딥러닝 학습에서 최적의 알고리즘과 뉴론수 탐색

장하영,유은경,김혁진,Jang, Ha-Young,You, Eun-Kyung,Kim, Hyeock-Jin 한국디지털정책학회 2022 디지털융복합연구 Vol.20 No.4

딥러닝(Deep Learning)은 퍼셉트론을 기반으로 하고 있으며 현재에는 이미지 인식, 음성 인식, 객체 검출 및 약물 개발 등과 같은 다양한 영역에서 사용되고 있다. 이에 따라 학습 알고리즘이 다양하게 제안되었고 신경망을 구성하는 뉴런수도 연구자마다 많은 차이를 보이고 있다. 본 연구는 현재 대표적으로 사용되고 있는 확률적 경사하강법(SGD), 모멘텀법(Momentum), AdaGrad, RMSProp 및 Adam법의 뉴런수에 따른 학습 특성을 분석하였다. 이를 위하여 1개의 입력층, 3개의 은닉층, 1개의 출력층으로 신경망을 구성하였고 활성화함수는 ReLU, 손실 함수는 교차 엔트로피 오차(CEE)를 적용하였고 실험 데이터셋은 MNIST를 사용하였다. 그 결과 뉴런수는 100~300개, 알고리즘은 Adam, 학습횟수(iteraction)는 200회가 딥러닝 학습에서 가장 효율적일 것으로 결론을 내렸다. 이러한 연구는 향후 새로운 학습 데이터가 주어졌을 경우 개발될 알고리즘과 뉴런수의 기준치에 함의를 제공할 것이다. Deep Learning is based on a perceptron, and is currently being used in various fields such as image recognition, voice recognition, object detection, and drug development. Accordingly, a variety of learning algorithms have been proposed, and the number of neurons constituting a neural network varies greatly among researchers. This study analyzed the learning characteristics according to the number of neurons of the currently used SGD, momentum methods, AdaGrad, RMSProp, and Adam methods. To this end, a neural network was constructed with one input layer, three hidden layers, and one output layer. ReLU was applied to the activation function, cross entropy error (CEE) was applied to the loss function, and MNIST was used for the experimental dataset. As a result, it was concluded that the number of neurons 100-300, the algorithm Adam, and the number of learning (iteraction) 200 would be the most efficient in deep learning learning. This study will provide implications for the algorithm to be developed and the reference value of the number of neurons given new learning data in the future.

언어모델의 데이터 희소성 문제 개선을 위한 앙상블 기법

장하영(Ha-Young Jang),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2014 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2014 No.6

Experimental models of fracture repair

Ha young Jang(장하영) 대한견주관절의학회 2014 대한견주관절학회 학술대회논문집 Vol.2014 No.3

1 - Base non Watson - Crick 결합을 허용하는 DNA Hybridization Simulation

장하영(Ha-Young Jang),신수용(Soo-Yong Shin),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B

1-Base의 non Watson-Crick 결합과, dangling end(결합이 이루어진 두개의 DNA strand 중 한쪽 끝이 다른 쪽 끝보다 길거나 짧은 경우)를 허용하는 nearest-neighbor model을 사용하여 DNA/DNA Hybridization 예측 시스템을 구현하였다. DNA 컴퓨팅을 기존의 실리콘 컴퓨터를 이용하여 접근하는 이러한 방법은 좀 더 효율적인 분자 알고리즘의 개발과 DNA 컴퓨팅에 사용될 수 있는 더욱 신뢰성 있는 DNA 시퀀스의 설계에 도움을 줄 수 있을 것이다.

잎이 얇고 작은 구를 형성하는 배추 계통 ‘원교20042호’ 육성

장하영(Ha-Young Jang),서명훈(Myeong-Whoon Seo),박민영(Min Young Park),윤무경(Moo-Kyoung Yoon),이정수(Jung-Soo Lee),박수형(Suhyoung Park) 한국육종학회 2016 한국육종학회지 Vol.48 No.2

Kimchi cabbage (known as Chinese cabbage) is one of the major vegetable in Korea. An inbred line ‘Wonkyo20042ho’, was developed by the National Institute of Horticultural & Herbal Science, RDA in South Korea. The first cross carried out using ‘Norang gwandong’ which had been introduced to Korea in 2007. During segrerating generations, bud pollination carried out using selected plants to fix genetic materials. ‘Wonkyo20042ho’ inbred line was finally selected by breeders from commercial companies at the field exhibition at 2011. The horticultural traits of ‘Wonkyo20042ho’ inbred line were as follows; half-open head, yellow inner leaf colour, and dark green outer leaf colour. The average head weight was 1899.2g, head width and height were 17.5cm and 27.9cm, respectively. Numbers of outer and internal leaves were 14.3 and 66.5, respectively. Harvest maturity was mid-late maturing type and average of seed yield for three years was 723 seeds. In addition, ‘Wonkyo20042ho’ inbred line showed resistance to clubroot disease (race 4 single spore isolation) and possessed thin leaves and small sized head.

