최적화된 Gradient-Boost를 사용한 서울 자전거 데이터의 결정 요인 예측

김차영,김윤,Kim, Chayoung,Kim, Yoon 국제문화기술진흥원 2022 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.8 No.6

Seoul introduced the shared bicycle system, "Seoul Public Bike" in 2015 to help reduce traffic volume and air pollution. Hence, to solve various problems according to the supply and demand of the shared bicycle system, "Seoul Public Bike," several studies are being conducted. Most of the research is a strategic "Bicycle Rearrangement" in regard to the imbalance between supply and demand. Moreover, most of these studies predict demand by grouping features such as weather or season. In previous studies, demand was predicted by time-series-analysis. However, recently, studies that predict demand using deep learning or machine learning are emerging. In this paper, we can show that demand prediction can be made a little better by discovering new features or ordering the importance of various features based on well-known feature-patterns. In this study, by ordering the selection of new features or the importance of the features, a better coefficient of determination can be obtained even if the well-known deep learning or machine learning or time-series-analysis is exploited as it is. Therefore, we could be a better one for demand prediction.

인과적 순서 전달을 보장하는 전염형 그룹 통신 알고리즘

김차영,안진호,Kim Chayoung,Ahn Jinho 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지 A Vol.12 No.2

소 중규모 분산 시스템에서 기결정된 메시지 순서화 속성들을 만족시키기 위한 많은 신뢰성 있는 그룹통신 알고리즘들이 제안되었다. 그러나, 엄격한 신뢰성을 보장해야 하는 기존 알고리즘들은 대규모 시스템에 적합하지 않을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 기존 알고리즘에 비해 합리적으로 보다 약한 신뢰성을 보장하는 동시에 확장성을 매우 향상시키기 위한 전염형 그룹통신 알고리즘들이 제안되었다. 이러한 알고리즘들은 모두 원자적 메시지 순서 전달 속성을 보장하도록 설계되었다. 그러나, 멀티미디어 시스템 및 협력 작업과 같은 분산 애플리케이션들이 보다 약한 메시지 순서 전달 속성인 인과적 순서 전달만을 요구한 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 전염형 기법의 고유한 확장성을 유지하면서, 인과적 순서 전달을 보장하는 효율적인 전염형 그룹 통신 알고리즘을 제안한다. Many reliable group communication algorithms were presented to satisfy predetermined message ordering properties in small or medium-scale distributed systems. However, the previous algorithms with their strong reliability properties may be unappropriate for large-scale systems. To address this issue, some epidemic-style group communication algorithms were proposed for considerably improving scalability while guaranteeing the reasonably weaker reliability property than the existing ones. The algorithms are all designed for ensuring the atomic order message delivery property. But, some distributed applications such as multimedia systems and collaborative work, may require only the weaker message ordering property, i.e., causal order delivery. This paper proposes an efficient epidemic-style group communication algorithm ensuring causal order delivery to provide the indigenous scalability of the epidemic-style approach.

Combining Support Vector Machine Recursive Feature Elimination and Intensity-dependent Normalization for Gene Selection in RNAseq

김차영,Kim, Chayoung Korean Society for Internet Information 2017 인터넷정보학회논문지 Vol.18 No.5

