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LDA 모형의 모형평가 및 잠재집단 해석 방법론에 대한 고찰
김향경(HyangKyung Kim),이우빈(Woobin Lee),이은학(Eunhak Lee),김성용(Seongyong Kim) 한국자료분석학회 2023 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.25 No.4
LDA 모형은 문서 또는 단어의 주제를 파악하기 위해 이용되는 모형으로, 대용량의 데이터를분석할 수 있어 다양한 분야에서 널리 이용되고 있다. 다양한 LDA 모형의 비교를 위해 복잡도(perplexity)가 이용되고 있으나, 이는 오직 적합도만을 나타내 각 문서의 군집화가 얼마나 잘 이루어졌는지 파악하기 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 일관성 척도(coherence measure)들이 제안되었다. 복잡도 및 일관성 척도를 이용한 모형 선택 이후, 군집화된 각 주제의관계 및 의미를 파악하기 위한 도구로 LDAvis가 널리 이용되고 있다. 많은 선행 연구에서 LDA모형에 대한 소개는 충분히 이루어져 왔으나, 모형평가 도구인 일관성 척도와 모형 해석을 위한LDAvis에 대한 소개는 불충분하다. 본 논문에서는 먼저 LDA 모형 및 미니배치 학습방법을 소개하고, 모형평가 도구인 일관성 척도를 소개하도록 한다. 또한 LDAvis에서 주제 간 관계를 파악하기 위해 유사도 측정 방법 및 차원 축소 방법을 소개하고, 각 주제별 상위단어를 파악하기 위해관련성 척도(relevance)를 설명한다. 마지막으로 이미지 주석 데이터에 다양한 초모수에서의 LDA모형을 적합한 후, 일관성 척도를 통해 모형을 비교하고, LDAvis를 통해 각 주제를 해석하였다. LDA model has been widely used to investigate the subject of documents or words in various fields because it can analyze large amounts of data. Although perplexity is used to compare various LDA models, it only presents the goodness of fit, and it is not possible to consider how well each document is clustered. To resolve this problem, coherence measures have been proposed. After model selection using complexity and coherence measures, LDAvis is widely used to understand the relationship and meaning of each topic. Although LDA model has been introduced in many preceding studies, the introduction of the model evaluation method, coherence measure, and LDAvis for model interpretation is not sufficient. In this paper, we first introduce the LDA model and the mini-batch learning method, and introduce the coherence measure. We also introduce LDAvis including similarity measures and dimension reduction method to investigate the relationship between topic. Relevance is also explained to present the top words for each topic. Finally, after fitting the LDA model at various hyper-parameters to the image annotation data, the models were compared through coherence measures, and each subject was interpreted using LDAvis.
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온라인 학습 기반 LDA 모형을 이용한 이미지 주석 군집화에 대한 연구
황인옥(Inok Hwang),김향경(HyangKyung Kim),이지원(Ji Won Lee),김성용(Seongyong Kim) 한국자료분석학회 2023 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.25 No.2
LDA 모형은 문서집합의 문서 및 단어를 분석하여 잠재 토픽을 파악하고자 이용되는 잠재토픽모형의 하나로, 다양한 분야에서 널리 이용되고 있다. 그러나 Blei, Ng, Jordan(2003)이 처음 제안한 LDA 모형은 전체 데이터를 이용하여 모수를 추정하는 배치학습에 기반하여, 데이터의 크기가 큰 경우 메모리 및 계산속도 등의 문제로 분석이 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 학습 기반의 LDA 모형이 제안되었는데, 이 방법은 온라인 학습에 기반하며 메모리의 소모가 적고 배치학습보다 분석 속도가 빠른 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 Visual Genome에서 제공하는 10,000개 이상의 이미지에 대한 주석으로 이루어진 문서에 온라인 학습 기반의 LDA 모형을 적용하여 각 이미지의 주제를 파악하고자 한다. 분석을 위해 이미지 주석에 대한 전처리를 수행하였으며, 최적의 모형을 찾기 위해 잠재집단의 수 및 여러 초모수의 다양한 조합을 설정하고, 테스트 데이터로부터 혼잡도 및 동질성 척도를 구하여 다양한 모형을 비교하였다. 분석 결과 10개의 잠재집단을 가진 모형이 최적으로 도출되었으며, 각 집단의 상위단어를 통해 ‘사람’, ‘동물’, ‘도심’, ‘바다’, ‘화장실’, ‘부엌’ 등의 주제를 파악할 수 있었다. LDA model is one of the latent topic models used to investigate latent topics by analyzing documents and words in corpus, and has been widely used in various fields. However, LDA model proposed by Blei, Ng, Jordan (2003) is based on batch learning, which estimates parameters using whole data at once, which has limitations such as large memory requirement and computation time for large data. To resolve this problems, an online learning-based LDA model has been proposed. This method has been known to consume less memory and have a faster analysis speed than batch learning. In this paper, we investigate the topic of each image by applying an online learning-based LDA model to corpus composed of annotations for more than 10,000 images provided by Visual Genome. For analysis, preprocessing was performed on image annotations. Various combinations of the number of latent topic and several hyper-parameters were set, and measures of perplexity and coherence are compared to find optimal model. As a result of comparison, a model with 10 latent groups was selected, and topics such as ‘human’, ‘animal’, ‘downtown’, ‘sea’, ‘bathroom’, and ‘kitchen’ were derived through the top words of each group.
