• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권2호
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• pp.224-229
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• 2020

머신러닝 기법을 활용하여 LDPE (Low Density Polyethylene) 공정의 이상을 사전 감지하고, 설비의 수명을 예측할 수 있는 기술을 소개한다. 안전성과 생산성 극대화를 위해, 화학 공정의 예상치 못한 이상을 사전에 감지하고 예방하는 것은 매우 중요하다. LDPE 공정은 3,000 kg/㎠g 이상까지 승압되는 고압 공정이기 때문에, ESD (Emergency Shutdown)가 발생하면 예상치 못한 부동이 발생하고, 그에 따른 보수 기간 증가로 인한 생산성 손실이 발생한다. 고압 공정의 주요 변수들의 운전 데이터를 수집하고, 비지도학습 머신러닝 기술을 활용하여, ESD의 사전 감지 모형을 개발하였다. 4회의 ESD를 2.4일 전에 감지하는 결과를 얻을 수 있었다. 더불어, 물리적으로 의미 있는 핵심 변수들을 활용하면, 고압 설비의 수명을 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국항공운항학회지
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• 제27권4호
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• pp.27-36
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• 2019

An accurate trajectory prediction is a key to the safe and efficient operations of aircraft. One way to improve trajectory prediction accuracy is to develop a model for aircraft ground speed prediction. This paper proposes a generative model for posterior aircraft ground speed prediction. The proposed method fits the Gaussian Mixture Model(GMM) to historical data of aircraft speed, and then the model is used to generates probabilistic speed profile of the aircraft. The performances of the proposed method are demonstrated with real traffic data in Incheon Flight Information Region(FIR).

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.283-285
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• 2023

이상 탐지는 데이터에서 일반적인 범주에서 크게 벗어나는 인스턴스 또는 패턴을 식별하는 중요한 작업이다. 본 연구에서는 시계열 데이터의 특징 추출을 위한 비지도 학습 기반 방법과 정규화 흐름의 결합을 통한 이상 탐지 프레임워크를 제안한다. 특징 추출기는 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더로 구성되며, 정상적인 시퀀스로만 구성된 훈련 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 통해 최적화된다. 추출된 시계열 데이터의 특징 맵은 가능도를 최대화하도록 훈련된 정규화 흐름의 입력으로 사용된다. 이와 같은 방식으로 훈련된 이상 탐지 시스템은 테스트 샘플에 대한 이상치를 계산하며, 최종적으로 임계값과의 비교를 통해 이상 여부를 예측한다. 성능 평가를 위해 시계열 이상 탐지를 위한 공개 데이터셋을 이용하여 공정하게 이상 탐지 성능을 비교하였으며, 실험 결과는 제안하는 정규화 흐름 기법이 시계열 이상 탐지 시스템에 활용될수 있는 잠재성을 시사한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.13-18
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• 2018

본 연구에서는 기계학습을 이용하여 서울시 지하철역의 승하차 패턴에 따라 지하철역을 분류한다. 대상 데이터는 공공데이터 포탈에서 제공하는 2008년부터 2017년까지 서울 지하철 233개 역에서의 매일 매시간별 승차객 숫자와 하차객 숫자이다. 기계학습 기법으로는 가우시안 혼합 모델(GMM)과 K-평균 클러스터링을 사용한다. 이용객의 승차시간과 하차시간의 분포는 가우시안 혼합 모델로 모델링할 수 있으며, 이를 K-평균 클러스터링을 이용하여 비지도 학습시킨다. 학습결과 서울시 지하철역은 승하차 패턴에 따라 4개의 그룹으로 분류되었다. 본 연구의 결과는 서울시 지하철역의 특성을 파악하여 경제, 사회, 문화적으로 분석하기 위한 주요 기반 지식으로 활용될 수 있다. 본 연구의 방법은 클러스터링이 필요한 모든 공공데이터나 빅데이터에 적용할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.93-98
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• 2016

