• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.314-315
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• 2021

최근 딥러닝 분야에서 모델 학습을 가속화하기 위해, 실수 표현 시 사용하는 비트 수를 줄이는 양자화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 추천 시스템 모델 중 하나인 행렬 분해 모델(Matrix Factorization, MF)에 대한 양자화 수행 시, 발생할 수 있는 학습 정확도 손실을 방지하기 위한 정밀도 변환 방안을 제시한다. 우리는 실세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해, 제안 방안이 적용된 MF 모델은 양자화 기법이 적용되지 않은 모델과 비슷한 추천 정확도를 보이며, 약 30% 개선된 속도로 학습됨을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.493-494
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• 2023

본 논문은 벚꽃나무 영상 데이터를 활용하여 벚꽃의 상태(개화, 만개, 낙화)를 실시간으로 분류하는 연구를 소개한다. 이 연구의 목적은, 실시간으로 취득되는 벚꽃나무의 영상 데이터를 사전에 학습된 CNN 기반 이미지 분류 모델을 통해 벚꽃의 상태에 따라 분류하는 것이다. 약 1,000장의 벚꽃나무 이미지를 활용하여 CNN 모델을 학습시키고, 모델이 새로운 이미지에 대해 얼마나 정확하게 벚꽃의 상태를 분류하는지를 평가하였다. 학습데이터는 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누었으며, 개화, 만개, 낙화 등의 상태별로 폴더를 구분하여 관리하였다. 또한, ImageNet 데이터셋에서 사전 학습된 ResNet50 가중치를 사용하는 전이학습 방법을 적용하여 학습 과정을 더 효율적으로 수행하고, 모델의 성능을 향상시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.530-531
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• 2023

딥러닝에서 지식 증류 기법은 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전달하여 작은 모델의 성능을 개선하는 방식이다. 지식 증류 기법은 모델 경량화, 학습 속도 향상, 학습 정확도 향상 등에 활용될 수 있는데, 교사 모델이라 불리는 큰 모델은 일반적으로 학습된 딥러닝 모델을 사용한다. 본 연구에서는 학습된 딥러닝 모델 대신에 수치 기반 시뮬레이션 모델을 사용함으로써 어떠한 효과가 있는지 검증하였으며, 수치 모델을 활용한 기상 예측 모델에서의 지식 증류는 기존 단독 딥러닝 모델 학습 대비 더 작은 학습 횟수(epoch)에서도 동일한 에러 수준(RMSE)까지 도달하여, 학습 속도 측면에서 이득이 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.745-747
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• 2023

여러 분야에서 인공지능 모델을 활용한 추천 방법들이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 관광지의 대중적이고 정확한 추천을 위해 GPT-3 와 같은 생성 모델로 생성한 가상의 리뷰 문장을 통해 KoBERT 모델을 학습했다. 생성한 데이터를 통한 KoBERT 의 학습 정확도는 0.98, 테스트 정확도는 0.81 이고 실제 관광지별 리뷰 데이터를 활용해 관광지를 분류했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.125-127
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 크랙 현상을 감지할 수 있는 EfficientNet 기반 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 EfficientNet모델을 통해 학습 이미지로부터 심층 특징을 추출하고 크랙이 존재하는지 아닌지에 대해 분류하기 위한 완전 연결 신경망을 학습한다. 그런 다음 새로운 목조 문화재 이미지가 들어왔을 때 학습한 모델을 통해서 크랙이 존재하는지에 대해 최종적으로 판별하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 EfficientNet을 사용한 딥 러닝 기반 모델이 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재에서의 크랙 검출에 있어서 적합함을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.25-33
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• 2019

