자기주도연구


311-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 계성혁
  • 지도교수: 이석원
  • 프로젝트명: Distributed Cooperative Localization Using Unscented Kalman Filter
  • 연구과제
  • 과제요약:  동일한 임무를 수행하는 로봇들 간의 위치추적을 위해 GPS, WiFi RSSI를 이용한 방법이 존재하지만, 전자는 실내에서 신호를 받을 수 없어, 후자는 다수의 무선 AP를 요구해 재난현장처럼자원을 전개하기 힘든 경우 활용이 불가능하다. 이를 극복하기 위해 로봇 내부에서 활용할 수 있는 데이터에 칼만 필터를 활용해 상호 위치추적을 하는 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 여러 대의 로봇들이 단일 네트워크 안에서 칼만 필터 계산 부하를 분산하여 위치추적을 하도록 환경을 구성하고, 이의 네트워크 성능을 측정하여 실현 가능성을 확인하였다.

312-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 고대권
  • 지도교수: 김민구
  • 프로젝트명: 유방암 재발 가능성 예측 정확도에 관한 연구
  • 연구과제
  • 과제요약:  본 연구는 유방암 환자의 의료 데이터를 통해 유방암의 2년 내 재발 가능성에 대해 예측하고 그 정확도를 측정하는연구로 예측 확률 증가 방법에 대해 소개하고 있다. 예측을 위한 ML technology로써 Supervised learning technique의 일종인 Multilayer perceptron을 활용한다. 예측 정확도를 증가시키기 위해, 전체 데이터의 66%를 training set으로 사용하고 Multilayer Perceptron의 hidden layer개수와 각각의 hidden layer에 포함된 노드의 개수를 최적화하는 방법을 연구하였다.

313-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 고보원
  • 지도교수: 김민구
  • 프로젝트명: 인공신경망을 이용한 제 2형 당뇨병 진단 모델
  • 연구과제
  • 과제요약:  세계적으로 과학과 의료의 발전으로 인해 인간의 평균수명이 늘어나고 있는 가운데, 특정 질병의 발병 수 또한 늘어나고 있다. 세계보건기구(WHO)에 따르면 성인들에게 자주 발병하는 제 2형 당뇨병은 1980년 이후 현재까지 4배나 증가했다. 당뇨병은 사람의 생명에 중대한 영향을 끼칠 수 있는 여러 합병증들의 주된 원인으로 조기 진단이 중요한 질병이다. 하지만 대한당뇨병학회에 따르면 당뇨병은 합병증이 나타날 시점까지 진단되지 않는 경우가 흔하며, 당뇨병에 걸린 환자의 1/3 정도가 진단되지 않고 있는 것으로 추정된다. 본 연구는 의사의 올바른 제 2형 당뇨병 진단을 돕기 위해 인공 신경망을 이용한 당뇨병 진단 모델을 제시한다. 구체적으로, 다른 종류의 인공지능 모델이나 다른 연구의 인공신경망 모델과 비교하여 해당 모델의 정확성을 강조한다.

314-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 곽규리
  • 지도교수: 최영준
  • 프로젝트명: 산업 IoT 데이터 모델링 압축 및 복원 향상 방안 연구
  • 연구과제
  • 과제요약:  데이터 양을 압축하는 과정(data compression)에서 연관성이 있는 데이터들끼리만 압축시키기 때문에 연관이 없는 outlier들은 제거하고 압축하여 전송하곤 한다. 하지만 그 outlier이라고 생각했던 데이터들이 중요한 값이 될 수도 있다. 예를 들어, 그 outlier를 통해 어떤 환경일 때 outlier가 발생하는지 또는 그 outlier가 어디서 왔는지를 알게 해줄 수 있다. 이러한 이유로 outlier는 해석하는 데 도움을 준다. 그러므로 무조건 outlier를 제거하고 압축하여 전송하는 것은 옳지 않은 방법이다. 이용하고자 하는 application의 특성이나 데이터의 특성에 따라 outlier를 포함할지 안 할지를 결정해야 한다. 그렇다면 outlier를 포함하여 데이터를 전송하기 위해서는 어떤 방법이 좋을지 또 어떻게 해야 될지 어디까지 압축이 가능하고 복원이 가능한지 이번 연구를 통해 알아보려 한다.

