• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
• /
• pp.331-332
• /
• 2007

최근 디지털 TV방송서비스의 보급으로 채널의 수와 그에 따른 프로그램의 수가 많아짐에 따라 시청자는 모든 프로그램의 정보를 미리 알고 있는 것이 힘들어 졌다. 모든 채널과 방송 프로그램을 탐색하고 자신의 취향에 맞는 프로그램을 찾아 보기 어려워진 문제를 해결하고자 영화, 상품 등의 분야에 국한 되었던 추천연구 분야도 TV채널 까지 확대할 필요가 있다. 본 논문에서는 사용자의 TV시청 기록을 분석하여 사용자 프로파일 테이블을 구성하고, 베이시안 네트워크와 시계열 분석 이론을 접목하여 추천엔진을 구현하는 TV채널 추천 엔진을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
• /
• pp.112-114
• /
• 2004

지능형 로봇 에이전트 기술이 발전하면서 서비스 질을 높이기 위한 방법으로 컨텍스트의 활용성이 부각되고 있다. 하지만 컨텍스트 분류 기술들은 아직까지 초기 개발 단계이며 다양한 방법들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 전문가의 지식과 학습된 지식을 함께 적용할 수 있고 사람이 그 내용을 이해하기 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 컨텍스트 분류 방법을 제안한다. 일반적인 BN 구조 학습에 사전 지식 및 방향성, 연결 관계 범위를 부여할 수 있는 제한(Constraint)을 적용한 효율적인 컨텍스트 분류 방법을 소개하고, 몇 가지 비교 실험을 통해 기존 방법에 비해 전문가의 개입이 줄어들고 좀 더 신뢰성 있는 컨텍스트 분류기를 얻을 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
• /
• pp.419-422
• /
• 2010

사용자와 환경의 변화에 적응하기 위해서 베이지안 네트워크의 다양한 학습 방법들이 연구되고 있다. 기존의 많은 학습방법에서는 학습 데이터로부터 통계적 방법을 통해서 베이지안 네트워크 모델을 학습하는데, 이러한 접근 방법은 학습 데이터를 수집하기 어려운 문제에 적용하기 힘들며, 사용자의 의도를 데이터의 패턴들로만 학습하므로 직접적으로 사용자의 의도를 반영할 수 없다. 본 논문에서는 대화에 기반하여 사용자의 의도를 직접적으로 수집하고, 이로부터 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 연구한다. 제안하는 방법에서는 사용자와의 대화를 통해서 현재의 모델의 잘못된 점 혹은 개선점을 직접적으로 입력 받고, 이를 바탕으로 베이지안 네트워크 모델을 수정하여 데이터의 수집 없이 빠른 시간에 사용자가 원하는 모델을 학습 할 수 있다. 기존의 통계적 기법을 이용한 대표적인 베이지안 네트워크 파라메터 학습 방법인 최대우도 추정(Maximum Likelihood Estimation; MLE) 방법과 제안하는 방법을 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.109-111
• /
• 2014

SNS(Social Network Service)는 새로운 소통수단으로 인적 네트워크뿐만 아니라 사회, 문화 등에 많은 영향을 미치고 있다. 특히, 무선인터넷과 스마트폰의 보급으로 정보유통량이 기하급수적으로 증가하면서, 데이터를 처리 및 분석하는 것이 화두가 되고 있다. 본 논문에서는 급증하는 SNS 데이터를 처리 및 분석하여 의미 있는 데이터를 키워드 중심으로 추출하고자 하였다. 이를 위해 기존 데이터 처리방식이 아닌 빅데이터 처리에 적합한 MapReduce 환경에서 SNS 데이터를 필터링하고, 토픽을 예측하기 처리방법을 제시하였다. 또한, 웹 서비스를 기반으로 구현하여 분석된 데이터를 시각적으로 표현하고, 재생산하였으며, 실험을 통해 제안하는 처리방법의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1007-1010
• /
• 2004

