| 연구목표 |
본 연구는 폭발적으로 증가하고 축적되고 있는 이종 빅데이터를 활용하여 유의미한 지식을 추출하고, 더 나아가 사용자의 의사결정을 지원하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 연구를 통해 개발된 의사결정 지원 시스템은 아래와 같은 세가지의 장점을 갖는다.1. 이종 데이터를 자유자재로 활용할 수 있는 통합 프레임워크를 개발하여 빅데이터를 편리하고 효과적으로 모델링... |
| 연구내용 |
1. 이종 데이터 통합 모델링 기법. 본 연구는 다양한 종류의 이종 데이터를 통합적으로 표현하고, 그들간의 관계를 통해 유의미한 지식을 추출하기 위해, 그래프 표현 학습 (GRL) 기법을 활용한 이종 데이터 통합 모델링 기법을 제안한다. GRL기법은 그래프 상에서 노드들 간의 관계를 고려해 노드의 표현 벡터를 학습하는 기법으로, 노드의 타입을 예측하거나, ... |
| 기대효과 |
1. 학술적 측면. 본 연구는 과거에 작은 데이터를 기반으로 행해진 이론적 측면의 성격이 강한 기계학습 연구와는 다르게 실제 산업현장에서 축적된 대용량의 이종 데이터를 효과적/효율적으로 다룰 수 있도록 통합 모델링 기법을 개발함으로서, 보다 실용적인 연구 방향성을 제시한다. 뿐만 아니라, 개발된 소프트웨어의 오픈소스화를 통해 후속 연구의 기반을 마련한다.2... |
| 키워드 |
이종 정보 그래프,그래프 신경망,데이터마이닝,기계학습,인공지능,의사결정 지원 시스템 |