우수, 중수 : 역삼투 해수담수화 공정 적용을 위한 오존/멤브레인 전처리 공정 연구

장하영 ( Ha Young Jang ),오병수 ( Byung Soo Oh ),정연정 ( Yeon Jung Jung ),조재원 ( Jae Weon Cho ),강준원 ( Joon Wun Kang ) 대한상하수도학회 2007 공동추계 학술발표회 논문집 Vol.2007 No.-

베이지안 모형 결합법을 이용한 효과적인 앙상블 모델 선택 기법

장하영(Ha-Young Jang),김경민(Kyung-Min kim),박정완(Jeongwan Park),황성택(Seongtaek Hwang),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2013 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.11

n-gram 파티클을 이용한 베이지안 필터링 기법

장하영(Ha-Young Jang),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.5

베이지안 필터링은 관측데이터와 연관된 확률을 이용하여 관찰된 데이터를 설명할 수 있는 은닉 변수를 설정하여 마코프 연쇄를 따르는 은닉 변수의 값을 추정하는 모델로 칼만 필터나 파티클 필터등의 방법이 대표적이다. 본 논문에서는 대담 형식으로 구성된 데이터를 임의보행 확률과정을 따르는 시계열 데이터로 간주하고, 이야기 흐름의 전환이 마코프 연쇄에 의해 결정된다고 가정하여 베이지안 필터링기법을 이용한 대화 분석 기법을 제시하였다. 제안한 방법론은 n-gram 언어모델과 베이지안 필터링 기법을 결합하여 말뭉치로부터 n-gram 언어모델을 구축하여 이를 초기 분포로 이용하고, 이를 파티클로 이용하여 이야기 흐름의 전환을 예측하게 된다. 일반적으로 언어 데이터는 그 특성상 베이지안 필터링 기법의 폭넓은 적용이 어려운데 본 논문에서 제시한 n-gram 언어모델과 베이지안 필터링 기법을 결합을 통해서 언어처리에 있어서 베이지안 필터링 기법의 보다 넓은 적용이 가능할 것으로 기대된다. Bayesian filtering is a general probabilistic approach for estimating an unknown probability density function recursively over time using incoming measurements and a mathematical process model. Kalman filter and particle filters are the typical applications of it. We propose the n-gram filtering method to detect the conversational humor in spontaneous dialogue. This spontaneous dialogue is regarded as a kind of time series data which follows random walk process. The proposed method detects the conversational humor using the n-gram particle filter. The proposal distribution of n-gram particle filtering is selected by the n-gram language model. We expect that n-gram filtering methods provide very efficient way to use the sequential and temporal information in language data such as dialogue, storytelling and so on.

