wony-wony 님의 블로그

0.1 HAN 모델 개요HAN은 이질 그래프(heterogeneous graph)에 적합한 그래프 신경망(GNN)으로,(1) Node-level Attention 과 (2) Semantic-level Attention 의 계층적(hierarchical) 구조를 통해 노드와 메타패스(Meta-path) 중요도를 모두 학습한다.Node-level Attention : 주어진 메타패스 하에서 이웃 노드들 중 중요한 노드를 구별하고 가중치를 부여한다.Semantic-level Attention : 여러 메타패스 중 어떤 메타패스가 작업(task)에 더 중요한지를 학습하여, 다양한 의미(semantic)를 통합한다.이를 통해 단순히 구조 정보만 반영하는 기존 GNN과 달리, 구조적 + 의미적 정보를 함께 고려할 ..

1. Introduction  그래프는 객체(노드)와 그 관계(엣지)를 모델링하는 데이터 구조로, 최근 다양한 분야에서 그래프 데이터를 머신러닝으로 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그래프의 표현력은 매우 뛰어나서 소셜 네트워크, 물리 시스템, 단백질 상호작용 네트워크, 지식 그래프 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 머신러닝에서는 주로 노드 분류, 링크 예측, 클러스터링 등의 과제가 다뤄진다.그래프 신경망(GNN)은 그래프 상의 의존성을 캡처하여 노드 간의 정보를 교환하는 딥러닝 기반의 모델이다. GNN은 최근 몇 년간 뛰어난 성능을 보여주었으며, 특히 그래프 합성곱 네트워크(GCN), 그래프 어텐션 네트워크(GAT), 그래프 순환 네트워크(GRN) 등의 변형 모델이 많은 연구 과제에서 성과를 거..

01. 서론 전향적 연구에서 특정 처치가 나타내는 결과를 추정(casual inference)하기 위해 연구대상을 선정할 때는 연구 설계 단계에서 무작위 배정(random assignment)을 사용하여 결과에 영향을 주는 특성의 차이가 없도록 해야 한다.그러나 임상에서 환자에게 위험(hazard)이 예상되는 경우 혹은 이미 특정 치료방법이 시행되고 있는 경우에는 무작위 배정이 윤리적 문제를 발생시킬 수 있다.e.g.) 폐암 치료방법으로 수술이 권장되는 경우, 다른 방법과 비교를 하여 환자가 수술에 의해 치료를 받을 수 있는 기회를 박탈하는 경우가 있다.  이의 대안으로 관측연구(observational study)를 진행하는데, 무작위 배정 없이 특정 집단을 대상으로 연구를 진행하기 때문에 조금 더 현..

01. 서론유치원 급식비는 유형별로 급식 경비 구성과 부담 주체가 상이하고 급식비 차이가 발생하여 안정적인 급식경영이 어렵다. 또한 급식의 질과 직결되어 있는 식품비는 수익자의 경비 부담으로 인해 급식 품질 확보를 위한 학부모의 경제적 지출로 불만이 발생하고 있으므로 학교급식 수준의 유치원 급식 품질 향상을 위해 급식비 표준화가 요구되고 있는 실정이다.본 논문에서는 모든 유아들이 차등 없이 급식 지원을 받을 수 있도록 유치원 규모별 급식비 운영 실태 및 급식 운영자의 급식비 인식을 연구하여 유치원 적정 급식비를 제시한다. 유치원 급식 운영자 측면 : 안정적인 급식 운영 가능학부모 측면 : 급식비 부담 경감유아 측면 : 급식 품질향상을 통해 건강증진 도모    02. 연구 내용 및 방법 02-01. 조사대..

01. 서론악취로 인한 여러 사회적 문제 해결을 위해 다양한 연구들이 개발되어 왔다.악취는 다양한 물질들이 혼합되어 있기 때문에 악취 문제를 해결하기 위해선 악취를 예측하는 것뿐만 아니라 악취에 영향을 주는 물질들을 찾고 영향력을 분석하여 합리적인 방안을 마련하는 것이 중요하다.본 논문에서는 복합 악취를 예측하는 기계 학습 모형들을 비교하고 복합 악취에 영향을 많이 미치는 인자들을 찾고자 한다.더 나아가, 양계 농장의 위치에 따른 주요 인자들의 차이를 보기 위해 분산 분석을 실시하고자 한다.   02. 연구문제 및 방법기계 학습 알고리즘 및 통계 모형을 수행한 후 결과 해석 및 분산 분석(analysis of variance)과 같은 추가 분석을 실시하였다. 1. 복합 악취(종속변수)와 악취 구성 요소들..