시계열 데이터와 랜덤 포레스트를 활용한 시간당 초미세먼지 농도 예측

이득우 ( Deukwoo Lee ) , 이수원 ( Soowon Lee )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제4호, 129~136페이지(총8페이지)

최근 환경 문제에서 중요한 화두로 떠오른 초미세먼지(PM2.5)는 미세먼지(PM10)보다도 작은 부유물질이다. PM2.5는 안구나 호흡기 질환을 일으키며 뇌혈관에까지 침투할 수 있어서 시간별로 수치를 예측하여 대비하는 것이 중요하다. 그러나 PM2.5의 생성과 이동에 관한 명확한 설명이 아직까지는 제시되지 않고 있어서 예측에 어려움이 따른다. 따라서 PM2.5 예측뿐만 아니라 예측 결과에 대한 설명력을 갖는 예측 방법이 제시될 필요가 있다. 본 연구에서는 서울시의 시간당 PM2.5를 예측하고자 하며, 이를 위해 각기 다른 지상관측 데이터를 시계열로 전처리하고 부트스트랩 수를 조정한 랜덤 포레스트(Random Forest)를 데이터 학습 및 예측에 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 예측 모델이 입력 데이터의 시각별 정보를 균형 있게 학습...

TAG Particulate Matter, PM2.5, Time Series Data, Machine Learning, Random Forest, 초미세먼지, PM2.5, 시계열 데이터, 기계학습, 랜덤 포레스트

러프 하한 근사를 갖는 로컬 커버링 기반 규칙 획득 기법을 이용한 섬망 환자의 분류 방법

손창식 ( Chang Sik Son ) , 강원석 ( Won Seok Kang ) , 이종하 ( Jong Ha Lee ) , 문경자 ( Kyoung Ja Moon )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제4호, 137~144페이지(총8페이지)

섬망은 의식 장애, 주의력 장애 및 언어력 장애와 같은 일시적인 인지 장애가 있는 환자, 특히 노인에서 나타나는 가장 흔한 정신 장애 중 하나이다. 섬망은 환자와 가족에게 고통을 주고, 통증과 같은 증상의 관리를 방해할 수 있으며 노인 사망률 증가와 관련이 있다. 본 논문의 목적은 장기 요양 시설에서 섬망 환자를 구별하는데 사용될 수 있는 유용한 임상적 지식을 생성하는데 있다. 이러한 목적을 위해, 러프 하한 근사 영역을 갖는 로컬 커버링 규칙 기법을 활용하여 섬망과 관련된 임상적 분류 지식을 추출하였다. 제안된 방법의 임상적 적용 가능성은 전향적 코호트 연구로부터 수집된 데이터를 활용하여 확인하였다. 연구 결과, 섬망 기간이 12일 이상 지속될 수 있는 6가지 유용한 임상적 증거를 발견하였고, 체질량 지수, 동반질환 지수, 입원경로, 영양결핍,...

TAG Delirium, Geriatric Syndrome, Rough Set Approximation, LEM2, Classification Rule, 섬망, 노인성 증후군, 러프 집합 근사화, 분류 규칙

BERT를 이용한 한국어 특허상담 기계독해

민재옥 ( Jae-ok Min ) , 박진우 ( Jin-woo Park ) , 조유정 ( Yu-jeong Jo ) , 이봉건 ( Bong-gun Lee )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제4호, 145~152페이지(총8페이지)

기계독해는(Machine reading comprehension) 사용자 질의와 관련된 문서를 기계가 이해한 후 정답을 추론하는 인공지능 자연어처리 태스크를 말하며, 이러한 기계독해는 챗봇과 같은 자동상담 서비스에 활용될 수 있다. 최근 자연어처리 분야에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 BERT 언어모델은 대용량의 데이터를 pre-training 한 후에 각 자연어처리 태스크에 대해 fine-tuning하여 학습된 모델로 추론함으로써 문제를 해결하는 방식이다. 본 논문에서는 BERT기반 특허상담 기계독해 태스크를 위해 특허상담 데이터 셋을 구축하고 그 구축 방법을 소개하며, patent 코퍼스를 pre-training 한 Patent-BERT 모델과 특허상담 모델학습에 적합한 언어처리 알고리즘을 추가함으로써 특허상담 기계독해...

