• 제목/요약/키워드: 교차검증

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인공신경망을 적용한 신호교차로 교통사고심각도 예측에 관한 연구 (A Study to Predict the Traffic Accident Severity Level Applying Neural Network at the Signalized Intersections)

  • 최재원;김성호;조준한;김원철
    • 대한교통학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.127-135
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    • 2004
  • 교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단 기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로, 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며, 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다.

차량 IT 기반 의사결정 지원을 위한 교차로 신호 사전예보 시스템에 관한 연구 (A Study on the Prior Forecast System of Crossroads Traffic Information based on Vehicle-IT for Decision Assistant)

  • 이양선
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.2107-2113
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    • 2015
  • 본 논문에서는 교차로와 같은 교통집중 구간에서 교통약자를 대상으로 하여 교통신호 변화를 사전에 미리 인지하고 대응할 수 있는 교차로 신호 사전예보 시스템을 제안하였다. 또한, 제안 시스템의 정보연계 절차를 설계하고 무선통신의 운용 가능성을 검증하기 위해 PHY 기반의 무선통신 시뮬레이터를 설계하였다. 결과적으로, 본 논문에서 설계한 시뮬레이터를 기반으로 교차로 채널환경에 따른 성능분석을 수행함으로써 교통약자에 대한 차량 IT 기반의 의사결정 지원을 위한 교차로 신호 사전예보 시스템의 서비스가 가능함을 확인 하였다.

지구통계학적 시뮬레이션을 이용한 지화학 자료의 공간통합에서의 불확실성 추정

  • 박노욱;지광훈;권병두
    • 한국지구과학회:학술대회논문집
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    • 한국지구과학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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    • pp.213-218
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    • 2006
  • 이 논문에서는 지구통계학적 시뮬레이션을 이용하여 자료 표현에서의 불확실성이 최종적인 공간통합에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고자 하였다. 광물자원 탐사를 위한 공간통합 사례연구를 통해 시뮬레이션 결과에 따라 예측 능력의 차이가 나타남을 확인 할 수 있었으며, 결론적으로 지구통계학적 시뮬레이션이 공간 자료의 불확실성 모델링에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

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N-grams를 사용한 CNN 기반의 악성코드탐지 기법 연구 (Malware Detection Based on CNN with N-grams)

  • 허정원;문봉교
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.431-434
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    • 2020
  • 본 논문에서는 악성코드탐지 기법으로 n-grams를 사용한 특징 추출을 통해 이미지 인식 분야에서 널리 쓰이는 Convolutional Neural Network로 학습하는 프레임워크를 제안한다. 윈도우즈 실행 파일의 PE 포맷에서 특징을 추출하여 6-grams 확률을 구하고 grayscale 을 통해 이미지로 변환한다. 이것을 기존에 연구된 탐지방법과 비교하여 우수함을 보인다. 학습에 사용된 데이터는 총 55,000개로 5-folds 교차검증을 하였으며 예측 정확도는 98.87%였다.

첨단 교통 정보 시스템 누적 소통정보를 활용한 신호교차로 운영개선 효과평가를 위한 혼잡강도 지표 연구 (A Study on the Performance Evaluation Measures of Traffic Signal Operation at Signalized Intersections by Utilizing Historical Data from Advanced Traveller Information System)

  • 조용빈;김진태
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권11호
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    • pp.643-654
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    • 2018
  • 과거 도시부 도로 교통흐름을 이해하고 운영관리하기 위해서 교차로 지체도, 간선도로 통행속도 등과 같은 다양한 교통공학 이론 지표들이 적용되어 왔다. 그러나 이러한 이론 및 지표들은 지능형교통체계 구축 이전 교통공학 연구측면 많은 제약이 있는 상태에서 개발되었다. 현재 ATIS 시스템이 존재하기 때문에 해당 자료를 활용하는 별도의 교통공학 기술의 소개가 필요하다. 본 논문에서는 교통공학 분야에서 이미 사용하고 있는 지표인 '혼잡강도'를 활용하여 단속류(접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축)에도 적용 가능 여부를 확인하는 것을 목적으로 한다. 도시부 도로 접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축 대상 교통신호운영 개선 효과 여부 진단 적용지표를 도출 및 제안하였다. 도출된 혼잡강도 지표 검증을 위하여 2가지의 검증작업을 수행하였다. (1)혼잡강도 임계값 분석 검증과 (2)혼잡강도를 이용한 교차로 개선 축단위 사전-사후 분석 검증을 수행하였다. 검증을 통해 과거 수동적이고 인력의 한계를 갖고 있는 기존 교통신호 운영 관리에서 탈피할 수 있도록 5분 단위 속도자료를 이용한 도시부 단속류에서의 혼잡강도 적용이 가능한 것으로 확인되었다.

K-겹 교차 검증과 서포트 벡터 머신을 이용한 고무 오링결함 검출 시스템 (Rubber O-ring defect detection system using K-fold cross validation and support vector machine)

  • 이용은;최낙준;변영후;김대원;김경천
    • 한국가시화정보학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.68-73
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    • 2021
  • In this study, the detection of rubber o-ring defects was carried out using k-fold cross validation and Support Vector Machine (SVM) algorithm. The data process was carried out in 3 steps. First, we proceeded with a frame alignment to eliminate unnecessary regions in the learning and secondly, we applied gray-scale changes for computational reduction. Finally, data processing was carried out using image augmentation to prevent data overfitting. After processing data, SVM algorithm was used to obtain normal and defect detection accuracy. In addition, we applied the SVM algorithm through the k-fold cross validation method to compare the classification accuracy. As a result, we obtain results that show better performance by applying the k-fold cross validation method.

