• 제목/요약/키워드: 비감독형 학습

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비감독형 학습 알고리즘을 사용한 결함예측모델 (Fault-prediction model using unsupervised learning algorithm)

  • 박미경;홍의석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.945-947
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    • 2013
  • 입력 모듈의 결함경향성을 결정하는 결함 예측 모델 연구들은 대부분 훈련 데이터 집합을 사용하는 감독형 모델에 관련된 것들이었다. 하지만 과거 데이터 집합이 없거나 현재 프로젝트 성격이 다른 경우는 비감독형 모델이 필요하며, 이들에 관한 연구들은 모델 구축의 어려움 때문에 극소수 존재한다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터링 알고리즘들을 사용한 비감독형 모델들을 제작하여, 기존 모델들이 많이 사용한 K-means 모델과 나머지 모델들의 성능을 비교하였다.

비감독형 학습 기법을 사용한 심각도 기반 결함 예측 (Severity-based Fault Prediction using Unsupervised Learning)

  • 홍의석
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.151-157
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    • 2018
  • 소프트웨어 결함 예측에 관한 기존의 연구들은 대부분 모델의 입력 모듈이 결함을 가지고 있는지 여부를 판단하는 이진 감독형 분류 모델들에 관한 것들이었다. 하지만 이진 분류 모델은 결함의 복잡한 특성들을 고려하지 않고 단순히 입력 모듈의 결함 유무만을 판단한다는 문제점이 있고, 감독형 모델은 대부분의 개발 집단이 보유하고 있지 않은 훈련 데이터 집합을 필요로 한다는 한계점이 있다. 본 논문은 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위해 비감독형 알고리즘을 사용한 심각도 기반 삼진 분류 모델을 제안하였으며, 평가 실험 결과 제안 모델이 감독형 모델들에 필적하는 예측 성능을 보였다.

대표적인 클러스터링 알고리즘을 사용한 비감독형 결함 예측 모델 (Unsupervised Learning Model for Fault Prediction Using Representative Clustering Algorithms)

  • 홍의석;박미경
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제3권2호
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    • pp.57-64
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    • 2014
  • 입력 모듈의 결함경향성을 결정하는 결함 예측 모델 연구들은 대부분 훈련 데이터 집합을 사용하는 감독형 모델에 관련된 것들이었다. 하지만 과거 데이터 집합이 없거나 데이터 집합이 있더라도 현재 프로젝트와 성격이 다른 경우는 비감독형 모델이 필요하며, 이들에 관한 연구들은 모델 구축의 어려움 때문에 극소수 존재한다. 본 논문에서는 기존 비감독형 모델 연구들에서 사용하지 않은 대표적인 클러스터링 알고리즘인 EM, DBSCAN을 사용한 비감독형 모델들을 제작하여, 기존 연구들에서 사용한 K-means 모델과 성능을 비교하였다. 그 결과 오류율 면에서 EM이 K-means보다 약간 나은 성능을 보였으며, DBSCAN은 두 모델에 떨어지는 성능을 보였다.

세미감독형 학습 기법을 사용한 소프트웨어 결함 예측 (Software Fault Prediction using Semi-supervised Learning Methods)

  • 홍의석
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.127-133
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    • 2019
  • 소프트웨어 결함 예측 연구들의 대부분은 라벨 데이터를 훈련 데이터로 사용하는 감독형 모델에 관한 연구들이다. 감독형 모델은 높은 예측 성능을 지니지만 대부분 개발 집단들은 충분한 라벨 데이터를 보유하고 있지 않다. 언라벨 데이터만 훈련에 사용하는 비감독형 모델은 모델 구축이 어렵고 성능이 떨어진다. 훈련 데이터로 라벨 데이터와 언라벨 데이터를 모두 사용하는 세미 감독형 모델은 이들의 문제점을 해결한다. Self-training은 세미 감독형 기법들 중 여러 가정과 제약조건들이 가장 적은 기법이다. 본 논문은 Self-training 알고리즘들을 이용해 여러 모델들을 구현하였으며, Accuracy와 AUC를 이용하여 그들을 평가한 결과 YATSI 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.

신경망 학습알고리즘의 비교와 2차원 익형의 비정상 공력하중 예측기법에 관한 연구 (Study of Neural Network Training Algorithm Comparison and Prediction of Unsteady Aerodynamic Forces of 2D Airfoil)

  • 강승온;전상욱;박경현;전용희;이동호
    • 한국항공우주학회지
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    • 제37권5호
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    • pp.425-432
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    • 2009
  • 본 연구에서는 오일러 CFD코드에서 얻은 데이터를 이용하여 2차원 익형의 비정상 공력하중을 모델링하고 예측할 수 있는 신경망의 능력을 확인하였다. 신경망 모델은 감독자 관리 학습을 기반으로 하여 르벤버그-마쿼트 알고리즘, 그리고 여기에 유전알고리즘을 결합시킨 혼합형 유전알고리즘을 사용하여 구성하고 각 경우에 대하여 그 효율성을 비교 분석하였다. 복잡한 시스템을 모사하는 신경망을 학습시키는 데는 혼합형유전알고리즘이 더 효율적이라는 것을 보였으며 신경망모델에 의한 2차원 익형의 비정상공력하중 예측결과 실제 수치결과와 비교적 정확하게 일치하여 신경망 모델이 축소모델로서의 기능을 발휘하는 것을 입증하였다.

대인관계 개선을 위한 영화치료 - 박흥식 감독의 <인어공주>를 중심으로 - (Cinema threapy for interpersonal relations improvement -Focused on My Mother, the Mermaid directed by Park Heungsik -)

  • 윤일수
    • 공연문화연구
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    • 제18호
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    • pp.481-512
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    • 2009
  • 박흥식 감독의 <인어공주>를 텍스트로 삼아 나영은 연순을 모델로, 연순은 인어공주를 모델로 대리학습하는 양상을 통해 영화치료의 효용성을 살펴보았다. 미성숙했던 나영이 과거로 시간 여행을 다녀오면서 성숙한 여성으로 거듭나, 행복한 결혼생활을 영위하게 된다. <인어공주>는 나영의 입사의례 속에 연순의 입사의례가 들어있고, 그 속에는 다시 안데르센의 동화 <인어공주>의 입사의례가 들어있는 액자형 구성으로 대리학습의 양상을 잘 보여준다. 이처럼 <인어공주>는 이미 영화 속에 대리학습의 효과를 담고 있기 때문에, 자기 자각(self-awareness)과 자기 향상(self-improvement)을 기하는 영화치료의 효용성을 설명하기에 적합하다. 나영 엄마[연순] 아빠[진국]는 서로 갈등을 보이기도, 우호적인 관계를 맺기도 한다. 현실요법에 기반을 두고 있는 다섯 가지 기본 욕구의 분석을 통해 주요 등장인물의 바람[願]과 욕구를 분석한 결과, 욕구가 충족되었을 때 우호적인 관계가 형성되고, 욕구가 좌절되었을 때 비우호적인 관계가 형성되었다. 자신의 기본욕구를 파악한다면, 자신의 내부통제를 통해 욕구를 충족시킬 수 있는 것이다. 실제로 적용해 본 결과, 많은 사람들로부터 효과를 확인할 수 있었다.