• 제목/요약/키워드: regressive model

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언어 모델 기반 페르소나 대화 모델 (Personalized Chit-chat Based on Language Models)

  • 장윤나;오동석;임정우;임희석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.491-494
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    • 2020
  • 최근 언어 모델(Language model)의 기술이 발전함에 따라, 자연어처리 분야의 많은 연구들이 좋은 성능을 내고 있다. 정해진 주제 없이 인간과 잡담을 나눌 수 있는 오픈 도메인 대화 시스템(Open-domain dialogue system) 분야에서 역시 이전보다 더 자연스러운 발화를 생성할 수 있게 되었다. 언어 모델의 발전은 응답 선택(Response selection) 분야에서도 모델이 맥락에 알맞은 답변을 선택하도록 하는 데 기여를 했다. 하지만, 대화 모델이 답변을 생성할 때 일관성 없는 답변을 만들거나, 구체적이지 않고 일반적인 답변만을 하는 문제가 대두되었다. 이를 해결하기 위하여 화자의 개인화된 정보에 기반한 대화인 페르소나(Persona) 대화 데이터 및 태스크가 연구되고 있다. 페르소나 대화 태스크에서는 화자마다 주어진 페르소나가 있고, 대화를 할 때 주어진 페르소나와 일관성이 있는 답변을 선택하거나 생성해야 한다. 이에 우리는 대용량의 코퍼스(Corpus)에 사전 학습(Pre-trained) 된 언어 모델을 활용하여 더 적절한 답변을 선택하는 페르소나 대화 시스템에 대하여 논의한다. 언어 모델 중 자기 회귀(Auto-regressive) 방식으로 모델링을 하는 GPT-2, DialoGPT와 오토인코더(Auto-encoder)를 이용한 BERT, 두 모델이 결합되어 있는 구조인 BART가 실험에 활용되었다. 이와 같이 본 논문에서는 여러 종류의 언어 모델을 페르소나 대화 태스크에 대해 비교 실험을 진행했고, 그 결과 Hits@1 점수에서 BERT가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

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한국어 문서 요약 기법을 활용한 휘발유 재고량에 대한 미디어 분석 (Media-based Analysis of Gasoline Inventory with Korean Text Summarization)

  • 윤성연;박민서
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권5호
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    • pp.509-515
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    • 2023
  • 국가 차원의 지속적인 대체 에너지 개발에도 석유 제품의 사용량은 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 대표적인 석유 제품인 휘발유는 국제유가의 변동에 그 가격이 크게 변동한다. 주유소에서는 휘발유의 가격 변화에 대응하기 위해 휘발유 재고량을 조절한다. 따라서, 휘발유 재고량의 주요 변화 요인을 분석하여 전반적인 휘발유 소비 행태를 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주유소의 휘발유 재고량 변화에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 뉴스 기사를 활용한다. 첫째, 웹 크롤링을 통해 자동으로 휘발유와 관련한 기사를 수집한다. 둘째, 수집한 뉴스 기사를 KoBART(Korean Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 텍스트 요약 모델을 활용하여 요약한다. 셋째, 추출한 요약문을 전처리하고, N-Gram 언어 모델과 TF-IDF(Term Frequency Inverse Document Frequency)를 통해 단어 및 구 단위의 주요 요인을 도출한다. 본 연구를 통해 휘발유 소비 형태의 파악 및 예측이 가능하다.

부분구조추정법을 이용한 대형구조물의 효율적인 구조안전도 모니터링 (Efficient Structral Safety Monitoring of Large Structures Using Substructural Identification)