최근 대학에서는 4차 산업혁명 시대에 활약할 수 있게 소프트웨어 기초교육을 강화하고 있다. 비전공 학생들의 경우 프로그래밍에 대한 기본지식이나 전공과목과의 연계성이 낮기 때문에 이들의 이해를 돕기 위한 다양한 교수법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 비전공자를 대상으로 하는 소프트웨어 기초교육의 개선 방안을 제언하고자 한다. 이를 위해, 시연중심모델을 기반으로 단계적 블라인드 처리된 프로그래밍 실습과정을 적용한 학습모델을 설계하여 실제 수업에 적용하고, 학습자들의 문제해결 능력을 분석한 결과, 주차가 진행될수록 학습자 스스로 문제를 해결하는 비율이 상승되는 것을 확인하였다. 제안하는 방법을 통해, 비전공자에게 프로그래밍 과목에 친숙해질 수 있는 기회를 제공하고 지속적인 학습동기를 부여할 수 있다. 후속 연구에서는 보다 다양한 측면에서 학습자들의 학습성과를 분석하고 학습내용의 난이도에 따른 효율적인 교수법에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.881-882
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• 2020

최근 딥 러닝 (deep learning) 기술의 큰 발전으로 기존 기계 학습 분야의 기술들이 성공적으로 해결하지 못하던 많은 문제들을 해결할 수 있게 되었다. 이러한 딥 러닝의 학습 과정은 매우 많은 연산을 요구하기에 다수의 노드들로 모델을 학습하는 분산 학습 (distributed training) 기술이 연구되었다. 대표적인 분산 학습 기법으로 파라미터 서버 기반의 분산 학습 기법들이 있으며, 이 기법들은 파라미터 서버 노드가 학습의 병목이 될 수 있다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 파라미터 서버 병목 문제를 해결하는 파라미터 샤딩 기법에 대해 소개하고, 각 기법 별 학습 성능을 비교하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.41-42
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• 2019

본 논문에서는 다양한 기계학습 모델을 이용한 신용 데이터 분석 기법에 대해 서술한다. 기계학습 모델은 크게 Canonical models, Committee machines, 그리고 Deep learning models로 분류된다. 이러한 다양한 기계학습 모델 중 일부 학습 모델을 기반으로 Benchmark dataset인 Credit Approval 데이터를 분석하고 성능을 평가한다. 성능 평가에는 k-fold evaluation method를 사용하며, k-fold evaluation 결과에 대한 평균 성능을 측정하기 위해 Accuracy, Precision, Recall, 그리고 F1-score가 사용되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.450-452
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• 2020

기술의 발전과 함께 사용자에게 가까이 자리 잡은 소셜 네트워크 서비스는 이미지, 동영상, 텍스트 등 활용 가능한 데이터의 수를 폭발적으로 증가시켰다. 작성자의 감정을 포함하고 있는 텍스트 데이터는 시장 조사, 주가 예측 등 다양한 분야에서 이용할 수 있으며, 이로 인해 긍부정의 이진 분류가 아닌 다중 감정 분석의 필요성 또한 높아지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 감정 분류에 심리학 이론의 기반 감정 모델을 활용한 결합 모델과 단일 모델을 비교한다. 학습을 위해 AI Hub에서 제공하는 데이터와 노래 가사 데이터를 복합적으로 사용하였으며, 결과에서는 대부분의 경우에 결합 모델이 높은 결과를 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.499-508
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• 2015

정보 사회로 발전하면서 세계의 주요 나라에서는 정보 교과의 교육을 강화해 가고 있으며 최근에는 소프트웨어 교육을 확대한 정보교과 교육과정이 제시되고 있다. 따라서 한국정보교육학회에서는 소프트웨어 교육을 위한 표준 모델에 대하여 연구해서 2014년에 발표된 표준 모델을 보완하여 발표하였다. 여기에서는 소프트웨어 교육 내용을 '소프트웨어', '컴퓨터 시스템' 및 '융합 활동'의 세 영역으로 구분하는 소프트웨어 교육 표준 모델을 제시하였다. 이에 따라 본 논문에서는 한국정보교육학회에서 제시한 소프트웨어 교육 표준모델의 '소프트웨어' 대영역의 '정보' 영역에 대한 초등학교의 성취 기준을 단계별로 마련하였다. 그리고 이 성취 기준을 도달하기 위한 교수-학습 방법과 평가 방안을 단계별로 세분화하여 제시하였다. 이와 같이 본 연구에서 제시한 '정보' 영역에 대한 성취 기준, 교수 학습 방법, 평가 방법은 향후 초등학교 소프트웨어 교육 과정 개발에 기여할 것으로 기대된다.