• 제목, 요약, 키워드: 기계학습

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기계학습 및 기본 알고리즘 연구 (A Study on Machine Learning and Basic Algorithms)

  • 김동현;이태호;이병준;김경태;윤희용
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • pp.35-36
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    • 2018
  • 본 논문에서는 기계학습 및 기계학습 기법 중에서도 Markov Decision Process (MDP)를 기반으로 하는 강화학습에 대해 알아보고자 한다. 강화학습은 기계학습의 일종으로 주어진 환경 안에서 의사결정자(Agent)는 현재의 상태를 인식하고 가능한 행동 집합 중에서 보상을 극대화할 수 있는 행동을 선택하는 방법이다. 일반적인 기계학습과는 달리 강화학습은 학습에 필요한 사전 지식을 요구하지 않기 때문에 불명확한 환경 속에서도 반복 학습이 가능하다. 본 연구에서는 일반적인 강화학습 및 강화학습 중에서 가장 많이 사용되고 있는 Q-learning 에 대해 간략히 설명한다.

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사용자 건강 상태알림 서비스의 상황인지를 위한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법 (Generating Training Dataset of Machine Learning Model for Context-Awareness in a Health Status Notification Service)

  • 문종혁;최종선;최재영
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • v.9 no.1
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    • pp.25-32
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    • 2020
  • 다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.

관계추출 모델 학습을 위한 반자동 패턴 마이닝 (Semiautomatic Pattern Mining for Training a Relation Extraction Model)

  • 최규현;남상하;최기선
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • pp.257-262
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    • 2016
  • 본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

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관계추출 모델 학습을 위한 반자동 패턴 마이닝 (Semiautomatic Pattern Mining for Training a Relation Extraction Model)

  • 최규현;남상하;최기선
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • pp.257-262
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    • 2016
  • 본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

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기계학습 응용 및 학습 알고리즘 성능 개선방안 사례연구 (A Case Study on Machine Learning Applications and Performance Improvement in Learning Algorithm)

  • 이호현;정승현;최은정
    • 디지털융복합연구
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    • v.14 no.2
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    • pp.245-258
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    • 2016
  • 본 논문에서는 기계학습과 관련된 다양한 사례들에 대한 연구를 바탕으로 기계학습 응용 및 학습 알고리즘의 성능 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 기계학습 기법을 적용하여 결과를 얻어낸 문헌을 자료로 수집하고 학문분야로 나누어 각 분야에서 적합한 기계학습 기법을 선택 및 추천하였다. 공학에서는 SVM, 의학에서는 의사결정나무, 그 외 분야에서는 SVM이 빈번한 이용 사례와 분류/예측의 측면에서 그 효용성을 보였다. 기계학습의 적용 사례분석을 통해 응용 방안의 일반적 특성화를 꾀할 수 있었다. 적용 단계는 크게 3단계로 이루어진다. 첫째, 데이터 수집, 둘째, 알고리즘을 통한 데이터 학습, 셋째, 알고리즘에 대한 유의미성 테스트 이며, 각 단계에서의 알고리즘의 결합을 통해 성능을 향상시킨다. 성능 개선 및 향상의 방법은 다중 기계학습 구조 모델링과 $+{\alpha}$ 기계학습 구조 모델링 등으로 분류한다.

학습자의 학습 휴리스틱을 이용한 보충학습 푸쉬 시스템 (A Supplementary Learning Push System using Learning Heuristic of Leaners)

  • 신창하;이종희;이근수
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • pp.725-728
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    • 2002
  • 현재, 웹기반 원격교육 시스템에서는 많은 학습자의 컨텐츠 및 서비스가 요구되고 있다. 기본 학습자료의 제공에 대한 많은 모형이 대두되고 있으나 기본 학습을 뒷받침해 줄 수 있는 보충학습 자료의 모형은 제시되지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 학습자의 학습 휴리스틱에 의하여 기계학습된 보충학습 내용과 위치를 웹과 이메일로 자동 푸쉬해 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 휴리스틱에 의하여 보충학습 데이터의 트리를 구성한 후 시멘틱 네트를 이용한 속성을 정의하고 기계학습된 학습자의 반복 학습 경로를 분석하여 보충학습을 원활히 진행할 수 있도록 시스템을 설계하는 것이 본 논문의 목적이다.

