• 대한교통학회지
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• 제3권1호
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• pp.86-93
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• 1985

1965년에 출판된 고속도로용량교범(Highway Capacity Manual)은 고속도로, 도시 및 지방도로의 용량과 서비스수준을 판단하는데 기본서 역할을 해왔다. 도시내 신호등이 있는 교차로의 서비스수준은 빈하율(load factor) 개념을 이용하여 산정해 왔다. 그러나 푸른신호 주기동안 차량의 교차로이용도를 기준으로 하는 빈하율 개념은 서비스 수준의 측정치로서 한계가 있고 또 그동안 신호체계가 많이 개선되었고 운전자의 통행행태가 크게 변화하여 1970년대 중반부터 한계통행분석법(Critical Movement Analysis)과 차량의 교차로지체시간 측정법(Intersection Delay)등과 같은 새로운 기법이 소개되었다. 본 논문은 최근에 많이 이 용되고 있는 교차로지체시간측정법의 유용성을 검증하기 위해 15개 교차로의 차량통행량을 기준으로 하여 V/C비를 계산하는 한계통행분석법에 의한 측정치와 비교, 분석하였다. 그 결 과 교차로의 서비스수준을 측정하는데 양자의 방법에 의한 측정치가 크게 다르지 않음을 발 견하였다. 즉 도시내 신호등이 있는 교차로시설을 개선하기 위해 대략적인 교차로 서비스수 준을 측정할 경우 조사인원 및 비용이 많이 소요되는 한계통행분석법보다 조사가 간편하고 비용이 적게 드는 교차로지체시간측정법이 유용함을 밝혔다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제55권11호
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• pp.485-491
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• 2006

In this paper, we study the problem of model selection for Support Vector Machine(SVM) predictor for short-term load forecasting. The model selection amounts to tuning SVM parameters, such as the cost coefficient C and kernel parameters and so on, in order to maximize the prediction performance of SVM. We propose that Cross-Validation method can be used as a model selection algorithm for SVM-based load forecasting technique. Through the various experiments on several data sets, we found that the difference between the prediction error of SVM using Cross-Validation and that of ideal SVM is less than 5%. This shows that SVM parameters for load forecasting can be efficiently tuned by using Cross-Validation.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.632-634
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• 1999

다양한 소프트웨어 척도들이 절차적 패러다임에서 유용하다는 것이 밝혀졌고 객체지향 패러다임에 대해서도 많은 설계 척도들이 언어 독립적으로 제안되었다. 언어 독립적인 척도로부터 특정 프로그램밍 언어에 대한 척도를 명확하게 하는 것이 중요한데도 불구하고 Java 언어에 대한 척도는 거의 제안되지 않고 있는 형편이다. 따라서 본 논문에서는 Briand가 제안한 속성을 만족하는 척도들과 Java 언어의 특징인 내부 클래스를 반영한 척도와 크기 척도 등 13개의 척도를 Java 프로그램에 적용하여 척도들 사이의 관계를 분석하였다. 클래스의 크기와 메소드 호출 빈도, 응집도, 자식 클래스의 수, 내부 클래스와 상소 계층의 깊이가 주요 인자라는 것을 보여준다. 또한 응집도가 다른 척도들과 음의 관계를 가진다는 것이 발견되었다. 보다 적은 척도를 가지고 인자를 설명할 수 있는 회귀식을 도출하고 교차검증을 실시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1242-1243
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• 2015

센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 환경에서 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 즉각적 활용 및 끊김 없는 해석을 위해 사용자에게 센서 메타데이터를 제공한다. SRS에서 센서 메타데이터를 안정적으로 송신하기 위하여 경로 예측 기반 센서 레지스트리 시스템을 제안한다. 하지만 네트워크 연결이 지원되지 않거나 신호가 불안정한 경우에 센서 메타데이터를 안정적으로 제공할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위하여 네트워크 커버리지 기반 센서 레지스트리 시스템을 제안한다. 이 논문에서는 네트워크 커버리지 기반 센서 레지스트리 시스템과 경로 예측 기반 센서 레지스트리 시스템을 비교평가 한다. 또한 통신사별로 경로예측 정확도를 측정한다. 성능 측정의 통계적 신뢰도를 높이기 위하여 실험 데이터를 10-묶음 교차검증을 수행한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.41-42
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• 2019

본 논문에서는 다양한 기계학습 모델을 이용한 신용 데이터 분석 기법에 대해 서술한다. 기계학습 모델은 크게 Canonical models, Committee machines, 그리고 Deep learning models로 분류된다. 이러한 다양한 기계학습 모델 중 일부 학습 모델을 기반으로 Benchmark dataset인 Credit Approval 데이터를 분석하고 성능을 평가한다. 성능 평가에는 k-fold evaluation method를 사용하며, k-fold evaluation 결과에 대한 평균 성능을 측정하기 위해 Accuracy, Precision, Recall, 그리고 F1-score가 사용되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.422-422
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• 2015