316-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 김하륜
  • 지도교수: 강경란
  • 프로젝트명: Train-to-Train communication을 위한 신뢰성이 있는 단말간 위치 정보 교환 기술
  • 연구과제
  • 과제요약:  기존의 무인 철도 시스템은 열차와 지상에 위치한 장비들 간에 통신이 이루어져서 열차의 위치를 파악하고, 그에 따라 열차의 속도와 간격을 조절하도록 되어있다. 때문에 열차의 간격 조절에 있어서 한계가 있으며, 노선이 확장될 경우에 장비를 추가로 설치해야 한다는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해서 열차와 지상 장비 간의 통신을 통한 무인 열차 시스템이 아닌, 열차와 열차 간의 직접 통신을 통한 무인 열차 시스템을 구현해 보고자 한다. 또한 이 때 IP를 기반으로 열차 간에 통신이 이루어질 수 있도록 하려고 한다.

317-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름:  김현준
  • 지도교수: 이석원
  • 프로젝트명: Convolution Neural Network Using GPU
  • 연구과제
  • 과제요약:  연산량이 많은 CNN에서 CPU를 사용하지 않고 GPU를 사용하는 이유를 알아본다. 어떤 장점이 있어 GPU가 많이 사용되는지, 특징은 무엇인지에 대해 연구하였다.

318-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 김희연
  • 지도교수: 고정길
  • 프로젝트명: 안구 Tracking VR기기를 이용한 아동 사시 환자 보조 기술 연구
  • 연구과제
  • 과제요약:  아동 사시 진단을 지원하는 가상 현실 소프트웨어 제작 및 성능 최적화를 목적으로 한 연구이다. 안구 tracking이 가능한 VR headset을 이용하여, 환자의 안구 tracking의 정확도를 높일 수 있는 알고리즘을 구현한다. DirectX를 기반으로, 백그라운드에서 2개의 thread를 이용하여 안구의 위치를 계산 및 저장을 하며, 이를 기반으로 사시의 정도를 측정/판단할 수 있다.

319-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 박준민
  • 지도교수: 윤대균
  • 프로젝트명: 머신러닝을 통한 산업용 데이터 압축
  • 연구과제
  • 과제요약:  최근 정보화 시대에 맞게 방대한 양으로 증가하는 산업용 데이터들을 효과적으로 처리하고 메모리 측면에서도 비용을 아끼기 위해 압축에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 따라서 산업용 데이터를 압축하는 과정에서 인공지능을 통해 과거의 데이터들을 학습해 나가며 수식을 구하고, 이렇게 구해낸 수식을 통해 데이터를 표현할 수 있다면 메모리 뿐만 아니라 미래 데이터 예측에도 도움을 줄 수 있을 것이라고 생각하였다. 따라서 다양한 머신러닝 테크닉들을 통한 산업용 데이터 압축을 실험하고 효율적인 방식이 무엇인지를 연구하였다.

320-교과목수업-자기주도연구1
  • 팀명: You look only once
  • 이름: 서윤경 / 조상흠
  • 지도교수: 황원준
  • 프로젝트명: YOLO를 통한 주행중인 무인 자동차의 사물 인식 
  • 연구과제
  • 과제요약:  최근 자율 주행자동차는 많은 사람들과 언론의 관심을 받고 있다. 자율 주행 자동차의 눈의 역할을 하는 사물의 위치를 3D로 인식해주는 센서가 존재하지만 작동거리에 제한이 있으며, Texture에 대한 정보를 받아오지 못하며 직접 구분해주어야 하여 더 시간이 오래걸리고, 가격이 매우 높기에 이를 자동차에 사용하여 시중에 판매하기에는 실질적인 문제가 존재한다. 그렇기 때문에 2D로 사물을 인식하여 한번에 object인식과 class분류를 같이 해주어 빠르고 가격도 낮은 YOLO를 이용하여 YOLO의 정확성을 높여 사용자에게 더 용이한 서비스를 제공하고자 한다.   

