• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2024

본 논문에서는 인공지능 주의환기 보상전략 시스템이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 주의집중력에 미치는 효과를 분석하였다. 주의집중력의 척도로는 세션별 작업 정확도와 작업수행량을 사용하였다. 연구 결과, 중재가 적용된 후 연구대상자 모두 자율작업 대비 주의집중력에서 유의미한 향상이 관찰되었다. 이러한 결과는 인공지능 기술이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 중 주의집중력 향상에 긍정적으로 작용할 수 있음을 의미한다. 본 연구는 인공지능 기술의 적용이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 정확도를 향상하여 학습데이터의 품질을 높일 수 있음을 보여주고 있으며, 발달장애인의 데이터라벨링 관련 직업훈련 프로그램에 중요한 시사점을 제공하리라 본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.155-159
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• 2018

최근 화두가 되고있는 지능형 개인 비서 시스템에서 자연어 이해(NLU) 시스템은 중요한 구성요소이다. 자연어 이해 시스템은 사용자의 발화로부터 대화의 도메인(domain), 의도(intent), 의미적 슬롯(semantic slot)을 분류하는 역할을 한다. 하지만 자연어 이해 시스템을 학습하기 위해서는 많은 양의 라벨링 된 데이터를 필요로 하며 새로운 도메인으로 시스템을 확장할 때, 새롭게 데이터 라벨링을 진행해야 하는 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 적대 학습 방법을 이용하여 풍부한 양으로 구성된 기존(source) 도메인의 데이터부터 적은 양으로 라벨링 된 데이터로 구성된 대상(target) 도메인을 위한 슬롯 채우기(slot filling) 모델 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 적대 학습을 적용할 경우, 적대 학습을 적용하지 않은 경우 보다 높은 f-1 score를 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.266-268
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• 2022

최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐가 범죄의 대상이 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고 있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 노드에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터 불균형으로 인하여 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한 효율적인 네트워크 임베딩 기법인 trans2vec 과 준지도 학습 모델 tri-training 을 함께 사용하여 라벨링된 데이터뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도 최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.222-224
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• 2022

객체 분할 분야의 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 응용들은 성능을 향상하기 위하여 STOA 기법들이 사전학습하여 배포한 하이퍼파라미터와 모델을 통해 학습하는 전이학습 방법을 사용한다. 이 과정에서 사용되는 커스텀 데이터 셋들은 Ground Truth 정보를 생성하기 위한 라벨링 작업에서 시간이나 라벨러등의 많은 자원을 필요로 한다. 본 고에서는 딥러닝 신경망에서 사용되는 커스텀 데이터 셋 구축을 위하여 시간이나 라벨러등의 자원을 적게 사용할 수 있도록 객체 분할 기법을 활용한 자동 라벨링 구축 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.77-83
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• 2004

본 논문에서는 입력된 음성의 음소단위로 추출된 에너지 파라미터를 이용하여 에너지를 라벨링(energy labeling)하고 라벨링된 값에 따라 입력 음성을 그룹화하였다. 그리고 동적패턴정합 수행 시 입력된 실험음성에서 검출된 에너지의 크기에 따라 선택된 라벨의 그룹 내에서 DTW를 수행시켜 처리시간을 단축시켜 저가형 프로세서에서도 고속으로 동작할 수 있게 하고자 하였다. 본 논문의 음성 라벨링 단계는 음성의 구간 검출 및 에너지 파라미터의 추출 단계에서 정확한 파라미터의 검출을 전제로 하기 때문에 이를 보완하기 위해 피치의 주기에 따른 가변윈도우를 사용하였다. 피치주기를 먼저 구하고 그 주기에 200 프레임에서 300프레임 사이에서 윈도우의 크기를 결정함으로써 윈도우의 영향이 제거된 에너지를 구하는 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법이 약 $25\%$ 정도의 연산량을 감소시켰다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.273-276
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• 2020

기존의 물리 센서를 활용한 주차 감지는 주차장 규모가 클수록 큰 비용이 필요하고 이미지 기반의 분석은 개별 주차장에 대한 데이터 라벨링과 학습의 노력이 필요했다. 본 논문은 LoRa(Long Range) 네트워크와 마이크로프로세서를 활용한 IoT기반의 시스템으로 영상데이터를 서버로 전송하고 COCO(Common Object in context) 데이터셋으로 학습된 Mask R-CNN 기반의 모델을 활용한 주차장 내 차량점유 감지 알고리즘을 통해 개별 주차장에 대한 학습 또는 라벨링 없이 주차장 내 주차상태를 식별하고 사용자에게 인터페이스를 통해 실시간으로 주차정보를 제공하는 시스템을 구현한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권10호
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• pp.421-426
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• 2013

인터넷을 통해 전송되는 트래픽의 양이 점점 더 많아지고 있고, 이에 따라 트래픽의 양을 알아내는 것이 중요해지고 있다. 트래픽을 측정하는 기법에 대한 많은 연구가 있었으며, 주로 적은 양의 메모리를 사용해서 측정의 정확도를 높이는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 기존 기법들에서는 제공하지 않는 플로우 라벨링 기법을 제안한다. 이 기법을 통해서 관리자는 특정 값 이상의 트래픽을 생성한 플로우의 라벨을 실시간으로 알아낼 수 있으며, 기존의 기법이 가지는 카운팅의 상한선을 확장시킬 수 있다. 가장 최근에 발표된 CSM (Counter Sharing Method)에 이 기법을 적용하고, CAIDA 데이터셋을 이용해서 성능을 분석해 본다.

• 좋은식품
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• 통권144호
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• pp.65-71
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• 1998

• 제품안전
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• 통권215호
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• pp.18-18
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• 2011

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.327-335
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• 2021

본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력을 향상시키기 위한 교육 방법으로 데이터 라벨링 중심의 머신러닝 교육 프로그램을 개발하여 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 교육 프로그램은 현직 초등학교 교사 100명을 대상으로 실시한 사전 요구분석 결과를 바탕으로 설계 및 개발을 진행하였다. 개발한 교육 프로그램의 효과를 검증하기 위하여 K 초등학교에 재학 중인 6학년 학생 17명을 대상으로 1일 2차시씩 총 6주간 12차시의 교육을 진행하였다. 해당 교육이 컴퓨팅 사고력 향상에 미친 효과를 측정하기 위해 ' 버챌린지(Bebras Challenge)'를 활용하여 사전 사후 검사를 진행하여 교육적 효과를 분석하였다. 분석 결과 데이터 라벨링 중심의 머신러닝 교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 기여한 것으로 나타났다.