초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
딥러닝학습 제약 클러스터링을 제안

○ 전체 내용
제약클러스터링을 비교연구하고, 딥러닝 학습기반 제약클러스터링을 개발하여 학습기반 제약 클러스터링을 최적화

□ 연구개발성과
학습기반 제약 클러스터링 개선을 위해 딥러닝학습시 모수(히든 단위, 초기화비중, 활성함수의 모수 등) 최적화 연구를 수행함. 모수 최적화에서 평가척도를 기반의 탐색과정에서 모수에 제약범위를 주어 짧은시간내에 최적모수를 찾고, 딥러닝에서 활용하는 임베딩 기법을 원데이터에 적용 차원

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
딥러닝학습 제약 클러스터링을 제안

○ 전체 내용
제약클러스터링을 비교연구하고, 딥러닝 학습기반 제약클러스터링을 개발하여 학습기반 제약 클러스터링을 최적화

□ 연구개발성과
학습기반 제약 클러스터링 개선을 위해 딥러닝학습시 모수(히든 단위, 초기화비중, 활성함수의 모수 등) 최적화 연구를 수행함. 모수 최적화에서 평가척도를 기반의 탐색과정에서 모수에 제약범위를 주어 짧은시간내에 최적모수를 찾고, 딥러닝에서 활용하는 임베딩 기법을 원데이터에 적용 차원축소의 효과를 검증함

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
밀도기반 클러스터링에 인스턴스 수에 대한 제약조건을 주고, 베이지안 최적기법을 적용한 밀도기반 제약클러스터링 최적화 기법은 텍스트마이닝에서 연관어 분석 클러스터 등에도 활용 가능성이 높음.

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 6
• 1) 연구수행 결과 ... 6
• 2) 목표 달성 수준 ... 8
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 8
• 5. 연구개발성과 및 활용 계획 ... 9
• 1) 연구성과 ... 9
• 2) 연구성과 활용계획 ... 9
• 6. 참고문헌 ... 10
• 끝페이지 ... 10