• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.524-527
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• 2022

본 연구에서는 머신러닝(Machine Learning, ML)과 딥러닝(Deep Learning, DL) 모델을 앙상블(Ensemble)하여 어떠한 주가 예측 방법이 우수한지에 대한 연구를 하고자 한다. 연구에 사용된 모델은 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 조정을 통하여 최적의 결과를 출력한다. 앙상블 방법은 머신러닝과 딥러닝 모델의 앙상블, 머신러닝 모델의 앙상블, 딥러닝 모델의 앙상블이다. 세 가지 방법으로 얻은 결과를 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)로 비교 분석하여 최적의 방법을 찾고자 한다. 제안한 방법은 주가 예측 연구의 시간과 비용을 절약하고, 최적 성능 모델 판별에 도움이 될 수 있다고 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.141-143
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재의 변위량을 감지할 수 있는 앙상블 딥러닝 모델 모델을 제안한다. 우선 총 2개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 2개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위의 심각 단계에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 앙상블 딥러닝 기법을 사용한 모델이 앙상블 기법을 사용하지 않는 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 변위량 예측에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.6
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• pp.1-16
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• 2023

Accurate traffic information prediction is considered to be one of the most important aspects of intelligent transport systems(ITS), as it can be used to guide users of transportation facilities to avoid congested routes. Various deep learning models have been developed for accurate traffic prediction. Recently, ensemble techniques have been utilized to combine the strengths and weaknesses of various models in various ways to improve prediction accuracy and stability. Therefore, in this study, we developed and evaluated a traffic information prediction model using various deep learning models, and evaluated the performance of the developed deep learning models as a stacking ensemble. The individual models showed error rates within 10% for traffic volume prediction and 3% for speed prediction. The ensemble model showed higher accuracy compared to other models when no cross-validation was performed, and when cross-validation was performed, it showed a uniform error rate in long-term forecasting.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.101-102
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• 2023

본 연구에서는 인터넷 상에서 발생되는 부정행위를 탐지할수 있는 신뢰 모델을 생성하고 개인의 프라이버시를 보장할수 있는 모델을 제시하였다. 인터넷 상에 게시판에 올려진 부정해위를 탐지하기 위해 앙상블 접근 방식 기반의 분류 모델을 제시하고 자동화된 도구를 제안하였다. 본 연구는 데이터에 대한 탐색적 데이터 분석을 수행하고 얻은 통찰력을 사용해 자연어처리 가반 텍스트를 기반으로 앙상블 기반의 위조 탐지 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘의 정확도는 99%로 자연어 처리에 높은 탐지율을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.8-11
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• 2019

앙상블 기법은 여러 모델을 종합하여 최종 판단을 산출하는 기계 학습 기법으로서 딥러닝 모델의 성능 향상을 보장한다. 하지만 대부분의 기법은 앙상블만을 위한 추가적인 모델 또는 별도의 연산을 요구한다. 이에 우리는 앙상블 기법을 교차 검증 방법과 결합하여 앙상블 연산을 위한 비용을 줄이며 일반화 성능을 높이는 교차 검증 앙상블 기법을 제안한다. 본 기법의 효과를 입증하기 위해 MRPC, RTE 데이터셋과 BiLSTM, CNN, BERT 모델을 이용하여 기존 앙상블 기법보다 향상된 성능을 보인다. 추가로 교차 검증에서 비롯한 일반화 원리와 교차 검증 변수에 따른 성능 변화에 대하여 논의한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.566-569
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• 2021

전력수요는 월, 요일 및 시간의 계절성(Seasonality)을 보이는 데이터이다. 각 계절성에 따라 특성이 다르기 때문에, 전력수요를 예측하기 위해서는 계절성의 특성을 고려한 다양한 모델을 선정하고, 병합하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전력수요의 계절성을 고려한 다양한 예측모델을 병합하여 이용할 수 있도록 스태킹 앙상블 적용하고 실험결과를 기술한다. 또한, 162개 도시의 기상 데이터와 인구 데이터를 예측에 이용하는 방법, Regression 모델과 Time-series모델에 입력하는 특징(Feature)의 전처리 방법, 베이지안 최적화를 이용한 머신러닝 및 딥러닝 모델의 하이퍼파라메터 최적화 방법을 제시한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.1
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• pp.27-35
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• 2021

In this paper, we propose a new stacking ensemble framework for deep learning models which reflects the distribution of label embeddings. Our ensemble framework consists of two phases: training the baseline deep learning classifier, and training the sub-classifiers based on the clustering results of label embeddings. Our framework aims to divide a multi-class classification problem into small sub-problems based on the clustering results. The clustering is conducted on the label embeddings obtained from the weight of the last layer of the baseline classifier. After clustering, sub-classifiers are constructed to classify the sub-classes in each cluster. From the experimental results, we found that the label embeddings well reflect the relationships between classification labels, and our ensemble framework can improve the classification performance on a CIFAR 100 dataset.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.2
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• pp.36-41
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• 2023

With the advent of applicant tracking systems, online recruitment has become more popular, and recruitment fraud has become a serious problem. This research aims to develop a reliable model to detect recruitment fraud in online recruitment environments to reduce cost losses and enhance privacy. The main contribution of this paper is to provide an automated methodology that leverages insights gained from exploratory analysis of data to distinguish which job postings are fraudulent and which are legitimate. Using EMSCAD, a recruitment fraud dataset provided by Kaggle, we trained and evaluated various single-classifier and ensemble-classifier-based machine learning models, and found that the ensemble classifier, the random forest classifier, performed best with an accuracy of 98.67% and an F1 score of 0.81.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.133-136
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• 2017

공간 정보 추출은 대량의 텍스트 문서에서 자연어로 표현된 공간 관련 개체 및 관계를 추출하는 것으로 질의응답 시스템, 챗봇 시스템, 네비게이션 시스템 등에서 활용될 수 있다. 본 연구는 한국어에 나타나 있는 공간 개체들을 효과적으로 추출하기 위한 앙상블 기법이 적용된 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 소개한다. 한국어 공간 정보 말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 기존 모델보다 매크로 평균이 향상되어 전반적인 공간 관계 추출에 유용할 것으로 기대한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.133-136
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• 2017

공간 정보 추출은 대량의 텍스트 문서에서 자연어로 표현된 공간 관련 개체 및 관계를 추출하는 것으로 질의응답 시스템, 챗봇 시스템, 네비게이션 시스템 등에서 활용될 수 있다. 본 연구는 한국어에 나타나 있는 공간 개체들을 효과적으로 추출하기 위한 앙상블 기법이 적용된 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 소개한다. 한국어 공간 정보 말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 기존 모델보다 매크로 평균이 향상되어 전반적인 공간 관계 추출에 유용할 것으로 기대한다.