• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권5호
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• pp.27-37
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• 2022

This study intends to link agricultural machine history data with related organizations or collect them through IoT sensors, receive input from agricultural machine users and managers, and analyze them through AI algorithms. Through this, the goal is to track and manage the history data throughout all stages of production, purchase, operation, and disposal of agricultural machinery. First, LSTM (Long Short-Term Memory) is used to estimate oil consumption and recommend maintenance from historical data of agricultural machines such as tractors and combines, and C-LSTM (Convolution Long Short-Term Memory) is used to diagnose and determine failures. Memory) to build a deep learning algorithm. Second, in order to collect historical data of agricultural machinery, IoT sensors including GPS module, gyro sensor, acceleration sensor, and temperature and humidity sensor are attached to agricultural machinery to automatically collect data. Third, event-type data such as agricultural machine production, purchase, and disposal are automatically collected from related organizations to design an interface that can integrate the entire life cycle history data and collect data through this.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.35-45
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• 2019

욕설과 비속어를 포함한 악성 댓글에 대한 피해는 최근 언론에 나오는 연애인의 자살뿐만 아니라 사회 전반에서 다양한 형태로 증가하고 있다. 이 논문에서는 양방향 장단기 메모리 신경망 모델을 이용하여 욕설을 검출하는 기법을 제시하였다. 웹 크룰러를 통해 웹상의 댓글을 수집하고, 영어나 특수문자 등의 사용하지 않은 글에 대해 불용어 처리를 하였다. 불용어 처리된 댓글에 대해 문장의 전·후 관계를 고려한 양방향 장단기 메모리 신경망 모델을 적용하여 욕설 여부를 판단하고 검출하였다. 양방향 장단기 메모리 신경망을 사용하기 위해 검출된 댓글에 대해 형태소 분석과 벡터화 과정을 거쳤으며 각 단어들에 욕설 해당 여부를 라벨링하여 진행하였다. 실험 결과 정제하고 수집된 총 9,288개의 댓글에 대해 88.79%의 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.313-319
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• 2023

본 논문에서는 일부 소음 데이터만 알고 있을 때 결손된 데이터를 예측할 목적으로 수조에서 측정된 기포유동 소음 데이터와 수중 운동체 발사 소음 데이터를 시계열 기계학습 모델인 Long Short Term Memory(LSTM)에 적용해 보았다. 기포유동소음 데이터는 파이프에서 측정된 소음으로 기포소음, 유동소음, 유체기인소음이 혼합되어 있으며 유형별로 3가지로 분류할 수 있다. 수중 운동체 발사소음은 모형 발사튜브에서 수중 운동체가 사출될 때 발생하는 소음으로 순간소음이며 발사 이벤트마다 불규칙하게 변한다. 이러한 종류의 소음 생성을 위해서는 해석적인 모델보다는 데이터 기반 모델이 유용할 수 있다. 본 연구에서는 LSTM을 데이터 기반 모델을 만들었다. 모델에 영향을 주는 LSTM의 은닉유닛의 개수, 입력시퀸스의 개수, 데시메이션 인자에 따른 모델의 성능을 확인하고 최적의 LSTM 모델을 구성했다. 같은 유형은 새로운 데이터에 대해서도 잘 동작하는 것을 보였다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권5호
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• pp.657-663
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• 2016

In this work, a novel silicon (Si) based floating body synaptic transistor (SFST) is studied to mimic the transition from short-term memory to long-term one in the biological system. The structure of the proposed SFST is based on an n-type metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (MOSFET) with floating body and charge storage layer which provide the functions of short- and long-term memories, respectively. It has very similar characteristics with those of the biological memory system in the sense that the transition between short- and long-term memories is performed by the repetitive learning. Spike timing-dependent plasticity (STDP) characteristics are closely investigated for the SFST device. It has been found from the simulation results that the connectivity between pre- and post-synaptic neurons has strong dependence on the relative spike timing among electrical signals. In addition, the neuromorphic system having direct connection between the SFST devices and neuron circuits are designed.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.183-183
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• 2020