321-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름:  장동익
  • 지도교수: 강경란
  • 프로젝트명: Train-to-Train communication을 위한 신뢰성이 있는 단말간 위치 정보 교환 기술
  • 연구과제
  • 과제요약:  기술의 발전으로 무인으로 동작하는 기계들이 많아졌다. 도시철도에서도 무인으로 운행을 하고 있으며 대표적으로 신분당선, 의정부경전철 등이 있다. 기존의 CBTC(Communication Based Train Control)에서는 지상의 zone controller가 차량의 차상 ATP로부터 열차 위치 정보를 획득하고 이를 기반으로 각 차량의 이동 가능 범위(Moving block, Movement authority limit)를 결정한다. 이 정보가 차상 ATP로 전달되고 이를 기반으로 차상의ATO에서 열차의 속도를 제어한다. 차세대 CBTC는 지상의 중계 장치를 두지 않고 열차 간 직접 필요한 정보를 교환함으로써 보다 더 자율적이고 효율적인 운행을 추구한다. 이러한 기술의 추세에 발맞추어 차세대 열차 제어 기법으로 열차 간 직접 통신에 기반한 열차 주행 범위를 결정하도록 시스템을 개발하고자 한다.

322-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 장진경
  • 지도교수: 고영배
  • 프로젝트명: Tactical MANET 환경에서 ACO 기반의 클러스터 라우팅 기법에 대한 연구
  • 연구과제
  • 과제요약:  MANET(Mobile Ad Hoc Network)은 단말의 자원이 한정적이고 단말의 이동성으로 인해 노드 간의 토폴로지가 예측할 수 없게 변하는 문제가 있다. 많은 연구에서 이를 해결하기 위해 라우팅 문제를 풀어왔지만, 제안되었던 라우팅 기법은 대규모 망에서 오버헤드가 증가하고 성능이 저하되는 문제가 남아있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 ACO를 사용하여 최적의 클러스터 헤드를 선출하기 위한 메트릭을 제안하고, 구성된 클러스터를 기반으로 intra-cluster 라우팅 및 inter-cluster 라우팅을 제안한다. 

323-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름:  조건희
  • 지도교수: 이정태
  • 프로젝트명: 멀티코어 ECU 사용 효과 분석
  • 연구과제
  • 과제요약:  자동차는 새로운 기능의 추가로 인해 점차 많은 반도체가 탑재있다. 자동차에 탑재되는 ECU의 개수가 늘어남에 따라 자동차 업계는 다수의 싱글코어 ECU를 사용하기보다는 적은 수의 멀티코어 ECU를 사용하는 추세이며 이를 통해 ECU의 성능 향상 및 원가 절감 등의 효과를 기대할 수 있다. 하지만 멀티코어 ECU의 사용은 기술적 난이도 및 복잡성 증가 등의 단점 역시 존재하기 때문에 무조건적인 멀티코어의 사용은 금물이다. 하지만 Software를 개발하는 입장에서 해당 Software가 싱글코어 ECU만으로도 품질 속성을 만족시킬 수 있을 지, 멀티코어 ECU를 사용해야만 품질 속성을 만족시킬 수 있을 지 추측하기란 어려운 일이다. 본 프로젝트는 개발하고자 하는 Software에 맞는 적절한 ECU선택 기법을 제시하기 위한 프로젝트이다.

325-교과목수업-자기주도연구-01
  • 이름: 최준영
  • 지도교수: 이석원
  • 프로젝트명: Ontology를 이용한 지식 기반 지능적 강의 및 진로 추천 시스템 구축
  • 연구과제
  • 과제요약: 학생들은 지도교수 및 교내 취업센터, 선배 등과의 상담을 통해 진로 설계를 하고 있으나 정확한 자신의 역량 파악과 정확한 정보획득의 어려움 때문에 체계적인 진로 설계에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 Ontology를 통해 사용자의 전공 과목 수강 데이터, 기업에서 요구하는 직무 역량 데이터, 다양한 현직자들의 데이터를 통한 개인의 역량 파악 및 향후 진로 설계를 도와주는 시스템을 구축하여 학생 스스로 저학년 때부터 체계적인 진로 설계를 하는데 도움을 주는 시스템을 구축하고자 한다


