• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.387-388
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• 2019

As malicious apps vary significantly across Android malware, it is challenging to prevent that the end-users download apps from unsecured app markets. In this paper, we propose an approach to classify the malicious methods based on permissions using Long Short Term Memory (LSTM) that is used to embed the semantics among Intent and permissions. Then the malicious method that is an unsecured method will be removed and re-uploaded to official market. This approach may induce that the end-users download apps from official market in order to reduce the risk of attacks.

• Earthquakes and Structures
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• 제25권1호
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• pp.15-26
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• 2023

It is of great importance to assess the residual displacement demand in the performance-based seismic design. In this paper, a hybrid deep learning model for predicting the residual displacement spectra under near-fault (NF) ground motions is proposed by combining the long short-term memory network (LSTM) and back-propagation (BP) network. The model is featured by its capacity of predicting the residual displacement spectrum under a given NF ground motion while considering the effects of structural parameters. To construct this model, 315 natural and artificial NF ground motions were employed to compute the residual displacement spectra through elastoplastic time history analysis considering different structural parameters. Based on the resulted dataset with a total of 9,450 samples, the proposed model was finally trained and tested. The results show that the proposed model has a satisfactory accuracy as well as a high efficiency in predicting residual displacement spectra under given NF ground motions while considering the impacts of structural parameters.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.31-41
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• 2018

Text classification has been studied for a long time in the Natural Language Processing field. In this paper, we propose an article- and paragraph-level genre classification system using Word2Vec-based LSTM, GRU, and CNN models for large-scale English corpora. Both article- and paragraph-level classification performed best in accuracy with LSTM, which was followed by GRU and CNN in accuracy performance. Thus, it is to be confirmed that in evaluating the classification performance of LSTM, GRU, and CNN, the word sequential information for articles is better than the word feature extraction for paragraphs when the pre-trained Word2Vec-based word embeddings are used in both deep learning-based article- and paragraph-level classification tasks.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.159-162
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• 2017

Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network(LSTM RNN)는 순차 데이터 모델링에 적합한 딥러닝 모델이다. Bidirectional LSTM RNN(BiLSTM RNN)은 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN을 입력 데이터의 양 방향에 적용시킨 것으로 입력 열의 모든 정보를 볼 수 있는 장점이 있어 자연어처리를 비롯한 다양한 분야에서 많이 사용되고 있다. Highway Network는 비선형 변환을 거치지 않은 입력 정보를 히든레이어에서 직접 사용할 수 있게 LSTM 유닛에 게이트를 추가한 딥러닝 모델이다. 본 논문에서는 Highway Network를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구 보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.159-162
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• 2017

Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network(LSTM RNN)는 순차 데이터 모델링에 적합한 딥러닝 모델이다. Bidirectional LSTM RNN(BiLSTM RNN)은 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN을 입력 데이터의 양 방향에 적용시킨 것으로 입력 열의 모든 정보를 볼 수 있는 장점이 있어 자연어처리를 비롯한 다양한 분야에서 많이 사용되고 있다. Highway Network는 비선형 변환을 거치지 않은 입력 정보를 히든레이어에서 직접 사용할 수 있게 LSTM 유닛에 게이트를 추가한 딥러닝 모델이다. 본 논문에서는 Highway Network를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구 보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.32-32
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• 2019

본 연구에서는 다양한 시계열 예측에서 우수한 성과를 보이고 있는 딥러닝 알고리즘 LSTM(Long & Short Term Memory) 모형의 수문시계열 분석에 있어서의 적용성을 검토하고, 모형의 활용가능성과 한계점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 물리적 강우-유출 모형과의 비교 검토, 일반하천 및 감조하천에서의 수위 예측, 월강수량 및 댐방류량을 활용한 갈수량 예측 등에 LSTM 모형을 적용하고, 결과분석을 통해 모형의 장 단점을 요약하였다. 상기 목적을 위한 모형적용 결과, LSTM 모형은 수문시계열 예측에 있어 우수한 예측능력을 보이고 있으며, 이는 양적/질적 수문자료가 충분히 확보되었지만, 수문해석 모형구축에 제약이 있는 유역에 대해서 보완적 수단으로 사용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.179-180
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• 2023

In this study, the performance of the prediction model was compared and analyzed using DNN and LSTM learning models to predict the amount of dry shrinkage of the concrete. As a result of the analysis, DNN model had a high error rate of about 51%, indicating overfitting to the training data. But, the LSTM learning model showed a relatively higher accuracy with an error rate of 12% compared to the DNN model. Also, the Pre_LSTM model which preprocess data, showed the performance with an error rate of 9% and a coefficient of determination of 0.887 in the LSTM learning model.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.11-18
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• 2020

본 연구에서는 모바일 환경에서의 기존 맥락인증기법의 부족한 성능을 보완하고자 한다. 사용된 데이터는 GPS, CDR(Call Detail Record), App usage이며 GPS의 처리과정에서 인구밀집지역의 타인을 세밀하게 구분하고자 GPS밀도에 따른 지역구분을 시행하였다. 또한 전처리에서 데이터 수집에서 발생할 수 있는 결측치를 처리한다. 인증 모델은 두 개의 LSTM(Long-Short Term Memory)와 그들 결과를 종합하는 하나의 ANN(Artificial Neural Network)로 구성하며 이를 통해 최종적으로 인증 점수를 산출한다. 본 논문에서는 기존 연구와의 정확도를 비교하고 타인을 구별해내는데 필요한 인증 시도 횟수를 비교하여 평균 11.6%의 정확도 향상과 검증 데이터의 약 60%에 대하여 더 적은 시도에 구별해 낼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1-7
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• 2019

머신 러닝의 심층 개발로 딥 러닝 방법은 특히 CNN(Convolution Neural Network)에서 큰 진전을 이루었다. 전통적인 텍스트 정서 분류 방법과 비교할 때 딥 러닝 기반 CNN은 복잡한 다중 레이블 및 다중 분류 실험의 텍스트 분류 및 처리에서 크게 발전하였다. 그러나 텍스트 정서 분류를 위한 신경망에도 문제가 있다. 이 논문에서는 LSTM (Long-Short Term Memory network) 및 CNN 딥 러닝 방법에 기반 한 융합 모델을 제안하고, 다중 카테고리 뉴스 데이터 세트에 적용하여 좋은 결과를 얻었다. 실험에 따르면 딥 러닝을 기반으로 한 융합 모델이 텍스트 정서 분류의 예측성과 정확성을 크게 개선하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 모델을 최적화하고 그 모델의 성능을 개선하는 중요한 방법이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1108-1109
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• 2023

본 논문은 선박 내부 소음을 효과적으로 감소시키기 위한 ANC(Active Noise Cancellation)및 인공 지능 (AI) 결합 시스템의 개발과 적용에 관한 연구를 다룬다. 선박 환경에서의 소음은 승원의 스트레스 증가와 불편을 초래하므로, 이를 해결하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 외부 소음과 내부 소음 데이터를 수집하고, STFT(Short-Time Fourier Transform)알고리즘을 통해 소음 데이터를 분석 가능한 형태로 전처리한다. 그 후, LSTM(Long Short-Term Memory)알고리즘을 사용하여 선박 외부에서 발생한 소음을 입력으로 받아 내부에서 들리는 외부 소음을 예측하고 제어하는 모델을 훈련시킨다. 이후 최적화 과정을 거쳐 예측 소음의 반대 파형을 생성 및 출력을 통해 ANC 를 구현한다.