그 유용성을 검증받아 널리 사용되고 있다. 이러한 kNN 알고리즘에서 목표값을 예측할 때 각 속성의 가중치를 동일하게 고려하는 것은 좋은 성능을 보장할 수 없으며 따라서 kNN에서 각 속성에 대한 가중치를 적절히 계산하는 것은 kNN 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소중의 하나이다. 본 논문에서는 정보이론을 이용하여 kNN 에서의 속성의 가중치를 효과적으로 계산하는 새로운 방법을 제시하고자한다. 제안된 방법은 각 속성이 목표 속성에 제공하는 정보의 양에 따라 가중치를 자동으로 계산하여 kNN 방법의 성능을 향상시킨다. 개발된 알고리즘은 다수의 실험 데이타를 이용하여 그 성능을 비교하였다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제25권4호
• /
• pp.177-188
• /
• 2022

최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.513-520
• /
• 2020

최근 기계 학습을 활용한 비전 검사 시스템의 개발이 활발해지고 있다. 본 연구는 기계 학습을 활용한 결함 검사 모델을 개발하고자 한다. 이미지에 대한 결함 검출 문제는 기계 학습에 있어 지도 학습 방법인 분류 문제에 해당한다. 본 연구에서는 특징을 자동 추출하는 알고리즘과 특징을 추출하지 않는 알고리즘을 기반으로 결함 검출 모델을 개발한다. 특징을 자동 추출하는 알고리즘으로 1차원 합성곱 신경망과 2차원 합성곱 신경망을 활용하였으며, 특징을 추출하지 않는 알고리즘으로 다중 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신을 활용하였다. 4가지 모델을 기반으로 결함 검출 모델을 개발하였고 이들의 정확도와 AUC를 기반으로 성능 비교하였다. 이미지 분류는 합성곱 신경망을 활용한 모델 개발이 일반적임에도, 본 연구에서 이미지의 화소를 RGB 값으로 변환하여 서포트 벡터 머신 모델을 개발할 때 높은 정확도와 AUC를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
• /
• pp.142-144
• /
• 2003

유전자 알고리즘을 사용하여 신경망의 가중치를 학습하는 방법은 역전파 알고리즘이 가지는 여러 가지 문제점을 해결하기 위해 제안되었으나, 유전자 알고리즘 역시 전역 탐색이 아니기 때문에 실세계의 데이터에 적용하기 어려운 가장 큰 장애 요소인 지역 최소점 문제를 완벽하게 해결할 수는 없다. 이러한 지역 최소점 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 기생체-숙주 공진화 현상을 기반으로 한 유전자 알고리즘을 사용한 경쟁 공진화 신경망 학습 방법을 제시하고 있다. 경쟁 공진화는 서로 다를 개체간의 경쟁적인 진화를 통해 궁극적으로 보다 적합도가 높은 개체가 생성되는 이론을 기반으로 하고 있다. 이러한 경쟁 공진화를 통한 신경망 가중치의 학습이 일반적인 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시키는 것보다 더욱 우수한 가중치 집단을 탐색할 수 있음을 두 종류의 기계 학습 데이터를 통해 입증하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권7호
• /
• pp.1-7
• /
• 2018

데이터 전처리 기법 중 하나인 특징 선택은 대규모 데이터셋을 다루는 다양한 응용분야에서 주요 연구 분야 중 하나로 각광받고 있다. 특징 선택은 패턴 인식, 기계학습 및 데이터 마이닝에서 사용됐고, 최근에는 텍스트 분류, 이미지 검색, 침입 탐지 및 게놈 분석과 같은 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 제안 방법은 메타 휴리스틱 알고리즘 중의 하나인 유전 알고리즘을 기반으로 한다. 특징 부분 집합을 찾는 방법은 크게 필터(filter) 방법과 래퍼(wrapper) 방법이 있는데, 본 연구에서는 최적의 특징 부분 집합을 찾기 위해 실제 분류기를 사용한 평가를 하는 래퍼 방법을 사용한다. 실험에 사용한 훈련 데이터셋은 클래스 불균형이 심하여 희소클래스에 대한 분류 성능을 높이기 어렵다. SMOTE 기법을 적용한 훈련 데이터셋을 사용하여 특징 선택을 하고 다양한 기계학습 알고리즘을 사용하여 선택한 특징들의 성능을 평가한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.341-343
• /
• 2019

