• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.712-717
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• 2008

군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 구조적 위험 최소화를 기반으로 한 SVM을 이용 한 강화학습과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 SVM을 기반으로 한 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배 방법을 채택하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.208-209
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• 2011

본 논문에서는, 맵-리듀스 모델 기반에서 나이브 베이스 알고리즘으로 학습과 추론을 수행하는 방안에 대해 소개하고자 한다. 이를 위해 Apache Mahout를 이용하여 분산 나이브 베이스 (Distributed Naive Bayes) 학습 알고리즘을 University of California, Irvine (UCI)의 벤치마크 데이터 집합에 적용하였다. 실험 결과, Apache Mahout의 분산 나이브 베이스 학습 알고리즘은 일반적인 WEKA의 나이브 베이스 학습 알고리즘과 그 성능면에서 큰 차이가 없음을 알 수 있었다. 이러한 결과는, 향후 빅 데이터 환경에서 Apache Mahout와 같은 맵-리듀스 모델 기반 시스템이 기계 학습에 큰 기여를 할 수 있음을 나타내는 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.347-350
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• 2023

연합 학습(Federated Learning, FL)은 중앙 서버 없이 분산된 클라이언트들이 공동으로 모델을 훈련시키는 방식으로, 데이터를 로컬에서 학습시키기에 개인정보 보호의 이점을 제공한다. 그러나 연합 학습 환경에서도 여전히 데이터 보안을 위협하는 다양한 공격이 존재한다. 본 논문에서는 특히 개인 데이터 탈취와 관련된 개인 정보 보호, 보안을 주요 대상으로 공격기법과 대응 방안에 대한 연구를 소개하고 이를 통해 연합 학습에서 클라이언트 데이터 보호를 위한 지속적인 연구를 촉진하기 위한 기초를 제공한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.799-806
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• 2001

정보화 사회에서는 자기 학습력 신장이 강조되고 있다. 초등사회과 교육에서 자기 학습력을 신장시키기 위해서는 다양한 학습자료의 제공을 통해 개개인의 특성에 맞게 탐구할 수 있는 탐구능력의 육성이 중요하다. 본 논문은 웹 기반 코스웨어를 개발 제작하고 이를 수업에 활용함으로써 개별학습이나 탐구학습에서 바람직한 효과를 거두는데 그 목적이 있다. 본 시스템은 단순히 텍스트와 정지된 그림만을 보여주는 기존의 웹을 활용한 학습과는 달리 Flash를 이용하여 학습자와 상호작용하여 많이 일어나도록 게임학습 위주로 구현하였으며, ASP를 이용하여 자료실, 게시판을 만들어 학습자 상호간에 적극적인 인터페이스가 이루어지도록 하였다. 연구대상은 초등학교 4학년 학생이며, 웹 기반 코스에서 활용 집단과 전통적인 방식의 학습 집단으로 구분하여 연구하였다. T검정과 분산분석을 통해 성적의 변화패턴에 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 이는 '문화재와 박물관' 단원을 학습하는데 있어 웹 기반 코스웨어를 활용한 학습자의 흥미와 호기심을 유발시켜 학습의욕과 교수 학습 방법을 개선하는데 기여하리라 기대되며, 전통적인 방식의 학습보다 효과적이라는 결론이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.63-65
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• 2017

딥 러닝은 하드웨어의 발전과 데이터 양의 비약적 증가에 힘입어 여러 분야에서 좋은 결과를 보여 주고 있다. 본 연구는 딥 러닝의 많은 시간을 소모하는 학습단계에서 고가의 하드웨어가 아닌 저 사양의 장비를 여러 대 결합한 분산 러닝 시스템에 대한 것이다. 분산 학습 알고리즘의 핵심을 PSO를 응용한 구조이며, 제안한 시스템의 성능은 실험으로 검증하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권6호
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• pp.121-127
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• 1997

