公开(公告)号：WO2019208998A1

公开(公告)日：2019-10-31

申请号：PCT/KR2019/004873

申请日：2019-04-23

Applicant: 한국과학기술원

Inventor： 오혜연 ,  박성준 ,  박정국

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 예측하고자 하는 문제에 맞추어 시계열 데이터의 결측값 대치 및 노이즈 완화가 동시에 가능한 재귀적 인공 신경망 모델을 제공하는 것으로서, (a) 시계열 데이터에서 학습가능한 노이즈 완화 필터를 이용한 가중평균 방법으로 노이즈를 완화하는 단계, (b) 결측값을 대치하는 단계, (c) GRU연산을 통해 현재 시점에서 기억해야 하는 정보를 잠재 상태 벡터에 저장하는 단계를 단일 셀 구조에 모두 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명은 재귀적 인공 신경망 모델을 구성함에 있어서, 상기 (a) 단계에서, 셀 구조 내에 포함된 노이즈 완화를 위한 가중치 파라미터가 재귀적 인공 신경망 모델을 예측 과제에 적합하도록 학습하는 과정에서, 과제에 최적화되도록 학습되는 것을 특징으로 한다. 상기와 같은 방법에 의하여, 별도의 전처리 없이 시계열 데이터의 결측값 대치 및 노이즈 완화를 동시에 수행하는 재귀적 인공 신경망 모델을 활용해, 다양한 기계학습 과제에 활용할 수 있다.

公开(公告)号：WO2022158636A1

公开(公告)日：2022-07-28

申请号：PCT/KR2021/002339

申请日：2021-02-25

Applicant: 한국과학기술원

Inventor： 오혜연 ,  이창윤

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/31 ,  G06F40/166 ,  G06F16/9535 ,  G06Q50/30 ,  G06N5/02

Abstract: 크라우드소싱을 통한 대화형 텍스트 내 질문, 답변, 질문 유형 수집 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 크라우드소싱을 통한 대화형 텍스트 내 질문, 답변, 질문 유형 수집 방법은 수집부를 통해 대화형 텍스트에서 크라우드소싱을 이용하여 질문 또는 답변에 해당하는 메시지를 추출하여 수집하는 단계, 수집된 메시지에서 텍스트 수정 및 질문 유형 선택부를 통해 선택한 질문 및 답변의 텍스트를 수정하고, 질문의 유형을 선택하는 단계 및 질문 및 답변의 텍스트를 수정이 모두 완료되면 수정이 완료된 질문 및 답변을 저장부에 저장하는 단계를 포함한다.