326-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 최진영
  • 지도교수: 김민구
  • 프로젝트명: 결측 값 처리 방식에 따른 심장병 예측 결과 비교
  • 연구과제
  • 과제요약:  최근 통계청 보고서에 따르면 2016년 기준으로 심장병은 한국인 사망원인 2순위이며 10년간 심장병으로 인한 사망률이 꾸준히 상승하고 있다. 심장병은 초기에 발견함으로써 완치에 도달할 수 있지만 심장병의 초기 증세가 심장과 무관하게 느껴지는 두통이나 뒷목의 통증, 소화불량 등 다양한 증상으로 인해 초기에 발견하기 쉽지 않다. 따라서 증가하는 사망률과 다양한 초기 증상에 대비하여 의료 전문지식이 없는 일반인이 병원에 방문하기 전 간단히 검사받아 볼 수 있는 지표가 필요함에 따라 UCI에서 공개하는 심장병 데이터를 활용하여 다양한 전처리 과정을 통해 결측값의 처리 방식에 따른 결과를 비교하고자 한다.

327-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 편경민
  • 지도교수: 오상윤
  • 프로젝트명: KVM기반 Cloud자원의 효율적 관리를 위한 Live Migration
  • 연구과제
  • 과제요약:  클라우드 제공자는 가상화 기술을 활용하여 사용자에게 서비스를 유연하게 제공하고 있다. 가상화 기술 사용을 통해, 사용자가 원하는 만큼의 컴퓨터 자원을 할당해서 제공할 수 있고, 만약 컴퓨터 자원을 할당해서 제공하고 있는 컴퓨터 하드웨어에 과부하가 걸리게 되면 동작하고 있는 해당 가상머신의 서비스 중단 시간을 최소로 하면서 다른 시스템으로 가상머신을 전송하여 전체 물리 컴퓨터들의 부하 균형을 맞추는 등 한정된 자원으로 유연하게 서비스를 제공할 수 있다. 서비스 제공자 입장에서는 최소의 컴퓨팅 자원으로 서비스를 제공하는 것이 수익 손실을 최소로 줄일 수 있는 방법이므로 클라우드 자원의 효율적인 관리를 위해서는 이러한 가상머신 전송 기술 및 관련 알고리즘이 매우 중요하므로 이를 고안하고 연구하고자 한다.



401-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름: 고대권
  • 지도교수: 이석원 
  • 프로젝트명: 일반 사람들에 의한 소프트웨어 설계
  • 연구과제
  • 과제요약:  이 연구는 크라우드 소싱 (Crowdsourcing)을 활용한 연구로써 불특정 다수의 사람들을 통해 하나의 소프트웨어를 설계하는 방법에 대한 것이다. 본 연구에서는 다양한 불특정 다수의 사람들을 통해 decision point set을 생성하는 workflow를 제시한다. 이 workflow의 첫 번째 단계는 일반 사람들이 requirements에서 중요하다고 생각하는 단어를 추출하는 것이고, 그 다음 단계에서는 추출한 단어들을 사용하여 두 번째 그룹의 사람들을을 통해 decision point를 만들도록 하는 것이다. 

402-교과목수업-자기주도연구2
  • 팀원/멘토: 고보원,지형탁/Brian Demsky, Rahmadi Trimananda
  • 지도교수: 이석원
  • 프로젝트명: Sentinel Device 설치를 위한 GUI 개발
  • 연구과제
  • 과제요약:  최근에 일상 생활을 편안하게 해주는 IoT 장치가 더욱 발전함에 따라 사람들에게 더욱 더 인기를 얻고 있고 전 세계에 널리 보급되고 있다. 하지만 각 가정의 라우터에 연결된 IoT장치를 통해 가정 및 개인정보가 외부 해커한테 노출되기 쉽다.  Sentinel 시스템은 IoT장치들에 대한 외부의 비정상적인 접근을 제어하기 위해 만들어졌다. 구체적으로 Sentinel 시스템은 IoT 기기들이 연결된 라우터에 보안 기능을 적용하여 구현된다. 기존 라우터와 달리 Sentinel 시스템의 라우터는 라우터에 접속하려는 IoT기기에 각기다른 암호를 부여하여 라우터에 대한 접근을 제한한다. 하지만 Sentinel 시스템에 IoT기기를 등록하는 과정은 매우 복잡하여 일반 사용자가 이 과정을 수행하기는 어렵다. 이 연구의 목표는 사용자가 자신의 장치를 Sentinel 시스템에 쉽게 설치하여 장치를 관리할 수 있게 해주는 안드로이드 응용 프로그램을 작성하는 것이다.  