고처리 시퀀싱과 빅데이터 및 크라우드 컴퓨팅에 혁신이 일어나면서, RNA 시퀀싱도 획기적인 변화가 일어, RNAseq가 기존의 DNA 마이크로어레이를 대체하여, 빅-데이터를 형성하고 있다. 현재, RANseq 이용한 유전자 조절망(GRN) 까지 연구가 활성화 되고 있는데, 그 중 한 분야가 GRN의 기본 요소인 특징 유전자를 빅-데이터에서도 구별하고 기존에 알려진 것 외에 새로운 역할을 찾는 것이다. 그러나, 이러한 연구 방향에 부합하는 빅-데이터를 처리할 수 있는 컴퓨테이션 방법이 아직까지 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 RNAseq 빅-데이터를 처리할 수 있도록 기존의 SVM-RFE알고리즘을 밀집도-의존 정규화에 병합하여, NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 데이터에 개선된 알고리즘을 적용하고 해당 알고리즘에 의해 나온 결과의 성능을 평가한다. In past few years, high-throughput sequencing, big-data generation, cloud computing, and computational biology are revolutionary. RNA sequencing is emerging as an attractive alternative to DNA microarrays. And the methods for constructing Gene Regulatory Network (GRN) from RNA-Seq are extremely lacking and urgently required. Because GRN has obtained substantial observation from genomics and bioinformatics, an elementary requirement of the GRN has been to maximize distinguishable genes. Despite of RNA sequencing techniques to generate a big amount of data, there are few computational methods to exploit the huge amount of the big data. Therefore, we have suggested a novel gene selection algorithm combining Support Vector Machines and Intensity-dependent normalization, which uses log differential expression ratio in RNAseq. It is an extended variation of support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE) algorithm. This algorithm accomplishes minimum relevancy with subsets of Big-Data, such as NCBI-GEO. The proposed algorithm was compared to the existing one which uses gene expression profiling DNA microarrays. It finds that the proposed algorithm have provided as convenient and quick method than previous because it uses all functions in R package and have more improvement with regard to the classification accuracy based on gene ontology and time consuming in terms of Big-Data. The comparison was performed based on the number of genes selected in RNAseq Big-Data.

소비자와 공급자 간 인과적 순서 보장을 위한 1차원 벡터 기반 멀티캐스트 프로토콜

김차영(Chayoung Kim),안진호(Jinho Ahn) 한국정보기술학회 2014 Proceedings of KIIT Conference Vol.2014 No.5

분산 컴퓨팅 응용 통신 패러다임 중 P/S(Publish/Subescribe)는 송신자와 수신자가 나뉘어서 공급자와 소비자로 되어 상호작용한다. 최근 이러한 P/S 패러다임 분야에서 물리적이거나 논리적인 센서 기반의 사이버나 실세계의 이벤트 응답 응용이 증가하고 무선 센서 네트워크에서는 매우 작은 수많은 센서들이 모여 고수준의 센싱 결과를 얻기 위해 다양하고 복잡한 데이터 융합을 한다 이러한 P/S 기반에서 가쉽 통신은 정보 전달 기능을 제공함에 있어서 하부구조가 가질 수 있는 확장성 문제를 해결하기 위한 전도유망한 방법 중 하나로 대두되고 있다. 본 논문에서는 공급자와 소비자 간의 직계 선임 메시지 정보 전송 프로토콜을 제안한다 직계 선임 메시지 정보만이 공급자로부터 소비자로 각 멀티캐스트 메시지에 피기백되어 가쉽형 전달을 통해 전송된다. 특히 무선 선서 네트워크에서 소비자에게는 타임스탬프된 정보만 제공하여 인과적 순서 전달을 보장하는 멀티캐스트 프로토콜을 제안한다. 본 논문의 프로토콜은 공급자와 소비자 간에 타임스탬프된 정보만 융합되기 때문에 최소한의 인과관계 정보로써 매우 확장적이다. Publish/Subscribe(P/S), one of the communication paradigms of distributed computing applications allows a decoupling between senders and receivers to interact with publishers and subscribers. Recently, there are two trends in this P/S paradigm, the ever increasing number of sense-and-respond applications in cyber or real worlds based on a number of physical or logical sensors and the complex tasks of wireless sensor networks is achieved through data fusion, the process of correlating individual sensor readings originating from various nodes into high-level sensing results. Gossip communication is becoming one of the promising solutions for addressing its scalability problems in providing information propagation functionality in the P/S paradigm. In this paper, we present the immediate predecessors information transmission protocol between brokers and subscribers. Especially, in P/S of WANs, every sensor broker disseminates the multicast message piggybacked with the latest time-stamped informations that represents the gossip round in which the message is generated to subscribers. Its scalability feature might be highly suitable for the area of the applications requiring only the minimum causal information of message delivery with flexible consistency.

