• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1412-1416
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• 2009

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상호우의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우를 예측하기 위해 많은 방법들이 사용되고 있으나 강우의 메커니즘은 매우 복잡하여 수문순환과정에서 가장 예측하기 힘든 요소이며, 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 모두에 있어 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 기상예측모형 등을 이용하여 강우예측에 대한 정도를 높여가고는 있으나 많은 수문학적 모형에서 요구하는 시공간적으로 정도가 높은 강우를 예측하기에는 힘들다. 인공신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 강우사상을 과거의 자료로부터 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 강우의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 인공신경망의 기법 중 오류 역전파 알고리즘을 통하여 과거의 강우사상들을 입 출력 자료로 이용하여 인공신경망을 학습시켜 강우의 예측에 대한 정도를 높이도록 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.85-89
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• 2017

본 논문에서는 향상된 연산 능력을 가진 하드웨어와 알고리즘의 혼합을 통하여 음성 향상을 위한 정확한 음성 검출기 구현을 목적으로 하였다. 음성은 음소의 나열로 구성되어있으며 음성 모델을 세우는데 적합한 방법은 이전의 정보를 이용하는 순환 신경망 (recurrent neural network, RNN)을 사용하는 것이다. 실제 존재하는 모든 잡음에 대하여 학습한 모델을 제시하는 것은 사실상 불가능 하므로 이를 극복하고자 음소기반 학습을 진행하였다. 학습의 결과로 세워진 모델을 기반으로 새로운 음성 신호에서 음성을 검출하고 그 결과를 이용하여 음성 향상을 진행하였다. 순환 신경망과 음소기반 학습은 프레임 별 높은 상관성을 가진 음성 신호에서 좋은 성능을 얻을 수 있었으며 음성 검출기의 성능을 검증하기 위하여 라벨 데이터와 음성 검출결과를 비교하고 다양한 잡음 환경에서 객관적 음질 평가를 진행하여 기존의 음성 향상 알고리즘과 비교하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.540-543
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• 2021

본 논문에서는 비행체의 궤적 예측에 적절한 순환 신경망 기반 기법을 탐구하기 위하여 정량적인 비교 평가 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 비행체의 궤적 예측 작업을 수행하기 위한 다양한 입력 및 출력 관계들을 정의하고 동일한 실험 환경에서 비교 평가하였다. 특히 비행체 위치의 상대값 기반 입출력 관계를 제안하여 비행체의 궤적 예측에 적합함을 보였다. 또한 비행체 궤적 예측에 효율적인 네트워크 구조 및 하이퍼파라미터를 결정하기 위한 다양한 ablation study(비교 실험)를 진행하였다. 본 논문에서 제시된 정량적 비교 평가 결과는 비행체의 궤적 예측을 위해 순환 신경망 기반 기법을 이용하거나 비행체의 궤적 예측에 특화된 딥러닝 기법을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 예상된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권10호
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• pp.427-436
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• 2022

산업통상자원부에서 제공하는 KOTRA 무역 데이터는 해당 품목과 해당 국가에 대하여 GDP, 관세율, 비즈니스 점수, 과/차년도 수출금액 등을 제공한다. 그러나 무역 수출품목은 수없이 많을뿐더러 그에 따른 대량의 데이터를 매년 수작업 기반 분석을 통해 유의미한 결과를 이끌어내는 것은 상당히 큰 시간과 비용을 요구한다. 따라서 이번 연구에선 대량의 데이터를 학습하여 단기간에 저비용으로 결과 예측이 가능한 다층 퍼셉트론 모델을 구현하고 성능을 평가하였다. 먼저 딥러닝 기반 무역 수출 가격 예측 모델을 일반적 다변량 회귀 모델과 비교하였을 때, 예측 오류와 학습 시간 측면에서 통계적으로 우수한 성능을 보였다. 수출 가격 데이터는 시계열 속성이 있을 것으로 예상하는 바, 은닉 노드들이 모두 연결된 다층 퍼셉트론과 순환 신경망을 이용하여 수출 가격 데이터를 예측하였다. 그 결과 새로운 데이터에 대해 수출 가격 예측을 위한 일반화 능력은 순환 신경망이 우수한 성능을 보였으나, 다층 퍼셉트론이 무역 수출 가격 예측에서 더 뛰어난 성능을 보였다. 추후 장기간 데이터를 확보한다면, 순환 신경망 혹은 트랜스포머 기반 딥러닝 모델을 이용하여 더 뛰어난 수출 가격 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권3호
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• pp.123-128
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• 2019