  • 윤정방;이형진
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제1권2호
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    • pp.1-15
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    • 1997
  • 본 논문에서는 대형구조물에서 구조물의 안전성 평가와 관련하여 구조물이 국부손상도를 추정하기 위한 효율적인 부분구조추정(Substructural Identification) 기법에 대하여 연구하였다. 먼저, 부분구조 추정법을 위한 모형식을 설정하기 위하여 운동방정식으로부터 부분구조에 대한 계측오차를 처리하기 위한 모형을 포함한 추계론적 자동회귀-이동평균(ARAMX) 모형식을 유도하였다. 추정된 모형식의 계수는 유도된 관계식을 이용하면, 구조손상 평가에 이용될 수 있는 강성행렬로 환산될 수 있다. 본 논문에서 유도된 부분구조 추정법의 가장 큰 장점은 매우 안정되고 정확도가 우수한 구조추정법인 ARMAX 모형식에 기반한 순차적 예측오차 방법을 사용함으로써 다른 방법에 비해 추정의 안정성 및 정확도가 뛰어나다는 것이다. 다음으로는 개발된 부분구조 추정법을 이용하여 구조 손상도 추정이 수행되었다. 손상도 추정을 위하여 앞서 순차적 예측오차 방법을 이용하여 추정된 구조계 현상태의 강성행렬을 바탕으로, 최소지승법을 이용하여 구하는 간접법이 제시되었다. 제시된 방법들의 검증을 위하여 예제해석이 수행되었다. 트러스 및 연속교 모형 그리고 실험적 예제에 적용하여 구조의 강성행렬 및 감쇠행렬을 추정하였다. 이를 바탕으로 손상도 추정방법이 검증되었다. 해석결과로부터, 개발된 방법이 효율적이고 정확도 및 안정성의 측면에서 우수한 성질이 있음을 확인할 수 있다.

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가계 재무건전성이 주택투자수요에 미치는 영향에 관한 연구 (A Study on the Financial Strength of Households on House Investment Demand)

  • 노상윤;윤보현;최영민
    • 유통과학연구
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    • 제12권4호
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    • pp.31-39
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    • 2014
  • Purpose - This study investigates the following two issues. First, we attempt to find the important determinants of housing investment and to identify their significance rank using survey panel data. Recently, the expansion of global uncertainty in the real estate market has directly and indirectly influenced the Korean housing market; households demonstrate a sensitive reaction to changes in that market. Therefore, this study aims to draw conclusions from understanding how the impact of financial strength of the household is related to house investment. Second, we attempt to verify the effectiveness of diverse indices of financial strength such as DTI, LTV, and PIR as measures to monitor the housing market. In the continuous housing market recession after the global crisis, the government places top priority on residence stability. However, the government still imposes forceful restraints on indices of financial strength. We believe this study verifies the utility of these regulations when used in the housing market. Research design, data, and methodology - The data source for this study is the "National Survey of Tax and Benefit" from 2007 (1st) to 2011 (5th) by the Korea Institute of Public Finance. Based on this survey data, we use panel data of 3,838 households that have been surveyed continuously for 5 years. We sort the base variables according to relevance of house investment criteria using the decision tree model (DTM), which is the standard decision-making model for data-mining techniques. The DTM method is known as a powerful methodology to identify contributory variables for predictive power. In addition, we analyze how important explanatory variables and the financial strength index of households affect housing investment with the binary logistic multi-regressive model. Based on the analyses, we conclude that the financial strength index has a significant role in house investment demand. Results - The results of this research are as follows: 1) The determinants of housing investment are age, consumption expenditures, income, total assets, rent deposit, housing price, habits satisfaction, housing scale, number of household members, and debt related to housing. 2) The impact power of these determinants has changed more or less annually due to economic situations and housing market conditions. The level of consumption expenditure and income are the main determinants before 2009; however, the determinants of housing investment changed to indices of the financial strength of households, i.e., DTI, LTV, and PIR, after 2009. 3) Most of all, since 2009, housing loans has been a more important variable than the level of consumption in making housing market decisions. Conclusions - The results of this research show that sound financing of households has a stronger effect on housing investment than reduced consumption expenditures. At the same time, the key indices that must be monitored by the government under economic emergency conditions differ from those requiring monitoring under normal market conditions; therefore, political indices to encourage and promote the housing market must be divided based on market conditions.