수문학적 모델링은 수자원계획에 있어 가장 핵심적인 도구 중에 하나이다. 강우-유출모형의 매개변수 추정시 장기간의 자료를 활용하는데 초점이 맞추어져 있으며, 일반적으로 5년 이상의 자료를 활용하여 매개변수를 추정하는 경년변동(inter-annual variability) 매개변수 추정 방법이 추천되고 있다. 수문학적 변동성 측면에서 볼 때 강우, 온도, 유역의 조건 등의 연내변동성(intra-annual variability)이 경년보다 크게 나타나고 있으나, 이러한 특성을 고려한 수문모형의 매개변수 추정은 이루어지고 있지 않다. 이러한 점에서 연내변동성으로 기인하는 비정상성을 고려한 매개변수 추정 방법의 도입이 필요할 것으로 판단되며, 본 연구에서는 계측유역을 대상으로 다양한 시간규모에서 매개변수 추정을 수행하고 최적의 시간규모를 도출하고자 한다. 이를 위해서 DDS(dynamically dimensioned search) 알고리즘을 도입하여 최적화를 수행하였으며, 다양한 시간 규모에서 모형의 적합특성을 평가하였다. 교차검증을 통하여 매개변수의 통계적 유의성을 확보하였으며, 전통적인 매개변수 추정 절차와 비교 검토를 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.501-504
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• 2021

한국어 심층학습 언어모델인 KoBERT와, 확률적 기계학습 분류기인 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀를 이용하여 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 실험을 진행하였다. 네가지 주제('직업', '행복', '경제', '성공')를 다룬 답안지와 점수 레이블(A, B, C, D)로 쌍을 이룬 학습데이터 총 304건으로 다양한 자동분류 모델을 구축하여 7-겹 교차검증을 시행한 결과 KoBERT가 나이브 베이즈나 로지스틱 회귀보다 약간 우세한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.571-573
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• 2022

최근 금융기관에서는 축적된 금융 빅데이터를 활용하여 차별화된 서비스를 강화하고 있다. 기업고객에 투자하기 위해서는 보다 정밀한 기업분석이 필요하다. 본 연구는 대만기업 6,819개의 95개 재무데이터를 가지고, 비대칭 데이터 문제해결, 데이터 표준화 등 데이터 전처리 작업을 하였다. 해당 데이터는 로지스틱 회기, SVM, K-NN, 나이브 베이즈, 의사결정나무, 랜덤포레스트 등 9가지 분류모델에 5겹 교차검증을 적용하여 학습한 후 모델 성능을 비교하였다. 이 중에서 성능이 가장 우수한 분류모델을 선택하여 예측 결정 이유를 판단하고자 설명 가능한 인공지능(XAI)을 적용하여 예측 결과에 대한 설명을 부여하여 이를 분석하였다. 본 연구를 통해 데이터 전처리에서부터 모델 예측 결과 설명에 이르는 분류예측모델의 전주기를 자동화하는 시스템을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.580-582
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• 2022

본 논문에서는 데이터를 정량화하여 특징을 분류하기 위한 방법으로 퍼지 클러스터링 기반 지도 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 FCM 클러스터링을 기법을 적용하여 군집화를 수행한다. 그리고 군집화 된 데이터들 중에서는 정확히 분류되지 않은 데이터가 존재하므로 분류되지 않은 데이터에 대해 지도 학습 방법을 적용한다. 본 논문에서는 당뇨병의 유무를 타겟 데이터로 설정하고 나머지 8개의 속성의 데이터를 FCM 기반 지도 학습 방법을 적용하여 당뇨병의 유무를 예측한다. 당뇨병 예측에 대한 성능을 30회의 K-겹 교차검증 (K-Fold Corss Validation)을 이용하여 평가하였으며, 다층 퍼셉트론의 경우에는 훈련 데이터가 77.88%, 테스트 데이터가 62.78%로 나타났고 제안된 방법의 경우에는 훈련 데이터가 79.96%, 테스트 데이터 74.16%로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제28권5호
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• pp.511-521
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• 2015

건물외피 발생하는 열교현상은 건물의 단열성능 및 외피의 내구성에 영향을 미치며, 국내의 일반적인 주거형식인 공동주택의 발코니에 있어서 이러한 열교현상은 중요하게 고려되고 있다. 이와 같이 내 외부 발코니 슬래브 사이에서 발생하는 열교현상을 최소화하기 위한 목적으로 열교차단장치가 개발되었으며 다수의 건설현장에서 적용되고 있다. 철근콘크리트 슬래브 벽-슬래브 접합부에 열교차단장치를 적용함으로써 건물의 단열성능을 향상될 수 있으나 풍하중과 같은 양방향의 하중에 의해 열교차단장치 삽입부위가 적합한 구조성능을 확보하고 있는지에 대한 검증이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 철근콘크리트 슬래브에 적용된 열교차단장치의 구조성능을 확인하기 위해 변위제어 방식으로 30 싸이클의 반복하중을 가력하였다. 열교차단장치가 삽입된 접합부는 요구되는 구조성능을 확보하며, 최대 모멘트강도, 에너지소산능력, 연성비가 기존의 철근콘크리트 슬래브와 비교하여 향상되는 것으로 나타났다.