Kim, Eun Been;Park, Jung Hoon;Lee, Yung-Seop;Lim, Changwon
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권1호
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pp.39-57
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2021
Time series prediction is an area of great interest to many people. Algorithms for time series prediction are widely used in many fields such as stock price, temperature, energy and weather forecast; in addtion, classical models as well as recurrent neural networks (RNNs) have been actively developed. After introducing the attention mechanism to neural network models, many new models with improved performance have been developed; in addition, models using attention twice have also recently been proposed, resulting in further performance improvements. In this paper, we consider time series prediction by introducing attention twice to an RNN model. The proposed model is a method that introduces H-attention and T-attention for output value and time step information to select useful information. We conduct experiments on stock price, temperature and energy data and confirm that the proposed model outperforms existing models.
콘크리트궤도는 고속, 고밀도의 운행선로에서도 차량의 주행안정성이 높고, 이용승객에게 좋은 승차감을 제공할 수 있으며, 궤도 보수 비용을 대폭 절감시킬 수 있는 장점을 가지고 있어 고속선을 중심으로 점차 적용 구간이 늘어나고 있다. 하지만, ◯◯고속철도 토공 구간의 노반 침하로 기인된 콘크리트궤도의 2차적 침하가 발생하는 사례가 빈번히 발생하고 있어, 이로 인한 철도 운행의 안정성 문제가 대두되고 있다. 허용 잔류침하량을 초과하는 콘크리트궤도에 대한 효율적인 유지보수 방안 수립을 위해서는 공용 기간 중 발생하는 콘크리트궤도의 장기 침하 거동을 합리적으로 예측하는 것이 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 인공지능 기술 중 순환신경망을 활용하여 콘크리트궤도의 장기 침하 거동을 예측하는 모델을 개발하였다. 또한 기존 모델의 침하 예측 결과와 비교를 통해 개발된 모델의 적용 가능성을 모색하였다.
최근 COVID-19로 인해 홈 트레이닝의 관심도가 증가하고 있다. 이에 따라 HAR(human activity recognition) 기술을 홈 트레이닝에 적용한 연구가 진행되고 있다. 기존 HAR 분야의 논문에서는 동적인 자세보다는 앉기, 일어서기와 같은 정적인 자세들을 분석한다. 본 논문은 동적인 운동 자세를 분석하여 사용자의 운동 자세 정확도를 보여주는 딥러닝 모델을 제안한다. AI hub의 피트니스 이미지를 blaze pose를 사용하여 사람의 자세 데이터를 분석한다. 3개의 딥러닝 모델: RNN(recurrnet neural networks), LSTM(long short-term memory networks), CNN(convolution neural networks)에 대하여 실험을 진행한다. RNN, LSTM, CNN 모델의 f1-score는 각각 0.49, 0.87, 0.98로 CNN 모델이 가장 적합하다는 것을 확인하였다. 이후 연구로는, 다양한 학습 데이터를 사용하여 더 많은 운동 자세를 분석할 예정이다.
For precise tracking control of a servo system with nonlinear friction, a robust friction compensation scheme is presented in this paper. The nonlinear friction is difficult to identify the friction parameters exactly through experiments. Friction parameters can be also varied according to contact conditions such as the variation of temperature and lubrication. Thus, in order to overcome these problems and obtain the desired position tracking performance, a robust adaptive back-stepping control scheme with a dual friction observer is developed. In addition, to estimate lumped friction uncertainty due to modeling errors, a DEKF recurrent neural network and adaptive reconstructed error estimator are also developed. The feasibility of the proposed control scheme is verified through the experiment fur a ball-screw system.
Kim, Da-Seul;Son, Hyeon-Cheol;Si, Jong-Wook;Kim, Sung-Young
한국정보기술학회 영문논문지
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제10권1호
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pp.15-23
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2020
In this paper, we propose a new method to detect traffic accidents in video from vehicle-mounted cameras (vehicle black box). We use the distance between vehicles to determine whether an accident has occurred. To calculate the position of each vehicle, we use object detection and tracking method. By the way, in a crowded road environment, it is so difficult to decide an accident has occurred because of parked vehicles at the edge of the road. It is not easy to discriminate against accidents from non-accidents because a moving vehicle and a stopped vehicle are mixed on a regular downtown road. In this paper, we try to increase the accuracy of the vehicle accident detection by using not only the motion of the surrounding vehicle but also ego-motion as the input of the Recurrent Neural Network (RNN). We improved the accuracy of accident detection compared to the previous method.
