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강경필 ( Kyeongpil Kang ),주재걸 ( Jaegul Choo ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
소비자의 선호도 및 여론을 정량적인 방법으로 분석하기 위해 비정형 데이터의 분석은 필수적인 요소가 되고 있다. 하지만 비정형 데이터는 언어의 구조 및 모호성 등으로 인해 분석하기 어려운 형태이다. 따라서 본 연구는 최근 각광받고 있는 인공신경망, 특히 그 중에서도 순환 신경망의 한 모델인 Deep LSTM 을 이용하여 비정형 데이터를 분석하고 이를 활용하여 어순 및 어감 등의 언어의 구조적 문제에도 효과적인 정략적 모델을 설계하여 학습하고 이를 기존의 인공신경망 모델과 비교 분석하고자 한다.
무선망 품질 감시 자동화를 위한 AI 엔진 개발 및 활용
곽대훈(Daehoon Gwak),박준우(Junwoo Park),주재걸(Jaegul Choo) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
원활한 통신 서비스 제공과 품질 향상을 위해 무선망 품질 감시를 통한 이상 검출 및 이상 원인 분석은 필수적으로 갖춰야 할 요소 중 하나이다. 최근까지 대부분의 무선망 품질 이상 검출과 원인 분석은 전문 엔지니어들의 사전 지식과 경험에 의존하는 수동적인 방식으로 진행되어 왔다. 하지만 모든 과정을 사람이 직접 진행하는 대신, 자동화 알고리즘으로 일부 과정을 대체한다면 더 효율적인 이상 검출 및 원인 분석이 가능할 수 있다. 본 발표에서는 무선망 품질 감시 자동화를 위해 어떻게 AI 기반의 이상 탐지 시스템을 개발하고 활용하는지에 대해서 실제적용 사례를 통해 설명한다.