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.
앙상블 기법은 기계학습에서 다수의 알고리즘을 사용하여 더 좋은 성능을 내기 위해 사용하는 방법이다. 본 논문에서는 앙상블 기법에서 많이 사용되는 부스팅과 배깅에 대해 소개를 하고, 서포트벡터 회귀, 방사기저함수 네트워크, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론을 이용하여 설계한다. 추가적으로 순환신경망과 MOHID 수치모델을 추가하여 실험을 진행한다. 실험적 검증를 위해 사용하는 뜰개 데이터는 7 개의 지역에서 관측된 683 개의 관측 자료다. 뜰개 관측 자료를 이용하여 6 개의 알고리즘과의 비교를 통해 앙상블 기법의 성능을 검증한다. 검증 방법으로는 평균절대오차를 사용한다. 실험 방법은 배깅, 부스팅, 기계학습을 이용한 앙상블 모델을 이용하여 진행한다. 각 앙상블 모델마다 동일한 가중치를 부여한 방법, 차등한 가중치를 부여한 방법을 이용하여 오류율을 계산한다. 가장 좋은 오류율을 나타낸 방법은 기계학습을 이용한 앙상블 모델로서 6 개의 기계학습의 평균에 비해 61.7%가 개선된 결과를 보였다.
기계학습(machine learning)이란 주어진 데이터에 대한 일반화 과정으로부터 특정 문제를 해결할 수 있는 모델(model) 생성 기술을 의미한다. 우수한 성능의 모델을 생성하기 위해서는 양질의 학습데이터와 일반화 과정을 위한 학습 알고리즘이 준비되어야 한다. 성능 개선을 위한 한 가지 방법으로서 앙상블(Ensemble) 기법은 단일 모델(single model)을 생성하기보다 다중 모델을 생성하며, 이는 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking) 학습 기법을 포함한다. 본 논문은 기존 스태킹 기법을 개선한 다중 스태킹 앙상블(Multiple Stacking Ensemble) 학습 기법을 제안한다. 다중 스태킹 앙상블 기법의 학습 구조는 딥러닝 구조와 유사하고 각 레이어가 스태킹 모델의 조합으로 구성되며 계층의 수를 증가시켜 각 계층의 오분류율을 최소화하여 성능을 개선한다. 4가지 유형의 데이터셋을 이용한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 분류 성능이 우수함을 보인다.
본 연구는 사례 기반 학습(instance-based learning)의 논리를 활용하여 지가를 추정하였다. 다양한 사례 기반 학습 기법 중 k-최근린법을 이용하였으며, k-최근린법 적용시 유사성을 측정하는 거리척도는 유클리디안 거리를 비롯해 문헌에 비교적 자주 등장하는 10개의 거리척도를 사용하였다. 본 연구에서는 k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값 중 가장 우수한 성능을 보이는 1개의 예측값을 최종 가격으로 선택하는 대신, 이들 예측값들을 병합하는 앙상블(ensemble) 기법의 논리를 적용하여 최종 예측값을 결정하였다. 앙상블 기법 중 일종의 잔차 적합 모형인 경사 부스팅 앨고리듬을 적용하여 최종 가격을 정하였다. 본 연구에서는 이러한 사례 기반 학습과 앙상블 기법의 이점을 실증적으로 제시하기 위해 전라남도 해남군 소재 농지를 사례로 하여 가격을 추정하였으며, k-최근린법에 의한 10 종류의 예측값보다 앙상블 기법에 의한 가격이 보다 정확한 것을 확인할 수 있었다.