Heating, Ventilating, and Air Conditioning(HVAC) 시스템은 난방(Heating), 환기(Ventilating), 공기조화(Air Conditioning)를 제공하는 공조시스템으로, 실내 환경의 온도, 습도 조절 및 지속적인 순환 및 여과를 통해 실내 공기 질을 개선한다. 이러한 HVAC 시스템에 이상이 생기는 경우 공기 여과율이 낮아지며, COVID-19와 같은 법정 감염병 예방에 취약해진다. 또한 장비의 과부하를 유발하여, 시스템의 효율성 저하 및 에너지 낭비를 불러올 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HVAC 시스템의 이상 탐지 및 조기 조치를 위한 Transformer 기반 이상 탐지 기법의 적용을 제안한다. Transformer는 기존 시계열 데이터 처리를 위한 기법인 Recurrent Neural Network(RNN)기반 모델의 구조적 한계점을 극복함에 따라 Long Term Dependency 문제를 해결하고, 병렬처리를 통해 효율적인 Feature 추출이 가능하다. Transformer 모델이 HVAC 시스템의 이상 탐지에서 RNN 기반의 비교군 모델보다 약 1.31%의 향상을 보이며, Transformer 모델을 통한 HVAC의 이상 탐지에 효율적임을 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권2호
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pp.213-234
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2024
In recent decades, increasing research attention has been directed toward predicting the price of stocks in financial markets using deep learning methods. For instance, recurrent neural network (RNN) is known to be competitive for datasets with time-series data. Long short term memory (LSTM) further improves RNN by providing an alternative approach to the gradient loss problem. LSTM has its own advantage in predictive accuracy by retaining memory for a longer time. In this paper, we combine both supervised and unsupervised dimension reduction methods with LSTM to enhance the forecasting performance and refer to this as a dimension reduction based LSTM (DR-LSTM) approach. For a supervised dimension reduction method, we use methods such as sliced inverse regression (SIR), sparse SIR, and kernel SIR. Furthermore, principal component analysis (PCA), sparse PCA, and kernel PCA are used as unsupervised dimension reduction methods. Using datasets of real stock market index (S&P 500, STOXX Europe 600, and KOSPI), we present a comparative study on predictive accuracy between six DR-LSTM methods and time series modeling.
딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.
최근 국내 미세먼지 발생의 증가에 따라 발생하는 인체에 유해한 영향을 줄이기 위하여, 미세먼지 수치를 예측하고 사전 조치를 취할 수 있도록 돕는 기술이 필요해지고 있다. 본 논문에서는 국내 미세먼지 위험 수준을 예측하기 위한 1D Convolutional to Recurrent Neural Network (1-D CRNN) 모델을 제안한다. 제안 된 모델은 딥러닝 신경망의 CNN과 RNN을 결합한 구조이며, 다른 종류의 데이터로 구성된 시계열 데이터 세트에서 데이터 예측을 수행 할 수 있다. 데이터 예측을 위해 국내·외 미세먼지, 풍향, 풍속 데이터를 사용한다. 제안된 모델은 약 76%(부분 최대 84%)의 정확도를 달성했으며, 일반 RNN 모델(53%)보다 정확한 예측 결과를 얻었을 수 있었다. 제안된 모델은 향후 여러 개의 시계열 데이터 세트를 고려해야 하는 데이터 예측 모델 학습 및 실험을 목표로 한다.
파워셸은 닷넷 프레임워크를 기반에 둔, 커맨드 라인 셸이자 스크립트 언어로, 그 자체가 가진 다양한 기능 외에도 윈도우 운영체제 기본 탑재, 코드 은닉 및 지속의 수월함, 다양한 모의 침투 프레임워크 등 공격 도구로서 여러 이점을 가지고 있다. 이에 따라 파워셸을 이용하는 악성코드가 급증하고 있으나 기존의 악성코드 탐지 기법으로 대응하기에는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 파워셸에서 실행되는 명령들을 관찰할 수 있는 개선된 모니터링 기법과, Convolutional Neural Network(CNN)을 이용해 명령에서 특징을 추출하고 실행 순서에 따라 Recurrent Neural Network(RNN)에 전달하여 악성 여부를 판단하는 딥 러닝 기반의 분류 모델을 제안한다. 악성코드 공유 사이트에서 수집한 파워셸 기반 악성코드 1,916개와 난독화 탐지 연구에서 공개한 정상 스크립트 38,148개를 이용하여 제안한 모델을 5-fold 교차 검증으로 테스트한 결과, 약 97%의 True Positive Rate(TPR)와 1%의 False Positive Rate(FPR)로 모델이 악성코드를 효과적으로 탐지함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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