• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1561-1567
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• 2015

준지도 학습은 기계 학습의 한 분야로서, 레이블된 데이터와 레이블되지 않은 데이터 모두를 사용하여 모델을 학습함으로써 지도 학습에 비해 예측 정확도를 높일 수 있다. 최근 각광받고 있는 그래프 기반 준지도 학습은 입력 데이터를 그래프의 형태로 변환하는 그래프 구축 단계와 이를 사용하여 레이블되지 않은 데이터의 레이블을 예측하는 레이블 추론 단계로 나뉜다. 이 추론은 준지도 학습에서의 평활도 가정을 기본으로 한다. 본 연구에서는 추가로 각 꼭지점 중요도를 결합함으로써 개선된 레이블 추론 알고리즘을 제안한다. 이와 함께 알고리즘의 수렴성을 증명하고, 또한 실험을 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.177-187
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• 2023

준지도 학습(Semi-supervised learning)은 소량의 라벨이 있는 데이터와 다량의 라벨이 없는 데이터를 사용하여 모델을 훈련하는 효과적인 방법이다. 그러나 많은 논문에서 준지도 학습시 하나의 고정된 임계값을 사용하여 각 클래스별 서로 다른 이미지들의 특징별 차이를 고려하지 않고 임의 라벨을 만든다. 본 논문에서는 합성개구 레이더(SAR) 이미지 분류 준지도 학습시 모든 클래스가 하나의 고정된 임계값을 사용하는 대신 각 클래스에 대해 서로 다른 임계값을 적용한다. 모델에 임계값 학습 모듈을 추가하여 임계값을 학습하여 클래스별로 학습되는 차이를 고려하여 클래스별로 서로 다른 임계값을 얻는다. 서로 다른 임계값을 사용한 준지도 학습기반의 SAR 이미지 분류 방법을 적용유무를 비교하여 클래스별 임계값을 사용하는 이점에 대해 고찰하였다.

• 방송과미디어
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• 제27권2호
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• pp.10-18
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• 2022

본 고에서는 준지도 학습의 개념과 목표 그리고 대표 기법들의 동작 원리에 대해서 알아본다. 구체적으로, 영상 분류를 위한 준지도 학습 기법을 크게 label propagation 기반 기법과 representation learning 기반 기법으로 나누고, 이 두 가지 기법들의 특성을 분석하고, 대표 기법들의 동작 원리에 대해서 설명한다. 또한, 영상 분류 문제에서 위 두 가지 접근법들의 대표 기법들의 성능을 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.553-556
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• 2022

이상지질혈증의 발병에 대한 조기 진단 및 관리하는 것은 중요한 문제이다. 이상지질혈증의 진단은 혈액계측 정보 중에서 네 가지 LDL, HDL, TG, 그리고 TC를 이용하여 진단하며, 이상지질혈증 관리를 위해서는 LDL을 추정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 나이, 성별, 그리고 BMI와 같은 신체계측 정보를 학습하여 LDL-콜레스테롤을 예측하기 위한 준지도학습(Semi-supervised learning) 기반 기계학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 얕은 학습(Shallow Learning)기반의 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하고, 이상지질혈증 진단인자간의 상관관계를 고려하여 신체계측 정보로 예측된 HDL, TG, 그리고 TC을 이용하여 일반적인 기계학습을 이용한 예측방법의 정확도를 개선한다. 즉, 제안방법은 신체계측 정보를 이용하여 혈액계측 정보의 LDL, HDL, TG, 그리고 TC을 각각 예측하고, 신체계측에 혈액계측의 예측 정보를 추가하여 학습한 준지도학습 기반 얕은 네트워크를 설계한다. 실험결과, HDL, TG, 그리고 TC의 혈액예측 정보를 이용한 준지도학습 기반 LDL 예측 정확도는 71.4%로 신체계측 정보만을 이용한 예측 방법의 67.0% 보다 약 4.4% 개선할 수 있음을 확인한다.

• 정보관리학회지
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• 제24권1호
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• pp.251-271
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• 2007

문헌간 유사도를 자질로 사용하는 분류기에서 미분류 문헌을 학습에 활용하여 분류 성능을 높이는 방안을 모색해 보았다. 자동분류를 위해서 다량의 학습문헌을 수작업으로 확보하는 것은 많은 비기 들기 때문에 미분류 문헌의 활용은 실용적인 면에서 중요하다. 미분류 문헌을 활용하는 준지도학습 알고리즘은 대부분 수작업으로 분류된 문헌을 학습데이터로 삼아서 미분류 문헌을 분류하는 첫 번째 단계와, 수작업으로 분류된 문헌과 자동으로 분류된 문헌을 모두 학습 데이터로 삼아서 분류기를 학습시키는 두 번째 단계로 구성된다. 이 논문에서는 문헌간 유사도 자질을 적용하는 상황을 고려하여 두 가지 준지도학습 알고리즘을 검토하였다. 이중에서 1단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성에만 활용하므로 간단하며, 2단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질생성과 함께 학습 예제로도 활용하는 알고리즘이다. 지지벡터기계와 나이브베이즈 분류기를 이용한 실험 결과, 두 가지 준지도학습 방식 모두 미분류 문헌을 활용하지 않는 지도학습 방식보다 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 실행효율을 고려한다면 제안된 1단계 준지도학습 방식이 미분류 문헌을 활용하여 분류 성능을 높일 수 있는 좋은 방안이라는 결론을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.123-125
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• 2012

