• 서비스연구
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• 제3권2호
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• pp.53-60
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• 2013

데이터로부터 의미있는 형태의 정보를 얻기 위한 여러 가지 기법들이 개발되어 왔지만, 최근 들어 가장 각광받는 분야 중 하나는 패턴인식과 기계학습 방법이다. 기존의 학습 알고리즘은 대부분 범주 형 속성에 기반 한 규칙 또는 의사 결정 모델을 생성한다. 그런데, 실세계의 데이터는 보통 범주 형 속성 외에도 수치 값을 갖는 속성을 포함하고, 또 많은 경우에 있어 수치 형 속성으로만 구성되기도 한다. 따라서 이러한 경우, 데이터를 학습에 사용하기 위해서는 수치형 속성에 대한 적절한 처리 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 수치형 속성의 도메인을 여러 개의 분절된 부분으로 나누어 학습 알고리즘에 사용하는 방법인 이산화 기법을 설명하고 또한 데이터마이닝의 기법으로 사용되는 클러스터링(Clustering)을 사용한다. 클러스터란 대량의 데이터베이스로부터 유사한 레코드 특성을 지닌 작은 그룹으로 여러 개를 분할하는 것으로 패턴 공간에 주어진 유한 개의 패턴들이 서로 가깝게 모여서 무리를 이루고 있는 패턴 집합이다. 그 집합들 중에서 특정한 카테고리를 지정하지 않고 주어진 데이터들에서 어떤 패턴을 추출하여, 비슷한 데이터들을 묶어서 데이터를 분류하는 기법인 클러스터링에 대해 실험한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.1-9
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• 2021

본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습 정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.37-51
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• 2020

머신러닝과 딥러닝 기술의 발달로 인하여 도시의 변화탐지에 이러한 기술을 적용하려는 관심과 시도가 증가하고 있다. 그러나 기존의 변화탐지와 공간정보 구축방법은 여전히 사람에 의해 수작업으로 수행되는 경우가 많아 비용과 시간이 많이 소요되고 있다. 또한 도시지역에서 건축물의 변화탐지를 효율적으로 수행하기 위해서는 많은 인원이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 포인트 클라우드에서 딥러닝 기술을 적용하여 공간정보 분야에서 활용도가 높은 도로, 건물, 식생의 객체를 분류하고 변화탐지를 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험 결과 약 92% 이상의 정확도로 도로, 건물, 식생을 분류하였으며 이를 통해 객체의 속성정보를 자동으로 구축할 수 있었다. 또한, 시계열 데이터가 구축된다면 제안한 방법론을 통해서 변화를 탐지할 수 있고 기 구축된 수치지도의 속성을 검수할 수 있을 것으로 판단된다.

• ETRI Journal
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• 제43권6호
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• pp.1004-1012
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• 2021

The collaboration productively interacting between multi-agents has become an emerging issue in real-world applications. In reinforcement learning, multi-agent environments present challenges beyond tractable issues in single-agent settings. This collaborative environment has the following highly complex attributes: sparse rewards for task completion, limited communications between each other, and only partial observations. In particular, adjustments in an agent's action policy result in a nonstationary environment from the other agent's perspective, which causes high variance in the learned policies and prevents the direct use of reinforcement learning approaches. Unexpected social loafing caused by high dispersion makes it difficult for all agents to succeed in collaborative tasks. Therefore, we address a paradox caused by the social loafing to significantly reduce total returns after a certain timestep of multi-agent reinforcement learning. We further demonstrate that the collaborative paradox in multi-agent environments can be avoided by our proposed effective early stop method leveraging a metric for social loafing.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.409-414
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• 2013

Naive Bayesian classifiers 네이브 베이지안 분류기는 샘플 데이터로부터 쉽게 구현될 수 있는 강력하고도 많이 사용되는 형식의 분류기다. 그러나 강한 조건부 독립성으로 인하여 효율이 저하되는 분류 결과를 초래한다. 일반적으로 네이브 베이지안 분류기는 연속성을 가진 특징 데이터의 우도를 처리하기 위해 가우시안 분산을 사용한다. 속성들의 확률밀도는 항상 가우시안 분산에 적합한 것만은 아니다. 또 다른 형식의 분류기는 지도학습을 통해 퍼지 규칙과 퍼지집합을 학습할 수 있는 퍼지신경망이다. 퍼지신경망과 네이브 베이지안 분류기간에는 구조적 유사성을 가지고 있기 때문에 퍼지신경망으로 학습된 분산 그래프를 네이브 베이지안 분류기에 적용하고자 하는 방안이 본 연구의 목적이다. 따라서 네이브 베이지안 분류기에 가우시안 분산 그래프를 사용한 결과와 퍼지 분산 그래프를 사용한 결과를 비교하였다. 이를 위해 leukemia와 colon의 DNA 마이크로어레이 데이터를 적용하여 분류하였다. 네이브 베이지안 분류기에 퍼지 분산 그래프를 사용한 결과 가우시안 분산 그래프를 사용한 결과보다 더 신뢰성이 있음을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.49-58
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• 2023

