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- 저자 : 이은학(Eunhak Lee) (검색결과 5 건)
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심전도 이상 탐지를 위한 Variational Autoencoder 비교 연구
우민선(Min Sun Woo),이은학(Eunhak Lee),이우빈(Woobin Lee),김성용(Seongyong Kim) 한국자료분석학회 2024 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.26 No.2
심전도는 심장질환을 감지하고 진단하기 위한 도구로 널리 이용되고 있다. 이상 심전도를 탐지하기 위해 지도학습에 기반한 다양한 딥러닝 모형들이 제안되었으나, 정상 및 이상 데이터의 불균형 등으로 인해 제한적인 성능을 보였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 생성모형인 variational autoencoder(VAE)를 이용한 이상 탐지 모형이 제안되었다. 이 방법은 정상 데이터로 VAE 모형을 학습하고, 검증 데이터를 이용하여 정상 및 이상을 구분하는 임계값을 설정한 후, 이를 통해 테스트 데이터의 정상 및 이상을 구분한다. VAE 모형은 인코더, 잠재변수 층, 디코더로 구분되며, 인코더 및 디코더에 딥러닝 모형을 내포할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 설정 하에서 MLP, RNN, LSTM 모형이 내포된 VAE 모형을 비교하도록 한다. 우선 원자료 뿐만 아니라 심전도 자료의 시계열적 특성을 고려하여 1차 차분한 자료를 이용하였다. 또한 기존 연구에서 디코더의 분산을 1로 고정한데 반해, 본 연구에서는 디코더의 분산에 딥러닝 모형을 설정한 경우 역시 고려하였다. 분석 결과 원자료를 이용하고 디코더의 분산에 딥러닝 모형을 설정한 LSTM 기반의 VAE 모형의 성능이 가장 우수하였다. 또한 차분한 자료를 이용하는 것보다 원자료를 이용하는 경우 모든 모형의 성능이 더 우수하였다. Electrocardiogram is widely used as a tool for detecting and diagnosing heart disease. Previous research revealed that deep learning models based on supervised learning have limited performance due to imbalance between normal and anomaly. To overcome this problem, anomaly detection models using variational autoencoder (VAE) have been proposed. After training VAE model using normal data, a threshold to distinguish normal and anomaly is set by using validation data, then test data is applied. VAE model has encoder, a latent variable layer, and decoder. and deep learning models are embedded in encoder and decoder. In this paper, VAE models embedding MLP, RNN, and LSTM are compared under various settings which are the type of data (original data or the first-order differential data) and the assumption for the variance of decoder. As results of analysis, VAE model based on LSTM is performed best when original data is used and a deep learning model for the variance of decoder is embedded. Additionally, the performance of VAE models using original data were better than models using first-order differential data.
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MIL-HDBK-217F의 환경인자 분석을 통한 환경변환계수 추정
정다운(DaUn Jeong),윤희성(Huisung Yun),이은학(Eunhak Lee),권동수(Dong-soo Kwon),이승헌(Seunghun Lee) 한국신뢰성학회 2011 신뢰성응용연구 Vol.11 No.2
Environment Conversion Factors, which are stipulated in System Reliability Toolkit, have a lot of advantages once applied in a reliability data handbook such as NPRD-95, during the process of reliability prediction. However, the factors have a restriction in their applications because they don"t deal with a few environments, e.g., Missile Launch (ML). In this study, environment factors of various components from MIL-HDBK-217F were analyzed to address this problem. Statistical computations showed that converting from Airborne Rotary Wing (ARW) to Missile Launch (ML) was the most coherent by comparing coefficient of determination. In addition, conversion factors from System Reliability Toolkit and those from the statistical calculations were evaluated in terms of their similarities.
