• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.546-551
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• 2023

일반적으로 딥러닝 모델은 모든 라벨에 데이터 수가 균형을 이룰 때 가장 좋은 성능을 보인다. 그러나 현실에서는 특정라벨에 대한 데이터가 부족한 경우가 많으며 이로 인해 불균형 데이터 문제가 발생한다. 이에 대한 해결책으로 오버샘플링과 가중치 손실과 같은 데이터 불균형 기법이 연구되었지만 이러한 기법들은 데이터가 적은 라벨의 성능을 개선하는 동시에 데이터가 많은 라벨의 성능을 저하시키는 부작용을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화시키고자 어텐션 기반의 앙상블 기법을 제안한다. 어텐션 기반의 앙상블은 데이터 불균형 기법을 적용한 모델과 적용하지 않은 모델의 출력 값을 가중 평균하여 최종 예측을 수행한다. 이때 가중치는 어텐션 메커니즘을 통해 동적으로 조절된다. 그로므로 어텐션 기반의 앙상블 모델은 입력 데이터 특성에 따라 가중치를 조절할 수가 있다. 실험은 에세이 자동 평가 데이터를 대상으로 수행하였다. 실험 결과로는 제안한 모델이 데이터 불균형 기법의 부작용을 완화하고 성능이 개선되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.29-38
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• 2022

본 논문에서는 멀티 센서가 장착된 스마트 인솔로 측정한 보행 데이터에 대해 앙상블 딥러닝 네트워크를 이용하여 보행의 타입을 분류하는 시스템을 제안한다. 보행 타입 분류 시스템은 인솔에 의해 측정된 데이터를 정규화하는 부분과 딥러닝 네트워크를 이용하여 보행의 특징을 추출하는 부분, 그리고 추출된 특징을 입력으로 보행의 타입을 분류하는 부분으로 구성되어 있다. 서로 다른 특성을 가지는 CNN과 LSTM을 기반으로 하는 네트워크를 독립적으로 학습하여 두 종류의 보행 특징 맵을 추출하였으며, 각각의 분류 결과를 결합하여 최종적인 앙상블 네트워크의 분류 결과를 도출하였다. 20~30대 성인의 걷기, 뛰기, 빠르게 걷기, 계단 오르기와 내려가기, 언덕 오르기와 내려가기의 7종류의 보행에 대해, 스마트 인솔을 이용하여 실측한 멀티 센서 데이터를 제안한 앙상블 네트워크로 분류해 본 결과 90% 이상의 높은 분류율을 보이는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.269-282
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• 2023

본 연구는 딥러닝 모델(deep learning model)을 활용하여 토지피복분류를 수행하였으며 입력 이미지의 크기, Stride 적용 등 데이터세트(dataset)의 조절을 통해 토지피복분류를 위한 최적의 딥러닝 모델 선정을 목적으로 하였다. 적용한 딥러닝 모델은 3종류로 Encoder-Decoder 구조를 가진 U-net과 DeeplabV3+, 두 가지 모델을 결합한 앙상블(Ensemble) 모델을 활용하였다. 데이터세트는 RapidEye 위성영상을 입력영상으로, 라벨(label) 이미지는 Intergovernmental Panel on Climate Change 토지이용의 6가지 범주에 따라 구축한 Raster 이미지를 참값으로 활용하였다. 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위해 데이터세트의 질적 향상 문제에 대해 주목하였으며 딥러닝 모델(U-net, DeeplabV3+, Ensemble), 입력 이미지 크기(64 × 64 pixel, 256 × 256 pixel), Stride 적용(50%, 100%) 조합을 통해 12가지 토지피복도를 구축하였다. 라벨 이미지와 딥러닝 모델 기반의 토지피복도의 정합성 평가결과, U-net과 DeeplabV3+ 모델의 전체 정확도는 각각 최대 약 87.9%와 89.8%, kappa 계수는 모두 약 72% 이상으로 높은 정확도를 보였으며, 64 × 64 pixel 크기의 데이터세트를 활용한 U-net 모델의 정확도가 가장 높았다. 또한 딥러닝 모델에 앙상블 및 Stride를 적용한 결과, 최대 약 3% 정확도가 상승하였으며 Semantic Segmentation 기반 딥러닝 모델의 단점인 경계간의 불일치가 개선됨을 확인하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.185-187
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• 2021

관리종목 지정 제도는 상장 기업 내 기업의 부실화를 경고하여 기업에게는 회생 기회를 주고, 투자자들에게는 투자 위험을 경고하기 위한 시장규제 제도이다. 본 연구는 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 하여 관리종목 지정 예측에 대한 연구를 진행하였다. 분석에 쓰인 분석 방법은 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 소프트 보팅, 랜덤 포레스트, LightGBM이며 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.870-871
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• 2023

미세먼지 단계를 예측하는 딥러닝 기반 시스템을 개발하고 그 성능을 평가하는 연구를 진행했다. 연구에서 320개의 풍경 사진 데이터를 수집하고, 해당 시점의 미세먼지 농도를 측정하여 "좋음" 또는 "나쁨"으로 분류했다. 데이터 전처리 단계에서는 특히 하늘 이미지의 특성을 고려하여 다양한 전처리 기법을 적용하였다. 다섯 가지 이미지 데이터 모델을 사용하여 이미지를 분류하고 미세먼지 단계를 예측하는 모델을 개발하였으며, 또 이 모델들을 다양한 기법으로 앙상블 해보며 성능을 비교했다. 그 결과, Random Forest를 이용한 앙상블 모델이 제일 뛰어난 예측 성능을 보였다. 이러한 연구 결과는 미세먼지 모니터링 및 예측에 유용한 시스템 개발의 가능성을 제시한다.