중복 멀티캐스트 그룹을 위한 브로커 기반 그룹 통신

김차영(Chayoung Kim),안진호(Jinho Ahn) 한국정보기술학회 2010 Proceedings of KIIT Conference Vol.2010 No.-

자신의 관심사에 따라 문의를 하는 소비자와 해당 소비자에게 정보를 제공하는 센서들로 이루어진 센서네트워크에서는 발생되는 모든 이벤트에 따라 다양한 멀티캐스트 그룹이 중복되어 생성될 수 있다. 그러한 시스템 내에서 최근에 통신 연구 분야로 관심이 증가하고 있는 가쉽 통신 프로토콜은 P/S(공급자대 소비자) 패러다임의 확장적인 통신 환경을 제공하는 하나의 해결책으로 대두되고 있다. 특히, 센서네트워크 및 P2P 네트워크에서 메시지 전달 순서 보장 속성이 중요함에도 불구하고 다양한 소비자에 의해 생성되는 중복 그룹의 멀티 캐스트를 위한 메시지 전달 순서 보장 프로토콜에 대한 연구는 매우 적다. 본 논문에서는 중복 그룹을 위해 정보 공급자인 센서가 브로커(대표자)가 되어서 확장성을 높이는 새로운 가쉽 기반 인과적 메시지 전달 멀티 캐스트 프로토콜을 제안한다. 브로커들의 모임은 관심사 그룹 별로 오버레이네트워크를 형성하고, 모든 메시지는 브로커에 인과적 순서 전달아 보정되고 가쉽으로 전송되기 때문에 높은 확률의 신뢰성으로 소비자가 모든 메시지를 송수신할 수 있다. 따라서, 본 논문의 프로토콜은 기존의 지역 뷰 에만 의존하여 메시지 전달 속성을 보장하는 확률적인 프로토콜보다 매우 엄격하고, 모든 메시지는 전통적인 그룹 통신이 아닌 가쉽 기반 통신을 사용함으로써 확장적이다. In sensor networks, there are lots of overlapped multicast groups because of many subscribers, associated with their potentially varying specific interests, querying every event to sensors/publishers. And gossip based communication protocols are promising as one of potential solutions providing scalability in P/S(publisher and Subscriber) paradigm. Moreover, despite the importance of both guaranteeing message delivery order and supporting overlapped multicast groups in sensor or P2P networks, there exist little research works on development of gossip-based protocols to satisfy all these requirements. In this paper, we present a causally ordered delivery guaranteeing protocol for overlapped multicast groups, based on sensor brokers and fully utilizing multi-group features to improve scalability. Sensor brokers might lead to make overlapped multicast groups based on subscriber's interests and the message delivery order in overlapped groups has been guaranteed consistently by all corresponding members of the groups using gossip based protocols with high probabilistic reliability. Therefore, these features of the proposed protocol might be significantly scalable rather than those of the protocols by hierarchical membership list of dedicated groups like traditional committee protocols, and much stronger rather than fully decentralized protocols guaranteeing dependencies based on only local views.

Combing data representation by Sparse Autoencoder and the well-known load balancing algorithm, ProGReGA-KF

Chayoung Kim(김차영),Jung-min Park(박정민),Hye-young Kim(김혜영) 한국게임학회 2017 한국게임학회 논문지 Vol.17 No.5