NARX 신경망 최적화를 통한 주가 예측 및 영향 요인에 관한 연구 (A Study on the stock price prediction and influence factors through NARX neural network optimization)

  • 전민종;이욱
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권8호
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    • pp.572-578
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    • 2020
  • 주식 시장은 기업 실적 및 경기 상황뿐만 아니라 정치, 사회, 자연재해 등 예기치 못한 요소들에 영향을 받는다. 이런 요소들을 고려한 정확한 예측을 위해서 다양한 기법들이 사용된다. 최근 인공지능 기술이 화두가 되면서 이를 활용한 주가 예측 시도 또한 이루어지고 있다. 본 논문은 단순히 주식 관련 데이터뿐만 아닌, 거시 경제적 지표 등을 활용한 여러 종류의 데이터를 이용하여 주가에 영향을 미치는 요소에 관한 연구를 제안한다. KOSDAQ을 대상으로 1년 치 종가, 외국인 비율, 금리, 환율 데이터를 다양하게 조합한 후에 딥러닝의 Nonlinear AutoRegressive with eXternal input (NARX) 모델을 활용한다. 이 모델을 통해 1달 치 데이터를 생성하고 각 데이터 조합을 통해 만들어진 예측값을 RMSE를 통해 실제값과 비교, 분석한다. 또한, 은닉층에서 뉴런의 수, 지연 시간을 다양하게 설정하여 RMSE를 비교한다. 분석 결과 뉴런은 10개, 지연 시간은 2로 설정하고, 데이터는 미국, 중국, 유럽, 일본 환율의 조합을 사용할 때 RMSE 0.08을 보이며 가장 낮은 오차를 기록하였다. 본 연구는 환율이 주식에 가장 영향을 많이 미친다는 점과 종가 데이터만 사용했을 때의 RMSE 값인 0.589에서 오차를 낮췄다는 점에 의의가 있다.

학교 밖 청소년의 게임중독과 사회적 낙인감에 관한 상호관계 연구 (A Study on the Relationship between Game Addiction and Social Stigma of the Youth outside school)

  • 문진영;박주원;이창문
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권1호
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    • pp.343-355
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    • 2020
  • 본 연구는 학업중단 청소년의 게임중독과 사회적 낙인감 사이에 어떠한 관계가 있는지를 종단적으로 분석하고자 하였다. 게임중독과 사회적 낙인감은 시간이 흐름에 따라 어떻게 서로 영향을 주는지 그리고 양자사이에 시간적 인과관계를 규명하고자 기존의 여러 연구에서 검토된 사회적 낙인감 & 자기 낙인감 이론을 중심으로 선행연구를 고찰한 후 학교 밖 청소년 패널 3차 자료와 4차 자료, 5차 자료를 이용하여 학교 밖 청소년의 게임중독과 사회적 낙인감의 관계에 대해 종단적 측면에서 분석하고자 하였다. 연구방법은 Amos25 프로그램을 이용하여 게임중독과 사회적 낙인감 두 변수를 사용하여 자기회귀교차지연모델로 분석하였다. 분석결과, 학교 밖 청소년의 게임중독은 다음시기의 사회적 낙인감에 유의한 영향을 주지 못하였으나, 사회적 낙인감은 다음시기의 게임중독에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 게임중독과 사회적 낙인감은 강력한 자기회귀효과를 지니는 것으로 나타났으며 그 정도는 시간의 흐름에 따라 일정하게 유지되는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구에서는 사회적 상생, 지역 사회 지지, 다학제적 관점과 민관 협치를 제언하였다.

이변량 GJR-GARCH모형을 이용한 국제통화선물시장과 통화현물시장간의 비대칭적 인과관계 및 시장효율성 비교분석에 관한 연구 (An Empirical Study on the Asymmetric Correlation and Market Efficiency Between International Currency Futures and Spot Markets with Bivariate GJR-GARCH Model)