본 논문에서는 분산 서비스거부 공격(DDoS)이 발생할 때 네트워크 트래픽의 특성을 분석하기 위해서 트래픽 비율분석법(TRA: Traffic Rate Analysis)을 제안하고 트래픽 비율분석법을 통해서 분석된 다양한 유형의 DDoS 공격의 특성을 기계학습(Machine Learning)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하고 그 성능을 측정하였다. 트래픽 비율분석법은 감시대상 네트워크 트래픽에서 특정한 유형의 트래픽의 발생비율을 나타내며 TCP flag rate 와 Protocol rate 로 구분된다. 트래픽 비율분석법을 적용한 결과 각각의 DDoS 공격 유형에 따라서 매우 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 그리고, 분석된 데이터를 대상으로 세 개의 기계학습 방법(C4.5, CN2, Na?ve Bayesian Classifier)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하여 DDoS 공격의 탐지에 적용했다. 실험결과, 본 논문에서 제안된 트래픽 비율분석법과 기계학습을 통한 DDoS 공격의 탐지방법은 매우 높은 수준의 성능을 나타냈다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• 제34권4호
• /
• pp.32-42
• /
• 2019

The performance of machine learning algorithms significantly depends on how a configuration of hyperparameters is identified and how a neural network architecture is designed. However, this requires expert knowledge of relevant task domains and a prohibitive computation time. To optimize these two processes using minimal effort, many studies have investigated automated machine learning in recent years. This paper reviews the conventional random, grid, and Bayesian methods for hyperparameter optimization (HPO) and addresses its recent approaches, which speeds up the identification of the best set of hyperparameters. We further investigate existing neural architecture search (NAS) techniques based on evolutionary algorithms, reinforcement learning, and gradient derivatives and analyze their theoretical characteristics and performance results. Moreover, future research directions and challenges in HPO and NAS are described.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.212-214
• /
• 2013

심전도 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많으며, QRS-Complex와 R-R interval 간격을 추출하여 실험한다. 본 연구에서는 R-R interval을 추출하였다. 그리고 R-R interval 데이터와 HRV 데이터를 구성하였고, 베이지안 네트워크 분류기를 사용하여 정확도를 도출하였다. 심장관련 데이터는 심전도 뿐 아니라 심장병 데이터도 있는데 심전도 데이터와 같이 분류실험을 시행하여 정확도를 도출하였다. 그리고 베이지안 네트워크분류기의 정확도를 분석하기 위해 타 논문의 실험결과와 비교하였다. 타 논문과 본 연구의 결과를 비교해보니 베이지안 네트워크가 타 결과에 비해서 정확도 도출이 우수하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
• /
• pp.521-522
• /
• 2009

본 논문에서는 이동단말기로부터 수집 가능한 컨텍스트 정보를 기반으로 베이지안 네트워크 추론을 통해 송신자의 정황 정보를 생성하는 시스템을 제안한다. 축적된 데이터로부터 학습되는 베이지안 네트워크의 특성에 따라 설문조사를 통해 사용자의 정황 판단 기호를 수집하고 이를 기반으로 훈련 데이터를 생성하여 베이지안 네트워크를 구성한다. 추론 결과에 대한 사용자 피드백을 주기적인 학습에 사용하고 각 단계에서 정확도를 측정함으로써 개인화된 정황 정보 추론과 사용자의 정황 판단 기호 변화에 신속하게 적응함을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.283-286
• /
• 2011

스팸 메시지는 불특정 다수에게 보내지는 광고성 메시지로서 최근 들어 그 양이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서의 스팸 메시지 필터링을 위한 시스템을 제안하며 기존 환경에서 자주 사용되었던 키워드 기반 필터링 시스템의 단점을 해결하고자 고안되었다. 베이지안 네트워크를 통해 스팸 메시지들의 패턴을 추출하고 추출된 패턴을 멀티 레이어 퍼셉트론을 이용해 학습하여 메시지들을 분류한다. 이 시스템을 통해 약 93.5%의 필터링 정확도률을 얻었으며 키워드 선택 대신 스팸 메시지를 선택해 학습시킴으로서 사용하기 쉽고 사용자에 맞는 시스템을 구성할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.269-272
• /
• 2021

본 논문에서는 변수간의 다양한 관계 분석 또는 예측 모델에 많이 적용되는 베이지안 네트워크 모델에 대한 양자 회로를 설계하고, 설계한 양자 회로를 '모여봐요! 동물의 숲' 게임에서 진행되는 무 거래에 대한 무값을 예측하는 시나리오에 적용했다. 제안한 양자 가격 예측 모델은 양자 회로로 표현했으며 IBM 의 Qiskit 을 이용해 구현하였다. 구현한 회로는 시뮬레이션 백엔드 뿐만아니라 IBM 에서 클라우드로 제공하는 실제 양자 컴퓨터 2 종의 백엔드에 실행하였고, 실행 결과와 설계한 회로를 바탕으로 제안한 모델의 성능을 분석하여 제안 모델의 효용성을 보였다.