• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.406-411
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• 2013

Big data issue has been considered in diverse fields. Also, big data learning has been required in all areas such as engineering and social science. Statistics and machine learning algorithms are representative tools for big data learning. In this paper, we study learning tools for big data and propose an efficient methodology for big data learning via legacy data to practical application. We apply our big data learning to patent analysis, because patent is one of big data. Also, we use patent analysis result for technology forecasting. To illustrate how the proposed methodology could be applied in real domain, we will retrieve patents related to big data from patent databases in the world. Using searched patent data, we perform a case study by text mining preprocessing and multiple linear regression of statistics.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.87-88
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• 2019

최근 기계학습 기술의 급속한 발전에 힘입어 자율주행을 위한 객체 인식 및 처리 기술 역시 비약적으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 기계학습의 성능은 모델의 구조와 학습용 데이터의 품질에 영향을 받는다. 특히 주행환경을 잘 표현하는 학습데이터가 중요한데 전혀 새로운 도로, 주행환경, 장애물, 정적 혹은 동적 객체 등을 마주하면 정확도와 안정성에서 부정적인 영향을 받을 수 있는 것이다. 해외의 주행 데이터들에 크게 의존하고 있는 우리나라의 현실에 비춰 볼 때 국내 환경에 맞는 학습데이터를 쉽고 효율적으로 확보/관리/분석할 수 있게 하는 환경의 구축이 시급하다. 따라서 본 논문에서는 자율주행을 위한 기계학습 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 소프트웨어를 설계하고 개발하였다. 구체적으로는 수집된 영상들을 관리하는 기능, 영상에 존재하는 노이즈 제거 및 화질 개선 처리 기능, 학습 및 검증을 위한 메타 정보 태깅 기능, 태깅 정보의 통계적 분석 기능들을 포함한다. 개발한 소프트웨어는 우리나라에서 자체 촬영한 자율주행 학습 영상들에 대해 딥러닝 모델들을 학습하고 검증하는데 활용할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.63-66
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• 2022

본 논문에서는 분자의 특성을 정확하게 예측하기 위해 효과적인 사전학습(pretraining) 전략과 트랜스포머(Transformer) 모델을 활용한 방법을 제시한다. 딥러닝을 활용한 분자의 성능을 예측하는 연구는 그동안 레이블이 부족한 분자데이터의 특성에 의해 학습 때 사용된 데이터이외의 분자데이터에 대해 일반화 능력이 떨어지는 어려움을 겪었다. 이 논문에서 제시한 모델은 사전학습(pretraining)을 수행할 때 자기지도학습(self-supervised training)을 사용하여 부족한 레이블에 의한 문제점을 피할 수 있다. 대규모 분자 데이터셋으로부터 학습된 이 모델은 4가지 다운스트림 데이터셋에 대해 모두 우수한 성능을 보여주어 일반화 성능이 뛰어나며 효과적인 분자표현을 얻을 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.977-980
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• 2004

SCORM은 웹 환경에 존재하는 다양한 학습관리시스템 간에 표준화 된 컨텐츠 모델을 제시함으로써 학습 컨텐츠의 호환성을 보장하고 재사용성을 높이고자 하는 표준이다. 하지만 기존의 SCORM 기반학습관리시스템은 학습 리소스의 공유를 위한 기반은 제공하지만 학습 컨텐츠의 세부적인 학습 내용과 학습 문맥을 표현하고, 이를 공유할 수 있는 방안은 제시해 주지 못한다.본 논문에서는 지식 관리 기술인 시맨틱 웹의 RDF를 사용하여 학습 메타데이터를 표현하고, 이를 통합 관리할 수 있는 학습 메타 데이터 관리 서비스를 기존 학습관리시스템과 연동될 수 있는 모듈로서 제안한다. 또한 SCO에 포함될 수 있는 RDF기반 특징정보 파일을 정의하고, 저장된 학습 메타데이터를 SOAP 프로토콜을 통하여 외부 학습관리시스템과 공유할 수 있는 방안을 제시한다.이를 기반으로 교수자는 학습 주제와 관련된 컨텐츠를 검색하여 새로운 학습 컨텐츠를 제작 할 수 있으며, 학습자는 의미 기반 검색을 통하여 다양한 학습 컨텐츠와 능동적인 학습 환경을 체험 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.419-422
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• 2004

본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득시 생길 수 있는 오차를 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다 신경망은 주어진 정보를 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차를 줄이기 위해 조기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.410-413
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• 2010