  • 홍정효
    • 재무관리연구
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    • 제27권1호
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    • pp.1-30
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    • 2010
  • 본 연구는 영국 파운드, 캐나다 달러, 호주달러, 원달러 및 브라질 레알화 통화선물시장과 현물시장 수익률사이의 선도-지연관계, 변동성의 비대칭적 인과관계 및 시장효율성을 비교분석하였다. 각 통화현 선물시장 수익률간의 선도 지연관계 분석을 위하여 VAR(vector auto regressive)모형에 기초를 둔 Granger 인과관계분석을 실시하였으며 변동성의 비대칭적인 정보전달메커니즘 분석은 시간변동MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 도입하였다. 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, Granger 인과관계분석결과 각 통화선물 및 현물시장사이에는 피드백적인 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 각 통화선물시장의 현물시장에 대한 가격발견기능이 통화현물시장의 선물시장에 대한 영향력보다 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 둘째, MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 추정한 결과, 각국 통화 현 선물시장사이에는 피드백적인 조건부평균이전효과(conditional mean spillovers)가 강하게 존재하는 것으로 나타났으며 전반적으로 선물시장의 현물시장에 대한 영향력이 그 반대의 경우보다 상대적으로 강한 것으로 나타났다. 셋째, 변동성의 비대칭적인 전이효과를 분석한 결과, 각국 모두 통화 선물시장에서 현물시장으로의 비대칭적인 변동성이전효과가 강하게 존재하고 있으며 통화현물시장에서 선물시장으로는 호주달러현물시장을 제외하고 나머지 시장에서는 정보의 비대칭적특성이 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 각국 통화선물시장과 현물시장사이의 대칭적 비대칭적 정보이전효과로부터 통화 선물시장이 현물시장에 대한 가격발견기능이 지배적이며 각 통화 현 선물시장은 정보에 비효율적인 시장임을 추론해 볼 수 있다. 이는 주식시장을 연구한 Stoll and Whaley(1990), Abhyankar(1995), Brooks et al.(2001) 등의 연구와 일맥상통하는 것으로 나타났다.

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등가 이온 총량에 따른 EC 추정과 이온 균형 모형 (Estimated EC by the Total Amount of Equivalent Ion and Ion Balance Model)

  • 소재우;이용범
    • 원예과학기술지
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    • 제30권6호
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    • pp.694-699
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    • 2012
  • 본 시험은 배양액 내 EC 모형을 구명하기 위해 Rush(2005)의 기본 배양액을 설계하여 Robinson and Strokes(1959)의 등가이온총량에 따라 EC 모형을 추정하고, 양이온과 음이온 및 무기이온간의 EC 변량에 대하여 분석하였다. Steiner(1980)의 경험적 해석을 위해 작물 생육에 최적화된 국내외 130종 배양액을 사용하여 EC 추정 모형을 실증하였다. Rush(2005)의 기본 배양액을 등가이온총량으로 EC 추정한 결과 $R^2$ 값 0.96의 y = 1.33x - 0.23의 신뢰성 높은 회귀모형을 추정하였다. 양이온과 음이온의 농도 변화가 EC의 증감 변화와 일치하지만 그 평면적으로 변화하지 않고 변량폭을 보였다. 그 변화는 기존에 보고된 양이온의 영향보다 음이온의 영향이 더 큰 것으로 나타났는데, 질소 이온과 황이온에 기인한 것으로 생각된다. 이상의 EC 추정 모형을 작물 생육이 최적화된 국내외 130종의 배양액을 이용하여 재확인하였는데, $R^2$ = 0.98의 y = 1.23x - 0.02를 나타냈다. 또한 EC에 대한 양이온과 음이온의 contour 분석에서 적정 배양액 농도 범위로 알려진 EC $1.5-2.5dS{\cdot}m^{-1}$는 양이온 $11meq{\cdot}L^{-1}$ 이상, 음이온 $15meq{\cdot}L^{-1}$ 이상인 것으로 나타났다. 좌측 하단의 $1.5dS{\cdot}m^{-1}$ 저농도와 우측 하단의 $2.5dS{\cdot}m^{-1}$ 고농도에서 타원형 분포를 나타내어 적정 배양액 농도 범위에서 양이온과 음이온은 다양하게 분포하는 것으로 나타났다. 본 연구는 Steiner(1980)의 mutual ratio에서 이온 간 함량 비율에 의한 배양액 설계와 달리 EC에 대한 양이온과 음이온의 변량을 동시에 적용함으로써 이온간의 분포 특성과 적정 배양액 농도 EC $1.5-2.5dS{\cdot}m^{-1}$의 양이온과 음이온의 수준을 추정할 수 있는 EC 모형을 제시하였다.

