• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.99-110
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• 2019

4차 산업혁명이 진행되면서 제조업에서 사물인터넷(IoT), 머신러닝과 같은 지능정보기술을 적용하는 사례가 증가하고 있다. 반도체/LCD/타이어 제조공정에서는 납기일(due date)을 준수하면서 작업물 종류 변경(Job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost)을 최소화하는 일정계획을 수립하는 것이 효과적인 제품 생산을 위해 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 병렬기계에서 딥러닝 기반의 납기 지연과 작업 준비 비용 최소화를 달성하는 일정계획 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델은 과거의 많은 데이터를 이용하여 고려되어지는 주문에 대해 작업 준비와 납기 지연을 최소화하는 패턴을 학습한다. 따라서 세 가지 주문 리스트의 난이도에 따른 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 우선순위 규칙보다 성능이 우수하다는 것을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.453-462
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• 2022

본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.488-493
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• 2022

제조 현장에 사용되는 전기적 구동 모터는 베어링의 결함 발생 시 시스템 전체의 작동 정지를 초래하게 된다. 제조 환경 작동의 정지는 시간과 금전적으로 막대한 손해를 일으키며 이러한 베어링의 결함 원인으로는 회전 요소들의 지속적인 접촉으로 인한 마모, 과도한 하중 적용, 구동 환경 등 다양한 요소가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 국내 제조 환경과 유사한 모터 구동 환경을 제작하여, 다양한 원인의 베어링 환경을 모의한다. 또한 구축된 환경을 바탕으로 정상 및 결함 상태에 따라 달라지는 진동 특성의 변화를 센서를 통해 수집하여 베어링 결함 예지 정비를 위한 데이터셋을 제안한다. 진동 특성 수집에 사용된 센서는 Microphone G.R.A.S. 40PH-10을 사용하여 수집하였으며, 다양한 기계학습 모델을 사용하여 제안하는 데이터셋에 훈련된 견본 베어링 예지 정비 시스템을 제작해본 결과, 심층 신경망 모델 기준 시간 영역 92.3%, 주파수 영역 98.3%의 높은 정확도 성능을 보여준다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.260-268
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• 2024

자궁경부암은 전 세계적으로 여성에게 발생하는 암 중 네 번째로 흔한 암이며, 2020년 한 해 동안 60만 4천 건 이상의 신규 케이스가 보고되었고 이로 인한 사망자 수는 약 34만 1천 831명에 달했다. 콕스 회귀 모델은 암 연구에서 널리 채택되고 있는 주요 모델이지만, 비선형 연관성의 존재를 고려하면 선형 가정으로 인해 한계에 부딪힌다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ResNet의 잔여 학습 프레임워크를 활용하여 자궁경부암 사망률 예측의 정확성을 개선한 새로운 모델인 ResSurvNet을 제안한다. 이 모델은 본 연구에서 비교한 DNN, CPH, CoxLasso, Cox Gradient Boost, RSF 모델들을 능가하는 정확도를 보여주었기에 이러한 우수한 예측 성능은 자궁경부암 환자 관리에 있어 조기 진단 및 치료 전략 수립에 기여할 수 있고 임상적으로 적용할 때 큰 가치가 있음을 입증하며, 생존 분석 분야에서도 의미 있는 진전을 나타낸다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1183-1189
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• 2021

홈 트레이닝을 하는 사람들은 전문적인 대면 지도가 없기 때문에 잘못된 자세로 동작을 하여 신체에 무리가 올 수 있다. 본 연구에서는 자세 예측 모델과 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자의 자세를 교정 해주는 "영상 데이터 기반 동작 분류 및 자세 교정 시스템"을 제안한다. 자세 예측 모델로 뼈대 정보를 예측한 후 심층 신경망을 이용하여 어떤 운동 동작인지를 분류한 뒤, 올바른 관절의 각도를 알려주며 교정이 이루어진다. 이 과정에서 동작 분류 모델의 성능을 향상시키기 위해 연속적인 프레임들의 결과를 고려하는 투표 알고리즘을 적용하였다. 다층 퍼셉트론 기반 모델을 자세 분류 모델로 사용했을 때 0.9의 정확도를 가진다. 그리고 투표 알고리즘을 통해 분류 모델의 정확도는 0.93으로 향상된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.59-76
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• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.