• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.251-258
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• 2003

Support Vector Machine(SVM)은 이론상으로 좋은 일반화 성능을 보이지만, 실제적으로 구현된 SVM은 이론적인 성능에 미치지 못한다. 주 된 이유는 시간, 공간상의 높은 복잡도로 인해 근사화된 알고리듬으로 구현하기 때문이다. 본 논문은 SVM의 분류성능을 향상시키기 위해 Bagging(Bootstrap aggregating)과 Boosting을 이용한 SVM 앙상블 구조의 구성을 제안한다. SVM 앙상블의 학습에서 Bagging은 각각의 SVM의 학습데이타는 전체 데이타 집합에서 임의적으로 일부 추출되며, Boosting은 SVM 분류기의 에러와 연관된 확률분포에 따라 학습데이타를 추출한다. 학습단계를 마치면 다수결 (Majority voting), 최소자승추정법(LSE:Least Square estimation), 2단계 계층적 SVM등의 기법에 개개의 SVM들의 출력 값들이 통합되어진다. IRIS 분류, 필기체 숫자인식, 얼굴/비얼굴 분류와 같은 여러 실험들의 결과들은 제안된 SVM 앙상블의 분류성능이 단일 SVM보다 뛰어남을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.341-346
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• 2011

공백기술예측은 기술경영 분야에서 중요하게 다루어지는 주제이다. 다양한 분야에서 현재까지의 기술개발결과를 분석하여 상대적으로 연구개발이 이루어지지 못한 분야를 찾아내어 개발하는 것은 국가와 기업의 발전에 중요한 영향을 미친다. 현재 특허는 기술개발결과에 대한 가장 객관적인 데이터 중 하나이다. 본 논문에서는 특허데이터를 이용하여 공백기술을 정량적으로 예측할 수 있는 방법에 대하여 연구한다. 하나의 정량적 기술예측모형이 완벽하다는 보장을 할 수 없기 때문에 본 연구에서는 여러 가지 모형들의 결과를 결합하여 예측하는 앙상블모형을 제안한다. 통계적 분석기법과 기계학습 알고리즘을 결합하여 보다 객관적이고 정확한 공백기술예측모형을 구축한다. 제안방법의 객관적인 성능평가를 위하여 각 기술분야에 대하여 최초 특허가 이루어진 시점부터 최근까지 출원, 등록된 특허데이터를 이용한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권2호
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• pp.123-131
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• 2021

완충재는 고준위 방사성 폐기물을 처분하기 위한 공학적 방벽 시스템에서 중요한 구성요소 중 하나이며 사용 후 핵연료가 담긴 처분용기와 암반사이에 채워지는 물질이기 때문에 지하수 유입으로부터 처분용기를 보호하고, 방사성 핵종 유출을 저지하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서 공학적 방벽 시스템의 처분용기로부터 발생하는 고온의 열량은 완충재를 통하여 전파되기에 완충재의 열전도도는 처분시스템의 안전성 평가에 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내에서 생산되는 압축 벤토나이트 완충재의 열전도도 예측을 위한 경험적 회귀 모델의 정합성을 검증하고 정확도를 높이기 위해 예측모델의 구축에 기계학습법을 적용해 보았다. 벤토나이트의 건조밀도, 함수비 및 온도 값을 바탕으로 열전도도를 예측하고자 하였으며, 이때 다항 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 앙상블, 가우시안 프로세스 회귀, 인공신경망, 심층 신뢰 신경망, 유전 프로그래밍과 같은 기계학습 기법을 적용하였다. 기계학습 기법을 이용하여 예측한 결과, 부스팅 기반의 앙상블 기법, 유전 프로그래밍, 3차 함수 기반의 SVM, 가우시안 프로세스 회귀의 기계학습기법을 활용한 모델이 선형 회귀 분석 기법에 비해 좋은 성능을 보였으며, 특히 앙상블의 부스팅 기법과 가우시안 프로세스 회귀 기법을 사용한 모델들이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.304-306
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• 2001

