• 제목/요약/키워드: 다중방법론

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신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서의 강건성 개선을 위한 모델의 예측 강도 기반 손실 조정 정규화 (Loss-adjusted Regularization based on Prediction for Improving Robustness in Less Reliable FAQ Datasets)

  • 박예원;양동일;김수필;이강욱
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.18-22
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    • 2019
  • FAQ 분류는 자주 묻는 질문을 범주화하고 사용자 질의에 대해 가장 유사한 클래스를 추론하는 방식으로 진행된다. FAQ 데이터셋은 클래스가 다수 존재하기 때문에 클래스 간 포함 및 연관 관계가 존재하고 특정 데이터가 서로 다른 클래스에 동시에 속할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 최근 FAQ 분류는 다중 클래스 분류 방법론을 적용하는 데 그쳤고 FAQ 데이터셋의 특징을 모델에 반영하는 연구는 미미했다. 현 분류 방법론은 이러한 FAQ 데이터셋의 특징을 고려하지 못하기 때문에 정답으로 해석될 수 있는 예측도 오답으로 여기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서도 분류를 잘 하기 위해 손실 함수를 조정하는 정규화 기법을 소개한다. 이 정규화 기법은 클래스 간 포함 및 연관 관계를 반영할 수 있도록 오답을 예측한 경우에도 예측 강도에 비례하여 손실을 줄인다. 이는 오답을 높은 확률로 예측할수록 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 크다고 판단하여 학습을 강하게 하지 않게 하기 위함이다. 실험을 위해서는 다중 클래스 분류에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 비교 실험을 위한 정규화 방법으로는 통상적으로 사용되는 라벨 스무딩을 채택했다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 방법보다 성능이 개선되고 보다 안정적으로 학습이 된다는 것을 확인했으며, 데이터의 신뢰성이 부족한 상황에서 효과적으로 분류를 수행함을 알 수 있었다.

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다중 조밀도를 이용한 탄성 구조의 h-세분화 아이소-지오메트릭 설계민감도 해석 (H-refined Shape Design Sensitivity Analysis of Elastic Structures using Multi-Resolution Approach)

  • 이태호;윤민호;조선호;구본용
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제31권3호
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    • pp.155-163
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    • 2018
  • 본 논문은 아이소-지오메트릭 해석에서 h-세분화를 이용한 국부 세분화법과 이에 따른 설계 민감도 해석의 방법론을 연구하였다. 다중 조밀도 방식을 이용하여 경계면에서 변위 적합조건을 만족하였고, 기존의 아이소-지오메트릭 해석의 텐서곱으로 인해 발생하는 원치 않는 자유도 증가의 문제를 극복하였다. 해석에서의 변위 적합조건과 마찬가지로, 설계 민감도 해석에서도 변위 결과와 마찬가지로 똑같은 적합조건을 만족하도록 하는 방법론을 제시하였다. 수치 예제를 통하여 본 방법론의 효율성을 입증하였고, 특별히 응력 집중 문제에서의 결과와 민감도 값을 비교하며 경계면에서의 적합조건을 확인하였다.

다중 스케일 지구통계학을 이용한 원격탐사 자료 기반 주제도의 다운스케일링 (Downscaling of Thematic Maps Based on Remote Sensing Data using Multi-scale Geostatistics)

  • 박노욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.29-38
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    • 2010
  • 높은 공간 해상도의 지상 자료와 상대적으로 저해상도인 원격탐사 자료의 통합을 통한 지표 환경 주제도 작성에서는 이러한 해상도의 차이를 반영한 통합 방법론이 필요하다. 이 연구에서는 상대적으로 저해상도인 원격탐사 자료와 지상 자료로부터 고해상도 주제도 작성과 관련된 다운스케일링을 위한 다중 스케일 지구통계학적 방법론을 적용하였다. 기존 정규 크리깅 시스템을 확장하여 포인트 자료로 간주할 수 있는 지상 자료와 블럭 자료로 간주할 수 있는 원격탐사 자료를 크리깅 시스템에 직접 포함하는 블럭 크리깅 방법론을 이용하였다. 부가적으로 다운스케일링에 따른 불확실성을 묘사하기 위해 블럭 크리깅 기반 시뮬레이션 기법도 함께 이용하였다. SRTM DEM과 MODIS 엽면적 지수 자료의 다운 스케일링 실험 연구를 통해 적용 기법의 적용성을 평가하였다. 두가지 실험 연구 결과, 적용 기법을 통해 효과적으로 상대적으로 고해상도 주제도 생성이 가능함을 확인하였으며, 특히 다중 시뮬레이션 결과는 다운 스케일링된 자료를 입력 자료로 사용하는 GIS 모델에 사용하여 모델 결과의 불확실성 분석에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