유동성 관련 변수가 주택가격에 미치는 영향 및 정책적 시사점에 관한 연구 (Liquidity-related Variables Impact on Housing Prices and Policy Implications)

  • 전해정
    • 한국경제지리학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.585-600
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    • 2012
  • 본 연구의 목적은 유동성 관련 변수가 주택시장에 미치는 영향과 지역별 영향력의 차이를 벡터자기회귀모형을 이용하여 실증분석하고 정책적 시사점을 도출하는데 있다. 2003년 10월부터 2012년 5월까지의 월별 시계열 자료를 사용하여 유동성 관련 변수는 주택담보대출금리, 주택담보대출금, 금융기관유동성, 종합주가지수로 하였고 전국, 서울, 강남, 강북의 아파트 매매가격을 분석대상으로 하였다. 그랜저인과관계 검정결과, 주택담보대출금리와 주택담보대출금이 지역별 매매가격에 강하게 인과관계가 있었다. 이후 충격반응 분석결과, 각 변수 충격에 대해 매매가격은 지열별로 차이는 존재하였으나 매매가격 자체에 가장 크게 지속적인 양(+)의 반응을 보였고 주택담보대출금리는 음(-), 주택담보대출금은 양(+), 금융기관유동성은 양(+), 종합주가지수는 양(+)의 반응을 보였다. 매매가격 충격에 종합주가지수는 음(-)의 반응을 보였다. 유동성의 변화가 주택가격을 상승시킬 수 있고 강남지역이 강북지역에 비해 주택투자적인 요인이 크다는 것을 실증적으로 확인하였다. 정부는 현재의 경제상황을 고려해 저금리 기조를 유지하면서 시장의 유동성이 부동산이 아닌 산업활동으로 투입될 수 있도록 해야하며 지역별로 차별화된 정책을 수립 집행해야 부동산 정책효과를 크게 거둘 수 있을 것이다.

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황해 중동부 경기만의 후기 제4기 순차층서 연구 (Late Quaternary Sequence Stratigraphy in Kyeonggi Bay, Mid-eastern Yellow Sea)

  • 권이균
    • 한국지구과학회지
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    • 제33권3호
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    • pp.242-258
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    • 2012
  • 황해 경기만은 제4기에 반복된 해침과 해퇴로 4개의 해침-해퇴 퇴적체(DS-1, DS-2, DS-3, DS-4)를 형성하였다. 본 연구는 황해 경기만 퇴적체의 형성을 6개 퇴적단계로 나누어 설명한다. A 단계는 MIS-6 저해수면 시기로서 큰 규모의 해수면 하강으로 인해 대부분의 지역이 대기에 노출되고 광범위한 하도 침식 및 풍화작용의 영향을 받았다. 이어지는 B 단계는 MIS-5e 까지 빠른 해수면 상승과정에서 MIS-5 시퀀스의 하부 해침퇴적체가 형성되었고, 다음에 이어지는 MIS-5d부터 MIS-4 저해수면 시기까지의 C 단계에서는 MIS-5 시퀀스의 상부인 해퇴퇴적체가 만들어졌다. 다음의 D 단계는 MIS-4 저해수면 시기부터 MIS-3c 고해수면 시기까지로 하도 침식 및 하도 충전 구조로 이루어진 MIS-3 해침 퇴적체가 형성되었다. 다음의 E 단계에서는 LGM 시기까지 계속적인 해수면 하강이 있었고 외해쪽에서는 천해 기원의 MIS-3 해퇴퇴적체가 만들어진 반면에, 내륙쪽에서는 노출된 환경에서 하도 충전 퇴적체나 범람원 퇴적체가 형성되었다. 마지막 단계인 F 단계는 황해 전체적으로 홀로세 해침이 발생하였고, 이 시기에 외해쪽에서는 대륙붕 사질 퇴적체와 조석사주 퇴적체가 형성되어 고해수면 시기인 현재까지 퇴적이 일어나고 있다.