403-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름: 김기홍
  • 지도교수: 윤대균
  • 프로젝트명: 소셜미디어 이미지 기반 우울증 분석 시스템 개발
  • 연구과제
  • 과제요약:  다양한 장소, 다양한 분야에서 광범위한 데이터가 끊임없이 쏟아져 나오고 있다. 특히, 그 중에서 사람들이 직접 업로드하는 SNS 데이터를 이용하려는 노력을 지속적으로 이루어지고 있지만 그 연구들은 이미지 기반이 아닌 텍스트를 기반으로 하는 연구가 대부분이다. 또한, 인스타그램에서는 이미지가 첨부되어 업로드되는 글은 하루 8000만장이 넘는다. 이러한 점을 활용하여, 유저의 감정과 유저가 업로드하는 이미지를 분석하여 그 연관성을 찾고, 그 결과를 시각적으로 보여줄 수 있는 방안을 연구하였다.

404-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름: 김태우
  • 지도교수: 고정길
  • 프로젝트명: Google AudioSet 기반 상황인식 연구
  • 연구과제
  • 과제요약:  도심속에서 생활하다 보면 청각을 통해 위험 감지를 하는 경우가 많다. 자동차 경적소리나 충돌 나는 소리, 사이렌 등과 같은 소리들이 시각으로 못 봐도 청각을 통해서 위험한 상황을 감지하게 된다. 하지만 청각 장애인들은 청각을 통해 상황에 대한 정보를 얻는 것이 일반 사람들에 비해서 어렵기 때문에 대처가 늦어지고 그러면 큰 사고로 이어질 수 있다. 이 연구의 목표는 생활속에서의 소리를 감지하고 딥러닝을 통해 기계가 스스로 어떤 소리인지 판단한 뒤에 위험한 상황과 연관된 소리일 경우 시각적으로 경고메시지를 보여줌으로써 청각장애인들이 주위상황 인식 및 대처를 보다 빠르게 할 수 있도록 도와주는 것이다.

405-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름: 김태호
  • 지도교수: 이석원
  • 프로젝트명: Accelerating Convolutional Neural Networks using FPGAs
  • 연구과제
  • 과제요약:  최근 Deep learning 기술이 각광받고 있다. 그 중 Image classification에 효과적인 Convolutional Nueral Networks(CNN)에서 convolution은 많은 computaion을 요구하기 때문에  parallel computation이 가능한 고성능의 GPU를 사용한다. 하지만 GPU는 general purpose hardware이기 때문에 많은 에너지를 요구한다.  이 연구는 딥러닝에서 FPGA가 GPU의 단점을 극복하고 성능적 측면에서 대체할 수 있는 가능성을 보여준다.


406-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름: 부은성
  • 지도교수: 고정길
  • 프로젝트명: EEG를 이용한 감정 분류
  • 연구과제
  • 과제요약: 영상을 보면서 느끼는 공포, 행복, 슬픔, 안정의 감정을 뇌파인, electroencephalograph(EEG) 로 Classification한다. 웃긴 영상, 공포 영상들을 보면서 수집한 뇌파 데이터를 이용해 감정마다의 feature를 찾아내고 이를 이용하여 기존의 뇌파분류보다 간단한 알고리즘을 제안한다. 

407-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름: 손재만
  • 지도교수: 류기열
  • 프로젝트명: 디지털매뉴팩쳐링 시스템에서 다중 산업용로봇 지원에 관한 연구 
  • 연구과제
  • 과제요약:  가상 생산시스템 'DMWork' 안에서 다양한 산업용 로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 기술 개발을 목표로 하는 연구입니다. DMWorks는 'WSL' 이라는 보편적인 시뮬레이션 언어를 제공하고 있기 때문에 산업용 로봇의 다양한 프로그램 언어를 WSL 프로그래밍 언어로 번역될 수 있다면 DMWorks에서 다양한 활용이 가능할 것이라고 예상됩니다. 따라서 다양한 로봇언어의 특성을 조사하고, 이를 WSL으로 효과적으로 컴파일 할 수 있는 변환 가능성을 비교하고, 컴파일을 효과적으로 하기위해 이를 통합하는 중간 표현 언어를 개발하는 것이 최종 연구의 목표입니다. 

