• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.353-358
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• 2021

노년기에 접어들면서 알츠하이머 다음으로 흔한 퇴행성 뇌 질환은 파킨슨병이다. 파킨슨병의 증상은 손 떨림, 행동의 느려짐, 인지기능의 저하 등 일상생활의 삶의 질을 저하시키는 요인이 된다. 파킨슨병은 조기진단을 통하여 병의 진행 속도를 늦출 수 있는 질환이다. 파킨슨병의 조기진단을 위해 오디오 음성 파일 입력으로 wav2vec을 이용하여 특징을 추출하고 딥러닝(ANN)으로 파킨슨병의 유무를 진단하는 알고리즘을 구현하였다. 오디오 음성 파일을 이용하여 파킨슨병을 진단하는 실험 결과 정확도는 97.47%로 나타났다. 기존의 뉴럴네트워크를 이용하여 파킨슨병을 진단하는 결과보다 좋은 결과를 나타냈다. 오디오 음성 파일을 wav2vec 이용으로 간단하게 실험을 과정을 줄일 수 있었으며, 실험 결과 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3638-3657
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• 2022

In urban vehicular edge computing (VEC) environments, one edge server always serves many task requests in its coverage which results in the resource-constrained problem. To resolve the problem and improve system utilization, we first design a general hierarchical resource management framework based on typical VEC network structures. Following the framework, a specific interacting protocol is also designed for our decision algorithm. Secondly, a greedy bidding-based multi-hop task scheduling decision algorithm is proposed to realize effective task scheduling in resource-constrained VEC environments. In this algorithm, the goal of maximizing system utility is modeled as an optimization problem with the constraints of task deadlines and available computing resources. Then, an auction mechanism named greedy bidding is used to match task requests to edge servers in the case of multiple hops to maximize the system utility. Simulation results show that our proposal can maximize the number of tasks served in resource constrained VEC networks and improve the system utility.

• 인지과학
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• 제27권1호
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• pp.43-60
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• 2016

지식기반을 이용한 비지도 방법의 단어 중의성 해소 연구는 그래프 기반 단어 중의성 해소 방법에 중점을 두고 있다. 그래프 기반 방법은 중의성 단어와 문맥이나 문장에서 같이 등장한 단어들과 의미그래프를 구축하여 연결 관계를 보고 중의성을 해소한다. 하지만, 모든 중의성 단어를 가지고 의미 그래프를 구축하게 되면 불필요한 간선과 노드 정보가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 반복적 접근 방식의 그래프 기반 단어 중의성 해소 방식을 사용한다. 이 방식은 모든 중의성 단어들을 특정 기준에 의해서 단어를 매칭 하고 매칭 된 단어들을 반복적으로 그래프를 재구축하여 단어중의성을 해소한다. 본 연구에서는 Word2Vec을 이용하여 문맥이나 문장 내에 중의성 단어와 의미적으로 가장 유사한 단어끼리 매칭하고, 매칭 된 단어들을 순서대로 그래프를 재구축하여 중의성 단어의 의미를 결정하였다. 결과적으로 Word2Vec의 단어 벡터정보를 이용하여 이전에 연구 되었던 그래프 기반 방법과 반복적 접근 방식의 그래프 기반 방법보다 더 높은 성능을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권7호
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• pp.259-266
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• 2018

본 논문에서는 단어의 순서와 문맥을 고려하는 특징을 추출하여 순환신경망(Recurrent Neural Network)으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 단어의 의미를 고려한 word2vec 방법으로 문서내의 단어를 벡터로 표현하고, 문맥을 고려하기 위해 doc2vec으로 입력하여 문서의 특징을 추출한다. 문서분류 방법으로 이전 노드의 출력을 다음 노드의 입력으로 포함하는 RNN 분류기를 사용한다. RNN 분류기는 신경망 분류기 중에서도 시퀀스 데이터에 적합하기 때문에 문서 분류에 좋은 성능을 보인다. RNN에서도 그라디언트가 소실되는 문제를 해결해주고 계산속도가 빠른 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 사용한다. 실험 데이터로 한글 문서 집합 1개와 영어 문서 집합 2개를 사용하였고 실험 결과 GRU 기반 문서 분류기가 CNN 기반 문서 분류기 대비 약 3.5%의 성능 향상을 보였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권1호
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• pp.5-30
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• 2024