본 논문은 기계 학습을 이용한 감정 분류에 필요한 학습 말뭉치를 효율적으로 확장하는 방법에 대하여 기술한다. 학습 말뭉치는 일반적으로 그에 알맞은 레이블을 정해야 하는데, 그 양이 어마어마하기 때문에 이 과정을 일일이 사람이 할 수는 없다. 그에 대한 해결책으로써 이미 많은 준지도학습 방법이 연구되었고, 그것을 트윗이라는 짧은 문서를 감정 분류하는 것에 적용해도 감정 문서 분류기의 성능이 좋다는 결과를 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.254-257
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• 2024

5G 통신과 인공지능 기술이 발전하고, 사물인터넷 기기의 수가 증가함에 따라 종래의 정보보호체계를 우회하는 지능적인 사이버 공격이 증가하고 있다. 그러나, 종래의 기계학습 기반 멀웨어 탐지 방식은 이미 알려진 멀웨어만 탐지할 수 있으며, 새로운 멀웨어는 탐지가 어렵거나, 기존의 알려진 멀웨어로 잘못 분류되는 문제가 있다. 본 연구에서는 비지도학습을 사용하여 알려지지 않은 멀웨어를 탐지하고, 새롭게 탐지된 멀웨어를 새로운 라벨로 분류하여 재학습하는 준지도 학습 기반의 멀웨어 탐지 기법을 제안한다. 다양한 데이터 환경에서 알려지지 않은 멀웨어 데이터가 탐지 모델로 입력될 때 제안한 방식의 성능을 평가했다. 실험 결과에 따르면 제안한 준지도 학습 기반의 멀웨어 탐지 방법은 종래의 방식 대비 정확도를 약 16% 개선했다.

• 한국음향학회지
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• 제40권6호
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• pp.578-586
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• 2021

종단간 음성인식기의 성능향상을 위한 변분 오토인코더(Variational AutoEncoder, VAE) 및 비교사 데이터 증강(Unsupervised Data Augmentation, UDA) 기반의 준지도 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 원래의 음성데이터를 이용하여 VAE 기반 증강모델과 베이스라인 종단간 음성인식기를 학습한다. 그 다음, 학습된 증강모델로부터 증강된 데이터를 이용하여 베이스라인 종단간 음성인식기를 다시 학습한다. 마지막으로, 학습된 증강모델 및 종단간 음성인식기를 비교사 데이터 증강 기반의 준지도 학습 방법으로 다시 학습한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 증강모델은 기존의 종단간 음성인식기의 단어오류율(Word Error Rate, WER)을 개선하였으며, 비교사 데이터 증강학습방법과 결합함으로써 성능을 더욱 개선하였다.

• 응용통계연구
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• 제21권5호
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• pp.825-833
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• 2008

혼합모형을 이용한 판별분석은 다중 분류문제를 해결하는데 유용한 방법으로서 준지도 학습으로 확장될 수 있다. 본 논문에서는 정규 혼합분포를 이용한 준지도 학습 방법에서 혼합 모형의 하위 구성요소 개수 선택 기준을 연구하고자 한다. 하위 구성요소 선택 기준으로서 베이지안 정보량을 사용하였고 모의실험을 통해 이 방법의 유용성을 규명하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.993-1000
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• 2016

반응 값이 없는 자료를 지도학습 (supervised learning)에 사용하는 준지도 학습 (semi-supervised learning)은 분류에 더 많은 관심을 갖는다. 본 연구는 준지도학습을 회귀분석에 적용하는 준지도 회귀함수 추정법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법과 형태는 같지만 반응 값이 있는 자료와 없는 자료의 주변분포를 다르게 가정하고, 서로 다른 평활계수를 사용하는 등 좀 더 일반화된 형태를 가진다. 제안된 추정법의 점근분포를 계산하고 점근평균제곱오차를 최소화하는 최적의 평활계수가 가지는 조건을 찾는다. 설명변수의 주변분포에 대한 추정이 잘 이루이지고, 반응 값이 있는 자료와 없는 자료의 크기에 대한 조건을 적절하게 통제할 수 있고, 그리고 평활계수가 적절하게 선택될 수 있다면 라벨없는 자료가 회귀분석에서도 도움을 줄 수 있음을 보인다. 그리고 준지도 분류에서 사용하는 것처럼 반응 값이 없는 자료의 초기추정은 작은 값을 가지는 평활계수를 사용하여 과적합 (overfitting)되도록 하는 것이 좋음을 증명한다.