• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.526-529
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• 2020

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1 Score 지표를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 모델은 Random Forest 및 기본 심층 신경망 모델과 비교해 F1 Score를 기준으로 7~9%의 성능 향상을 이루었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.434-439
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• 2019

딥러닝 기반 분류 모델에 있어 데이터의 클래스 불균형 문제는 소수 클래스의 분류 성능을 크게 저하시킨다. 본 논문에서는 앞서 언급한 클래스 불균형 문제를 보완하기 위한 방안으로 적대적 학습 기법을 제안한다. 적대적 학습 기법의 성능 향상 여부를 확인하기 위해 총 4종의 딥러닝 기반 분류 모델을 정의하였으며, 해당 모델 간 분류 성능을 비교하였다. 실험 결과, 대화 데이터셋을 이용한 모델 학습 시 적대적 학습 기법을 적용할 경우 다수 클래스의 분류 성능은 유지하면서 동시에 소수 클래스의 분류 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.826-828
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• 2005

E-learning의 학습 컨텐츠는 점차 멀티미디어화 되고, 시스템 환경은 유비쿼터스 네트워크를 기반으로 고도화될(T-learning 및 U-learning) 것으로 예측된다. 학습자가 요구하는 멀티미디어 학습객체를 유비쿼터스 네트워크 환경에서 쉽게 찾아 학습자에게 효율적으로 전달하기 위해서는 메타데이터 관리 시스템의 도움이 필요하다. 이를 위해서는 멀티미디어 학습객체의 특성을 정확하게 기술하는 메타데이터 모델이 필요하고 효율적인 메타데이터 관리 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 학습객체를 위한 새로운 메타데이터 모델을 제안하고, 효율적인 메타데이터 관리를 위한 새로운 시스템을 설계하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.1
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• pp.55-60
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• 2017

In order to provide intelligent services without human intervention in the Internet of Things environment, it is necessary to analyze the big data generated by the IoT device and learn the normal pattern, and to predict the abnormal symptoms such as faulty or malfunction based on the learned normal pattern. The purpose of this study is to implement a machine learning model that can predict product failure by analyzing big data generated in various devices of product process. The machine learning model uses the big data analysis tool R because it needs to analyze based on existing data with a large volume. The data collected in the product process include the information about product faulty, so supervised learning model is used. As a result of the study, I classify the variables and variable conditions affecting the product failure, and proposed a prediction model for the product failure based on the decision tree. In addition, the predictive power of the model was significantly higher in the conformity and performance evaluation analysis of the model using the ROC curve.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.5
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• pp.161-168
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• 2020

Predicting outcome of the sports enables teams to establish their strategy by analyzing variables that affect overall game flow and wins and losses. Many studies have been conducted on the prediction of the outcome of sports events through statistical techniques and machine learning techniques. Predictive performance is the most important in a game prediction model. However, statistical and machine learning models show different optimal performance depending on the characteristics of the data used for learning. In this paper, we propose a new ensemble model to predict English Premier League soccer games using statistical models and the machine learning models which showed good performance in predicting the results of the soccer games and this model is possible to select a model that performs best when predicting the data even if the data are different. The proposed ensemble model predicts game results by learning the final prediction model with the game prediction results of each single model and the actual game results. Experimental results for the proposed model show higher performance than the single models.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한 채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.494-496
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• 2021

최근 경량 딥러닝 기반 키워드 음성인식은 가전, 완구, 키오스크 등 다양한 응용에 음성 인터페이스를 쉽게 적용할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 키워드 음성인식은 일부 키워드만 인식 가능한 음성인식 기술로서 저성능 디바이스에서 활용 가능한 장점이 있다. 그러나 응용에 따라 필요한 키워드에 대하여 다시 음성데이터를 수집해야하고 이를 학습하여 모델을 새로 준비해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 음성데이터 수집 없이 음성합성을 통해 생성한 음성으로만 키워드 음성인식 모델을 학습하는 음성합성 기반 자동 학습 기법을 제안하였다. 생성한 음성데이터를 활용하고자하는 시도가 활발히 이루어지고 있으나, 기존 연구에서는 정확도를 유지하기 위하여 수집한 실제 음성데이터가 필요한 한계가 있다. 제안한 자동 학습 기법은 생성한 음성데이터에 대해 복합 데이터 증대 기법을 적용하여 실제 음성데이터 없이 키워드 음성인식의 정확도를 높였다. 제안한 기법에 대하여 상용 음성합성 서비스를 기반으로 수집한 한국어 키워드 데이터세트를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 20개 한국어 키워드에 대해 실험한 결과, 제안한 기법을 적용하여 학습시킨 키워드 음성인식 모델의 정확도는 86.44%임을 확인하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.11
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• pp.614-618
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• 2016

As information on the internet and the data from smart devices are growing, the amount of stream data is also increasing in the real world. The stream data, which is a potentially large data, requires online learnable models and algorithms. In this paper, we propose a novel class of models: predictive convolutional neural networks to be able to perform online learning. These models are designed to deal with longer patterns as the layers become higher due to layering convolutional operations: detection and max-pooling on the time axis. As a preliminary check of the concept, we chose two-month gathered GPS data sequence as an observation sequence. On learning them with the proposed method, we compared the original sequence and the regenerated sequence from the abstract information of the models. The result shows that the models can encode long-range patterns, and can generate a raw observation sequence within a low error.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.548-553
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• 2021

비디오 질의 응답은 입력으로 주어진 비디오와 질문에 적절할 정답을 제공하기 위해 텍스트, 이미지 등 다양한 정보처리가 요구되는 대표적인 multi-modal 문제이다. 질의 응답 시스템은 질의 응답의 성능을 높이기 위해 다수의 서로 다른 응답 모듈을 사용하기도 하며 생성된 정답 후보군 중 가장 적절할 정답을 선택하는 정답 선택 모듈이 필요하다. 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 서로 다른 관점을 고려하여 응답 선택을 선택할 필요성이 있다. 하지만 응답 모듈이 black-box 모델인 경우 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 parameter와 예측 분포를 통해 지식을 전달 받기 어렵다. 그리고 학습 데이터셋은 응답 모듈이 학습에 사용했기 때문에 과적합 문제로 각 모듈의 관점을 학습하기엔 어려우며 학습 데이터셋 이외 비교적 적은 데이터셋으로 학습해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답 선택 성능을 높이기 위해 전이 학습 기반의 멀티모달 퓨전 정답 선택 모델을 제안한다. DramaQA 데이터셋을 통해 성능을 측정하여 제안된 모델의 우수성을 실험적으로 증명하였다.