• Genomics & Informatics
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• 제18권1호
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• pp.2.1-2.11
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• 2020

In this paper, we propose a new approach to detecting outliers in a set of segmented genomes of the flu virus, a data set with a heterogeneous set of sequences. The approach has the following computational phases: feature extraction, which is a mapping into feature space, alignment-free distance measure to measure the distance between any two segmented genomes, and a mapping into distance space to analyze a quantum of distance values. The approach is implemented using supervised and unsupervised learning modes. The experiments show robustness in detecting outliers of the segmented genome of the flu virus.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.482-482
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• 2000

The essential requirements of neural network for human skill transfer are fast convergence, high storage capacity, and strong noise immunity. Bidirectional associative memory(BAM) suffering from low storage capacity and abundance of spurious memories is rarely used for skill transfer application though it has fast and wide association characteristics for visual data. This paper suggests generalization of classical BAM structure and new learning algorithm which uses supervised learning to guarantee perfect recall starting with correlation matrix. The generalization is validated to accelerate convergence speed, to increase storage capacity, to lessen spurious memories, to enhance noise immunity, and to enable multiple association using simulation work.

• 방송과미디어
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• 제27권2호
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• pp.19-25
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• 2022

본 고에서는 최근 컴퓨터 비전 분야에서 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중에 하나인 자가 학습(Self-supervised Learning) 기술의 동향과 향후 방향성에 대해서 논의한다. 컴퓨터 비전 분야에서의 자가 학습 기술은 최근에 Contrastive Learning 기법을 활용하여 활발하게 연구되고 있는데, 이를 위한 좋은 Positive와 Negative를 어떻게 추출할까에 대한 고민으로 수많은 연구들이 진행되어 왔다. 본 고에서는 이러한 방향성에서 대표적인 몇 가지의 방법론에 대해서 논의하고 이의 한계점을 언급하며 컴퓨터 비전 분야에서 자가 학습 기법이 가야 할 방향성에 대해서 논의하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.347-350
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• 2021

본 논문에서는 지도학습(Supervised Learning)알고리즘을 사용하는 모듈러 스파이킹 신경회로망(Modular Spiking Neural Networks)에서 학습의 진행 상황에 맞추어 학습용 데이터를 사용하는 다중 단계 학습알고리즘을 제안한다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 항공영상 클러스터링 문제에 적용한 결과를 보임으로써 실제적인 문제에서의 적용 타당성과 가능성을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.139-147
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• 2021

본 논문은 데이터의 일부만 레이블링이 되어있는 약지도 학습을 기반으로 하는 음향 이벤트 검출 시스템을 소개 및 구현하고, 시뮬레이션을 통해 각 파라미터가 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 음향 이벤트 검출 시스템은 음향 신호 내에 존재하는 이벤트의 종류, 시작/종료 시점을 추정하는 시스템으로, 이를 학습시키기 위해서는 음향 이벤트 신호와 그 종류, 시작/종료 시점에 대한 모든 정보가 제공되어야 한다. 하지만 이를 모두 표기하여 학습데이터를 만드는 것은 매우 큰 비용이 들어가며, 특히 시작/종료 시점을 정확히 표기하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서 다루는 약지도 학습 문제에서는 이벤트의 종류와 시작/종료 시점이 모두 표기된 "강하게 표기된 데이터"와, 이벤트의 종류만 표기된 "약하게 표기된 데이터", 그리고 아무런 표기가 되어 있지 않은 "미표기 데이터"를 이용하여 음향 이벤트 검출 시스템을 학습시킨다. 최근 이러한 문제에서는 평균-교사 모델을 이용한 음향 이벤트 검출 시스템의 성능이 우수하며, 따라서 널리 사용되고 있다. 다만, 평균-교사 모델은 많은 파라미터를 가지고 있고, 이는 성능에 영향을 다소 미칠 수 있으므로 신중하게 선택되어야 한다. 본 논문에서는 DCASE 2020 Task 4의 데이터를 이용하여 특징 값의 종류, 이동 평균 파라미터, 일관성 비용함수의 가중치, 램프-업 길이, 그리고 최대 학습율 등 5가지의 값에 대해 성능 분석을 진행하였으며, 각 파라미터에 대한 영향 및 최적 값에 대해 고찰하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.185-207
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• 2022

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 인해, 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터 분석에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 그중 텍스트 분류는 학계 및 업계에서 오랜 기간 연구되어 온 분야로, 분류의 성능을 향상시키기 위해 계층형 레이블 등 데이터 자체의 특성을 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 하지만 계층적 분류를 위해 주로 사용되는 하향식 접근법은 상위 레벨의 오분류가 하위 레벨의 정분류 기회를 차단한다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 레이블의 계층적인 관계를 고려하면서도 상위 레벨의 분류가 하위 레벨의 분류를 차단하지 않도록 하여 분류 성능을 향상시키기 위해, 오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오토인코더의 잠재변수에 하위 레이블을 예측하는 주 분류기를 추가하고, 인코더의 은닉층에 상위 레벨의 레이블 예측하는 보조 분류기를 추가하여 End-to-End 학습을 진행한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위하여 국내 논문 데이터 총 22,512건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 모델이 기존의 지도 오토인코더 및 DNN 모델에 비해 분류 정확도와 F1-Score에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.519-524
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• 2023

해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권6호
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• pp.591-610
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• 2019

Deep Learning is one of the machine learning methods to find features from a huge data using non-linear transformation. It is now commonly used for supervised learning in many fields. In particular, Convolutional Neural Network (CNN) is the best technique for the image classification since 2012. For users who consider deep learning models for real-world applications, Keras is a popular API for neural networks written in Python and also can be used in R. We try examine the parameter estimation procedures of Deep Neural Network and structures of CNN models from basics to advanced techniques. We also try to figure out some crucial steps in CNN that can improve image classification performance in the CIFAR10 dataset using Keras. We found that several stacks of convolutional layers and batch normalization could improve prediction performance. We also compared image classification performances with other machine learning methods, including K-Nearest Neighbors (K-NN), Random Forest, and XGBoost, in both MNIST and CIFAR10 dataset.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권2호
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• pp.159-167
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• 1996

In this paper, a new competitive learning algorithm called dynamic competitive learning (DCL) is presented. DCL is a supervised learning mehtod that dynamically generates output neuraons and nitializes weight vectors from training patterns. It introduces a new parameter called LOG (limit of garde) to decide whether or not an output neuron is created. In other words, if there exist some neurons in the province of LOG that classify the input vector correctly, then DCL adjusts the weight vector for the neuraon which has the minimum grade. Otherwise, it produces a new output neuron using the given input vector. It is largely learning is not limited only to the winner and the output neurons are dynamically generated int he trining process. In addition, the proposed algorithm has a small number of parameters. Which are easy to be determined and applied to the real problems. Experimental results for patterns recognition of remote sensing data and handwritten numeral data indicate the superiority of dCL in comparison to the conventional competitive learning methods.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.33-34
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• 2018

기계학습이란 인공지능의 한 분야이다. 컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야이며, 사람이 학습하듯이 컴퓨터에도 데이터들을 줘서 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내게 하는 분야이다. 기계학습 종류에는 크게 Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning이 있다. 본 논문에서는 기계학습 종류 및 컴퓨터가 데이터들을 학습하면서 생기는 문제점을 알아보고, 문제점의 종류 및 해결방안을 제시한다.