• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.281-284
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• 2000

시계열 예측에 있어서 과거의 측정치 보다 최근의 측정치가 미래의 측정치 예측에 중요한 영향을 미친다. 시계열 예측에 있어서 최근의 측정치와 과거의 측정치가 미래의 값을 예측하는 인자로서 차별화 되어 학습해야 할 것이다. 기존의 시계열에 대한 신경망 접근에서는 최근의 측정치에 대한 학습 패턴과 과거의 측정치에 대한 학습 패턴을 동일하게 학습하였다. 이 논문에서는 과거의 학습패턴과 최근의 학습 패턴을 학습 횟수 면에서 차별화 하였다. 이러한 학습을 이 논문에서는 차별학습이라 한다. 차별학습에서는 주어진 학습 패턴을 시간 순으로 나열하고 일정 개수로 분할한다. 시간의 역순에 의해 등차 또는 등비의 형태로 학습 횟수를 설정한다. 각 학습 패턴의 분말집단을 시간의 역순으로 일정 횟수를 감소시켜 학습 횟수를 설정하는 등차차별학습과 일정 비율로 감소시켜 학습횟수를 설정하는 등비차별학습을 소개한다. 기존의 신경망 접근 방법과 이 논문에서 제안한 신경망 접근방법을 비교하기 위해 Mackay-Galss 공식에 의해 인공적으로 생성된 시계열 데이터를 예로 사용하였다.

• 인지과학
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• 제14권1호
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• pp.1-9
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• 2003

본 연구에서는 EPAM(Elementary Perceiver and Memorizer) Ⅳ를 사용하여 인공 문법이 사용된 암묵적 학습에서의 인간 수행을 모사하였다. 암묵 학습(implicit learning) 과제에서 참가자들은 인공 문법(rtificial grammar)을 사용해 만들어진 '문법적' 문자열과 무선적으로 만들어진 '비문법적' 문자열을 학습하였는데, 이 때 비문법적 문자열보다 문법적 문자열의 학습이 더 우수하였다. 또한 참가자들은 이전에 본 적이 없었던 새로운 문자열에 대해서도 그 문법성을 판단할 수 있었다. 단순 기억 시스템인 EPAM Ⅳ에 항목 내 군집화(within-item chunking) 기능을 추가하여 암묵 학습 과제에서의 인간수행을 모사한 결과, EPAM Ⅳ 또한 무선적인 문자열보다 문법적인 문자열을 보다 잘 학습하였고, 비문법적 문자열과 문법적 문자열을 구별할 수 있었다. 이러한 결과는 인공 문법을 사용한 암묵 학습 과제에서의 수행이 규칙 추상화보다는 군집화(chunking)에 근거한 재인 기억을 바탕으로 이루어짐을 시사한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.429-431
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• 2011

공학의 기본 원리 학습을 위해서는 원리 그림이나 도표와 같은 콘텐츠의 사용이 필요하다. 하지만 시간과 공간의 제약으로 학습이 불충분하고, 편리성과 멀티미디어 콘텐츠를 갖추지 못하면 학습의 효과도 떨어지는 문제점이 있다. 최근 Smart Phone 사용자가 증가하고, Smart Phone을 이용한 교육프로그램을 제공하여 이동 중에도 공학의 기본 원리와 같은 학습이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 열역학의 법칙 등 열역학에 관한 학습 콘텐츠를 Smart Phone에서 구현하고자 한다. 실제 Web 서버를 통하여 무선 인터넷 통신망에서 제공되는 열역학의 교육 공학적 도표, 애니메이션, 그림, 등을 Smart Phone에서의 설계하고 구현한다. 본 연구는 교육공학과 학습 프로그램 제공을 통해 모바일 원격교육 발전에 기여할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.45-48
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• 2022

IoT 기술의 발전 및 확산으로 다양한 도메인에서 서로 다른 특성의 시계열 데이터가 수집되고 있다. 이에 따라 단일 목적으로 수집된 시계열 데이터만 아니라, 다른 목적으로 수집된 시계열 데이터들 또한 통합하여 분석활용하려는 수요 또한 높아지고 있다. 본 논문은 파편화된 시계열 데이터들을 선택하여 통합한 후 딥러닝 모델을 생성하고 활용할 수 있는 해시함수 기반 학습 모델 관리 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 특정되지 않은 데이터들을 기반하여 모델을 학습하고 활용할 경우 생성 모델이 개별적으로 어떤 데이터로 어떻게 생성되었는지 기술되어야 향후 활용에 용이하다. 특히 시계열 데이터의 경우 학습 데이터의 시간 정보에 의존적일 수밖에 없으므로 해당 정보의 관리도 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 해시 함수를 이용해서 생성된 모델을 계층적으로 저장하여 원하는 모델을 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권1호
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• pp.91-99
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• 1997