이 연구는 토픽모델링 모형인 LDA, Top2Vec, BERTopic을 대상으로 실험데이터에서 토픽을 추출하고, 그 결과를 비교 분석함으로써 각각의 모형 간의 특성과 차이를 파악하는데 목적이 있다. 실험데이터는 Web of Science(WoS)에 등재된 문헌정보학 분야 학술지 85종에 게재된 논문 55,442편을 대상으로 하였다. 실험 과정으로 우선 각 모형의 파라미터를 기본값 그대로 이용하여 1차 토픽모델링 결과를 얻었고, 최적의 토픽 수를 설정하여 각 모형의 2차 토픽모델링 결과를 얻었으며, 이들을 각 모형과 단계별로 비교분석하였다. 1차 토픽모델링 단계에서는 LDA, Top2Vec, BERTopic 모형이 각각 100개, 350개, 550개의 토픽을 생성하여 세 모형은 각각 매우 다른 크기의 토픽 개수를 가져왔으며, LDA 모형에 비해 Top2Vec이나 BERTopic 모형이 토픽을 3배, 5배 더 세분화하였다. 또한 세 모형은 토픽 당 문서 수의 평균이나 표준편차에서도 많은 차이가 났다. 구체적으로 LDA 모형은 비교적 적은 수의 토픽에 많은 문서를 부여하는 반면, BERTopic 모형은 반대의 경향을 보였다. 25개의 토픽 수를 생성하는 2차 토픽모델링 단계에서는 다른 모형에 비해 Top2Vec 모형이 평균적으로 토픽 당 많은 문서를 부여하고 토픽간에 고르게 문서를 할당하여 상대적으로 편차가 작았다. 또한 모형간의 유사 토픽의 생성여부를 비교하면, LDA와 Top2Vec 모형이 전체 25개 중에 18개(72%)의 공통된 토픽을 생성하여 BERTopic 모형에 비해 두 모형이 더 유사한 결과를 보였다. 향후 토픽모델링 결과에서 각 토픽과 부여된 문서들이 주제적으로 올바르게 형성되었는지에 대한 전문가의 평가를 통해 보다 완전한 분석이 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.301-307
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• 2020

최근 추천 시스템은 5G 시대의 시작과 동시에 여러 분야에서 도입하고 있으며, 주로 도서나 영화, 음악 분야의 서비스에서 크게 두각을 나타내고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템에서 사용자마다 선호하는 정도가 주관적이고, 불확실하여 정확한 추천 서비스를 제공하기가 어렵다. 추천 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 추론 기술이 보다 정확해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 Fuzzy-AHP와 Word2Vec 학습 기법을 이용한 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 선호도를 객관적으로 예측하기 위해 Fuzzy-AHP를 사용하였으며, 스크레이핑한 데이터를 분류하기 위해 Word2Vec 학습 기법을 사용하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 Word2Vec 학습 결과의 정확도를 측정하였고, 그 후 본 시스템이 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 비교하였다. 그 결과 최적의 교차 검증 정확도가 91.4%로 우수한 성능을 나타내었으며, 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 Fuzzy-AHP 시스템과 비교한 결과 10% 정도 우수함을 확인할 수 있었다.