울산공업단지의 서막, 정유공장 건설의 정치지리 (Political Geography of Ulsan Oil Refinery)

  • 김동완;김민호
    • 대한지리학회지
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    • 제49권2호
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    • pp.139-159
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    • 2014
  • 1960~70년대 한국의 산업화와 경제성장을 설명하는 대표적인 프레임은 발전국가론이었다. 그러나 발전국가론의 방법론적 국가주의는 국가의 관계론적 속성을 간과했고, 실제 국가과정에서 나타나는 다중스케일의 전략관계를 주변화했다. 우리는 발전국가를 통해 개발연대의 산업화를 사유하는 방식에 익숙해졌고, 그것을 자명하게 받아들이기도 했다. 이 글의 목적은 이러한 국가중심적 사유를 문제시하고, 그것이 주변화시킨 다중스케일의 전략관계를 복원해 우리가 자명하게 받아들인 산업화의 경로를 재구성하는 데 있다. 본 연구에서는 이를 위해 개발연대의 대표 산업공간인 울산공업단지를 분석한다. 구체적으로는 해방 이후 지속적으로 추진되었던 울산정유공장 건설 프로젝트를 초점에 두고, 15년 남짓한 시간 동안 이 사업에 연결되었던 다양한 스케일의 전략관계를 검토한다. 이를 통해 본 연구에서는 Van Fleet 같은 냉전 네트워크의 결절이나, 남궁연 등의 다중 스케일 행위자가 당대에 국가 간 관계나 글로벌 스케일의 사회관계를 울산이라는 특정 공간에 결속시키는 과정에 주목한다. 본 연구에서는 울산 정유공장이, 다중스케일의 경관들이 울산에 중첩해 만든 역사적 산물이란 점을 밝힘으로써, 방법론적 국가주의가 놓친 사회공간의 전략관계를 다중스케일의 시각에서 재구성할 것을 제안한다.

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영역 기반 영상 검색을 위한 다중클래스 피드백 알고리즘 (Multi-class Feedback Algorithm for Region-based Image Retrieval)

  • 고병철;남재열
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권4호
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    • pp.383-392
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    • 2006
  • 본 논문에서는 영역기반 영상검색의 성능 향상을 위한 피드백 알고리즘으로 다중 클래스를 갖는 확률적 신경망(Probabilistic Neural Networks)을 이용한 방법론을 제안하고 이를 영역기반 영상 검색 시스템인 FRIP(Finding Regions In the Pictures) 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 피드백 알고리즘은 특정 벡터가 독립적이라는 가정을 할 필요가 없으며 보다 상세한 분류를 위해 추가적인 클래스들을 추가할 수 있도록 허용하고 있다. 또한 단지 4개 층(layer)만을 가지고 있음으로 학습을 위한 계산시간이 적게 든다는 장점이 있다. 추가적으로 다음단계에서의 성능 향상을 위해 분류 단계에서 사용자의 이전 피드백 행동을 모두 히스토리(history)로 모두 기억시켜 놓고 다음 단계를 위한 가중치 학습을 위해 사용하도록 한다. 히스토리를 사용함으로써 제안하는 알고리즘은 사용자의 주관적 의도를 보다 정확하게 파악 할 수 있을 뿐만 아니라 학습을 위해 이전 단계만을 사용 했을 때 발생할 수 있는 성능 감소를 막을 수 있다. 본 논문에서는 Corel-photo CD에서 3000장의 자연 영상을 무작위로 추출하여 기존의 방법론들과 제안하는 방법론의 성능을 측정하여 본 논문에서 제안하는 방법론이 성능이 우수함을 증명하였다.

공통 유사 서브스키마 추출을 통한 개념적 스키마 통합 : 다중 데이터베이스 시스템 적용사례 (A Conceptual Schema Integration through Extraction of Common Similar Subschemas : An Case Study of Multidatabase System)

  • 고재진;이원조
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제11D권4호
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    • pp.775-782
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    • 2004
  • 최근 글로벌 기업들은 조직들이 지역적으로 분산되어 있고, 분산된 조직들로 인하여 정보시스템들도 분산되어 있다. 이러한 정보시스템의 중심이 되는 데이터베이스도 분산되어 있어, 다양한 사용자 응용 프로그램을 위한 공통된 뷰(view)의 제공 및 효과적인 관리가 어렵다. 이것을 해결하기 위한 개념이 MDBS이고, 이것을 효과적으로 구축하기 위한 방안이 스키마 통합이다. 본 논문에서는 공통 유사 서브스키마 추출을 통한 스키마 통합 방법론을 제시한다. 본 방법론은 분석 대상 스키마에 대하여 친밀도 분석, 유사 서브스키마 추출, 통합순서 결정, 의리충돌 해결, 그리고 스키마 통합 순서로 구성되어 있다. 방법론의 유용성을 검증하기 위하여, MDBS를 대상으로 사례분석을 수행하였다. 분석 결과, 본 논문의 방법론이 공통 유사 서브스키마의 추출 및 스키마 통합에 유용하게 적용될 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

