• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.161-168
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• 2024

As the size of big data models grows, distributed training is emerging as an essential element for large-scale machine learning tasks. In this paper, we propose ParamHub for distributed data training. During the training process, this agent utilizes the provided data to adjust various conditions of the model's parameters, such as the model structure, learning algorithm, hyperparameters, and bias, aiming to minimize the error between the model's predictions and the actual values. Furthermore, it operates autonomously, collecting and updating data in a distributed environment, thereby reducing the burden of load balancing that occurs in a centralized system. And Through communication between agents, resource management and learning processes can be coordinated, enabling efficient management of distributed data and resources. This approach enhances the scalability and stability of distributed machine learning systems while providing flexibility to be applied in various learning environments.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권1호
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• pp.17-21
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• 2016

This paper investigates the importance of the computational overhead when machine learning methods, such as SVM, LASSO, AdaBoosting and AdaBagging, are used for automatic security classification.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권2호
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• pp.468-479
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• 2012

Recent advances in wireless communications and electronics has enabled the development of machine-to-machine (M2M) communications. This communication paradigm has been expected as an automated control and report solution for smart grid. The smart grid enables customers and operators to utilize the collected usage information from a large number of meters with transceivers for efficiency and safety. In this paper, we introduce architecture, requirements and challenges of M2M communications for smart grid. We extract technical issues that should be resolved in M2M communications to support the smart grid via third-generation partnership project (3GPP) cellular networks. We then present the current state of the art of research results to deal with such issues. Finally, we outline the open research issues.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.39-46
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• 2022

Recently, machine learning is widely used to solve optimization problems in various engineering fields. In this study, machine learning is applied to development of a control algorithm for a smart control device for reduction of seismic responses. For this purpose, Deep Q-network (DQN) out of reinforcement learning algorithms was employed to develop control algorithm. A single degree of freedom (SDOF) structure with a smart tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. A smart TMD system was composed of MR (magnetorheological) damper instead of passive damper. Reward design of reinforcement learning mainly affects the control performance of the smart TMD. Various hyper-parameters were investigated to optimize the control performance of DQN-based control algorithm. Usually, decrease of the time step for numerical simulation is desirable to increase the accuracy of simulation results. However, the numerical simulation results presented that decrease of the time step for reward calculation might decrease the control performance of DQN-based control algorithm. Therefore, a proper time step for reward calculation should be selected in a DQN training process.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.421-431
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• 2023

연구목적: 건설기계의 안전사고를 예방하기 위해 사용하는 스마트 안전 시스템의 안전성과 재해 예방효과를 분석하여 그 안전성을 실증하고자 한다. 연구방법:건설기계 중 재해다발 및 위험성이 높은 굴삭기를 대상으로 스마트 안전 시스템의 유무에 따른 근로자의 행동 패턴을 분석하였다. 연구결과: 건설기계에 스마트 안전 시스템을 설치하였을 때 건설기계와 협착 및 충돌 등에 의한 재해로부터 근로자의 안전성이 확보되었다. 결론:건설기계에 설치된 스마트 안전 시스템은 건설기계 관련 재해 감소와 중대 재해예방에 실효성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권3호
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• pp.73-79
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• 2024

The smart tourism chatbot service provide smart tourism services to users easily and conveniently along with the smart tourism app. In this paper, the tourism information QA (Question Answering) service is proposed based on the task-oriented smart tourism chatbot system [13]. The tourism information QA service is an MRC (Machine reading comprehension)-based QA system that finds answers in context and provides them to users. The tourism information QA system consists of NER (Named Entity Recognition), DST (Dialogue State Tracking), Neo4J graph DB, and QA servers. We propose tourism information QA service uses the tourism information NER model and DST model to identify the intent of the user's question and retrieves appropriate context for the answer from the Neo4J tourism knowledgebase. The QA model finds answers from the context and provides them to users through the smart tourism app. We develop the tourism information QA model by transfer learning the bigBird model, which can process the context of 4,096 tokens, using the tourism information QA dataset.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.25-34
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• 2017

