Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
설명 가능한 인공지능을 사용한 학습데이터 전처리 방법 제안 |
| 영문제목(English Title) |
Proposal of a pre-processing method for learning data using eXplainable Artificial Intelligence |
| 저자(Author) |
이창홍
이재민
김동현
김종덕
Changhong Lee
Jaemin Lee
Donghyun Kim
Jongdeok Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0786 ~ 0788 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
4차 산업 혁명이 시작된 이후 인공지능(Artificial Intelligence, AI)는 다양한 산업에 도입되어 혁신적으로 발전되고 있다. 많은 양의 데이터와 다양한 환경 요소에 따라 인공지능 모델은 더욱 복잡해지며 사람이 해석하기 힘들어진다. 이 문제점을 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능 (eXplainable Artificial Intelligence, XAI)기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 설명 가능한 인공지능 기법 중 계층별 기여도 전파(Layer-wise Relevance Propagation, LRP)기법을 사용하여 모델을 해석하며 해석된 정보를 기반으로 모델 성능을 높이기 위해 학습데이터 전처리 방법을 제안한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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