Accurate quantitative precipitation estimation plays an important role in hydrological modelling and prediction. Instantaneous quantitative precipitation estimation (QPE) by utilizing the weather radar data is a great applicability for operational hydrology in a catchment. Previously, regression technique performed between reflectivity (Z) and rain intensity (R) is used commonly to obtain radar QPEs. A novel, recent approaching method which might be applied in hydrological area for QPE is Long Short-Term Memory (LSTM) Networks. LSTM networks is a development and evolution of Recurrent Neuron Networks (RNNs) method that overcomes the limited memory capacity of RNNs and allows learning of long-term input-output dependencies. The advantages of LSTM compare to RNN technique is proven by previous works. In this study, LSTM networks is used to estimate the quantitative precipitation from weather radar for an urban catchment in South Korea. Radar information and rain-gauge data are used to evaluate and verify the estimation. The estimation results figure out that LSTM approaching method shows the accuracy and outperformance compared to Z-R relationship method. This study gives us the high potential of LSTM and its applications in urban hydrology.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제5권4호
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• pp.57-62
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• 2017

In this paper, we applied long short term memory(LSTM) for classifying political polarity in cyber public sphere. The data collected from the cyber public sphere is transformed into word corpus data through word embedding. Based on this word corpus data, we train recurrent neural network (RNN) which is connected by LSTM's. Softmax function is applied at the output of the RNN. We conducted our proposed system to obtain experimental results, and we will enhance our proposed system by refining LSTM in our system.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.119-121
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• 2016

최근 사람과 컴퓨터가 대화를 하는 채팅시스템 연구가 활발해지고 있다. 컴퓨터가 사람의 말에 적절한 응답을 하기 위해선 그 의미를 분석할 필요가 있다. 발화에 대한 의미 분석의 기본이 되는 연구로 감정분석과 화행분석이 있다. 그러나 이 둘은 서로 밀접한 연관이 있음에도 불구하고 함께 분석하는 연구가 시도되지 않았다. 본 연구에서는 Long Short-term Memory(LSTM)를 이용하여 대화체 문장의 감정과 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 대화 분석모델을 제안한다. 사랑 도메인 데이터를 사용한 실험에서 제안 모델은 감정 58.08%, 화행 82.60%, 서술자 62.74%의 정확도(Accuracy)를 보였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권4호
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• pp.582-588
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• 2018

Accident diagnosis is one of the complex tasks for nuclear power plant (NPP) operators. In abnormal or emergency situations, the diagnostic activity of the NPP states is burdensome though necessary. Numerous computer-based methods and operator support systems have been suggested to address this problem. Among them, the recurrent neural network (RNN) has performed well at analyzing time series data. This study proposes an algorithm for accident diagnosis using long short-term memory (LSTM), which is a kind of RNN, which improves the limitation for time reflection. The algorithm consists of preprocessing, the LSTM network, and postprocessing. In the LSTM-based algorithm, preprocessed input variables are calculated to output the accident diagnosis results. The outputs are also postprocessed using softmax to determine the ranking of accident diagnosis results with probabilities. This algorithm was trained using a compact nuclear simulator for several accidents: a loss of coolant accident, a steam generator tube rupture, and a main steam line break. The trained algorithm was also tested to demonstrate the feasibility of diagnosing NPP accidents.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.477-479
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• 2018

본 연구는 인공신경망의 한 종류인 LSTM(Long Short-Term Memory) 기법을 활용하기 위하여 진행하였다. UTD(University of Texas at Dallas)가 공개한 27종 동작 데이터 중 3축 가속도 및 각속도 데이터를 기본 LSTM 및 Deep Residual Bidir-LSTM 기법에 적용하여 행동을 분류해 보았다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.119-121
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• 2016

최근 사람과 컴퓨터가 대화를 하는 채팅시스템 연구가 활발해지고 있다. 컴퓨터가 사람의 말에 적절한 응답을 하기 위해선 그 의미를 분석할 필요가 있다. 발화에 대한 의미 분석의 기본이 되는 연구로 감정분석과 화행분석이 있다. 그러나 이 둘은 서로 밀접한 연관이 있음에도 불구하고 함께 분석하는 연구가 시도 되지 않았다. 본 연구에서는 Long Short-term Memory(LSTM)를 이용하여 대화체 문장의 감정과 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 대화 분석모델을 제안한다. 사랑 도메인 데이터를 사용한 실험에서 제안 모델은 감정 58.08%, 화행 82.60%, 서술자 62.74%의 정확도(Accuracy)를 보였다.