• 지능정보연구
• /
• 제28권4호
• /
• pp.1-25
• /
• 2022

2020년 1월 국내에 첫 코로나19 확진자가 발생한 후 버스와 지하철 같은 대중교통이 아닌 공공자전거와 같은 개인형 이동수단에 대한 관심이 증가하였다. 서울시에서 운영하는 공공자전거인 '따릉이'에 대한 수요 역시 증가하였다. 본 연구에서는 서울시 공공자전거의 최근 3년간(2019~2021) 시간대별 대여이력을 바탕으로 게이트 순환 유닛(GRU, Gated Recurrent Unit)의 수요예측 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 GRU 방법의 유용성은 서울시 영등포구 여의도에 위치한 여의나루 1번 출구의 대여이력을 바탕으로 검증하였다. 특히, 동일한 조건에서 다중선형회귀 모델 및 순환신경망 모델들과 이를 비교 분석하였다. 아울러, 모델 개발시 기상요소 이외에 서울시 생활인구를 변수로 활용하여 이에 대한 검증도 함께 진행하였다. 모델의 성능지표로는 MAE와 RMSE를 사용하였고, 이를 통해 본 연구에서 제안하는 GRU 모델의 유용성을 제시하였다. 분석결과 제안한 GRU 모델이 전통적인 기법인 다중선형회귀 모델과 최근 각광받고 있는 LSTM 모델 및 Conv-LSTM 모델보다 예측 정확도가 높게 나타났다. 또한 분석에 소요되는 시간도 GRU 모델이 LSTM 모델, Conv-LSTM 모델보다 짧았다. 본 연구를 통해 서울시 공공자전거의 수요예측을 보다 빠르고 정확하게 하여 향후 재배치 문제 등의 해결에 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.167-171
• /
• 2017

자연어 생성은 특정한 조건들을 만족하는 문장을 생성하는 연구로, 이러한 조건들은 주로 표와 같은 축약되고 구조화된 의미 표현으로 주어지며 사용자가 자연어로 생성된 문장을 받아야 하는 어떤 분야에서든 응용이 가능하다. 본 논문에서는 SC(Semantically Conditioned)-GRU기반 encoder-decoder모델을 이용한 자연어 생성 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델이 SF Hotel 데이터에서는 0.8645 BLEU의 성능을, SF Restaurant 데이터에서는 0.7570 BLEU의 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
• /
• pp.167-171
• /
• 2017

자연어 생성은 특정한 조건들을 만족하는 문장을 생성하는 연구로, 이러한 조건들은 주로 표와 같은 축약되고 구조화된 의미 표현으로 주어지며 사용자가 자연어로 생성된 문장을 받아야 하는 어떤 분야에서든 응용이 가능하다. 본 논문에서는 SC(Semantically Conditioned)-GRU기반 encoder-decoder모델을 이용한 자연어 생성 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델이 SF Hotel 데이터에서는 0.8645 BLEU의 성능을, SF Restaurant 데이터에서는 0.7570 BLEU의 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.850-858
• /
• 2022

리소스가 제한된 임베디드 장치에 GRU를 배포하기 위해 이 논문은 구조적 압축을 가능하게 하는 재구성 가능한 FPGA 기반 GRU 가속기를 설계한다. 첫째, 조밀한 GRU 모델은 하이브리드 양자화 방식과 구조화된 top-k 프루닝에 의해 크기가 대폭 감소한다. 둘째, 본 연구에서 제시하는 재사용 컴퓨팅 패턴에 의해 외부 메모리 액세스에 대한 에너지 소비가 크게 감소한다. 마지막으로 가속기는 알고리즘-하드웨어 공동 설계 워크플로의 이점을 얻는 구조화된 희소 GRU 모델을 처리할 수 있다. 또한 모든 차원, 시퀀스 길이 및 레이어 수를 사용하여 GRU 모델에 대한 추론 작업을 유연하게 수행할 수 있다. Intel DE1-SoC FPGA 플랫폼에 구현된 제안된 가속기는 일괄 처리가 없는 구조화된 희소 GRU 네트워크에서 45.01 GOPs를 달성하였다. CPU 및 GPU의 구현과 비교할 때 저비용 FPGA 가속기는 대기 시간에서 각각 57배 및 30배, 에너지 효율성에서 300배 및 23.44배 향상을 달성한다. 따라서 제안된 가속기는 실시간 임베디드 애플리케이션에 대한 초기 연구로서 활용, 향후 더 발전될 수 있는 잠재력을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권7호
• /
• pp.29-37
• /
• 2023