• 정보처리학회지
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• 제29권1호
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• pp.61-73
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• 2022

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.317-317
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• 2021

효율적인 물관리를 위한 댐 유입량 대한 연구는 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 알고리즘을 통해 40년동안의 기상 및 댐 유입량 데이터를 이용하여 소양강댐 유입량을 예측하였으며, 그 중 고유량과 저유량예측에 적합한 알고리즘을 각각 선정하여 머신러닝 알고리즘을 결합한 CombML을 개발하였다. 의사 결정 트리 (DT), 멀티 레이어 퍼셉트론 (MLP), 랜덤 포레스트(RF), 그래디언트 부스팅 (GB), RNN-LSTM 및 CNN-LSTM 알고리즘이 사용되었으며, 그 중 가장 정확도가 높은 모형과 고유량이 아닌 경우에서 특별히 예측 정확도가 높은 모형을 결합하여 결합 머신러닝 알고리즘 (CombML)을 개발 및 평가하였다. 사용된 알고리즘 중 MLP가 NSE 0.812, RMSE 77.218 m3/s, MAE 29.034 m3/s, R 0.924, R2 0.817로 댐 유입량 예측에서 최상의 결과를 보여주었으며, 댐 유입량이 100 m3/s 이하인 경우 앙상블 모델 (RF, GB) 이 댐 유입 예측에서 MLP보다 더 나은 성능을 보였다. 따라서, 유입량이 100 m3/s 이상 시의 평균 일일 강수량인 16 mm를 기준으로 강수가 16mm 이하인 경우 앙상블 방법 (RF 및 GB)을 사용하고 강수가 16 mm 이상인 경우 MLP를 사용하여 댐 유입을 예측하기 위해 두 가지 복합 머신러닝(CombML) 모델 (RF_MLP 및 GB_MLP)을 개발하였다. 그 결과 RF_MLP에서 NSE 0.857, RMSE 68.417 m3/s, MAE 18.063 m3/s, R 0.927, R2 0.859, GB_MLP의 경우 NSE 0.829, RMSE 73.918 m3/s, MAE 18.093 m3/s, R 0.912, R2 0.831로 CombML이 댐 유입을 가장 정확하게 예측하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 하천 유황을 고려한 여러 머신러닝 알고리즘의 결합을 통한 유입량 예측 결과, 알고리즘 결합 시 예측 모형의 정확도가 개선되는 것이 확인되었으며, 이는 추후 효율적인 물관리에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.31-37
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• 2022

본 논문은 일상생활에서 흔히 들을 수 있는 소리(비명소리, 박수 소리, 여러 명의 박수 소리, 자동차 지나가는 소리, 배경음 등)를 감지하는 음향 인식을 위하여, 신호처리 및 딥러닝을 적용하는 연구에 관한 것이다. 제안된 음향 인식에서는, 인식 정확도의 향상을 위해서 음향 파형의 스펙트럼, 음향 데이터의 증강, 2차원(2-D) 이미지 변환에 관한 기술들이 사용되었고, 예측의 정확도를 향상을 위한 앙상블 학습, Convolution Neural Network(CNN) 딥러닝 기술들이 적용된다. 제안된 음향 인식 기술은 실험을 통해 다양한 음향을 정확하게 인식할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.576-583
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• 2020

이 논문은 최근 엄청난 성장을 하고 있는 유튜브의 댓글 중 스팸 댓글을 판별하는 기법을 제안한다. 유튜브에서는 광고를 통한 수익 창출이 가능하기 때문에 인기 동영상에서 자신의 채널이나 동영상을 홍보하거나 영상과 관련 없는 댓글을 남기는 스패머(spammer)들이 나타났다. 유튜브에서는 자체적으로 스팸 댓글을 차단하는 시스템을 운영하고 있지만 여전히 제대로 차단하지 못한 스팸 댓글들이 있다. 따라서, 유튜브 스팸 댓글 판별에 대한 관련 연구들을 살펴 보고 인기 동영상인 싸이, 케이티 페리, LMFAO, 에미넴, 샤키라의 뮤직비디오 댓글 데이터에 6가지 머신러닝 기법(의사결정나무, 로지스틱 회귀분석, 베르누이 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트, 선형 커널을 이용한 서포트 벡터 머신, 가우시안 커널을 이용한 서포트 벡터 머신)과 이들을 결합한 앙상블 모델로 스팸 탐지 실험을 진행하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.251-259
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• 2024

초미세먼지, 특히 지름이 2.5㎛ 이하인 PM2.5는 인체 건강과 경제에 큰 피해를 주는 오염물질이다. 본 연구는 대한민국 서울 지역을 중심으로, 2017년부터 2022년까지 자료를 수집하여 PM2.5 데이터 분석 및 데이터 경향성 변화 추이를 분석하고, PM2.5 중기 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 수집, 생산된 대기질 및 기상 데이터, 재분석 데이터, 수치모델 예측 데이터를 바탕으로, 모델을 학습하고 이를 통합한 경향성 변화에도 대응할 수 있는 앙상블 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 앙상블 기법은 PM2.5 농도 예측 성능 면에서 기존 모델 대비 미래 D+3~D+6 예측일 F1 Score 기준 평균 2019년 약 42.16%, 2021년 약 58.92%, 2022년 약 34.79% 높은 성능을 보였다. 제안한 모델은 변화하는 환경 조건에도 성능을 유지함으로써 안정적인 예측을 가능하게 하며, 기존 딥러닝 기반 PM2.5 단기 예측보다 먼 예측을 수행하는 중기 예측 모델을 제시한다.