많은 사용자가 함께 즐기는 온라인 게임(MMOGs)에서 IoT의 확장은 서버에 엄청난 부하를 지속적으로 증가시켜, 모든 데이터들이 Big-Data화 되어가는 환경에 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기법 중에서 가장 많이 사용되는 Sparse Autoencoder와 이미 잘 알려진 부하분산 알고리즘(ProGReGA-KF)을 결합한다. 기존 알고리즘 ProGReGA-KF과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이동 안정성으로 비교하였고, 제안한 알고리즘이 빅-데이터 환경에서 좀 더 안정적이고 확장성이 있음 시뮬레이션을 통해 보였다. In recent years, expansions and advances of the Internet of Things (IoTs) in a distributed MMOGs (massively multiplayer online games) architecture have resulted in massive growth of data in terms of server workloads. We propose a combing Sparse Autoencoder and one of platforms in MMOGs, ProGReGA. In the process of Sparse Autoencoder, data representation with respect to enhancing the feature is excluded from this set of data. In the process of load balance, the graceful degradation of ProGReGA can exploit the most relevant and less redundant feature of the data representation. We find out that the proposed algorithm have become more stable.

실시간 P/S 시스템을 위한 가쉽형 인과적 순서 전달 프로토콜

김차영(Chayoung Kim),안진호(Jin-Ho Ahn) 한국정보기술학회 2013 Proceedings of KIIT Conference Vol.2013 No.5

오프 폴리시 강화학습에서 몬테 칼로와 시간차 학습의 균형을 사용한 적은 샘플 복잡도

김차영 ( Chayoung Kim ),박서희 ( Seohee Park ),이우식 ( Woosik Lee ) 한국인터넷정보학회 2020 인터넷정보학회논문지 Vol.21 No.5

강화학습에서 근사함수로써 사용되는 딥 인공 신경망은 이론적으로도 실제와 같은 근접한 결과를 나타낸다. 다양한 실질적인 성공 사례에서 시간차 학습(TD) 은 몬테-칼로 학습(MC) 보다 더 나은 결과를 보여주고 있다. 하지만, 일부 선행 연구 중에서 리워드가 매우 드문드문 발생하는 환경이거나, 딜레이가 생기는 경우, MC 가 TD 보다 더 나음을 보여주고 있다. 또한, 에이전트가 환경으로부터 받는 정보가 부분적일 때에, MC가 TD보다 우수함을 나타낸다. 이러한 환경들은 대부분 5-스텝 큐-러닝이나 20-스텝 큐-러닝으로 볼 수 있는데, 이러한 환경들은 성능-퇴보를 낮추는데 도움 되는 긴 롤-아웃 없이도 실험이 계속 진행될 수 있는 환경들이다. 즉, 긴롤-아웃에 상관없는 노이지가 있는 네트웍이 대표적인데, 이때에는 TD 보다는 시간적 에러에 견고한 MC 이거나 MC와 거의 동일한 학습이 더 나은 결과를 보여주고 있다. 이러한 해당 선행 연구들은 TD가 MC보다 낫다고 하는 기존의 통념에 위배되는 것이다. 다시 말하면, 해당 연구들은 TD만의 사용이 아니라, MC와 TD의 병합된 사용이 더 나음을 이론적이기 보다 경험적 예시로써 보여주고 있다. 따라서, 본 연구에서는 선행 연구들에서 보여준 결과를 바탕으로 하고, 해당 연구들에서 사용했던 특별한 리워드에 의한 복잡한 함수 없이, MC와 TD의 밸런스를 랜덤하게 맞추는 좀 더 간단한 방법으로 MC와 TD를 병합하고자 한다. 본 연구의 MC와 TD의 랜덤병합에 의한 DQN과 TD-학습만을 사용한 이미 잘 알려진 DQN과 비교하여, 본 연구에서 제안한 MC와 TD의 랜덤 병합이 우수한 학습방법임을 OpenAI Gym의 시뮬레이션을 통하여 증명하였다. Deep neural networks(DNN), which are used as approximation functions in reinforcement learning (RN), theoretically can be attributed to realistic results. In empirical benchmark works, time difference learning (TD) shows better results than Monte-Carlo learning (MC). However, among some previous works show that MC is better than TD when the reward is very rare or delayed. Also, another recent research shows when the information observed by the agent from the environment is partial on complex control works, it indicates that the MC prediction is superior to the TD-based methods. Most of these environments can be regarded as 5-step Q-learning or 20-step Q-learning, where the experiment continues without long roll-outs for alleviating reduce performance degradation. In other words, for networks with a noise, a representative network that is regardless of the controlled roll-outs, it is better to learn MC, which is robust to noisy rewards than TD, or almost identical to MC. These studies provide a break with that TD is better than MC. These recent research results show that the way combining MC and TD is better than the theoretical one. Therefore, in this study, based on the results shown in previous studies, we attempt to exploit a random balance with a mixture of TD and MC in RL without any complicated formulas by rewards used in those studies do. Compared to the DQN using the MC and TD random mixture and the well-known DQN using only the TD-based learning, we demonstrate that a well-performed TD learning are also granted special favor of the mixture of TD and MC through an experiments in OpenAI Gym.

