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일치성규칙과 목표값이 없는 데이터 증대를 이용하는 학습의 성능 향상 방법에 관한 연구
김현웅,석경하,Kim, Hyunwoong,Seok, Kyungha 한국통계학회 2021 응용통계연구 Vol.34 No.2
준지도학습(semi-supervised learning)은 목표값이 있는 데이터와 없는 데이터를 모두 이용하는 학습방법이다. 준지도학습에서 최근에 많은 관심을 받는 일치성규칙(consistency regularization)과 데이터 증대를 이용한 준지도학습(unsupervised data augmentation; UDA)은 목표값이 없는 데이터를 증대하여 학습에 이용한다. 그리고 성능 향상을 위해 훈련신호강화(training signal annealing; TSA)와 신뢰기반 마스킹(confidence based masking)을 이용한다. 본 연구에서는 UDA에서 사용하는 KL-정보량(Kullback-Leibler divergence)과 TSA 대신 JS-정보량(Jensen-Shanon divergene)과 역-TSA를 사용하고 신뢰기반 마스킹을 제거하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능이 더 우수함을 보였다. Semi-supervised learning uses both labeled data and unlabeled data. Recently consistency regularization is very popular in semi-supervised learning. Unsupervised data augmentation (UDA) that uses unlabeled data augmentation is also based on the consistency regularization. The Kullback-Leibler divergence is used for the loss of unlabeled data and cross-entropy for the loss of labeled data through UDA learning. UDA uses techniques such as training signal annealing (TSA) and confidence-based masking to promote performance. In this study, we propose to use Jensen-Shannon divergence instead of Kullback-Leibler divergence, reverse-TSA and not to use confidence-based masking for performance improvement. Through experiment, we show that the proposed technique yields better performance than those of UDA.
김현웅(Hyunwoong Kim),문대섭(Daeseop Moon),문정욱(Jungwook Moon) 한국철도학회 2014 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2014 No.10
다양한 신교통수단 가운데 적합한 시스템을 선정하는 것은, 정책적 요인, 물리적 요인, 기술적 요인을 동시에 고려하여야 하기 때문에 매우 어려운 작업이고,이용자, 지역사회, 정부 및 운영자에게 모두 중요한 사항이다. 본 연구는 신교통수단에 대한 요구조건을 평가항목으로 설정하여, 이에 대한 신교통수단별 특성과 선호가치를 고려한 평가를 수행하였다. 평가는 신교통수단 도입 사업에 대한 전문지식을 지닌 산업체, 학계, 연구계의 전문가 28명이 수행하였다. 평가 결과, 대도시 간선교통망 구축 지원용도 및 도시개발 지원용도로 도입시 철재차륜 AGT, 관광 지원용도로 도입시 무가선 저상 트램의 점수가 가장 높은 것으로 나타났다. Evaluating the specific transit mode among many new urban transit modes is a difficult task, because many political, physical, technological criteria have to be considered in parallel. It is related to transportation demand, project cost, environmental impact, construction method, etc., and is crucial for user, community, government and operator. This paper set up the 11 assessment items for evaluating new transit modes, which are reflected in requirements of interest groups, and conducted evaluating considering new transit system characteristics and value preference. The assessors are all 28 experts of academia, industry, and institute, which have professional knowledge on new transit construction project. Results shows that Steel wheel type-AGT gained the highest score in the main- transport-network-support field and the urbandevelopment- support field and Wireless low floor tram did in the tour-support field.