많은 실세계의 문제에서 일반적인 패턴 분류 알고리즘들은 데이터의 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 각각의 학습 예제에 균등한 중요도를 부여하는 기존의 기법들은 문제의 특징을 제대로 파악하지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 불균형 데이터 문제를 해결하기 위해 퍼셉트론에 기반한 부스팅 기법을 제안한다. 부스팅 기법은 학습을 어렵게 하는 데이터에 집중하여 앙상블 머신을 구축하는 기법이다. 부스팅 기법에서는 약학습기를 필요로 하는데 기존 퍼셉트론의 경우 문제에 따라 약학습기(weak learner)의 조건을 만족시키지 못하는 경우가 있을 수 있다. 이에 커널을 도입한 커널 퍼셉트론을 사용하여 학습기의 표현 능력을 높였다. Reuters-21578 문서 집합을 대상으로 한 문서 여과 문제에서 부스팅 기법은 다층신경망이나 나이브 베이스 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 인공 데이터 실험을 통하여 부스팅의 샘플링 경향을 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.35-38
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• 2023

포트홀은 주행하는 자동차와 접촉이 이뤄지면 차체나 운전자에게 충격을 주고 제어를 잃게 하여 도로 위 안전을 위협할 수 있다. 포트홀의 검출을 위한 국내 동향으로는 진동을 이용한 방식과 신고시스템 이용한 방식과 영상 인식을 기반한 방식이 있다. 이 중 영상 인식 기반 방식은 보급이 쉽고 비용이 저렴하나, 컴퓨터 비전 알고리즘은 영상의 품질에 따라 정확도가 달라지는 문제가 있었다. 이를 보완하기 위해 영상 인식 기반의 딥러닝 모델을 사용한다. 따라서, 본 논문에서는 사전 학습된 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위한 Feature Level Ensemble 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사전 학습된 CNN 모델 중 Test 데이터의 정확도 기준 Top-3 모델을 선정하여 각 딥러닝 모델의 Feature Map을 Concatenate하고 이를 Fully-Connected(FC) Layer로 입력하여 구현한다. Feature Level Ensemble 기법이 적용된 딥러닝 모델은 평균 대비 3.76%의 정확도 향상을 보였으며, Top-1 모델인 ShuffleNet보다 0.94%의 정확도 향상을 보였다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 기법은 사전 학습된 모델들을 이용하여 각 모델의 다양한 특징을 통해 기존 모델 대비 정확도의 향상을 이룰 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.15-25
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• 2024

효과적인 동물 생태계 분석을 위해서는 동물 서식 현황을 자동으로 파악할 수 있는 동물 관제 기술이 중요하다. 특히 울음소리로 종을 판별하는 동물 소리 분류 기술은 영상을 통한 판별이 어려운 환경에서 큰 주목을 받고 있다. 기존 연구들은 단일 딥러닝 모델을 사용하여 동물 소리를 분류하였으나, 야외 환경에서 수집된 동물 소리는 많은 배경 잡음을 포함하여 단일 모델의 판별력을 악화시키며, 종에 따른 데이터 불균형으로 인해 모델의 편향된 학습을 야기한다. 이에, 본 논문에서는 클래스의 데이터 수를 고려하여 페널티를 부여하는 Focal Loss를 사용한 여러 분류 모델의 예측결과를 앙상블을 통해 결합하여 잡음이 많은 동물 소리를 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 공개 데이터 셋을 사용한 실험에서, 제안된 기법은 단일 모델의 평균 성능에 비해 Recall 기준으로 최대 22.6%의 성능 개선을 달성하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.39-46
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• 2022