기후변화로 인해 농작물 생산과 유통에 관한 관심이 증대되고 있고, 빅데이터와 AI를 활용한 생산량 예측을 통해 농가의 출하량 조절과 유통단계의 조절에 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 농산물 반입량 예측은 가격에 영향을 미칠 뿐 아니라 농가의 출하량과 유통회사의 유통량 조절을 할 수 있으므로 마케팅 전략을 수립하는데 중요한 정보이다. 본 연구에서는 농업 통계 정보 시스템에서 공개한 도매시장 참외 반입량 데이터를 기반으로 미래의 반입량을 예측하는 인공지능 예측 모델을 생성하고 정확도를 평가한다. 우리는 Neural Prophet 기법과 Ensembled Neural Prophet 모델 그리고 GRU 모델 등 세 가지 모델을 사용하여 예측 모델을 생성한다. 모델의 성능은 MAE와 RMSE라는 두 가지 주요 지표를 비교하여 평가한 결과 Ensembled Neural Prophet 모델이 가장 정확하게 예측하였으며, GRU 모델도 앙상블 모델과 유사한 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발된 모형은 웹에 publish 되어 현장에서 1년 6개월 동안 사용하고 있으며, 가까운 미래의 참외 생산량을 예측하고, 마케팅 및 유통전략을 수립하는 데 활용되고 있다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제12권2호
• /
• pp.12-22
• /
• 2024

현대 사회에서의 디지털 데이터의 빠른 증가로 디지털 포렌식이 핵심적인 역할을 하고 있으며, 파일 유형 식별은 그 중에서 중요한 부분 중 하나이다. 파일 유형을 빠르고 정확하게 식별하기 위해서 인공지능을 사용한 파일 유형 식별 모델 개발 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 일부 국내 점유율이 높은 파일을 식별할 수 없어, 국내에서 사용하기에 부족함이 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN과 GRU를 활용한 더욱 정확하고 강력한 파일 유형 식별 모델을 제안한다. 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 제안한 모델은 FFT-75 데이터셋에서 가장 우수한 성능을 보이며, 국내에서 높은 점유율을 가지는 HWP, ALZ, EGG와 같은 파일 유형도 효과적으로 식별할 수 있다. 제안한 모델과 세 개의 기존 연구 모델(CNN-CO, FiFTy, CNN-LSTM)을 서로 비교하여 모델 성능을 검증하였다. 최종적으로 CNN과 GRU 기반의 파일 유형 식별 및 분류 모델은 512바이트 파일 조각에서 68.2%의 정확도를, 4096바이트 파일 조각에서는 81.4%의 정확도를 달성하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
• /
• pp.128-133
• /
• 2016

문장유사도 분석은 문서 평가 자동화에 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 최근 순환신경망을 이용한 인코더-디코더 언어 모델이 기계학습 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 한국어 형태소임베딩 모델과 GRU(Gated Recurrent Unit)기반의 인코더를 제시하고, 이를 이용하여 언어모델을 한국어 위키피디아 말뭉치로부터 학습하고, 한국어 질의응답 시스템에서 질문에 대한 정답을 유추 할 수 있는 증거문장을 찾을 수 있도록 문장유사도를 측정하는 방법을 제시한다. 본 논문에 제시된 형태소임베딩 모델과 GRU 기반의 인코딩 모델을 이용하여 문장유사도 측정에 있어서, 기존 글자임베딩 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 질의응답 시스템에서도 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.128-133
• /
• 2016

문장유사도 분석은 문서 평가 자동화에 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 최근 순환신경망을 이용한 인코더-디코더 언어 모델이 기계학습 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 한국어 형태 소임베딩 모델과 GRU(Gated Recurrent Unit)기반의 인코더를 제시하고, 이를 이용하여 언어모델을 한국어 위키피디아 말뭉치로부터 학습하고, 한국어 질의응답 시스템에서 질문에 대한 정답을 유추 할 수 있는 증거문장을 찾을 수 있도록 문장유사도를 측정하는 방법을 제시한다. 본 논문에 제시된 형태소임베딩 모델과 GRU 기반의 인코딩 모델을 이용하여 문장유사도 측정에 있어서, 기존 글자임베딩 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 질의응답 시스템에서도 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.120-126
• /
• 2019

최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권11호
• /
• pp.18-26
• /
• 2023

빌딩에너지관리시스템(BEMS: Building Energy Management System)은 생산 및 소비되는 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템이다. 그러나 건물 내 전력소비는 물리적인 특성상으로 인해 생산 및 소비가 일정하지 않아 안정적인 전력 공급이 필수적이다. 이에 따라 건물의 안정적인 전력 공급을 위해서는 정확한 건물 내 전력 소비 예측이 중요하다. 최근에는 시계열분석, 통계분석, 인공지능 등 다양한 방법을 이용하여 전력소비예측에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 Prophet 모델의 장점과 단점을 분석하여 장점인 growth, seasonality, holidays를 선택하였고, Prophet 모델의 단점인 데이터의 복잡성과 외부변수(기후 데이터)의 제한성을 해결하기 위하여 GRU을 조합하여 단기(2일) 및 중기(7일, 15일, 30일) 전력소비량 예측 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존 GRU 및 Prophet 모델보다 성능이 우수하였다.