최근 스마트폰의 보급 및 웹 서비스의 도입으로 온라인 사용자들은 대규모의 콘텐츠를 시간과 장소에 관계없이 접할 수 있게 되었다. 그러나 사용자들은 대규모의 콘텐츠 사이에서 원하는 콘텐츠를 찾는 데 어려움을 겪게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 분야에서 사용자 모델링 및 추천 시스템에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 그러나 정보 환경의 변화에 따른 시니어 계층의 적극적인 변화에도 불구하고 시니어 계층에 초점을 맞춘 사용자 모델링 및 추천 시스템에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 기계 학습 방법을 기반으로 스마트 시니어 계층의 선호도를 파악할 수 있는 모델링 방법을 제안하고, 스마트 시니어 분류 모델을 개발한다. 이 결과, 스마트 시니어 계층의 선호도를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 스마트 시니어 분류 모델 개발을 통해 시니어 사용자에게 가장 적합한 활동 및 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 추천 연구에 대한 발판을 마련하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.19-29
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• 2022

IoT 기술의 발전에 따라 스마트팜을 활용하는 농가가 증가하고 있다. 스마트팜은 환경을 모니터링하고, 원격 또는 자동으로 최적의 내부 환경을 조성하여 작물의 생산량 및 품질을 향상시킨다. 이를 위해 수집되는 농업 디지털 데이터를 활용하여 작물의 생산성을 예측하는 기술에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 생산량 예측을 위한 연구에서는 기존의 통계자료를 바탕으로 하는 통계모델 기반의 연구가 대부분이며, 이에 따라 예측 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 시설 원예 스마트팜에 수집된 농업 디지털 데이터를 활용하여 다양한 머신러닝 모델을 통해 생산량 및 판매 수익금을 예측하고, 성능을 비교하였다. 성능을 비교한 모델은 다중선형회귀, 서포트벡터머신, 인공신경망, 순환신경망, LSTM, ConvLSTM이다. 성능 비교 결과 ConvLSTM가 R2 값 및 RMSE 값에서 가장 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권5호
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• pp.27-39
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• 2022

The smart farm is recognized as a solution for future farmers having positive effects on the sustainability of the poultry industry. Intelligent microclimate control can be a key technology for broiler production which is extremely vulnerable to abnormal indoor air temperatures. Furthermore, better control of indoor microclimate can be achieved by accurate prediction of indoor air temperature. This study developed predictive models for internal air temperature in a mechanically-ventilated broiler house based on the data measured during three rearing periods, which were different in seasonal climate and ventilation operation. Three machine learning models and a mechanistic model based on thermal energy balance were used for the prediction. The results indicated that the all models gave good predictions for 1-minute future air temperature showing the coefficient of determination greater than 0.99 and the root-mean-square-error smaller than 0.306℃. However, for 1-hour future air temperature, only the mechanistic model showed good accuracy with the coefficient of determination of 0.934 and the root-mean-square-error of 0.841℃. Since the mechanistic model was based on the mathematical descriptions of the heat transfer processes that occurred in the broiler house, it showed better prediction performances compared to the black-box machine learning models. Therefore, it was proven to be useful for intelligent microclimate control which would be developed in future studies.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.94-102
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• 2016

본 논문에서는 기계학습 알고리즘을 이용하여 다중물리(Multi-physics) 시뮬레이션의 반복 횟수를 획기적으로 줄일 수 있는 다중물리해석 예측 방법을 제안한다. 기존의 다중물리해석 시뮬레이션의 경우 소요되는 시간과 노력을 줄이기 위해 시뮬레이션 자체에 대한 방법과 환경 개선에 초점이 맞추어져 있으나 본 논문에서는 다중물리 시뮬레이션 결과를 기계학습 알고리즘으로 학습하여 추가적인 시뮬레이션을 수행하지 않고 학습된 기계학습 알고리즘을 사용하여 수십분에서 수시간에 걸리는 다중 물리 해석과 유사한 결과를 수초 내에 예측할 수 있음을 보였다. 기계학습 알고리즘 간의 성능을 비교하여 다중물리해석에 적합한 기계학습 알고리즘을 확인하였으며 가장 우수한 성능을 보인 가우시안 프로세스 회귀(Gaussian Process Regression)의 경우 100개 이하의 학습 샘플만으로도 우수한 예측 결과를 얻어낼 수 있음을 확인하였다. 제안하는 방식을 통해 시뮬레이션을 하고자 하는 모델의 형상이나 재질이 변경될 경우 기존의 시뮬레이션 결과로 학습된 알고리즘이 있다면 시뮬레이션을 반복 수행하기 전에 알고리즘을 이용하여 결과를 예측할 수 있어 시뮬레이션의 반복 횟수를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.