초록 ▼

□연구의 목적 및 내용
· 최근 기계학습 기술이 다양한 분야에서 성공적으로 적용되면서, 기계학습을 적용하는 데 관심이 고조되고 있음. 기계학습을 실제 문제에 성공적으로 적용하려면, 개발자가 적용할 기계학습 알고리즘을 충분히 잘 이해해야 하고 다양한 모델 및 하이퍼파라미터 설정하면서 우수한 모델을 학습할 때까지 반복적인 작업을 해야 함. 이러한 반복 작업을 해야 하기 때문에 많은 컴퓨팅 자원을 사용해야 함. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 고성능의 자율 기계학습 플랫폼 연구 개발이 필요함
· 본 연구에서는 기계학습 모델

□연구의 목적 및 내용
· 최근 기계학습 기술이 다양한 분야에서 성공적으로 적용되면서, 기계학습을 적용하는 데 관심이 고조되고 있음. 기계학습을 실제 문제에 성공적으로 적용하려면, 개발자가 적용할 기계학습 알고리즘을 충분히 잘 이해해야 하고 다양한 모델 및 하이퍼파라미터 설정하면서 우수한 모델을 학습할 때까지 반복적인 작업을 해야 함. 이러한 반복 작업을 해야 하기 때문에 많은 컴퓨팅 자원을 사용해야 함. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 고성능의 자율 기계학습 플랫폼 연구 개발이 필요함
· 본 연구에서는 기계학습 모델의 생성 및 학습 과정을 자동으로 수행하여 사용자의 개입을 최소화하는 자가구성 기반의 기계학습 프레임워크를 위한 원천 기술을 개발하고자 함
· 본 연구에서 개발한 자율수준 기반 자율 기계학습 프레임워크 기초 원천 주요 기술은 다음과 같음
1) 기계학습 모델에 적합한 하이퍼파라미터의 자율설정기술
2) 최적 모델 개발을 위한 기계학습 기법의 자율선정기술
3) 그래프, 매트릭스 기반의 기계학습 응용 기술

□연구개발성과
· SCI 논문게재 : 총 13편
· SCI급 학술대회 논문발표 : 총 5편
· 국외 학술대회 논문발표 및 비SCI 학술지 논문게재 : 총 29편
· 국내 학술대회 논문발표 및 비SCI 학술지 논문게재 : 총 40편
· 국내특허 출원 : 총 16건
· 국내특허 등록 : 총 6건
· 국외특허 출원 : 총 1건
· 인력 양성 : 총 32명 (석사: 28명, 박사: 4명)

□연구개발성과의 활용계획(기대효과)
· 전문가 지식이 충분하지 않으면 제대로 활용하기 어렵던 기계학습 기반 기술을 일반적인 대중들이 활용하기 용이함
· 다양한 프레임워크의 기계학습을 수행할 수 있는 기계학습 플랫폼을 개발함으로써 기계학습 환경구축을 위한 시간 및 경제적 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대
· 기계학습 모델을 활용한 이상감지 및 예측, 의사결정 지원 추천 서비스 등 다양한 지능형 서비스를 개발하는 기반 기술로 활용될 것으로 기대
· 기계학습을 사용하고자 하는 기업에 본 연구과제에서 개발한 자율추천 기술을 도입하여 데이터 분석비용 절감 및 효율화를 기대

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 4
• 목차 ... 5
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 6
• 제1절 연구의 필요성 ... 6
• 제2절 연구개발 목표 및 범위 ... 10
• 1. 최종 목표 ... 10
• 2. 단계별 연구개발 목표 ... 11
• 3. 단계/연차별 연구개발 목표 및 범위 ... 12
• 제2장 연구수행내용 및 성과 ... 14
• 제1절 연구수행 내용 ... 14
• 1. 1단계 1차년도 연구수행 내용 ... 14
• 2. 1단계 2차년도 연구수행 내용 ... 32
• 3. 2단계 1차년도 연구수행 내용 ... 45
• 4. 2단계 2차년도 연구수행 내용 ... 68
• 제2절 연구 성과 ... 91
• 1. 정성적(기술적) 연구 성과 ... 91
• 2. 정량적 연구 성과 ... 101
• 3. 연구 성과 자료 ... 102
• 제3장 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 118
• 제1절 평가의 착안점 및 자체평가 ... 118
• 제2절 관련 분야 기여도 ... 121
• 제4장 연구개발성과의 활용 계획 ... 124
• 제1절 연구개발결과의 활용방안 ... 124
• 참고문헌 ... 126
• 끝페이지 ... 130