딥러닝을 활용한 선박가치평가 모델 개발

  • 최정석;김동균
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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    • pp.108-110
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 딥러닝 기법의 하나인 인공신경망 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 선박의 가치는 해운시장 변화와 밀접한 관계가 있으며, 경기 변동성이 크고 시장 민감성이 높은 해운시장의 특성상 가치의 불확실성 역시 높게 나타나고 있다. 이러한 선박가치의 중요성에도 불구하고 국내외적으로 선박가치평가의 체계 개선 및 평가모델의 객관성과 신뢰성을 제고시키기 위한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 방법을 통해 선박의 가치를 산출하는 새로운 평가모델을 제시하고자 한다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고 2010년 1월부터 현재까지의 해당 데이터를 확보하였다. 교차검증을 통해 파라미터들을 추정하여 인공신경망의 최적 구조를 식별하고 이에 대한 객관성과 신뢰성을 검증한 결과 인공신경망 모델의 가치평가 정확성이 우수함을 확인하였다. 본 연구는 선박가치평가의 전통적 방법론에서 탈피하여 기계학습 기반의 딥러닝 모델을 활용한 측면에서 독창적인 의미가 있다.

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지방자치단체 통합 데이터 활용성 분석 : 데이터마이닝 기법을 활용하여 (Analysis of the Utilization of Integrated Data on Local Governments: Using Data Mining Techniques)

  • 임광혁
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.115-116
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    • 2017
  • 자체별 또는 연도별과 같은 공통 요소를 통한 교차 분석이 가능하도록 통합 DB를 설계함으로써 다면적인 연구 분석을 위한 프레임워크를 구축하는 데 중점을 두어야 한다. 본 연구는 지자체 통합 데이터베이스에 구축되고 있는 지자체 통합 데이터의 활용성 검증을 위하여, 데이터마이닝 기법을 적용하여 지자체 통합 데이터를 분석하고자 한다. 데이터마이닝 기법을 적용하기 위해서 데이터의 추출, 적재, 변환의 과정을 수행하고, 이렇게 준비된 데이터를 실제 데이터마이닝 기법을 이용하여 분석하고 결과를 검증하는 과정을 수행하면서 지자체 통합 데이터의 활용성을 검증하고자 한다.

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열교차단장치가 적용된 철근 콘크리트 슬래브의 휨거동 예측을 위한 해석모델 (Analytical Models for the Prediction of the Flexural Behavior for Thermal Bridge Breaker Systems embedded in Reinforced Concrete Slabs)

  • 신동현;김형준
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제28권3호
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    • pp.325-333
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    • 2015
  • 최근들어 철근콘크리트 슬래브와 벽의 연결부에 적용 가능한 열교차단장치에 대한 연구가 다수 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 열교차단장치가 적용된 슬래브의 균열 전 탄성거동, 균열 후 항복거동 및 극한강도까지 적용이 가능한 해석모델을 제안하고, 실험결과와의 비교를 통하여 제안 모델의 정확도를 검증하고자 하였다. 해석모델은 변형률 적합조건과 힘의 평형개념을 적용하였으며, 이 때 구성 재료의 응력-변형률 관계는 재료실험 결과를 적용하였다. 해석모델의 신뢰성 검증을 위해 모멘트-곡률 관계, 하중단계에 따른 중립축을 실험결과와 비교하였으며, 제안된 해석모델은 실험결과로 획득한 전체적인 휨거동 양상과 거의 일치함을 확인할 수 있었다.

과학영재 학생들의 메타모델링 지식(MMK) 발달 및 MMK 발달수준과 실제 수행과의 관계 탐색 (Exploring the Progression of Meta-Modeling Knowledge (MMK) and Relationship between MMK Progression Level and Actual Practice for Science Gifted)

  • 김정은;김성기;백성혜
    • 대한화학회지
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    • 제64권2호
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    • pp.111-118
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    • 2020
  • 이 연구는 과학영재 학생들의 MMK 발달 및 MMK 발달 수준과 실제 수행과의 관계에 대한 탐색을 목적으로 한다. 먼저, Rasch 모델을 이용하여 51명 학생의 MMK 발달 단계를 1년 간격으로 2번 측정하였다. 이후 교차검증을 통해 MMK 발달에 유의미한 변화가 있는지를 판단하였다. 교차검증 결과 영재학생들의 MMK 발달은 통계적으로 유미한 변화가 없었다(p>.05). 두번째로, 7명의 영재 학생을 대상으로 MMK 발달 단계와 수행과의 관계를 분석하였다. 분석결과 학생이 수행에서 보이는 반응은 MMK 발달 단계를 능가할 수 없음을 확인할 수 있었으며, MMK 발달 단계가 높은 학생이 실제 수행에서는 낮은 수준의 반응을 보인 경우도 있었다. 이 두 연구결과는 MMK 발달을 높일 수 있도록 현재 영재 학생들에게 제공되는 교육 프로그램에 대한 제고가 필요하며, 이와 더불어 지식과 수행을 연결할 수 있는 영재교육이 필요함을 보여준다.