• 대한공업교육학회지
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• 제31권1호
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• pp.146-169
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• 2006

'VEC 2010'은 2010년까지 충청북도 직업교육(Vocational Education for Chungbuk)에 대한 중 장기 발전 방안의 비전을 의미한다. 이를 위해 학교실정에 맞도록 '3-Type 교육과정'의 유형을 선택 도입하고, 각 권역별로 지역 산업 클러스터와 연계하여 전문화된 특성화고등학교로 전환하여 운영한다. 또한 직업기초능력 교육에 중점을 둔 다양한 교육과정을 운영하여 수요자의 요구를 충족시킬 수 있는 통합형고등학교를 운영한다. 충청북도 직업교육의 활성화 방안은 대학 진학을 위한 계속교육과 취업을 위한 종국교육으로, 이원화된 교육을 실시하여 21세기 지식기반사회가 요구하는 인재를 양성하고자 하는 취지를 가지고 있다. 'VEC 2010'의 구체적인 내용은 다음과 같다. 첫째, 실업계고등학교의 중 장기 운영 체제 유형을 일반 실업계고등학교와 특성화고등학교(단일형, 복합형)로 제시하였다. 둘째, 충청북도 실업계고등학교의 교육과정 유형을 '3-Type(취업중심형, 진학중심형, 창업중심형) 교육과정'으로 구분하여 편성 운영한다. 셋째, 충청북도 실업계고등학교를 4대 권역으로 나누어 중 장기적 체제 개편 방향을 제시하였다. 넷째, 충청북도 직업교육의 내실화 방안은 대학수학능력시험 직업탐구영역의 학력제고, 직업기초능력 신장, 공동실습소의 운영 내실화, 전문교과 인정도서 개발의 행 재정지원, 교육과정 및 진로교육의 강화 등을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.687-692
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• 2016

기존의 문서 검색 방법론은 TF-IDF와 같은 벡터공간모델을 활용한 키워드 기반 방법론을 사용한다. 키워드 기반의 문서검색방법론으로는 문제가 몇몇 문제점이 나타날 수 있다. 먼저 몇 개의 키워드로 전체의 의미를 나타내기 힘들 수 있다. 또 기존의 키워드 기반의 방법론을 사용하면 의미상으로 비슷하지만 모양이 다른 동의어를 사용한 문서의 경우 두 문서 간에 일치하는 단어들의 특성치만 고려하여 관련이 있는 문서를 제대로 검색하지 못하거나 그 유사도를 낮게 평가할 수 있다. 본 연구는 문서를 기반으로 한 검색방법을 제안한다. Centrality를 사용해 쿼리 문서의 특성 벡터를 구하고 Word2vec알고리즘을 사용하여 단어의 모양이 아닌 단어의 의미를 고려할 수 있는 특성 벡터를 만들어 검색 성능의 향상과 더불어 유사한 단어를 사용한 문서를 찾을 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.25-30
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• 2018

최근 인터넷의 발전과 함께 사용자들이 원하는 정보를 빠르게 획득하기 위해서는 효율적인 검색 결과를 제공해주는 정보검색이나 데이터 추출등과 같은 연구 분야에 대한 중요성이 점점 커지고 있다. 하지만 새롭게 생겨나는 한국어 단어나 유행어들은 의미파악하기가 어렵기 때문에 주어진 단어와 의미적으로 유사한 단어들을 찾아 분석하는 기법들에 대한 연구가 필요하다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나인 단어 군집화 기법은 문서에서 주어진 단어와 의미상 유사한 단어들을 찾아서 묶어주는 기법이다. 본 논문에서는 Word2Vec기법을 이용하여 주어진 한글 문서의 단어들을 임베딩하여 자동적으로 유사한 한국어 단어들을 군집화 하는 기법을 제안한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.13-20
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• 2018

주식 시장에 대한 예측은 오랜 기간 많은 이들의 꿈이었다. 하지만 수많은 노력에도 불구하고 주식 시장을 정확하게 예측하기란 쉬운 일이 아니었다. 본 연구는 주식 시장의 방향성에 주목하여 이 방향성을 예측할 수 있는 감성사전을 구축하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해 2015년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 3년간의 증시 뉴스 25,000여 건의 데이터를 수집하여, 문맥을 고려하기 위한 Word2Vec을 적용하였다. 이를 바탕으로 뉴스에 감성분석을 실시하여 KOSPI 종가 지수를 예측해 보았다.