• 제목/요약/키워드: 다중 교차검증

검색결과 64건 처리시간 0.027초

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
    • /
    • 제22권3호
    • /
    • pp.127-135
    • /
    • 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.

지구통계기법과 표면파 다중채널분석을 이용한 포항 지반의 SPT-N value 교차검증 (Cross-Validation of SPT-N Values in Pohang Ground Using Geostatistics and Surface Wave Multi-Channel Analysis)

  • 김경오;한희수
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제21권10호
    • /
    • pp.393-405
    • /
    • 2020
  • 지반 및 기초의 안정성 평가, 지진의 액상화 평가 등을 위해서 지반강도 및 지하수 높이 등 다양한 지반정보가 필요하다. 대한민국에서 행해지는 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT) 결과는 국토지반정보포털시스템에 등록하게 되어있다. 비시추지역의 지반정보가 필요할 경우, 지구통계기법(Geostatistics)들을 응용할 수 있다. 본 논문은 경험적 베이지안 크리깅(Empirical Bayesian Kriging, EBK)과 역거리 가중치법(Inverse Distance Weighting Method, IDWM)을 이용하여 비시추지역의 지반정보를 구할 경우의 타당성에 관한 것이다. 이 기법들을 이용하기 위해 공간 보간에 범용적으로 적용되는 Esri사의 ArcGIS Pro 프로그램을 사용하였다. 본 해석에 사용된 지구통계기법들의 정확성을 검토하기 위하여, 표준관입시험에서 구한 시추지역 지반의 강도 정수 및 지하수의 높이를 해석기법의 결과와 교차 검증하였다. 또한, 지구물리학적 기법인 표면파 다중채널분석(Multichannel Analysis of Surface Waves, MASW)조사를 추가 수행하여, 본 해석에 사용된 기법들을 재검증하였다. 포항 북구 지역을 1.0km×1.0km로 분할하여 총 111개의 구역으로 분할하였으며, 경험적 베이지안 크리깅(EBK) 및 역거리 가중치법(IDWM)을 통한 표준관입시험치 및 지하수위에 대한 교차검증을 수행한 결과, 두 기법 모두 적합한 것으로 나타났다. 표면파 다중채널분석(MASW)은 대략적인 구간 영역을 제시하여, SPT N값의 분포양상과 지하수위를 명확히 파악하기 곤란하였다.

가상공간 이동플랫폼을 위한 교차 공분산 3D 좌표 추정 방법 (Cross-covariance 3D Coordinate Estimation Method for Virtual Space Movement Platform)

  • 정하형;박진하;김민경;장민혁
    • 한국산업정보학회논문지
    • /
    • 제25권5호
    • /
    • pp.41-48
    • /
    • 2020
  • 최근 가상/증강/혼합현실 분야의 이동 플랫폼 시장 수요 커지면서 가상환경을 이용한 다중 체험이 가능한 콘텐츠를 통해 사용자에게 실제 현장과 같은 느낌을 부여하는 체험형 콘텐츠가 주목받고 있다. 본 논문에서는 교육훈련생의 모션 캡쳐를 위한 가상공간 이동플랫폼에서 사용자 위치 추정을 위한 트래커의 추적하는 방법으로, 2차원 영상 평면에 투영된 마커의 좌표를 통한 3차원 교차 공분산의 3D 좌표 추정 방법을 제시한다. 또한, 강체 추적실험을 통해 제안한 알고리즘의 유효성을 검증하여 낮은 해상도의 카메라를 통해서도 3D 좌표 추정이 가능함을 보인다.

새로운 얼굴 특징공간을 이용한 모델 기반 얼굴 표정 인식 (Model based Facial Expression Recognition using New Feature Space)

  • 김진옥
    • 정보처리학회논문지B
    • /
    • 제17B권4호
    • /
    • pp.309-316
    • /
    • 2010
  • 본 연구에서는 얼굴 그리드 각도를 특징공간으로 하는 새로운 모델 기반 얼굴 표정 인식 방법을 제안한다. 제안 방식은 6가지 얼굴 대표 표정을 인식하기 위해 표정 그리드를 이용하여 그리드의 각 간선과 정점이 형성하는 각도를 기반으로 얼굴 특징 공간을 구성한다. 이 방법은 다른 표정 인식 알고리즘의 정확도를 낮추는 원인인 변환, 회전, 크기변화와 같은 어파인 변환에 강건한 특징을 보인다. 또한, 본 연구에서는 각도로 특징공간을 구성하고 이 공간 내에서 Wrapper 방식으로 특징 부분집합을 선택하는 과정을 설명한다. 선택한 특징들은 SVM, 3-NN 분류기를 이용해 분류하고 분류 결과는 2중 교차검증을 통해 검증하도록 한다. 본 연구가 제안한 방법에서는 94%의 표정 인식 결과를 보였으며 특히 특징 부분집합 선택 알고리즘을 적용한 결과 전체 특징을 이용한 경우보다 약 10%의 인식율 개선 효과를 보인다.

