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논문 기본 정보

자료유형
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저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제10권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
1 - 6 (6page)

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제안 모델은 소실 데이터를 포함하는 불완전한 데이터에서 정보의 손실을 최소화할 수 있도록 개발되었다. 이를 위한 과정은 우선 데이터 확장기법을 이용하여 손실 정보를 보상하도록 학습 데이터를 변환한다. 이 변환 과정에서 데이터의 속성값은 원-핫 인코딩으로 이진 또는 확률값으로 채워진다. 다음 이 변환 데이터는 딥러닝 모델에 입력되는데, 이때 각 속성의 카디너리티에 따라 엔트리 수가 일정하지 않게 된다. 그리고 각 속성의 엔트리 값들을 각각의 입력 노드에 할당하고 학습을 진행한다. 이점이 기존 학습 모델과의 차이점으로, 임의의 속성값이 입력층에서 여러 개의 노드로 분산되는 특이한 구조를 가진다. 제안 모델의 학습 성능을 평가하기 위해, 소실 데이터를 대상으로 다양한 실험을 수행하여 성능 면에서 우수함을 보인다. 제안 모델은 유비쿼터스 환경에서 손실을 최소화하기 위한 알고리즘으로 유용하게 사용될 것으로 본다.
#Deep learning model #Extended data expression #Incomplete data #Attribute value #EBP

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D. E.Rumelhart / 1986 / Learning Internal Representations by Error Propagation / PDP 1:318~362 google schola Yann LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521(7553):436~444 Crossref L. Deng / 2014 / Deep learning: methods and applications / Foundations and Trends in Signal Processing :197~387 google schola J. Schmidhuber / 2015 / Deep learning in neural networks : An overview / Elsevier google schola 이동엽 / 2017 / 자질 보강과 양방향 LSTM-CNN-CRF 기반의 한국어 개체명 인식 모델 / 한국융합학회논문지 8(12):55~62 dbpia

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