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학술저널
저자정보
이창홍 (부산대학교) 이재민 (부산대학교) 김동현 (부산대학교) 김종덕 (부산대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.2
발행연도
2023.2
수록면
133 - 139 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.2.133

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인공지능 모델 생성은 학습 데이터 가공, 모델 학습, 모델 평가의 단계로 진행된다. 양질의 학습 데이터를 만드는 데이터 전처리 기법은 모델 정확도를 향상시키기 위한 방법 중 많은 기여를 한다. 기존의 전처리 기법은 모델 생성자의 경험에 많이 의존하는 경향이 있다. 경험을 기반으로 전처리를 수행하면 해당 전처리 기법을 선택한 근거를 설명하기 힘들다. 하지만 설계자가 경험에 의존할 수밖에 없는 이유는 학습 모델이 거대해지고 인간이 해석하기 힘든 수준으로 복잡해지기 때문이다. 따라서, 설명 가능한 인공지능을 도입하여 모델의 동작 방식을 설명하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 설명 가능한 인공지능을 사용한 학습 데이터 전처리 시스템을 제안한다. 시스템 동작 과정은 전처리가 수행되지 않은 데이터로 학습시키며, 학습된 모델을 설명 가능한 인공지능 기법을 사용하여 동작 방식을 분석하여 그 정보를 기반으로 데이터 전처리 수행을 반복한다. 최종적으로 모델 성능을 향상시키고 전처리 신뢰성을 설명하며 시스템의 실용성을 보이겠다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터 전처리 시스템 설계
4. 데이터 전처리 시스템 분석
5. 결론
References

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