정확한 강수예측을 위해서는 예측인자 선정과 예측방법에 대한 선택이 매우 중요하다. 최근에는 강수예측 방법으로 기계학습 기법이 많이 사용되고 있으며, 그 중에서도 특히 인공신경망을 사용한 강수예측 방법은 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 DBN(deep belief network)를 이용한 새로운 강수예측 방법을 제안한다. DBN는 비지도 사전 학습을 통해 초기 가중치를 설정하여 기존 인공신경망의 문제점을 보완한다. 예측인자로는 기온, 전일-전주 강수일, 태양과 달 궤도 관련 자료를 선정하였다. 기온과 전일-전주 강수일은 서울에서의 1974년부터 2013년까지 총 40년간의 AWS(automatic weather system) 관측 자료를 사용하였고, 태양과 달의 궤도 관련 자료는 서울을 중심으로 계산한 결과를 사용하였다. 전체 기간에서 일부는 학습 자료로 사용하여 예측모델을 생성하였고, 나머지를 생성한 모델의 검증 자료로 사용하였다. 모델 검증 결과로 나온 예측값들은 확률값을 가지며 임계치를 이용하여 강수유무를 판별하였다. 강수 정확도의 척도로 양분예보기법 중 CSI(critical successive index)와 Bias(frequency bias)를 계산하였다. 이를 통해 DBN와 MLP(multilayer perceptron)의 성능을 비교한 결과 DBN의 강수 예측 정확도가 높았고, 수행속도 또한 2배 이상 빨랐다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-9
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• 2019

Single image rain removal is a typical inverse problem which decomposes the image into a background scene and a rain streak. Recent works have witnessed a substantial progress on the task due to the development of convolutional neural network (CNN). However, existing CNN-based approaches train the network with synthetically generated training examples. These data tend to make the network bias to the synthetic scenes. In this paper, we present an unsupervised framework for removing rain streaks from real-world rainy images. We focus on the natural phenomena that static rainy scenes capture a common background but different rain streak. From this observation, we train siamese network with the real rain image pairs, which outputs identical backgrounds from the pairs. To train our network, a real rainy dataset is constructed via web-crawling. We show that our unsupervised framework outperforms the recent CNN-based approaches, which are trained by supervised manner. Experimental results demonstrate that the effectiveness of our framework on both synthetic and real-world datasets, showing improved performance over previous approaches.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-7
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• 2021

최근 코로나 19발생과 동시에 소셜 미디어의 투자자 정서가 증시 가격 움직임을 주도해 관심을 모으고 있다. 본 연구는 행동금융 이론 기반 빅 데이터 분석을 활용하여 소셜 미디어에서 추출한 정서가 중국 증시의 실시간 및 단기적 가격 모멘텀을 예측하는데 활용될 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해, COVID-19와 관련 200만 건 이상의 시나 웨이보 빅 데이터를 키워드 방식으로 수집 및 분석하고 시간이 따른 영향력이 높은 감정 요인을 추출한다. 최종 결과 도출을 위해 다양한 지도 및 비지도 학습 모델을 다 각도에서 구현 및 성능평가를 비교 분석 후, BiLSTM mdoel이 최적의 결과를 낼 수 있음을 증명했다. 또한, 제안하는 기법을 통해 주가변동과 심리요인 간에도 비슷한 움직임을 보이고 있음을 제안했고 소셜미디어에서 추출한 공공분위기가 어느 정도 투자자들의 심리를 대변할 수 있고, 주식시장에 영향을 미칠 수 있는 특수행사에 몰두할 때 증시변동에 차이를 만들 수 있음을 증명했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.331-337
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• 2014

컴퓨팅 패러다임이 클라우드 컴퓨팅으로 변화됨에 따라 보안 이슈가 더욱 더 중요하게 되었다. 컴퓨팅 플랫폼 서비스 제공자들은 Firewall, Identity Management 등을 제공하지만 클라우드 컴퓨팅 인프라는 사용자가 맘대로 제어하거나 새로운 장치들을 부착하여 사용할 수 없기 때문에 비교적 보안에 취약한 것이 사실이다. 이런 환경에서는 사용자 스스로 보안을 대비해야 하기 때문에 직관적인 방법으로 전체 네트워크 트래픽 상황을 가시적으로 조망할 수 있는 기법이 필요하다. 이를 위해서는 네트워크 패킷을 실시간으로 저장하고, 저장된 데이터를 준 실시간으로 분류할 수 있는 기술이 요구된다. 네트워크 패킷 분류에서 중요한 사항은 패킷 분류를 비지도 방식으로 사람의 개입 없이도 판단 기준을 지능적으로 생성하고 이를 통해 패킷을 스스로 판별할 수 있는 기술개발이 필요하다. 또한, 이를 위해서 Naive-Bayesian Classifier, Packet Chunking 등의 방법들을 활용해 사용자 개입없이 분류에 필요한 시그니쳐(Signature)를 탐색하고 이를 학습해 스스로 자동화된 패킷 분류를 실현할 수 있는 방안을 제시한다.