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Big Data 분석을 위한 Machine Learning

  • 이재구;이태훈;윤성로
    • 정보와 통신
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    • v.31 no.11
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    • pp.14-26
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    • 2014
  • 본고는 빅데이터 시대에 새로운 가치를 창출할 수 있는 정보 분석을 위한 기계학습을 설명하고자 한다. 기계학습의 일반적 정의와 특성, 그리고 빅데이터 특성에 의한 기계학습의 변화를 확인하고 특별히 다양한 변화 중에서 분산 및 병렬화를 통한 스케일러블 기계학습을 중점으로 주어진 빅데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 다양한 플랫폼들과 프레임워크들을 설명한다. 더불어 실제 다양한 응용 활용을 제공하고 있는 Google API 같은 빅데이터 분석 기계학습 프로젝트들을 통해서 기계학습을 통한 빅데이터 분석에 대한 폭넓은 이해를 전달하고자 한다.

기계학습 활용을 위한 학습 데이터세트 구축 표준화 방안에 관한 연구 (A study on the standardization strategy for building of learning data set for machine learning applications)

  • 최정열
    • 디지털융복합연구
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    • v.16 no.10
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    • pp.205-212
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    • 2018
  • 고성능 CPU/GPU의 개발과 심층신경망 등의 인공지능 알고리즘, 그리고 다량의 데이터 확보를 통해 기계학습이 다양한 응용 분야로 확대 적용되고 있다. 특히, 사물인터넷, 사회관계망서비스, 웹페이지, 공공데이터로부터 수집된 다량의 데이터들이 기계학습의 활용에 가속화를 가하고 있다. 기계학습을 위한 학습 데이터세트는 응용 분야와 데이터 종류에 따라 다양한 형식으로 존재하고 있어 효과적으로 데이터를 처리하고 기계학습에 적용하기에 어려움이 따른다. 이에 본 논문은 표준화된 절차에 따라 기계학습을 위한 학습 데이터세트를 구축하기 위한 방안을 연구하였다. 먼저 학습 데이터세트가 갖추어야할 요구사항을 문제 유형과 데이터 유형별로 분석하였다. 이를 토대로 기계학습 활용을 위한 학습 데이터세트 구축에 관한 참조모델을 제안하였다. 또한 학습 데이터세트 구축 참조모델을 국제 표준으로 개발하기 위해 대상 표준화 기구의 선정 및 표준화 전략을 제시하였다.

Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용한 데이터 수집환경 및 분석에 관한 연구 (A study on data collection environment and analysis using virtual server hosting of Azure cloud platform)

  • 이재규;조인표;이상엽
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • pp.329-330
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    • 2020
  • 본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

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다단계 기계학습 기법을 이용한 구묶음 성능향상 (Performance Improvement of Chunking Using Cascaded Machine Learning Methods)

  • 전길호;서형원;최명길;남유림;김재훈
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • pp.107-109
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    • 2011
  • 기계학습은 학습말뭉치로부터 문제를 해결하기 위한 규칙을 학습하여 모델을 생성한다. 생성된 모델의 성능을 높이기 위해서는 문제에 적합한 자질들을 많이 이용해야 하지만 많은 자질들을 사용하면 모델의 생성시간은 느려지는 것이 사실이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다단계 기법을 적용한 기계학습으로 구묶음 시스템을 제작하여 학습모델의 생성시간을 단축하고 성능을 높이는 기법을 제안한다. 많은 종류의 자질들을 두 단계로 분리하여 학습하는 기법으로 1단계에서 구의 경계를 인식하고 2단계에서 구의태그를 결정한다. 1단계의 학습자질은 어휘 정보, 품사 정보, 띄어쓰기 정보, 중심어 정보를 사용하였으며, 2단계 학습자질은 어휘 정보와 품사 정보 외에 1단계 결과에서 추출한 구의 시작 품사 정보와 끝 품사 정보, 구 정보, 구 품사 정보를 자질로 사용하였다. 평가를 위해서 본 논문에서는 ETRI 구문구조 말뭉치를 사용하였다.

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