중복그룹으로의 효과적인 인과적 순서 메시지 전달을 위한 새로운 재동기화 방법

김차영(Chayoung Kim),안진호(Jinho Ahn) 한국정보기술학회 2011 Proceedings of KIIT Conference Vol.2011 No.5

소비자와 해당 소비자에게 정보를 제공하는 센서들로 이루어진 센서네트워크에서는 관심사에 따라 참여하는 소비자들에 의해 멀티캐스트 그룹이 중복되어 생성될 수 있다. 그러한 시스템 내에서 최근에 통신 연구 분야로 관심이 증가하고 있는 가쉽 통신 프로토콜은 P/S(공급자대 소비자) 패러다임의 확장적인 통신 환경을 제공하는 하나의 해결책으로 대두되고 있다. 특히, 센서네트워크 및 P2P 네트워크에서 메시지 전달 순서 보장속성이 중요함에도 불구하고 다양한 소비자에 의해 생성되는 중복 그룹의 멀티캐스트를 위한 메시지 전달 순서 보장 프로토콜에 대한 연구는 매우 적다. 따라서 본 논문에서는 중복되는 멀티캐스트 그룹을 위하여 정보공급자인 센서가 브로커가 되어서 송수신되는 모든 메시지의 정보를 융합하여, 소비자에게 가쉽 기반으로 인과적 순서 전달을 보장하는 멀티캐스트 프로토콜을 제안한다. 공급자인 브로커들은 소비자의 관심사에 따른 그룹에 참여하여 오버레이네트워크를 형성하고, 해당 메시지를 모두 가쉽으로 소비자로 송신하기 때문에 기존의 전통적인 신뢰성 있는 통신에 의한 대표자 프로토콜보다 매우 확장적이다. Some sensors designed as brokers might lead to make overlapping multicast groups and query nodes subscribe to the sensor brokers publishing their interest topics in wireless sensor networks. There are several researches in the data dissemination of sensor networks based on the P (publish)/S (subscribe) paradigm. In this area, sensor networks address the problem of querying sensors from subscribing nodes in order to provide scalability with data propagation and aggregation of result informations. Moreover, despite the importance of both guaranteeing message delivery order and supporting overlapping multicast groups in sensor networks, there exist little research works on development of gossip-style dissemination to satisfy all these requirements. In this paper, we present a causally ordered delivery guaranteeing protocol for overlapping multicast groups, based on sensor brokers in re-synchronization. In this proposed protocol, sensor brokers as publishers might lead to guarantee consistently causally ordered delivery of messages and all multicast messages for overlapping groups are delivered to subscribers using gossip-style dissemination by them. Therefore, these features of the protocol based on gossip communications between publishers and subscribers might be significantly scalability properties, yet still achieving high degree of reliability rather than those of the protocols by traditional reliable group communications.

가쉽 기반 그룹통신 프로토콜에 관한 연구

김차영(ChaYoung Kim),안진호(JinHo Ahn) 한국정보기술학회 2007 한국정보기술학회지 Vol.5 No.-