고농도 미세먼지 발생이 증가함에 따라 미세먼지 예측에 많은 관심이 집중되고 있다. 미세먼지는 대기 중에 있는 직경 $10{\mu}m$ 이하의 밀입자 물질을 말하며, 온도, 상대습도, 풍속 등의 기상 변화에 영향을 받는다. 따라서 미세먼지 예측을 위해 기상 정보와의 상관관계를 분석하는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 미세먼지의 비선형적 시계열 분포는 예측 모델의 복잡도를 증가시키고, 부정확한 예측값을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기계학습의 군집 알고리즘 및 분류알고리즘을 이용하여 미세먼지의 비선형적 특성을 완화하고자 한다. 사용된 기계학습 알고리즘은 병합군집, 밀도기반군집이며, 각 알고리즘을 통한 군집결과를 비교, 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.311-313
• /
• 2023

병렬 기계 작업장에서 자원을 효율적으로 활용하기 위해서는 처리할 작업을 적절한 기계에 할당해야 한다. 특정 작업을 처리할 기계를 선택할 때 휴리스틱을 사용할 수도 있으나, 특정 작업장에 맞춤화된 휴리스틱을 개발하는 것은 쉽지 않다. 반면, 본 논문에서는 이종 병렬 기계 작업장을 위한 작업 할당 모형을 개발하는데 강화학습을 응용하고자 한다. 작업 할당 모형을 학습하는데 필요한 에피소드들은 상용 시뮬레이션 소프트웨어인 FlexSim을 이용하여 생성하였다. 아울러, stable-baseline3 라이브러리를 이용하여 강화학습 알고리즘을 생성된 에피소드들에 적용하였다. 실험 결과를 통해 시뮬레이션과 강화학습이 작업장 운영관리에 유용함을 알 수 있었다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권1호
• /
• pp.471-476
• /
• 2024

다양한 스마트 기기 및 컴퓨팅 디바이스의 보급에 따라 빅데이터 생성이 광범위하게 일어나고 있다. 기계학습은 데이터의 패턴을 학습하여 추론을 수행하는 알고리즘이다. 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 주목을 받는 알고리즘은 신경망 기반의 딥러닝 학습이다. 딥러닝은 다양한 응용이 발표되면서 빠른 성능 향상을 달성하고 있다. 최근 딥러닝 알고리즘 중에서 그래프 구조를 활용하여 데이터를 분석하려는 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 딥러닝 네트워크에 전달하기 위한 그래프 생성 방법을 제시한다. 본 논문은 그래프 생성 과정에서 노드의 속성과 간선의 가중치를 일반화하고 행렬화 과정을 제시하여 딥러닝 입력에 필요한 구조로 전환하는 방법을 제시한다. 그래프 생성 과정에서 속성과 가중치 정보를 보전할 수 있는 선형변환 매트릭스 적용 방법을 제시한다. 마지막으로 일반 그래프의 딥러닝 입력 구조를 제시하고 성능 분석을 위한 접근법을 제시한다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권11호
• /
• pp.1156-1164
• /
• 2017

기존의 버그 담당자 자동 배정 연구들은 대부분 기계학습 알고리즘을 기반으로 예측 시스템을 구축하는 방식이었다. 따라서, 고성능의 기계학습 모델을 적용하는 것이 담당자 자동 배정 시스템 성능의 핵심이 된다고 할 수 있으며 관련 연구에서는 높은 성능을 보이는 SVM, Naive Bayes 등의 기계학습 모델들이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기계학습 분야에서 최근 좋은 성능을 보이고 있는 딥 러닝을 버그 담당자 자동 배정에 적용하고 그 성능을 평가한다. 실험 결과, 딥 러닝 기반 Bug Triage 시스템이 활성 개발자 대상 실험에서 48%의 정확도를 달성했으며 이는 기존의 기계학습 대비 최대 69%향상된 결과이다.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제15권3호
• /
• pp.186-198
• /
• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.