병원정보시스템의 전세계적인 보급과 데이터웨어하우스의 도입으로 인해서 병원내의 의료데이터가 기하 급수적인 증가추세를 보이고 있다. 환자에 대한 임상적인 특징을 다수 포함하고 있는 의료데이터는 유용한 임상지식의 보고로서 그 가치가 매우 유용하다. 따라서 데이터에 숨겨진 지식을 발견하여 구조화시킴으로써 새로운 지식을 창조하는 데이터마이닝은 임상부분에 적합한 기술이라 말할 수 있다. 본 연구에서는 급성염증을 가진 환자들의 의료데이터를 기반으로 특징을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 병명을 판단하기 위한 학습을 수행한다. 학습 방법은 클러스터링을 이용한 나이브 베이지안으로 진행한다. 기존의 나이브 베이지안 학습은 대량의 데이터를 처리하는데 효과적이며 성능 또한 우수하지만, 속성별 독립을 가정하기 때문에 의료데이터를 분석에는 잘 사용되지 않는다. 따라서 높은 신뢰도를 구현하기 위해 나이브 베이지안 학습 전에 클러스터링을 선행하여, 기존 데이터에 클러스터링 클래스를 추가한다. 이를 통해 급성염증의 증상을 보이는 환자데이터를 바탕으로 자동적으로 방광염과 결석으로 인한 신장염을 효과적으로 진단해낸다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.6
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• pp.701-715
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• 2021

The drastic advance of recent deep learning technologies is heavily dependent on training datasets which are essential to train models by themselves with less human efforts. In comparison with the work to design deep learning models, preparing datasets is a long haul; at the moment, in the domain of vision intelligent, datasets are still being made by handwork requiring a lot of time and efforts, where workers need to directly make labels on each image usually with GUI-based labeling tools. In this paper, we overview the current status of vision datasets focusing on what datasets are being shared and how they are prepared with various labeling tools. Particularly, in order to relieve the repetitive and tiring labeling work, we present an interactive smart image annotating system with which the annotation work can be transformed from the direct human-only manual labeling to a correction-after-checking by means of a support of automatic labeling. In an experiment, we show that automatic labeling can greatly improve the productivity of datasets especially reducing time and efforts to specify regions of objects found in images. Finally, we discuss critical issues that we faced in the experiment to our annotation system and describe future work to raise the productivity of image datasets creation for accelerating AI technology.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.567-568
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• 2023

본 논문에서는 블록체인 기반 DID기술을 이용하여 원격교육에서 발생하는 학습데이터를 효율적으로 관리하기 위한 방법으로, 학습데이터 가중치를 고려한 DID 메타데이터관리방법을 제안하였다. 메타데이터의 식별자에 대하여 특정위치로 데이터 가중치를 검색하도록 하고 해당 가중치에 따라 처리방법을 다양화 할 수 있다. 본문에서는 블록체인의 Zero Knowledge Proof 방식 처리에 차별화를 두어 메타데이터를 처리하였으며 데이터 처리속도 및 데이터관리에 효율성높일 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.49 no.2
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• pp.53-60
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• 2012

Nearest-neighbor classification predicts the class of an input data with the most frequent class among the near training data of the input data. Even though nearest-neighbor classification doesn't have a training stage, all of the training data are necessary in a predictive stage and the generalization performance depends on the quality of training data. Therefore, as the training data size increase, a nearest-neighbor classification requires the large amount of memory and the large computation time in prediction. In this paper, we propose a prototype selection algorithm that predicts the class of test data with the new set of prototypes which are near-boundary training data. Based on Tomek links and distance metric, the proposed algorithm selects boundary data and decides whether the selected data is added to the set of prototypes by considering classes and distance relationships. In the experiments, the number of prototypes is much smaller than the size of original training data and we takes advantages of storage reduction and fast prediction in a nearest-neighbor classification.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.11
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• pp.479-488
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• 2022

In recent years, with the rapid development of machine learning technology, research utilizing machine learning has been actively conducted in fields such as cognition, reasoning and judgment, and action among various technologies constituting intelligent systems. In order to utilize this machine learning, it is indispensable to collect data for learning. However, the types of data generated vary according to the environment in which the data is generated, and the types and forms of data required are different depending on the learning model to be used for machine learning. Due to this, there is a problem that the existing data collection method cannot be reused in a new environment, and a specialized data collection module must be developed each time. In this paper, we propose a specification-based methology for data collection in artificial intelligence system to solve the above problems, ensure the reusability of the data collection method according to the data collection environment, and automate the implementation of the data collection function.