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LDA 모형의 모형평가 및 잠재집단 해석 방법론에 대한 고찰
김향경(HyangKyung Kim),이우빈(Woobin Lee),이은학(Eunhak Lee),김성용(Seongyong Kim) 한국자료분석학회 2023 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.25 No.4
LDA 모형은 문서 또는 단어의 주제를 파악하기 위해 이용되는 모형으로, 대용량의 데이터를분석할 수 있어 다양한 분야에서 널리 이용되고 있다. 다양한 LDA 모형의 비교를 위해 복잡도(perplexity)가 이용되고 있으나, 이는 오직 적합도만을 나타내 각 문서의 군집화가 얼마나 잘 이루어졌는지 파악하기 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 일관성 척도(coherence measure)들이 제안되었다. 복잡도 및 일관성 척도를 이용한 모형 선택 이후, 군집화된 각 주제의관계 및 의미를 파악하기 위한 도구로 LDAvis가 널리 이용되고 있다. 많은 선행 연구에서 LDA모형에 대한 소개는 충분히 이루어져 왔으나, 모형평가 도구인 일관성 척도와 모형 해석을 위한LDAvis에 대한 소개는 불충분하다. 본 논문에서는 먼저 LDA 모형 및 미니배치 학습방법을 소개하고, 모형평가 도구인 일관성 척도를 소개하도록 한다. 또한 LDAvis에서 주제 간 관계를 파악하기 위해 유사도 측정 방법 및 차원 축소 방법을 소개하고, 각 주제별 상위단어를 파악하기 위해관련성 척도(relevance)를 설명한다. 마지막으로 이미지 주석 데이터에 다양한 초모수에서의 LDA모형을 적합한 후, 일관성 척도를 통해 모형을 비교하고, LDAvis를 통해 각 주제를 해석하였다. LDA model has been widely used to investigate the subject of documents or words in various fields because it can analyze large amounts of data. Although perplexity is used to compare various LDA models, it only presents the goodness of fit, and it is not possible to consider how well each document is clustered. To resolve this problem, coherence measures have been proposed. After model selection using complexity and coherence measures, LDAvis is widely used to understand the relationship and meaning of each topic. Although LDA model has been introduced in many preceding studies, the introduction of the model evaluation method, coherence measure, and LDAvis for model interpretation is not sufficient. In this paper, we first introduce the LDA model and the mini-batch learning method, and introduce the coherence measure. We also introduce LDAvis including similarity measures and dimension reduction method to investigate the relationship between topic. Relevance is also explained to present the top words for each topic. Finally, after fitting the LDA model at various hyper-parameters to the image annotation data, the models were compared through coherence measures, and each subject was interpreted using LDAvis.
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무기체계 신뢰도 예측시 임무주기 적용 방안에 대한 연구
윤희성(Huisung Yun),정다운(DaUn Jeong),이은학(Eunhak Lee),강태원(Taewon Kang),이승헌(Seunghun Lee),허만옥(Manog Hur) 한국신뢰성학회 2011 신뢰성응용연구 Vol.11 No.4
Duty cycle is determined as the ratio of operating time to total time. Duty cycle in reliability prediction is one of the significant factors to be considered. In duty cycle application, non-operating time failure rate has been easily ignored even though the failure rate in non-operating period has not been proved to be small enough. Ignorance of non-operating time failure rate can result in over-estimated system reliability calculation. Furthermore, utilization of duty cycle in reliability prediction has not been evaluated in its effectiveness. In order to address these problems, two reliability models, such as MIL-HDBK-217F and RIAC-HDBK-217Plus, were used to analyze non-operating time failure rate. This research has proved that applying duty cycle in 217F model is not reasonable by the quantitative comparison and analysis.
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군집로봇과의 상호작용을 위해 손동작을 활용하는 가상현실 기반 다중 사용자 지휘통제 시스템
정청기(Cheongkee Jung),허진욱(Jinuk Heo),박현렬(Hyunreal Park),이은학(Eunhak Lee),이동준(Dongjun Lee) 대한기계학회 2023 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2023 No.11
This paper proposes virtual reality-based multi-user command and control system applying hand motion tracking for human-swarm interaction. Swarm robots are expected to play a major role in future battle field. However, due to the high degree-of-freedom of swarm robots, it is difficult to control the swarm and recognize the situation in humanswarm interaction. Using hand motion, human can control swarm robots more accurately and intuitively. In addition, in the military command and control system, communication between upper and lower levels and sharing information among staff departments are important. But there is a difficulty in real-time information sharing due to location restriction. Applying virtual reality, multiple users can communicate at the same time by overcoming the restriction of places. We developed further command and control system able to connect multi-user, mainly a commander and staffs, and control swarm robots in complex 3-D environment according to commander’s intention. And simulated the system following a possible scenario.
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