직장인의 관광정체성과 관광태도가 삶의 의미에 미치는 영향: 행복지향성의 매개효과를 중심으로

장하영(Jang, Ha-Young),김명준(Kim, Myung Joon) 한국관광레저학회 2020 관광레저연구 Vol.32 No.3

우크라이나 전쟁 이후 러시아와 일본의 관계 변화: 기시다 정권에서 양국 간 갈등과 협력

장하영 ( Jang Ha Young ) 배재대학교 한국-시베리아센터 2023 한국시베리아연구 Vol.27 No.4

러시아와 일본의 관계는 쿠릴열도를 둘러싼 영토 분쟁이 주요 현안이었으며, 이를 해결하기 위한 경제협력의 연계 방안이 고려되어 왔다. 양국은 외교적 지향점이 상이하다고 평가할 수 있으며, 러-일 관계에서 일본은 영토 문제의 해결을, 러시아는 경제협력을 보다 중시해왔다고 볼 수 있다. 일본의 아베 총리는 러시아와의 외교 관계를 강화하기 위해 경제협력을 지렛대로 삼았으며, 이에 대한 정부 간 의지가 두드러졌다. 특히, 2016년 아베 총리가 러시아 측에 제안한 ‘8항목 경제협력 플랜’으로 수많은 민간프로젝트 문건이 합의되었다. 그러나 2022년 발발한 우크라이나 전쟁으로 러-일 관계는 크게 악화되었다. 일본은 G7 일원으로서 전쟁 반대의 목소리를 높였고, 우크라이나를 공식적으로 지지하며 러시아에 대한 강한 제재 조치를 실시했다. 이에 대해 러시아도 일본을 ‘비우호국’에 포함시키고, 평화조약 협상을 중단하는 등 강경한 입장을 보였다. 러-일 관계가 심각하게 악화된 배경에는 우크라이나 전쟁 외에 기시다 정권의 정책 노선이 아베와 달랐기 때문이라고도 볼 수 있다. 기시다 정권에서는 러시아를 자국의 안보를 위협하는 국가로 간주하며, 미일동맹을 강화하는 한편 일본의 방위정책을 수정하였다. 이러한 일본의 외교안보 정책에 대해 러시아는 일본의 ‘군사대국화’가 아시아태평양 지역의 안보를 위협하고 있다고 비난하기에 이르렀다. 이처럼 러-일 관계에서 외교적 갈등이 심각한 수준이지만, 그 속에서도 일본의 러시아 에너지 사업에 대한 협력은 지속되고 있다. 그 중, 북극의 아틱 LNG-2와 사할린-1, 사할린-2 프로젝트는 서방 기업의 철수와 이탈 속에서도 일본 기업의 지속적인 참여가 이루어지고 있다. 일본은 대러 제재를 가하는 한편, 자국의 에너지 안보와 에너지 수급의 다변화를 위해 러시아와의 협력을 중시하고 있다. 한편, 이에 대해 러시아 측도 일본과의 경제협력에 대한 가능성을 열어두고 있다. 본 연구는 우크라이나 전쟁으로 러-일 관계가 어떻게 변화했는지, 그 갈등과 협력 양상에 대해 평가하고자 한다. 이를 위해, 우크라이나 전쟁 이후 일본의 대러 제재와 양국 간 외교적 갈등에 대해 살펴보고, 그 속에서도 진행 중인 무역과 투자, 그리고 에너지 협력을 중심으로 양국 간 협력적 양상을 검토하고자 한다. 이로써 본 연구는 기시다 정권에서의 러-일 관계가 정치·외교적으로 갈등적 양상을 보이고 있지만, 경제 부문에서 양국 모두 실용적인 접근을 시도하고 있어 향후에도 협력할 가능성이 있다는 점을 시사하고 있다. In the relationship between Russia and Japan, the territorial dispute surrounding the Kuril Islands has been a major issue, and there have been considerations on linking economic cooperation to resolve this matter. The two countries can be evaluated as having different diplomatic orientations. In Russian-Japanese relations, Japan has placed greater emphasis on resolving territorial issues, while Russia has focused more on economic cooperation. Prime Minister Abe of Japan used economic cooperation as leverage to strengthen diplomatic relations with Russia, and intergovernmental commitment to this was noticeable. Numerous private project documents were agreed upon under the ‘8-item economic cooperation plan’ proposed by Prime Minister Abe to Russia in 2016. However, Russian-Japanese relations deteriorated significantly due to the Ukraine war that broke out in 2022. As a member of the G7, Japan raised its voice against the war, officially supported Ukraine, and implemented strong sanctions against Russia. In response, Russia also took a hard-line stance, including Japan as an ‘unfriendly country’ and suspending peace treaty negotiations. The serious deterioration of Russian-Japanese relations, in addition to the war in Ukraine, can be attributed to the fact that the Kishida administration’s policy line differs from Abe’s. The Kishida administration regards Russia as a threat to its security and is strengthening the U.S.-Japan alliance while revising its defense policy. In response to Japan’s foreign policy, Russia has criticized Japan’s ‘military power’ as threatening the security of the Asia-Pacific region. Although the diplomatic conflict in Russian-Japanese relations is at a serious level, Japan’s cooperation in Russian energy projects continues despite this. Japanese companies are continuing to participate in the Arctic LNG-2, Sakhalin-1, and Sakhalin-2 projects in the Arctic despite the withdrawal and departure of Western companies. While Japan imposes sanctions against Russia, it values cooperation with Russia for its own energy security and the diversification of energy supply and demand. Meanwhile, Russia is also leaving open the possibility of economic cooperation with Japan. This study seeks to evaluate how Russian-Japanese relations have changed due to the Ukraine War and the aspects of conflict and cooperation. To this end, we will examine Japan’s sanctions against Russia after the Ukraine War and the diplomatic conflict between the two countries. We will also examine the aspects of cooperation between the two countries, focusing on ongoing trade, investment, and energy cooperation. As a result, this study suggests that although Russian-Japanese relations under the Kishida administration are showing conflicting aspects politically and diplomatically, there is a possibility of future cooperation as both countries are attempting a pragmatic approach in the economic sector.