TAG Natural Language Processing, MRC, Machine Reading Comprehension, Patent, BERT, 자연어처리, 기계독해, 특허

점증적인 맵 갱신을 지원하는 DB 기반 내비게이션의 성능 향상을 위한 데이터 단편화 방지 기법

김용호 ( Yong Ho Kim ) , 김재광 ( Jae Kwang Kim ) , 진성일 ( Seongil Jin )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제3호, 77~82페이지(총6페이지)

차량에 탑재된 내비게이션의 대부분은 복잡한 구조의 PSF(Physical Storage Format) 파일 기반으로 개발되어 점증적 맵 갱신을 지원하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 차세대 내비게이션 방법의 하나로서 DB 기반의 내비게이션 기술이 주목받고 있다. 점진적 맵 갱신을 지원하는 DB 기반 내비게이션 구현에 있어 지속적인 맵 데이터 갱신으로 인한 데이터 단편화현상으로 데이터 접근 비용이 증가할 수 있어 검색 성능의 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 점증적 맵 갱신을 지원하는 DB 기반 내비게이션의 성능 향상 방법의 하나로 데이터 단편화 방지 기법을 제시하고 실제 구현을 통하여 성능 향상 효과가 있음을 검증하였다.

TAG Incremental Map Update, DB-based Navigation, Data Fragmentation, 점증적 맵 갱신, DB 기반 내비게이션, 데이터 단편화

클래스 영역을 보존하는 초월 사각형에 의한 프로토타입 선택 알고리즘

백병현 ( Byunghyun Baek ) , 어성율 ( Seongyul Euh ) , 황두성 ( Doosung Hwang )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제3호, 83~90페이지(총8페이지)

프로토타입 선택은 훈련 데이터로부터 클래스 영역을 대표하는 최소 데이터를 선택하여 낮은 학습 시간 및 저장 공간을 보장하는 장점을 제공한다. 본 논문은 모든 분류 알고리즘에 적용할 수 있는 초월 사각형을 이용한 새로운 훈련 데이터의 생성 방법을 설계한다. 초월 사각형 영역은 서로 다른 클래스 데이터를 포함하지 않으며 클래스 공간을 분할한다. 선택된 초월 사각형 내 데이터의 중간값은 프로토타입이 되어 새로운 훈련 데이터를 구성하고, 초월 사각형의 크기는 클래스 영역의 데이터 분포를 반영하여 조절된다. 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합 선택을 위해 집합덮개 최적화 알고리즘을 설계했다. 제안하는 방법에서는 탐욕 알고리즘과 곱셈 연산을 포함하지 않은 거리 계산식을 이용하여 집합 덮개 최적화 알고리즘의 다항 시간을 요구하는 시간 복잡도 문제를 ...

TAG Prototype Selection, Prototype, Hyper-Rectangle, Set Cover Optimization Algorithm, 프로토타입 선택, 프로토타입, 초월 사각형, 집합 덮개 최적화 알고리즘

KG_VCR: 지식 그래프를 이용하는 영상 기반 상식 추론 모델

이재윤 ( Jaeyun Lee ) , 김인철 ( Incheol Kim )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제3호, 91~100페이지(총10페이지)

기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 새로운 영상 기반 상식 추론(VCR) 문제들은 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등과 같이 추가적인 심층 상식 추론을 요구한다. 본 논문에서는 영상 기반 상식 추론 문제들을 위한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. KG_VCR 모델은 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트 등)에서 추출하는 사물들 간의 관계와 맥락 정보들을 이용할 뿐만 아니라, 외부 지식 베이스인 ConceptNet으로부터 구해내는 상식 임베딩을 함께 활용한다. 특히 제안 모델은 ConceptNet으로부터 검색해낸 연관 지식 그래프를 효과적으로 임베딩하기 위해 그래프 합성곱 신경망(GCN) 모듈을 채용한다. VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, ...

TAG Visual Commonsense Reasoning, Deep Neural Network, Graph Convolutional Network, Knowledge Graph Embedding, 영상 기반 상식 추론, 심층 신경망, 그래프 합성곱 신경망, 지식 그래프 임베딩

CNN 기반 위장관 랜드마크 분류기를 이용한 위장관 교차점 추정

장현웅 ( Hyeon Woong Jang ) , 임창남 ( Chang Nam Lim ) , 박예슬 ( Ye-suel Park ) , 이광재 ( Gwang Jae Lee ) , 이정원 ( Jung-won Lee )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제3호, 101~108페이지(총8페이지)

최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 데이터 셋이 방대하고 판단에 시간이 오래 걸리는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 구별하고 위장관 교차점을 추정하는 것이다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 이를 이용하여 결괏값을 필터링해 위장관 교차점을 추정하였다. 무작위로환자 데이터를 샘플링한 모델을 이용해서 나온 결과를 필터링 후에 위...