An Efficient Deep Learning Ensemble Using a Distribution of Label Embedding

  • Park, Saerom
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권1호
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    • pp.27-35
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    • 2021
  • 본 연구에서는 레이블 임베딩의 분포를 반영하는 딥러닝 모형을 위한 새로운 스태킹 앙상블 방법론을 제안하였다. 제안된 앙상블 방법론은 기본 딥러닝 분류기를 학습하는 과정과 학습된 모형으로 부터 얻어진 레이블 임베딩을 이용한 군집화 결과로부터 소분류기들을 학습하는 과정으로 이루어져 있다. 본 방법론은 주어진 다중 분류 문제를 군집화 결과를 활용하여 소 문제들로 나누는 것을 기본으로 한다. 군집화에 사용되는 레이블 임베딩은 처음 학습한 기본 딥러닝 분류기의 마지막 층의 가중치로부터 얻어질 수 있다. 군집화 결과를 기반으로 군집화 내의 클래스들을 분류하는 소분류기들을 군집의 수만큼 구축하여 학습한다. 실험 결과 기본 분류기로부터의 레이블 임베딩이 클래스 간의 관계를 잘 반영한다는 것을 확인하였고, 이를 기반으로 한 앙상블 방법론이 CIFAR 100 데이터에 대해서 분류 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

다중 카메라 네트워크 가상의 관심선(Line of Interest)을 활용한 건물 내 재실자 인원 계수 방법론 개발 (Developing an Occupants Count Methodology in Buildings Using Virtual Lines of Interest in a Multi-Camera Network)

  • 천휘경;박찬혁;지석호;노명일
    • 대한토목학회논문집
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    • 제43권5호
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    • pp.667-674
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    • 2023
  • 건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.

제약조건이 있는 시뮬레이션을 위한 모델링 방법론 (A Modeling Methodology for Constraint Simulation)

  • 이강선
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.45-50
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    • 2000
  • 실시간 시뮬레이션은 제약조건이 있는 시뮬레이션의 대표적인 경우로, 반드시 주어진 시간안에 최상의 시뮬레이션 결과를 생성해내야 한다. 본 논문에서는 시간제약과 같은 시스템에 주어진 제약조건을 모델링 및 시뮬레이션하기 위한 방법론을 제시한다. 시스템의 모델링 과정에서는 계층적 방법론에 기초하여 다중 추상화(multi-resolution)를 제공하는 모델을 만든다. 또한 제약조건이 있는 시뮬레이션을 위해서는 구축된 모델의 추상화수준을 조절한다. 즉, 1) 구축된 모델을 추상화 수준에 따라 정리하여 AT(Abstraction Tree)를 생성한 후 2) 주어진 제약조건을 integer programming 기법을 이용하여 정형화하고, 3) 제약조건을 만족시키는 최상의 추상화 수준을 AT상에서 결정한다. 결정된 추상화 수준에 따라 시뮬레이션에 필요한 모델을 동적으로 재구성하여 임의의 제약조건이 있는 시뮬레이션을 효과적으로 수행함으로써, 모델의 재사용 및 경제성을 증진시킬 수 있다.

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에이전트 기반 지휘통제 모의방법론 (Agent Based Modeling & Simulation for Command and Control)

  • 이동준;홍윤기
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.39-48
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    • 2007
  • 군의 전투 상황을 모의하는 전투 시뮬레이션 모델을 개발함에 있어서 현대전, 미래전의 핵심인 지휘통제분야에 대한 모의가 필요하다. 본 논문에서는 교전위주의 현재 워게임 모델을 개선하기위해 군의 의사결정과정인 부대지휘절차를 지능형 에이전트를 이용하는 모의방법론을 제시하였다. 계층별 지휘본부를 대리할 수 있는 다중 에이전트의 아키텍처를 설계하고 각각 에이전트의 기본적인 구조와 모의논리를 연구하였다. 본 연구는 지능형 에이전트의 적용대상을 관으로 확대하는 방법론이 될 것이고, 기본구조를 더욱 심화 발전시키면 불확실한 전장상황을 보다 정확하게 모의할 수 있는 기초가 될 것이다.

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