앙상블 학습 기법은 개별 모형보다 더 좋은 예측 성과를 얻기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것으로 예측 성과를 향상시키는데에 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 배깅은 단일 분류기의 예측 성과를 향상시키는 대표적인 앙상블 기법중의 하나이다. 배깅은 원 학습 데이터로부터 부트스트랩 샘플링 방법을 통해 서로 다른 학습 데이터를 추출하고, 각각의 부트스트랩 샘플에 대해 학습 알고리즘을 적용하여 서로 다른 다수의 기저 분류기들을 생성시키게 되며, 최종적으로 서로 다른 분류기로부터 나온 결과를 결합하게 된다. 배깅에서 부트스트랩 샘플은 원 학습 데이터로부터 램덤하게 추출한 샘플로 각각의 부트스트랩 샘플이 동일한 정보를 가지고 있지는 않으며 이로 인해 배깅 모형의 성과는 편차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 부트스트랩 샘플을 최적화함으로써 표준 배깅 앙상블의 성과를 개선시키는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 모형에서는 앙상블 모형의 성과를 개선시키기 위해 부트스트랩 샘플링을 최적화하였으며 이를 위해 유전자 알고리즘이 활용되었다. 본 논문에서는 제안한 모형을 국내 부도 예측 문제에 적용해 보았으며, 실험 결과 제안한 모형이 우수한 성과를 보였다.
고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
최근 기계학습 분야에서 분류자의 정확도 개선을 위하여 제안된 다양한 방법들 중 가장 큰 주목을 받고 있는 학습방법 중 하나는 앙상블 학습이다. 그러나 앙상블 학습은 의사결정트리와 같이 불안정한 학습 알고리즘의 성과 개선 효과는 탁월한 반면, 인공신경망과 같이 안정적인 학습알고리즘의 성과 개선 효과는 응용 분야와 구현 방법에 따라 서로 상반된 결론들을 보여주고 있다. 본 연구에서는 국내 기업의 부실화 예측문제를 활용하여 인공신경 망 분류자 및 대표적 앙상블 학습기법인 부스팅 분류자를 적용한 결과 앙상블 학습은 기업부실 예측문제에 있어 전통적 인공신경망의 성과를 개선할 수 있음을 검증하였다.
본 연구에서는 개체명 인식의 성능을 향상시키기 위해, 가중 투표 방법을 이용하여 개체명 인식 모델을 앙상블 하는 방법을 제안한다. 각 모델은 Conditional Random Fields의 변형 알고리즘을 사용하여 학습하고, 모델들의 가중치는 다목적 함수 최적화 기법인 NSGA-II 알고리즘으로 학습한다. 실험 결과 제안 시스템은 $F_1Score$ 기준으로 87.62%의 성능을 보여, 단독 모델 중 가장 높은 성능을 보인 방법보다 2.15%p 성능이 향상되었다.
본 연구에서는 개체명 인식의 성능을 향상시키기 위해, 가중 투표 방법을 이용하여 개체명 인식 모델을 앙상블 하는 방법을 제안한다. 각 모델은 Conditional Random Fields의 변형 알고리즘을 사용하여 학습하고, 모델들의 가중치는 다목적 함수 최적화 기법인 NSGA-II 알고리즘으로 학습한다. 실험 결과 제안 시스템은 $F_1Score$기준으로 87.62%의 성능을 보여, 단독 모델 중 가장 높은 성능을 보인 방법보다 2.15%p 성능이 향상되었다.
스포츠 경기 결과예측은 전반적인 경기의 흐름과 승패에 영향을 미치는 변인들의 분석을 통해 팀의 전략 수립을 가능하게 해준다. 이와 같은 스포츠 경기결과 예측에 대한 연구는 주로 통계학적 기법과 기계학습 기법을 활용하여 진행되어 왔다. 승부예측 모델은 무엇보다 예측 성능이 가장 중요시된다. 그러나 최적의 성능을 보이는 예측 모델은 학습에 사용되는 데이터에 따라 다르게 나타나는 경향을 보였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터가 달라지더라도 해당 데이터에 대한 예측 시 가장 좋은 성능을 보이는 모델의 선택이 가능한 기존의 축구경기결과 예측에서 좋은 성능을 보여온 통계학적 모델과 기계학습 모델을 결합한 새로운 앙상블 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앙상블 모델은 각 단일모델들의 경기 예측결과와 실제 경기결과를 병합한 데이터로부터 최종예측모델을 학습하여 경기 승부예측을 수행한다. 제안 모델에 대한 실험 결과, 기존 단일모델들에 비해 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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