본 논문에서는 RCNN (recurrent convolution neural network) 계층 모델을 채택한 인공 지능에 기반을 둔 주가 예측을 제안한다. LSTM (long-term memory model) 기반 신경망은 시계열 데이터의 예측에 사용된다. 다른 한편, 컨볼루션 신경망은 데이터 필터링, 평균화 및 데이터 확장을 제공한다. 제안된 주가 예측에서는 위에서 언급 한 장점들을 RCNN 모델에서 결합하여 적용함으로써 다음날의 주가 종가를 예측한다. 그리고 최근의 시계열의 데이터를 강조하기 위해 커스텀 가중치 손실 함수가 채택되었다. 또한 시장의 상황을 반영하기 위해 주가 인덱스에 관련된 데이터를 입력으로 포함하였다. 제안된 주가 예측 방식은 실제 주가를 대상으로 한 실험에서 3.19%로 테스트 오차를 줄였으며, 다른 방법보다 약 19%의 성능 향상을 거둘 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.999-1005
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• 2020

오늘날의 검색 포털은 뉴스의 창구로서는 가장 큰 비율을 차지하지만, 중립성에 대해서는 의문이 제기되고 있다. 이는 포털 뉴스가 편향된 정보의 소비를 유도할 수 있기 때문이다. 본 논문은 뉴스 기사의 정치적 편향도를 딥러닝을 이용하여 측정하는 방법에 대하여 소개한다. 이는 기사를 비판적으로 바라보는 시각을 뉴스 독자에게 제공할 것이다. 구체적으로, 국회 회의록에서 추출한 키워드에 편향도를 부여하고, 이를 기반으로 기사의 편향도를 분석하여 머신러닝용 데이터를 구축하였다. 최종적으로 순환 신경망과 합성곱 신경망을 융합한 딥러닝을 통해 기사의 편향도를 계산하는 것을 목표로 하였다. 학습한 모델의 정확도를 분석한 결과 문장별 편향의 좌/우편향 판정은 95.6%의 정확도를 보였으나, 신문기사 전체에서는 46.0%의 정확도를 보였다. 이는 기존의 여러 편향성 연구와 다르게 특정 주제에 한정되지 않고 기사의 보수-진보 편향성을 분석할 수 있도록 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.77-87
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• 2023

재생 에너지 생성에서 중요한 역할을 하는 풍력 터빈은 작동 상태를 정확하게 평가하는 것이 에너지 생산을 극대화하고 가동 중지 시간을 최소화하는 데 매우 중요하다. 이 연구는 풍력 터빈 상태 진단을 위한 다양한 신경망 모델의 비교 분석을 수행하고 센서 측정 및 과거 터빈 데이터가 포함된 데이터 세트를 사용하여 효율성을 평가하였다. 분석을 위해 2MW 이중 여자 유도 발전기 기반 풍력 터빈 시스템(모델 HQ2000)에서 수집된 감시 제어 및 데이터 수집 데이터를 활용했다. 활성화함수, 은닉층 등을 고려하여 인공신경망, 장단기기억, 순환신경망 등 다양한 신경망 모델을 구축하였다. 대칭 평균 절대 백분율 오류는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되었다. 평가를 바탕으로 풍력 터빈 상태 진단을 위한 신경망 모델의 상대적 효율성에 관한 결론이 도출되었다. 본 연구결과는 풍력발전기의 상태진단을 위한 모델선정의 길잡이가 되며, 고도의 신경망 기반 기법을 통한 신뢰성 및 효율성 향상에 기여하고, 향후 관련연구의 방향을 제시하는데 기여한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.525-531
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• 2020

다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.21-30
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• 2023

인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.122-124
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• 2017

대화시스템이 적절한 응답을 제시해 주기 위해서는 사용자의 의도를 분석하는 것은 중요한 일이다. 사용자의 의도는 도메인에 독립적인 화행과 도메인에 종속적인 서술자의 쌍으로 나타낼 수 있다. 사용자 의도를 정확하게 분석하기 위해서는 화행과 서술자를 동시에 분석하고 대화의 문맥을 고려해야 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망에서 공유 계층을 이용하여 화행과 서술자간 상호작용이 반영된 발화 임베딩 모델을 학습한다. 그리고 순환 신경망을 통해 대화의 문맥을 반영하여 발화를 분석한다. 실험 결과 제안 모델이 이전 모델들 보다 높은 성능 (F1-measure로 화행에 대해 0.973, 서술자 0.919)을 보였다.