TAG Capsule Endoscopy(CE), Convolutional Neural Network(CNN), Gastrointestinal Location Tracking, 캡슐내시경, 컨볼루션 신경망, 위장관 위치 추적

동적 프로젝션 맵핑과 제스처 인식 기반의 실감 미디어 시스템 설계 및 구현

김상준 ( Kim Sang Joon ) , 고유진 ( Koh You Jon ) , 최유주 ( Yoo-joo Choi )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제3호, 109~122페이지(총14페이지)

최근 실감 미디어 콘텐츠에서 높은 관심을 모으고 있는 프로젝션 맵핑은 사용자의 몰입감을 높이는 기술로 손꼽히고 있다. 최근 관객의 참여를 유도하기 위하여 제스처 인식 기술과 결합된 프로젝션 맵핑 콘텐츠들이 선보이고 있다. 그러나 대부분의 기존 방법들은 정적인 물체를 대상으로 프로젝션 맵핑을 수행하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 움직임을 추적하여 사용자의 신체상에 미디어 콘텐츠를 동적으로 프로젝션 맵핑시키는 기술을 개발하였다. 프로젝션 되는 미디어 콘텐츠는 미리 정의된 사용자의 제스처를 인식하여 사용자가 맨손으로 제작할 수 있도록 하였다. 이러한 동적 프로젝션 맵핑 기술과 제스처 기반 드로잉 기술을 통합하여 인터랙티브한 실감미디어 시스템을 구현하였다. 제안된 실감 미디어 시스템에서는 사용자의 양손의 움직임과 개폐 상태를 인식하여 그림을 그리는데 필요한...

TAG Dynamic Projection Mapping, Realistic Media, Augmented Reality, Drawing System, 동적 프로젝션 맵핑, 실감 미디어, 증강현실, 제스처 인식, 드로잉 시스템

지수연산 부분군의 충돌을 이용한 Diffie-Hellman 기반의 비대칭 키 교환 방법

송준호 ( Jun Ho Song ) , 김성수 ( Sung-soo Kim ) , 전문석 ( Moon-seog Jun )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제2호, 39~44페이지(총6페이지)

본 논문에서는 사전연산이 가능한 세션 키 쌍을 이용하여, 최소의 정보만을 노출하여 키 교환이 가능한 변형된 Diffie-Hellman 키 교환 프로토콜을 보인다. 기존 Diffie-Hellman 및 Diffie-Hellman 기반 기법들의 보안성인 이산대수문제를 변형하여 생성원이 노출되지 않도록 설계함으로써 전송되는 암호문에 대한 공격으로부터 향상된 보안성을 가진다. 제안하는 기법에 실제 값을 적용하여 알고리즘의 동작을 증명하고 기반이 되는 기존 알고리즘과의 수행시간과 안전성을 비교 분석하여, 키 교환 시점 연산량을 유지하며 두 기반 알고리즘 시간복잡도의 곱 이상으로 알고리즘의 안전성이 향상되었음을 보였다. 제안하는 알고리즘을 기반으로 보안성이 향상된 키 교환 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

TAG Diffie-Hellman, Asymmetric Key Cryptography, Key Exchange, 디피-헬만, 비대칭 키 암호화, 키 교환 알고리즘

국민청원 주제 분석 및 딥러닝 기반 답변 가능 청원 예측

우윤희 ( Woo Yun Hui ) , 김현희 ( Hyon Hee Kim )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제2호, 45~52페이지(총8페이지)

청와대 국민 청원 사이트가 개설된 이래로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 국민 청원의 주제를 분석하고 딥러닝을 활용하여 답변 가능한 청원을 예측하는 모델을 제안하였다. 먼저, 추천순으로 1,500개의 청원글을 수집하였고, K-means 클러스터링을 적용하여 청원글을 군집하여 대주제를 정의하고, 보다 구체적인 세부 주제를 정의하기 위히여 토픽 모델링을 실시하였다. 다음으로는 LSTM을 활용한 답변 가능한 청원 예측 모델을 생성하여, 20만의 청원동의를 얻는 청원을 예측하기 위한 모델을 개발하였다. 이를 위해 글의 주제와 본문뿐만 아니라 글의 길이, 카테고리, 특정 품사의 비율이 영향을 미칠 수 있는지를 살펴보았다. 그 결과, 본문과 함께 글의 길이, 카테고리, 체언, 용언, 독립언, 수식언의 품사의 비율을 변수로 추가한 모델의 f1-sco...

TAG National Petition, Topic Analysis, Topic Modeling, K-means Clustering, LSTM, Deep Learning, 국민청원, 주제 분석, 토픽 모델링, K-means 클러스터링, LSTM, 딥러닝

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