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Cyanate methacrylate가 상아질 결합강도에 미치는 영향
김향경,최경규,최기운,박상진 대한치과보존학회 2007 Restorative Dentistry & Endodontics Vol.32 No.3
접착제의 술식을 간편하게 하고 효과적이며 안정적인 접착강도를 지닌 상아질 접착제를 개발하고자 isocyanate methacrylate의 농도를 달리해 상아질에 적용하여 전단결합강도를 측정하고 응집파괴양상을 분석, 평가하였다. Isocyanate methacrylate의 농도에 따라 0% (대조군), 2%, 4%, 6%, 8%, 10%, 및 12%의 7개 실험군으로 분류하였으며, Instron (No.4466.USA)를 이용하여 복합레진의 전단 결합강도를 측정하고 Resin tag 및 응집파괴를 주사전자현미경으로 관찰해 다음 결론을 얻었다. 1. Cyanate methacrylate 8%군이 가장 높은 전단 결합강도는 나타내었으나 (33.62 ㎫), 통계학적 유의성이 없었다(P > 0.05). 2. Cyanate methacrylate 2%, 4% 및 6%군은 응집성파괴빈도가 대조군 (0%군)과 비교하여 높게 나타났다. 3. Cyanate methacrylate군에서 레진tag의 길이는 짧게 나타났다. 이상의 연구의 결과로 cyanate methacrylate가 collagen차 반응하여 상아질 내로 침투를 방해하며 레진 tag의 길이를 짧게 하며 상아질의 유기성분과의 반응에 의하여 결합강도는 높아질 수 있으나, 상아질 자체의 강도가 낮아질 수 있어 상아질에 대한 결합강도의 실질적인 증가는 확인할 수 없었다. The purpose of this study was to evaluate the effects of cyanate methacylate on the shear bond strengths to bovine dentin surfaces as a dentin primers. Seven experimental adhesives were made with different mass fraction of Isocyanatoetyl methacrylate (IEM), 40wt% HEMA (Wako Pure Chemical Industries Osaka, Japan), 0.6% camphoroquinone, 0.4% amine and ethanol as balance. dentin bonding agents (0, 2, 4, 6, 8, 10, 12%) were made and applied on the surface of bovine dentin specimens of 7 experimental groups. Shear bond strengths were measured using a universal testing machine (Instro 4466). To identify the ratio and modes of cohesive failures, microscopic examination was performed. The ultra-structure of resin tags were observed under scanning electron microscope. The results were as follows; 1) A higher shear bond strengths (33.62 ㎫) in group 8% of Cyanate methacrylate to dentin were found, but there were no statistically significancy between Groups (p > 0.05). 2) The higher ratio of cohesive failures mode in group 2, 6, an 10% could be seen than that in any other groups. 3) A shorter resin tags were observed in all experimental groups. This could be resulted that the preventing from the cyanate methacrylate penetrate into dentin owing to reacting it with dentin collagen. Therefore the resin tags were shorter in lengths. Whether the higher bonding strengths of dentin bonding agents can be affected was not been assured with statistic results. The results indicated that the relation between tensile strengths of the dentin adhesives to bovine dentin and resin tags formed into the dentin could not affected. The main reason of increasing the shear bond strength to bovine dentin in experimental groups could not be assured. [J Kor Acad Cons Dent 32(3):236-247, 2007]
KCI
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