• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.854-856
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• 2022

본 논문에서는 설명가능한 머신러닝 모델과 관련된 다양한 도구를 활용해보고, 최근 각광받는 주제인 신뢰성에 대해서도 고찰해보았다. 근래의 인공지능 모델은 설명력을 덧붙여 정보 장벽을 낮추는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 AI 모형이 제공하는 정보량이 늘고 사용자 진화적 인 방식으로 바뀌면서 사용자층이 확대되고 있는 추세이다. 또한 데이터 분석 분야의 영향력이 높아지고 연구 주체들이 다양해지면서, 해당 모델이나 데이터에 관한 신뢰성을 확보해야한다는 요구가 많아지고 있다. 이에 많은 연구자들이 인공지능 모델의 신뢰성의 확보를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 노력의 발자취를 따라가보면서 인공지능의 설명가능성에 관하여 소개하려고 한다. 그 과정에서 민감한 데이터를 다루어보면서 신뢰성 활보의 필요성에 대해서도 논의해보려고 한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.5 no.4
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• pp.13-23
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• 1992

본 소고는 철근콘크리트 구조물에 관련된 현재의 실험적, 해석적 연구의 수준을 정리 요약한 것으로서 이력모델에 따른 철근콘크리트 구조물의 응답과 모델의 선택시에 빈번히 만나게 되는 문제점 및 해석시 응답모델의 선택 등에 대해 기술하였다. 실제적으로 R/C 구조물의 비선형 이력모델은 그 범위가 매우 넓고 다양하기 때문에 일률적으로 설명하기가 매우 어려운 점이 있다. 여기서는 철근콘크리트 구조물의 이력모델의 종류 및 범위에 대하여 소개하고 그 특성 및 형성과정에 대해 간략하게 설명하기로 한다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.43 no.6
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• pp.509-520
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• 2023

Scientific explanation is the main goal of scientists' scientific practice, and the science curriculum also includes developing students' abilities to construct scientific explanations as a major goal. Thus, clarifying its meaning is an important issue in the science education community. In this paper, the researchers identified three perspectives on 'scientific explanation' based on the scoping review method (Deductive-Nomological, Probabilistic, and Pragmatic explanation models). We argued that it is important to clarify and distinguish the meanings of 'scientific explanation' from other concepts used in science education, such as 'description', 'prediction', 'hypothesis', and 'argument' based on a review of the literature. It is also pointed out that there is a difference between 'scientific explanation' as a product and 'explaining scientifically' as communication, and several ways to revise achievement standard statements in the science curriculum are suggested, to guide students to construct scientific explanations and to help students to explain scientifically. By adopting the three scientific explanation models, the important factors to be considered were classified and organized, and examples of science learning activities for scientific explanation considering such factors were suggested. It is hoped that the discussion in this study will help establish clearer learning goals in science learning related to scientific explanation and aid the design of more appropriate learning activities accordingly.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.571-573
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• 2022

최근 금융기관에서는 축적된 금융 빅데이터를 활용하여 차별화된 서비스를 강화하고 있다. 기업고객에 투자하기 위해서는 보다 정밀한 기업분석이 필요하다. 본 연구는 대만기업 6,819개의 95개 재무데이터를 가지고, 비대칭 데이터 문제해결, 데이터 표준화 등 데이터 전처리 작업을 하였다. 해당 데이터는 로지스틱 회기, SVM, K-NN, 나이브 베이즈, 의사결정나무, 랜덤포레스트 등 9가지 분류모델에 5겹 교차검증을 적용하여 학습한 후 모델 성능을 비교하였다. 이 중에서 성능이 가장 우수한 분류모델을 선택하여 예측 결정 이유를 판단하고자 설명 가능한 인공지능(XAI)을 적용하여 예측 결과에 대한 설명을 부여하여 이를 분석하였다. 본 연구를 통해 데이터 전처리에서부터 모델 예측 결과 설명에 이르는 분류예측모델의 전주기를 자동화하는 시스템을 제시하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.12
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• pp.13-22
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• 2021

The clinical decision support system uses accumulated medical data to apply an AI model learned by machine learning to patient diagnosis and treatment prediction. However, the existing black box-based AI application does not provide a valid reason for the result predicted by the system, so there is a limitation in that it lacks explanation. To compensate for these problems, this paper proposes a system model that applies XAI that can be explained in the development stage of the clinical decision support system. The proposed model can supplement the limitations of the black box by additionally applying a specific XAI technology that can be explained to the existing AI model. To show the application of the proposed model, we present an example of XAI application using LIME and SHAP. Through testing, it is possible to explain how data affects the prediction results of the model from various perspectives. The proposed model has the advantage of increasing the user's trust by presenting a specific reason to the user. In addition, it is expected that the active use of XAI will overcome the limitations of the existing clinical decision support system and enable better diagnosis and decision support.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.71-74
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• 1994

종래의 자연언어 처리 시스템에서는 품사 모호성이 그대로 구문 분석기의 입력으로 사용되었으나, 최근에와서 품사 모호성 해소에 관한 논의가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 품사 모호성 해소를 위한 두 개의 통계적 모델이 경로 기반 태깅 모델과 상태 기반 태깅 모델을 설명한다. 그리고하나의 최적 품사열만을 구할 경우 단어당 94% 내외의 정확률을 가지므로 N개의 최적 품사열을 구하는 다중 출력 태거에 대해 각각 설명한다.끝으로 한국어에 이러한 통계적 모델들을 적용한 결과와 발생되는 문제점들을 논한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1311-1314
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• 2022

DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.1
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• pp.113-126
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• 2008

This research aims to explore the effects of multicollinearity on the reliability and goodness of fit of logit model. To investigate the effects of multicollinearity on the multinominal logit model, numerical experiments are performed. The exploratory variables(attributes of utility functions) which have a certain degree of correlations from (rho=) 0.0 to (rho=) 0.9 are generated and rho-squares and t-statistics which are the indices of goodness of fit and reliability of logit model are traced. From the well designed numerical experiments, following findings are validated : 1) When a new exploratory variable is added, some of rho-squares increase while the others decrease. 2) The higher relations between generic variables lead a logit model worse with respect to goodness of fit. 3) Multicollinearity has a tendency to produce over-evaluated parameters. 4) The reliability of the estimated parameter has a tendency to decrease when the correlations between attributes are high. These results suggest that we have to examine the existence of multicollinearity and perform the proper treatments to diminish multicollinearity when we develop logit model.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.30 no.3
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• pp.123-129
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• 2002

본 논문에서는 다목적실용위성 1호 개발 과정 중에 수행했던 연성 하중 해석에 대하여 소개하였다. 먼저 일반적인 연성 하중 해석 과정과 다목적실용위성 개발시 수행한 실제의 과정을 비교하였다. 그리고, 다목적실용위성 1호의 유한요소모델과 본 해석에 관련된 각 기관들의 역할을 설명하였다. 준비행모델의 진동 시험 결과를 이용한 유한요소모델의 조정에 대하여 설명하고, 또한, 해석에 입력으로 사용되는 외력함수에 해당하는 하중들에 대하여 설명하였다. 대표적인 해석 결과들을 제시하여 위성이 발사하중에 대하여 안전하다는 것이 예측되었음을 보여 주었다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.10 no.4
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• pp.541-557
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• 1986

본 연구에서는 캐패시턴스 성분을 고려한 브리지(bridge) 모델을 적용하여 지 금까지 설명할 수 없었던 문제를 설명함으로서 이 모델의 정당성을 확인하고자 하며, 더욱 나아가 다른 여러가지 변수에 대한 응답특성의 예측을 가능하게 하고자 한다.