Multilayer feedforward networks may be applied to identify the deterministic relationship between input and output data. When the results from the network require a high level of assurance, consideration of the stochastic relationship between the input and output data may be very important. Variance is one of the effective parameters to deal with the stochastic relationship. This paper presents a new algroithm for a multilayer feedforward network to learn the variance of dispersed data without preliminary calculation of variance. In this paper, the network with this learning algorithm is named as a variance learning neural network(VALEAN). Computer simulation examples are utilized for the demonstration and the evaluation of VALEAN.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.535-536
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• 2021

빅데이터를 활용한 기계학습 모델을 개발하기 위해서는 빅데이터 처리를 위한 플랫폼과 딥러닝 프레임 워크 등 고급 분석을 수행할 수 있는 도구의 활용이 동시에 요구된다. 그러나 빅데이터 플랫폼과 딥러닝 프레임워크를 자유롭게 활용하기 위해서는 상당한 수준의 기술적 지식과 경험이 필요하다. 또한 빅데이터를 이용한 딥러닝 모델을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리에 대한 지식과 추가적인 작업이 요구된다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 기계학습 모형을 자유롭게 개발 및 공유하고 분산 딥러닝을 위한 시스템적 지원을 통해 분야별로 딥러닝 모형을 개발하는 응용 연구자들이 활용할 수 있는 플랫폼을 제시하였다. 본 연구를 통해 다양한 분야의 연구자들이 자신의 데이터를 이용하여 모형을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리를 위한 기술적 제약을 극복하고 보다 빠르고 효율적인 방법으로 모형을 개발하고 현업에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제14권6호
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• pp.54-61
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• 1995

본 논문에서는 총 106개의 단어로 구성되는 30개의 한국어 속담 문장에 대해 프레임 단위로 인식하는 분산 신경망을 구현하였다. 음성에 대한 특징값으로는 PLP 켐스트럼과 에너지 및 영교차율을 사용하였으며 분산 신경망의 입력으로 사용되는 이 특징값들이 음성의 시간적 특성을 잘 반영할 수 있도록 한 프레임 주변의 넓은 영역에 걸쳐 데이타를 수집하였다. 20대 젊은 남자가 30개의 속담을 5번씩 발음하였다. 신경망 학습에 네집단을 사용하고 학습에 참여하지 않은 나머지 한집단은 인식용으로 사용하였다. 속담내의 단어와 단어 사이는 구별이 잘 되도록 묵음 구간을 두어 발음하였다. 인식 결과음소를 판 군별로 분류하는 대분류 신경망에서의 각 군의 프레임 인식율은 네 집단을 학습에 사용한 경우 $95.3\%$를 나타내었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.726-732
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• 2017

무선 센서 네트워크의 분산 센싱 및 예측에 대한 실제 Application에서 네트워크 환경 센싱 기능은 움직이는 소스 신호의 잡음 및 많은 센싱 정보들 때문에 매우 동적인 기능을 요구한다. 최근의 Distributed Online Convex Optimization 프레임워크는 분산된 방식으로 센서 네트워크를 통해 확률적인 학습 문제를 해결하기 위한 유망한 접근법으로 개발되었다. 기존의 Distributed Saddle Point Algorithm (DSPA)의 학습 결과에서 수렴 속도와 안정성은 이동성의 영향을 받을 수 있다. 이에 본 논문에서는 움직이는 소스 신호 시나리오의 동시 검출에서 예측을 안정화하고 보다 나은 수렵 속도를 달성하기 위해 통합 Sliding Windows 메커니즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.777-780
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• 2014

본 논문에서는 휴대용 기기 사용자들의 이동 궤적을 기록한 대용량의 GPS 위치 데이터 집합으로부터 각 사용자의 이동 패턴 모델을 학습해내고, 이 모델을 적용하여 각 사용자의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 분산 데이터 마이닝 시스템을 소개한다. 본 시스템은 크게 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각각의 작어마다 분산처리를 극대화할 수 있도록 맵과 리듀스 함수를 설계하였다. 끝으로, 대용량의 GeoLife 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 예측 성능을 분석하기 위한 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.