교통사고와 사회·경제적 손실 간의 연계성이 확인됨에 따라 사고 데이터에 기반을 둔 안전 정책 마련 및 중상·사망 등 그 심각도가 높은 교통사고의 절감 방안의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 인구 대비 교통사고 사망자 비율이 높은 대전시를 대상지역으로 설정하고 보행자 교통사고 데이터를 수집한 후, 기계학습을 통해 최적알고리즘과 심각도 분류의 주요 인자를 도출하였다. 연구의 결과에 따르면, 적용한 9개 알고리즘 중 앙상블 기반의 학습 기법인 AdaBoost (Adaptive Boosting)와 RF (Random Forest)가 최적의 성능을 보여주었다. 이를 기반으로 도출된 대전시 보행자 교통사고 심각도의 주요 인자는 보행자의 연령이 70대 및 20대이거나 사고유형이 횡단사고에 의한 경우로 나타남에 따라 대전시 보행자 사고 저감 대책을 위한 고려요인으로 제안하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.269-274
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• 2016

개체명 인식은 문장에서 개체명을 추출하고 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 기존의 개체명 인식 연구는 주로 지도 학습 기법이 사용되어 왔다. 지도 학습을 위해서는 개체명 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 말뭉치가 필요하며, 대용량의 학습 말뭉치를 수동으로 구축하는 것은 시간과 인력이 많이 들어가는 일이다. 본 논문에서는 학습 말뭉치 구축비용을 최소화하면서 개체명 인식 성능을 빠르게 향상시키기 위한 준지도 학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 초기 학습 말뭉치를 구축하기 위해 원거리 감독법을 사용한다. 그리고 배깅과 능동 학습을 결합한 앙상블 기법의 하나인 능동 배깅을 사용하여 초기 학습 말뭉치에 포함된 노이즈 문장을 효과적으로 제거한다. 실험 결과, 15회의 능동 배깅을 통해 개체명 인식 F1-점수를 67.36%에서 76.42%로 향상시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.543-545
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• 2019

본 논문은 최신 한국어 의존 구문 분석 모델(Korean dependency parsing model)들과 다양한 앙상블 모델(ensemble model)들을 결합하여 그 성능을 분석한다. 단어 표현은 미리 학습된 워드 임베딩 모델(word embedding model)과 ELMo(Embedding from Language Model), Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformer) 그리고 다양한 추가 자질들을 사용한다. 또한 사용된 의존 구문 분석 모델로는 Stack Pointer Network Model, Deep Biaffine Attention Parser와 Left to Right Pointer Parser를 이용한다. 최종적으로 각 모델의 분석 결과를 앙상블 모델인 Bagging 기법과 XGBoost(Extreme Gradient Boosting) 이용하여 최적의 모델을 제안한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.97-117
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• 2021

정기예금 가입 여부 예측은 은행의 대표적인 금융 마케팅 중 하나로, 은행은 다양한 고객 정보를 활용하여 예측 모델을 구성할 수 있다. 정기예금 가입 여부의 분류 정확도를 향상하기 위해, 많은 연구에서 기계학습 기법들을 이용하여 분류 모델들을 개발하였다. 하지만, 이러한 모델들이 만족스러운 성능을 보일지라도 모델의 의사결정 과정에 대한 근거가 적절하게 설명되지 않는다면 산업에서 활용하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 설명 가능한 정기예금 가입 여부 예측 기법을 제안한다. 먼저, 테이블 형식에서 우수한 성능을 도출하는 의사결정 나무 기반 앙상블 학습 기법인 랜덤 포레스트, GBM, XGBoost, LightGBM을 이용하여 분류 모델들을 개발하고, 10겹 교차검증을 통해 모델들의 분류 성능을 심층 분석한다. 다음으로, 가장 우수한 성능을 도출하는 모델에 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 고객 정보의 영향도와 의사결정 과정 등을 해석할 수 있는 근거를 제공한다. 제안한 기법의 실용성과 타당성을 입증하기 위해, Kaggle에서 제공한 은행 마케팅 데이터 셋을 대상으로 모의실험을 진행하였으며, 데이터 셋 구성에 따라 GBM과 LightGBM 모델에 SHAP을 각기 적용하여 설명 가능한 정기예금 가입 여부를 위한 분석 및 시각화를 수행하였다.