학생들의 중도 탈락은 대학의 재정적 손실 뿐 아니라, 학생 개개인 및 사회적으로도 부정적인 영향을 끼친다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 이용하여 대학생들의 중도 탈락 여부를 예측하고자 하는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대학생들의 중도 탈락 여부를 예측하기 위해 DNN(Deep Neural Network)과 LGBM(Light Gradient Boosting Machine)을 이용한 모델을 구현하고 성능을 비교하였다. 학습 데이터로는 서울 소재 중소규모 4년제 대학인 A 대학의 20,050명의 학생을 대상으로 수집된 학적 및 성적 데이터를 학습에 이용하였다. 원본 데이터의 140여개의 속성 중 중도 탈락 여부를 나타내는 속성과의 상관계수가 0.1 이상인 속성들만 추출하여 학습하였다. 두 모델의 성능 실험 결과, DNN과 LGBM의 F1-스코어는 0.798과 0.826이었으며, LGBM이 DNN에 비해 2.5% 나은 예측 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.762-772
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• 2006

Instance based learning algorithm is the best known lazy learner and has been successfully used in many areas such as pattern analysis, medical analysis, bioinformatics and internet applications. However, its feature weighting scheme is too naive that many other extensions are proposed. Our version of IB3 named as eXtended IBL (XIBL) improves feature weighting scheme by backward stepwise regression and its distance function by VDM family that avoids overestimating discrete valued attributes. Also, XIBL adopts leave-one-out as its noise filtering scheme. Experiments with common artificial domains show that XIBL is better than the original IBL in terms of accuracy and noise tolerance. XIBL is applied to two important applications - intrusion detection and spam mail filtering and the results are promising.

• 공학교육연구
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• 제12권1호
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• pp.73-81
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• 2009

본 논문은 공학기초설계 과목에서의, 사이버강좌를 통한 교육에서의 튜터의 역할에 관해서 논한다. 창의설계과목은 학생들과의 피드백이 매우 중요한 교과목으로서, 튜터와 교수, 학생간의 역할이 정확히 정립되어 있어야 함이 매우 중요하다. 이 논문에서는 튜터의 역할 중 교수법, 선후배간 유대관계, 관리차원과 기술적인 측면에서의 튜터들의 역할을 논의하고 있으며, 학생들의 참여도를 향상시킬 수 있는 튜터 활용의 중요성을 논하고 있다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제2권2호
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• pp.111-121
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• 1997

This study intends to develop a fixture planning module as a part of the planning system for cutting. The fixture module uses machine learning method to reuse previous failure results so that the system can reduce the repeated failures. Machine learning is one of efforts to incorporate human reasoning ability into a computerized system. A human expert designs better than a novice does because he has a wide experience in a specific area. This study implements the machine learning algorithm to have a wide experience in the fixture planning area as a human expert does. When the fixture planner finds a setup failure for the suggested operations by a process planner, it makes the process planner store its attributes and other information for the failed setup. Then the process planner applies the learned knowledge when it meets a similar case so that the planner can reduce possibility of setup failure. Also the system can teach a novice user by showing a failed setup with a modified setup.

• 음성과학
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• 제10권1호
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• pp.71-84
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• 2003

In the acoustic modeling for large vocabulary speech recognition, a sparse data problem caused by a huge number of context-dependent (CD) models usually leads the estimated models to being unreliable. In this paper, we develop a new clustering method based on the C45 decision-tree learning algorithm that effectively encapsulates the CD modeling. The proposed scheme essentially constructs a supervised decision rule and applies over the pre-clustered triphones using the C45 algorithm, which is known to effectively search through the attributes of the training instances and extract the attribute that best separates the given examples. In particular, the data driven method is used as a clustering algorithm while its result is used as the learning target of the C45 algorithm. This scheme has been shown to be effective particularly over the database of low unknown-context ratio in terms of recognition performance. For speaker-independent, task-independent continuous speech recognition task, the proposed method reduced the percent accuracy WER by 3.93% compared to the existing rule-based methods.