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Reference를 갖는 ICA를 이용한 자동적 P300 검출
최희열(Heeyoul Choi),최승진(Seungjin Choi) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
The analysis of EEG data is an important task in the domain of Brain Computer Interface (BCI). In general, this task is extremely difficult because EEG data is very noisy and contains many artifacts and consists of mixtures of several brain waves. The P300 component of the evoked potential is a relatively evident signal which has a large positive wave that occurs around 300 msec after a task-relevant stimulus. Thus automatic detection of P300 is useful in BCI. To this end, in this paper we employ a method of reference-based independent component analysis (ICA) which overcomes the ordering ambiguity in the conventional ICA. We show here that ICA incorporating with prior knowledge is useful in the task of automatic P300 detection.
최희열(Heeyoul Choi),최승진(Seungjin Choi) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
Isomap [1] is a manifold learning algorithm, which extends classical multidimensional scaling (MDS) by considering approximate geodesic distance instead of Euclidean distance. The approximate geodesic distance matrix can be interpreted as a kernel matrix, which implies that Isomap can be solved by a kernel eigenvalue problem. However, the geodesic distance kernel matrix is not guaranteed to be positive semidefinite. In this paper we employ a constant-adding method, which leads to the Mercer kernel-based Isomap algorithm. Numerical experimental results with noisy "Swiss roll" data, confirm the validity and high performance of our kernel Isomap algorithm.
최희열(Heeyoul Choi),김숙정(Sookjeong Kim),최승진(Seungjin Choi) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
A trust-region method is a quite attractive optimization technique. It is, in general, faster than the steepest descent method and is free of a learning rate unlike the gradient-based methods. In addition to its convergence property (between linear and quadratic convergence), its stability is always guaranteed, in contrast to the Newton's method. In this paper, we present an efficient implementation of the maximum likelihood independent component analysis (ICA) using the trustregion method, which leads to trust-region-based ICA (TR-ICA) algorithms. The useful behavior of our TR-ICA algorithms is confirmed through numerical experimental results.
EdNet 데이터 기반 학습자의 지식 수준 예측을 위한 딥러닝 모델 개선
최슬기(Seulgi Choi),김영표(Youngpyo Kim),황소정(Sojung Hwang),최희열(Heeyoul Choi) 한국정보과학회 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.12
비대면 교육이 늘어나면서 인공지능이 교육에 사용되는 AIEd(AI in Education)분야가 활발히 연구되고 있다. 각 학생의 학습 기록을 바탕으로 학생의 지식 수준을 평가하는 Knowledge Tracing (KT)은 AIEd 분야에서 기본이 되는 작업이지만, 현재까지의 KT모델이 데이터를 충분히 활용하지 않고 있고, KT 모델 구조에 대한 연구가 부족하다는 한계점을 발견했다. 본 논문에서는 KT 모델의 정확도를 올리기 위해 학습자가 풀었던 문제와 학습 시간과 관련된 다양한 특징들을 시도한 후, 기존 모델들과 다르게 총 11개의 특징들을 사용하여 Query, Key, Value 값을 새롭게 설정한 Self-Attention 기반의 새로운 모델, SANTE를 제안한다. 제안한 SANTE 성능을 검증하기 위해 이전의 성능이 뛰어난 KT 모델들과 함께 비교 및 실험을 진행하였고, 최종적으로 AUC 값을 통해 더 좋은 성능을 확인했다. As online education increases, the field of AI in Education (AIEd), where artificial intelligence is used for education, is being actively studied. Knowledge Tracing (KT), which predicts a student"s knowledge level based on each student"s learning record, is a basic task in the AIEd field. However, there is a lack of utilization of the dataset and research on the KT model architecture. In this paper, we propose to use a total of 11 features, after trying various features related to the problems, and present a new model based on the self-attention mechanism with new query, key, and values, Self-Attentive Knowledge Tracking Extended (SANTE). In experiments, we confirm that the proposed method with the selected features outperforms the previous KT models in terms of the AUC value.
Jeonghyun Joo(주정현),Heeyoul Choi(최희열) 한국정보과학회 2021 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.27 No.4
딥러닝 프레임워크는 컴퓨터 비전 많은 분야에서 괄목할 만한 성과를 보여주고 있다. 비디오 행동 인식 분야 역시 딥러닝 모델을 적용하기 위한 많은 연구들이 수행되었다. 한 선행연구는 2차원 CNN을 이용해 공간적 피쳐를 학습하고 이를 RNN에 입력으로 전달해 이용해 공간적 피쳐 사이의 시간적 상호 관계를 학습하는 모델 구조를 제안했다. 본 논문에서는 RNN 대신 1차원 CNN을 이용해 시간적 상호관계를 학습하도록 선행 연구의 모델 구조를 개선하는 연구를 수행한다. 이러한 구조 변경을 통해 RNN의 순차적 연산 과정을 제거해 향상된 GPU 활용도를 기대할 수 있다. 본 논문은 수정된 모델이 정확도를 비슷하게 유지하면서 연산 시간이 줄어드는 것을 보여주는 실험 결과를 제시함으로써 이러한 주장을 뒷받침한다. The deep learning framework has shown remarkable results on numerous computer vision tasks. Many studies have been performed for video action recognition tasks to apply deep learning models to the task. One of the previous works suggested the model architecture, where spatial features are learned from 2D Convolutional Neural Networks (CNNs) and then passed to Recurrent Neural Networks (RNNs) to learn about temporal dependency among them. In this paper, we study the improved model architecture where the temporal relationship of spatial features is processed with 1D CNN instead of RNN. From this modification, we can expect better utilization of GPU by removing sequential operations of RNN. We support the argument based on the experiment results that show that it leads to the reduction in computation time and maintains a similar classification accuracy.