← AI·컴퓨팅과학연구본부
머신러닝연구센터
순차적 지구물리 데이터를 위한 트랜스포머, 공간관계를 위한 그래프신경망, 물리기반 신경망(PINN), 연합학습 등 딥러닝 아키텍처와 신경망 알고리즘을 발전시켜 지구과학 예측·분류 과제에 적용한다.
연구분야 15
📏 통계적/계산적 학습이론
통계적 학습이론은 유한한 데이터 표본으로 훈련된 모델이 그 표본에서 본 특정 예시를 단순히 암기하는 데 그치지 않고, 같은 분포에서 뽑힌 새롭고 보지 못한 데이터…
🌳 결정트리/앙상블 방법
결정트리는 개별 특성에 대한 단순한 임계값 검사의 순서에 따라 데이터를 반복적으로 분할함으로써 결과를 예측하는데, 이는 예측이 최종 답에 도달하는 잎에 이를 때까…
🧿 커널 방법/서포트벡터머신
커널 방법은 각 데이터점을 흔히 훨씬 더 고차원인 새로운 특성 공간으로 명시적으로 변환하는 대신, 커널 함수로 계산되는 데이터점 쌍 사이의 유사도 점수만으로 학습…
🔵 군집화/비지도학습
군집화는 미리 정답 그룹이 무엇인지나 그룹이 몇 개여야 하는지를 전혀 듣지 못한 채, 라벨이 없는 데이터점 모음을 군집이라 불리는 그룹으로 나누는데, 같은 군집 …
🕸️ 그래프신경망을 위한 그래프이론 기초
그래프신경망은 그래프 내 각 노드가 여러 라운드에 걸쳐 자신의 직접적인 이웃과 정보를 반복적으로 교환하고 취합하게 함으로써 노드의 표현을 학습하는데, 충분히 많은…
🔐 연합/프라이버시 보존 통계학습
연합학습은 각 참여자가 자신의 데이터로 모델을 지역적으로 훈련시킨 뒤, 원본 데이터 자체는 전혀 보내지 않고 그 결과로 나온 모델 갱신값만 돌려보내면, 중앙 서버…
🎭 자기지도표현학습/패턴이론
자기지도학습은 이미지의 의도적으로 가려진 부분을 예측하거나, 같은 사진의 서로 다르게 증강된 두 시점이 실제로는 같은 근저 장면을 나타낸다는 것을 인식하는 것처럼…
🎲 베이지안신경망/불확실성인식 딥러닝
베이지안신경망은 통상적인 신경망의 가중치 안에 있는 각 단일 고정값을 그럴듯한 값에 대한 완전한 확률분포로 대체하여, 예측이 하나의 확신에 찬 숫자가 아니라 그 …
📉 확률적최적화/경사하강법 이론
확률적경사하강법은 매 단계마다 전체 데이터셋이 아니라 훈련 데이터의 작고 무작위로 선택된 부분집합으로부터 계산된 방향으로 모델의 매개변수를 오차가 줄어드는 쪽으로…
🗺️ 차원축소/다양체학습
차원축소는 많은 수의 측정된 변수로 기술된 데이터를 대신 적은 수의 새로운 좌표만으로 표현하는데, 이때 어느 점이 서로 비슷한지 같은 데이터점 사이의 본질적 관계…
🚨 이상/신규성 탐지
이상 탐지는 데이터셋 대다수가 따르는 패턴에서 상당히 벗어난 데이터점을 식별해, 그런 이상이 구체적으로 어떤 형태를 취할지 미리 반드시 알지 못한 채로 그것을 이…
🔁 메타학습/학습하는 법 배우기
메타학습은 하나의 고정된 과제가 아니라 여러 서로 다르지만 관련된 과제 전반에 걸쳐 모델을 훈련시켜, 모델이 각 새로운 과제마다 처음부터 따로 훈련될 필요 없이 …
🎯 특성 선택/정보이론적 변수 선택
특성 선택은 이용 가능한 많은 측정된 변수 중 어느 것이 목표 결과를 예측하는 데 실제로 유용한 정보를 담고 있는지를 식별해, 모델이 실제 관련성과 무관하게 측정…
🧩 보편함수근사/신경망 아키텍처 이론
보편함수근사이론은 주어진 아키텍처의 신경망이 원칙적으로 어떤 수학적 함수를 원하는 정확도까지 표현할 수 있는지를 정확히 연구하여, 그 신경망이 실제로 얼마나 잘 …
🔬 능동학습/순차적 실험 설계
능동학습은 모델 자신이 다음에 어느 특정 라벨 없는 데이터점을 사람 주석자가 라벨링하도록 할지 직접 선택하게 하는데, 라벨링되고 나면 모델의 남은 불확실성을 가장…