• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.15-28
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• 2022

최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.713-716
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• 2007

오늘날 인간 프로젝트와 같은 종합적인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 종양을 분류하기 위해서는 특정 종양 분류와 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 유사성 척도 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, DT, NB, SVM, MLP 알고리즘을 이용하여 클래스 분류 모델을 구축하고, 성능을 비교분석하였다. 피어슨 적률 상관 계수를 이용하여 선택된 50 유전자들을 멀티퍼셉트론 분류기로 분류한 결과 94.8%의 정확도를 보여 가장 최적의 조합을 보였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권4호
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• pp.60-73
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• 2023

The need for adopting automation technologies to improve inefficiencies in interior finishing modeling work is increasing during the Building Information Modeling (BIM) design stage. As a result, the use of visual programming languages (VPL) for practical applications is growing. However, undefined or incorrect space designations in BIM models can hinder the development of automated finishing modeling processes, resulting in erroneous corrections and rework. To address this challenge, this study first developed a rule-based automated interior finishing detailing module for floors, walls, and ceilings. In addition, an automated space integrity checking module with 86.69% ACC using the Multi-Layer Perceptron (MLP) model was developed. These modules were integrated into a design automation module for interior finishing, which was then verified for practical utility. The results showed that the automation module reduced the time required for modeling and integrity checking by 97.6% compared to manual work, confirming its utility in assisting BIM model development for interior finishing works.

• 로봇학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.436-443
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• 2023

With the advancement of robot intelligence, the concept of man and unmanned teaming (MUM-T) has garnered considerable attention in military research. In this paper, we present a transformer-based architecture for predicting the health status of agents, with the help of multi-head attention mechanism to effectively capture the dynamic interaction between friendly and enemy forces. To this end, we first introduce a framework for generating a dataset of battlefield situations. These situations are simulated on a virtual simulator, allowing for a wide range of scenarios without any restrictions on the number of agents, their missions, or their actions. Then, we define the crucial elements for identifying the battlefield, with a specific emphasis on agents' status. The battlefield data is fed into the transformer architecture, with classification headers on top of the transformer encoding layers to categorize health status of agent. We conduct ablation tests to assess the significance of various factors in determining agents' health status in battlefield scenarios. We conduct 3-Fold corss validation and the experimental results demonstrate that our model achieves a prediction accuracy of over 98%. In addition, the performance of our model are compared with that of other models such as convolutional neural network (CNN) and multi layer perceptron (MLP), and the results establish the superiority of our model.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제63권4호
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• pp.429-438
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• 2017

Structural design has an imperative role in deciding the failure possibility of a Reinforced Concrete (RC) structure. Recent research works achieved the goal of predicting the structural failure of the RC structure with the assistance of machine learning techniques. Previously, the Artificial Neural Network (ANN) has been trained supported by Particle Swarm Optimization (PSO) to classify RC structures with reasonable accuracy. Though, keeping in mind the sensitivity in predicting the structural failure, more accurate models are still absent in the context of Machine Learning. Since the efficiency of multi-objective optimization over single objective optimization techniques is well established. Thus, the motivation of the current work is to employ a Multi-objective Genetic Algorithm (MOGA) to train the Neural Network (NN) based model. In the present work, the NN has been trained with MOGA to minimize the Root Mean Squared Error (RMSE) and Maximum Error (ME) toward optimizing the weight vector of the NN. The model has been tested by using a dataset consisting of 150 RC structure buildings. The proposed NN-MOGA based model has been compared with Multi-layer perceptron-feed-forward network (MLP-FFN) and NN-PSO based models in terms of several performance metrics. Experimental results suggested that the NN-MOGA has outperformed other existing well known classifiers with a reasonable improvement over them. Meanwhile, the proposed NN-MOGA achieved the superior accuracy of 93.33% and F-measure of 94.44%, which is superior to the other classifiers in the present study.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.513-520
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• 2020

최근 기계 학습을 활용한 비전 검사 시스템의 개발이 활발해지고 있다. 본 연구는 기계 학습을 활용한 결함 검사 모델을 개발하고자 한다. 이미지에 대한 결함 검출 문제는 기계 학습에 있어 지도 학습 방법인 분류 문제에 해당한다. 본 연구에서는 특징을 자동 추출하는 알고리즘과 특징을 추출하지 않는 알고리즘을 기반으로 결함 검출 모델을 개발한다. 특징을 자동 추출하는 알고리즘으로 1차원 합성곱 신경망과 2차원 합성곱 신경망을 활용하였으며, 특징을 추출하지 않는 알고리즘으로 다중 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신을 활용하였다. 4가지 모델을 기반으로 결함 검출 모델을 개발하였고 이들의 정확도와 AUC를 기반으로 성능 비교하였다. 이미지 분류는 합성곱 신경망을 활용한 모델 개발이 일반적임에도, 본 연구에서 이미지의 화소를 RGB 값으로 변환하여 서포트 벡터 머신 모델을 개발할 때 높은 정확도와 AUC를 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1243-1248
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• 2008

최근 생명 정보학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험조작이 가능해짐에 따라 하나의 chip상에서 전체 genome의 expression pattern을 관찰할 수 있게 되었고, 동시에 수 만개의 유전자들 간치 상호작용도 연구 가능하게 되었다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 본 논문에서 제안한 유사성 척도 조합 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, 유사성 척도 조합 방법과 결합한 멀티퍼셉트론 신경망 분류기와 기존의 DT, NB, SVM 분류기를 이용하여 클래스 분류 시스템을 구축하고, 성능을 비교분석하였다. 피어슨 적률 상관 계수와 유클리디안 거리 계수 조합을 이용하여 선택된 200 유전사들을 멀티퍼셉트론 신경망 분류기로 분류한 결과 98.84%의 정확도를 보여 다른 분류기를 이용하여 실험을 수행한 경우보다 향상된 분류 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.534-539
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• 2010

게놈 연구에서 수천 개의 특징들은 비교적 작은 샘플들로부터 모아진다. 게놈 연구의 목적은 미래 관찰들의 결과를 예측하는 분류기를 만드는 것이다. 분류기를 만들기 위해서는 특징 선택, 모델 선택 그리고 예측 평가 등의 3단계 과정을 거친다. 본 논문은 예측 평가에 초점을 맞추고 모든 슬라이드의 사분위수를 똑같게 맞추는 quantilenormalization 적용하여 마이크로어레이 데이터를 표준화 한 후 특징 선택에 앞서 예측 모델의 '진짜' 예측 에러를 평가하기 위해 몇 개의 방법들을 비교하는 시스템을 고안하고 방법들의 예측 에러를 비교 분석 하였다. LOOCV는 전체적으로 작은 MSE와 bias를 나타내었고, 크기가 작은 샘플에서 split 방법과 2-fold CV는 매우 좋지 않는 결과를 보였다. 계산적으로 번거로운 분석에 대해서는 10-fold CV가 LOOCV보다 오히려 더 낳은 경향을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.