Annual Conference on Human and Language Technology
/
2020.10a
/
pp.54-59
/
2020
사실 불일치 교정은 기계 요약 시스템이 요약한 결과를 실제 사실과 일치하도록 만드는 작업이다. 실제 요약 생성연구에서 가장 공통적인 문제점은 요약을 생성할 때 잘못된 사실을 생성하는 것이다. 이는 요약 모델이 실제 서비스로 상용화 하는데 큰 걸림돌이 되는 부분 중 하나이다. 본 논문에서는 원문으로부터 개체명을 가져와 사실과 일치하는 문장으로 고치는 방법을 제안한다. 이를 위해서 언어 모델이 개체명에 대한 문맥적 표현을 잘 생성할 수 있도록 학습시킨다. 그리고 학습된 모델을 이용하여 원문과 요약문에 등장한 개체명들의 문맥적 표현 비교를 통해 적절한 단어로 교체함으로써 요약문의 사실 불일치를 해소한다. 제안 모델을 평가하기 위해 추상 요약 데이터를 이용해 학습데이터를 만들어 학습하고, 실제 시나리오에서 적용가능성을 검증하기 위해 모델이 요약한 요약문을 이용해 실험을 수행했다. 실험 결과, 자동 평가와 사람 평가에서 제안 모델이 비교 모델보다 높은 성능을 보여주었다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
/
v.41
no.1
/
pp.63-68
/
2017
This paper reviews the learning model of a forward slip ratio in order to improve the mass-flow stability and strip qualities in the hot strip finishing mill process. Firstly, it is shown, from mathematical analysis, that the significant parameters of the forward slip ratio are the tension, looper angle, and roll velocity. Secondly, a discrete-time learning model of the forward slip ratio is proposed from these parameters, which is identified by an instrumental variable (IV) identification algorithm. Finally, it is shown from computer simulation that the proposed learning model is more effective than the existing learning model.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2020.10a
/
pp.353-356
/
2020
관용구는 둘 이상의 단어가 결합하여 특정한 뜻을 생성한 어구로 기계번역 시 종종 오역이 발생한다. 이는 관용구가 지닌 함축적인 의미를 정확하게 번역할 수 없는 기계번역의 한계를 드러낸다. 따라서 신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)에서 관용구를 효과적으로 학습하려면 관용구에 특화된 번역 쌍 데이터셋과 학습 방법이 필요하다. 본 논문에서는 한-영 관용구 기계번역에 특화된 데이터셋을 이용하여 신경망 기계번역 모델에 관용구를 효과적으로 학습시키기 위해 특정 토큰을 삽입하여 문장에 포함된 관용구의 위치를 나타내는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법을 이용하여 학습하였을 때 대부분의 신경망 기계 번역 모델에서 관용구 번역 품질의 향상이 있음을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2024.05a
/
pp.419-422
/
2024
최근 인공지능 기술의 발전과 함께 기계학습과 빅데이터를 융합한 서비스가 증가하게 되었고, 무분별한 데이터 수집과 학습으로 인한 개인정보 유출 위험도가 커졌다. 따라서 프라이버시를 보호하면서 기계학습을 수행할 수 있는 기술이 중요해졌다. 동형암호 기술은 정보 주체자의 개인정보 기밀성을 유지하면서 기계학습을 할 수 있는 방법 중 하나이다. 그러나 평문 크기에 비례하여 암호문 크기와 연산 결과의 노이즈가 커지는 동형암호의 특징으로 인해 기계학습 모델의 예측 정확도가 감소하고 학습 시간이 오래 소요되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 부분 동형암호화된 데이터셋으로 로지스틱 회귀 모델을 학습할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법이 종래 기법보다 예측 정확도를 59.4% 향상시킬 수 있었고, 학습 소요 시간을 63.6% 개선할 수 있었다.
A hypernetwork is a generalized hypo-graph and a probabilistic graphical model based on evolutionary learning. Hypernetwork models have been applied to various domains including pattern recognition and bioinformatics. Nevertheless, conventional hypernetwork models have the limitation that they can manage data with categorical or discrete attibutes only since the learning method of hypernetworks is based on equality comparison of hyperedges with learned data. Therefore, real-valued data need to be discretized by preprocessing before learning with hypernetworks. However, discretization causes inevitable information loss and possible decrease of accuracy in pattern classification. To overcome this weakness, we propose a novel feature-wise L1-distance based method for real-valued attributes in learning hypernetwork models in this study. We show that the proposed model improves the classification accuracy compared with conventional hypernetworks and it shows competitive performance over other machine learning methods.
Recently, as technologies for realizing artificial intelligence have become more common, machine learning is widely used. Machine learning provides insight into collecting large amounts of data, batch processing, and taking final action, but the effects of the work are not immediately integrated into the learning process. In this paper proposed an adaptive learning model to improve the performance of real-time stream analysis as a big business issue. Adaptive learning generates the ensemble by adapting to the complexity of the data set, and the algorithm uses the data needed to determine the optimal data point to sample. In an experiment for six standard data sets, the adaptive learning model outperformed the simple machine learning model for classification at the learning time and accuracy. In particular, the support vector machine showed excellent performance at the end of all ensembles. Adaptive learning is expected to be applicable to a wide range of problems that need to be adaptively updated in the inference of changes in various parameters over time.
This paper proposes a method of automatically generating a model through a machine learning technique by setting a hypothetical model in the form of a gray box or black box with unknown parameters, when the big data of the actual system is given. We implements the proposed framework and conducts experiments to find an appropriate model among various hypothesis models and compares the cost and fitness of them. As a result we find that the proposed framework works well with continuous systems that could be modeled with ordinary differential equation. This technique is expected to be used well for the purpose of automatically updating the consistency of the digital twin model or predicting the output for new inputs using recently generated big data.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
/
2001.10a
/
pp.165-196
/
2001
DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.10
no.3
/
pp.85-90
/
2021
In this paper, fall detection using individual wearable devices for older people is considered. To design a low-cost wearable device for reliable fall detection, we present a comprehensive analysis of two representative models. One is a machine learning model composed of a decision tree, random forest, and Support Vector Machine(SVM). The other is a deep learning model relying on a one-dimensional(1D) Convolutional Neural Network(CNN). By considering data segmentation, preprocessing, and feature extraction methods applied to the input data, we also evaluate the considered models' validity. Simulation results verify the efficacy of the deep learning model showing improved overall performance.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.11a
/
pp.390-392
/
2022
기계학습 분야에서 모델을 학습시키려면 많은 양의 데이터가 필요하다. 최근에는 컴퓨터 비전 분야에서 데이터가 적은 환경에서 모델을 학습하는 다양한 방법들이 소개되고 있다. 하지만 대부분의 방법을 사용하기 위해서는 어느 정도 최소한의 학습 데이터가 필요하기 때문에 극심하게 데이터가 부족한 환경에서는 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 분야에서 기계학습을 사용할 때 극심하게 데이터가 부족한 환경에서 시뮬레이션 도구를 활용한 인조 데이터 생성 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 시뮬레이션 도구를 활용하여 생성한 인조 데이터로 학습한 모델이 실제 데이터만을 학습한 모델을 대체할 수 있음을 확인하였고, F-1 점수와 정확도가 향상함을 실험적으로 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.