본 연구에서는 신경망이론을 이용하여 시계열자료를 분석할 때 문제가 되고 있는 초기 가중값을 선정하는 방법을 제시하고자 한다. 기존의 연구에서 학습을 위한 초기 가중값의 결정은 난수에 의존하고 있다. 본 연구에서는 신경망학습의 효율적인 초기값을 선택하기 위하여 제어상자를 이용한다. 그리고 학습과정에서 가중값의 변화를 추적하고 적절한 가중값의 범위를 탐색하면서 새로운 초기값을 제어상자를 통하여 실시간으로 재설정하는 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.443-448
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• 2018

웹검색 결과의 품질 향상을 위해서는 질의의 정확한 매칭 뿐만이 아니라, 서로 같은 대상을 지칭하는 한글 문자열과 영문 문자열(예: 네이버-naver)의 매칭과 같은 유연한 매칭 또한 중요하다. 본 논문에서는 문장대문장 학습을 통해 영문 문자열을 한글 문자열로 음차변환하는 방법론을 제시한다. 또한 음차변환 결과로 얻어진 한글 문자열을 동일 영문 문자열의 다양한 음차변환 결과와 매칭시킬 수 있는 발음 유사성 기반 부분 매칭 방법론을 제시하고, 위키피디아의 리다이렉트 키워드를 활용하여 이들의 성능을 정량적으로 평가하였다. 이를 통해 본 논문은 문장대문장 학습 기반의 음차 변환 결과가 복잡한 문맥을 고려할 수 있으며, Damerau-Levenshtein 거리의 계산에 자모 유사도를 활용하여 기존에 비해 효과적으로 한글 키워드들 간의 부분매칭이 가능함을 보였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.15-25
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• 2023

익스트림 러닝머신은 다양한 방식의 예측 분야에서 주요 분석 방법을 제공하고 있다. 시계열 자료의 복잡한 패턴을 학습하고 잡음이 포함되어 있는 데이터이거나 비선형인 경우에도 최적의 학습을 통하여 정확한 예측을 할 수 있다. 이 연구에서는 온라인 시계열 자료를 분석하는 도구로서 주로 연구되고 있는 기계학습 모형들의 최근 동향들을 기존 알고리즘을 이용한 응용 특성들과 함께 제시한다. 지속적이고 폭발적으로 발생하는 대규모 온라인 데이터를 효율적으로 학습시키기 위해서는 다양하게 진화 가능한 속성에서도 잘 수행될 수 있는 학습 기술이 필요하다. 따라서 이 연구를 통하여 시계열 예측 분야에서 빅데이터가 적용되는 최신 기계 학습 모형에 대한 포괄적인 개요를 살펴보고, 빅데이터에 대한 기계 학습의 주요 과제 중 하나인 온라인 데이터를 학습하는 최신 모형들의 일반적인 특성과 온라인 시계열 자료를 얼마나 효율적으로 학습하고 예측에 활용할 수 있는지에 대하여 논의하고 그 대안을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.366-366
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• 2022

유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.97-97
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• 2022

AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.250-253
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• 2013

최근 카메라 영상을 이용한 제스처 인식 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 영상을 이용한 제스처 인식에서 많이 사용되는 학습 알고리즘에는 확률 그래프 모델인 HMM과 CRF 등이 있다. 이 학습 알고리즘들은 다차원의 연속된 실수 데이터를 가지고 모델을 학습하면 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 팔 관절 위치 데이터를 k-평균 군집화 과정을 거쳐 1차원의 시계열 데이터로 변환 후, 제스처별로 HMM 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 통해 얻은 팔 관절 위치 데이터에 k-평균 군집화를 적용하여 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이를 HMM의 학습 및 인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위하여, 다른 시계열 학습 알고리즘인 AP+DTW를 이용한 방법과의 비교 실험을 포함해 다양한 실험들을 수행하였다.