There is a lot of research on using a combination of graph neural networks and recurrent neural networks as a way to account for both temporal and spatial dependencies. In particular, graph neural networks are an emerging area of research. Seoul's bicycle rental service (aka Daereungi) has rental stations all over the city of Seoul, and the rental information at each station is a time series that is faithfully recorded. The rental information of each rental station has temporal characteristics that show periodicity over time, and regional characteristics are also thought to have important effects on the rental status. Regional correlations can be well understood using graph neural networks. In this study, we reconstructed the time series data of Seoul's bicycle rental service into a graph and developed a rental prediction model that combines a graph neural network and a recurrent neural network. We considered temporal characteristics such as periodicity over time, regional characteristics, and the degree importance of each rental station.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2024.01a
/
pp.31-34
/
2024
태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
/
v.23
no.1
/
pp.37-44
/
2020
As the importance of artificial intelligence(AI) education is emphasized recently, policies and researches are being promoted to develop the AI curriculum or courses for K-12 students in worldwide. In this study, researcher analysed a synthesis of contents and standards on AI education curriculum to present implications for AI education in the elementary and secondary schools. As a result, Korea and the United States are proposing national curriculum standards to provide the basis for AI curriculum establishment in school sites and to provide guidelines for various related policies such as teacher training programs. The EU's AI education is characterized by its curriculum and online courses to ensure that all citizens of the EU have AI literacy, rather than designating students or subjects at specific school levels. In terms of educational contents and levels, Korea, United States, and EU's curriculum or standards includes basics and applications related to machine learning and neural network based on the fundamental concepts and principles of artificial intelligence.
딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.
It is very important to forecast water supply for reasonal operation and management of water utilities. In this paper, water supply forecasting models using artificial intelligence are developed. Artificial intelligence models shows better results by using Temperature(t), water supply discharge (t-1) and water supply discharge (t-2), which are expressed by neural network(LMNNWS; Levenberg-Marquardt Neural Network for Water Supply, MDNNWS; MoDular Neural Network for Water Supply) and neuro fuzzy(ANASWS; Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems for Water Supply). ANFISWS model which is applied for water supply forecasting shows stable application to the variable water supply data. As results, MDNNWS model shows the highest overall accuracy among proposed water supply forecasting models and the lowest estimation error with the order of ANFISWS, LMNNWS model.
Kim, Seong-Woo;Kim, Eun-ji;Lee, Jong-Ryul;Moon, Yong-Hyuk
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.05a
/
pp.420-423
/
2022
최근 딥러닝 기술이 모바일 기기에 활발히 적용됨에 따라 다양한 엣지 디바이스에서 신경망 모델의 추론 성능을 측정하는 것이 중요해지고 있다. 하지만 디바이스 별 환경 구성과 런타임별 모델 변환 방식이 다르기 때문에 이를 실제로 수행하는 것은 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 이기종 환경을 고려하여 추론 성능을 측정할 수 있는 Docker 기반의 프로그램을 구현하였고, 이를 이용하여 다양한 엣지 디바이스에서 최신 모델들의 추론 성능을 측정하였다. 또한, 본 프로그램으로 확보 가능한 추론시간 데이터 기반 추론 성능 예측 연구의 사전 연구로서, 대표적 경량모델인 MobilenetV1 에 대한 연산자별 프로파일링을 수행하여 추론시간의 변화 양상을 관찰하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2021.07a
/
pp.81-83
/
2021
4차 산업 혁명과 함께 인공지능이 발전 하고 있다. 그 CNN 등 과 같은 이미지 관련 신경망들이 발전되어 가스 탐지와 같은 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 가스 탐지는 Box 형태의 탐지가 일반적이고 Segmentation에 관한 연구는 있지만 연기와 같이 경계선이 불분명한 개체에 대해서는 연구가 미비하다. 본 논문에서는 Segmentation에 강력한 성능을 보이는 U-net을 활용하여 Box 형태가 아닌 Segmentation을 진행하여 픽셀단위로 연기를 탐지하고자 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2020.10a
/
pp.554-558
/
2020
최근 사전학습 모델의 발달로 기계독해 시스템 성능이 크게 향상되었다. 하지만 기계독해 시스템은 주어진 단락에서 질문에 대한 정답을 찾기 때문에 단락을 직접 검색해야하는 실제 환경에서의 성능 하락은 불가피하다. 즉, 기계독해 시스템이 오픈 도메인 환경에서 높은 성능을 보이기 위해서는 높은 성능의 검색 모델이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 오픈 도메인 기계독해를 위한 단락 재순위화 모델을 제안한다. 제안 모델은 합성곱 신경망을 이용하여 질문과 단락을 구절 단위로 표현했으며, N-gram 구절 사이의 상호 주의 집중을 통해 질문과 단락 사이의 관계를 효과적으로 표현했다. KorQuAD를 기반으로한 실험에서 제안모델은 MRR@10 기준 93.0%, Top@1 Precision 기준 89.4%의 높은 성능을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.11a
/
pp.535-537
/
2022
AI 가속기는 머신 러닝 및 딥 러닝을 포함한 인공 지능 및 기계 학습 응용 프로그램의 연산을 더 빠르게 수행하도록 설계된 일종의 하드웨어 가속기 또는 컴퓨터 시스템이다. 가속기를 설계하기 위해선 설계 영역 탐색(Design Space Exploration)을 하여야 하고 여러 인공지능 중에서도 합성 곱 신경망(CNN)에 대한 설계 영역 탐색을 소개한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2023.07a
/
pp.5-6
/
2023
본 연구에서는 언텍트 소비가 일반화됨에 따라 소상공인들을 지원하기 위해 캡티브-포털을 활용하여 주문하는 등의 시스템을 구축하고 있으며, 이에 상권 내 방문자들의 주문 정보를 기반으로 개인의 선호나 취향을 고려하고 기존 방문 순서를 고려하여 다음 방문지를 추천할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 모델 개발을 위한 데이터셋으로는 캡티브-포털을 통해 수집되는 변수 항목과 유사한 위치기반 SNS 데이터인 Foursquare 데이터를 활용했다. 본 논문에서는 데이터셋의 변수 중 상호명을 기반으로 22개의 행동 유형 카테고리로 묶어 현재 행동 유형 이후에 다음에 이어질 행동 유형을 예측하는 것을 제안한다. 개인 별 세션 기반의 데이터셋을 LightMove 알고리즘을 활용하여 행동유형 예측을 임베딩 차원의 변경하여 실험한 결과 500차원에서 Top-5가 82.72의 성능을 보임을 확인했다. 향후 국내 상권에 맞는 방문지 추천 시스템이 개발된다면 방문지 추천을 활용하여 다양한 마케팅 전략을 수립이 가능해질 수 있고, 이를 통해 지역 상권이 활성화될 것으로 기대된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.