408-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름: 심민정
  • 지도교수: 오상윤
  • 프로젝트명: DevOps 환경에 대한 자동배포 중요성 분석과 Ansible 환경설정 도구를 이용한 자동배포 구현
  • 연구과제
  • 과제요약:  개발과 운영 사이에 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위해 DevOps 방법론이 등장했다. DevOps는 개발, 운영, 테스트를 하나로 통합한 방법론이며, DevOps의 특징 중 자동배포에 대해 연구하였다. 자동배포가 이뤄지기 전 수동으로 배포를 할 경우, 서버의 개수가 많고 각기 다른 환경에 배포할 때 시간과 인력 낭비가 심하다. 이러한 점에서 자동배포의 필요성을 느끼고 자동배포가 가능한 tool인 ansible을 사용하여 multiple user environment에 따른 배포를 구현하고자 한다.

409-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름: 윤대건 
  • 지도교수: 한경식
  • 프로젝트명: 온라인 뉴스, 댓글, 사용자 특성 파악을 위한 감정 분석 기반 시스템 제작
  • 연구과제
  • 과제요약:  현대사회의 사람들은 온라인을 통해서 습득 가능한 대부분의 정보를 얻는다. 특히 뉴스에 대한 소비가 많은데, 뉴스와 관련된 댓글과 답글을 통해서 여론이 생각하고 있는 방향을 판단하는 경우가 많다. 또한 사람들이 댓글과 답글을 작성함으로써 자신의 생각을 표출하기도 한다. 이와 같이 댓글과 답글의 많은 영향에도 불구하고 온라인 뉴스 기사와 댓글, 그리고 답글의 관계와 그에 대한 정량적 분석은 제대로 이루어지지 않았다. 감정 분석에 연구의 초점을 두어 이를 분석하고 분석 결과를 보여줄 수 있는 시스템을 디자인하는 것이 이 연구의 목적이다.

410-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름: 이주명
  • 지도교수: 황원준
  • 프로젝트명: 음식 이미지를 통한 generative model의 성능 비교
  • 연구과제
  • 과제요약:  이미지는 고차원의 확률 공간에 속해있기 때문에 모델을 통해 학습하기가 어렵다. 최근 GAN의 등장으로 generative model의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이번 연구에서는 음식 이미지를 대상으로 여러 모델을 시험해보고 성능을 측정할 것이다. 또한 정교한 사진을 얻기 위한 방법을 모색할 것이다.

411-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름: 전승곤
  • 지도교수: 한경식
  • 프로젝트명: 기계학습 및 네트워크 기반 상병-처방 추천 모델 및 시스템 개발
  • 연구과제
  • 과제요약:  오늘날 병원에서는 매일 방대한 양의 환자 데이터가 생성된다. 특히 상병과 처방에 대한 기록은 국가적으로도 관리, 검토되고, 모든 병원은 상병과 처방에 대한 기록을 매년 보고하도록 되어있어, 상병-처방 기록 및 관리는 매우 중요하다. 그러나 현재의 상병과 처방 기록 관리 시스템에는 상병과 처방의 관계 파악에 대한 제약사항이 몇가지 존재하는 것으로 확인된다. 이를 해결하리 위해 기계학습 및 네트워크 기반의 상병-처방 추천 모델을 구축하였고, 이를 이용한 시스템을 개발하였다.

412-교과목수업-자기주도연구2-06
  • 이름: 김호용
  • 지도교수: 손경아
  • 프로젝트명: 짧은 문장 카테고리 분류를 위한 토픽 모델 확장과 재분류
  • 연구과제
  • 과제요약:  짧은 문장은 길이가 짧아 문맥에 대한 정보가 적다. 이로 인하여 데이터 희소성(data sparsity) 문제가 발생하고 이는 짧은 문장 카테고리 분류에 있어 성능을 저하시킨다. 이를 해결하기 위하여 word embedding 기술이 적용되고 있지만 한국어에 대한 학습 데이터의 양과 질의 부족으로 인해 word embedding model 학습이 어렵다. 한국어에 대한 학습 데이터를 보완하기 위해 토픽 모델을 확장하고 이를 이용하여 짧은 문장 카테고리 분류 실험을 진행한다. 또한 확장된 토픽 모델로부터 재분류된 데이터를 word embedding model에 학습시키고 이를 이용하여 짧은 문장 카테고리 분류 문제를 해결한다.
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