기상청 ASOS 자료를 활용한 다중회귀분석 기반의 계절 강수량 예측 (Estimation of seasonal rainfall based on multiple regression analysis using ASOS data of Korea Meteorological Administration)

  • 김철겸;이정우;이정은;김남원;김현준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
    • /
    • pp.310-310
    • /
    • 2019
  • 본 연구에서는 기상청 ASOS(종관기상관측장비) 자료와 통계적 기반의 다중회귀분석모형을 이용하여 경안천 유역에 대한 봄철 강수량(3~5월 누적강수량)의 예측성을 평가하였다. 예측대상기간은 2006~2018년이며 예측인자로서 전국 96개 지점의 ASOS 자료 중 35개 기상요소에 대한 월 자료를 활용하였다. 전망기간(1~12개월)에 따라 강수량 기준 최소 1개월에서 최대 24개월까지의 지체시간을 고려하여 1~24개월 선행 ASOS 기상자료와 강수량 사이의 상관성을 분석하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년간의 자료를 이용하여 상관성 분석을 수행하였으며, 상관성이 높은 상위 30개 기상인자를 조합하여 다중회귀분석모형의 예측인자(독립변수)로 활용하였다. 예측대상년도와 전망기간에 따라 최적의 예측인자를 조합하고, 교차검증을 통하여 각각 4,000개의 다중회귀모형을 도출하여 예측범위를 산출하였다. 다중회귀모형에 의한 예측범위를 분석한 결과, 2013년 자료까지는 예측범위가 관측값을 잘 포함하고 예측값의 평균이나 중간값이 관측값과 유사하게 나타난 반면, 2014년부터는 전망기간에 따라 관측값과 예측범위의 차이가 크게 나타나는 경우도 있었다. 예측치의 중간값을 기준으로 3분위(평년 이상, 평년 수준, 평년 이하) 적중률을 분석하면, 2006~2013년에 대해서는 58.3%인 반면, 2014~2018년에 대해서는 11.2% 수준으로 나타났다.

  • PDF

유출예측을 위한 진화적 기계학습 접근법의 구현: 알제리 세이보스 하천의 사례연구 (Implementation on the evolutionary machine learning approaches for streamflow forecasting: case study in the Seybous River, Algeria)

  • 자크로프 마샵;보첼키아 하미드;스탬바울 마대니;김성원;싱 비제이
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제53권6호
    • /
    • pp.395-408
    • /
    • 2020
  • 본 연구논문은 북부아프리카의 알제리에 위치한 하천유역에서 다중선행일 유출량의 예측을 위하여 진화적 최적화기법과 k-fold 교차검증을 결합한 세 개의 서로 다른 기계학습 접근법 (인공신경망, 적응 뉴로퍼지 시스템, 그리고 웨이블릿 기반 신경망)을 개발하고 적용하는 것이다. 인공신경망과 적응 뉴로퍼지 시스템은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), correlation coefficient (R), 그리고 peak flow criteria (PFC) 의 네 개의 통계지표를 기반으로 하여 모형의 훈련 및 테스팅 결과 유사한 모형수행결과를 나타내었다. 웨이블릿 기반 신경망모형은 하루선행일 테스팅의 결과 RMSE = 8.590 ㎥/sec 과 PFC = 0.252로 분석되어서 인공신경망의 RMSE = 19.120 ㎥/sec, PFC = 0.446 과 적응 뉴로퍼지 시스템의 RMSE = 18.520 ㎥/sec, PFC = 0.444 보다 양호한 결과를 나타내었고, NSE와 R의 값도 웨이블릿 기반 신경망모형이 우수한 것으로 나타났다. 그러므로 웨이블릿 기반 신경망은 알제리 세이보스 하천에서 다중선행일의 예측을 위하여 효율적인 도구로 사용할 수 있다.

hERG 이온채널 저해제에 대한 2D-QSAR 분석 (2D-QSAR analysis for hERG ion channel inhibitors)

  • 전을혜;박지현;정진희;이성광
    • 분석과학
    • /
    • 제24권6호
    • /
    • pp.533-543
    • /
    • 2011
  • hERG (human ether-a-go-go related gene) 이온채널은 심장 재분극의 중요 요소이며 이 채널의 저해제는 부정맥과 돌연사를 유발할 수 있다. 따라서, 신약개발과정에서 후보물질이 hERG 이온채널의 잠재적인 저해제일 경우에는 심장독성 부작용을 유발하므로, 이를 최소화하고자 많은 노력이 집중되고 있다. 본 연구는 HEK(인간 배아 신장)세포에서 얻은 202개 유기화합물의 $IC_{50}$ 데이터를 이용하여 2차원 구조-활성의 정량적 관계(2D-QSAR)방법으로 예측하는 모델을 개발하였다. hERG이온채널 저해제의 기계 학습방법으로는 다중선형회귀(Multiple Linear Regression), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine: SVM)방법과 인공신경망(Artificial Neural Network)방법이며, 교차검증을 적용한 모집단 기반 전진선택(forward selection)방법과 결합하여 각 학습모델에 적합한 최적의 표현자들을 결정하였다. 가장 우수한 방법은 14종의 표현자를 사용한 인공신경망방법($R^2_{CV}$=0.617, RMSECV=0.762, MAECV=0.583)이었고, 다중선형회귀방법을 통해서 hERG이온채널 저해물질의 구조적 특징과 수용체와의 상호작용을 설명할 수 있다. QSAR모델의 검증은 교차검증과 Y-scrambling test방법으로 수행하였다.

다중 센서 데이터와 다층 퍼셉트론을 활용한 젖소의 유방염 진단 예측 (Prediction of dairy cow mastitis with multi-sensor data using Multi-Layer Perceptron(MLP))

  • 송혜원;박기철;박재화
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.788-791
    • /
    • 2020
  • 낙농업에서 경제적 손실을 불러일으키고 관찰 시간과 비용이 필요한 젖소의 유방염 관리는 중요하다. 그러나 지금까지의 연구는 유방염 진단에 초점을 맞추고 있고, 예측하려는 시도는 전무하다. 유방염에 걸린 개체는 며칠 동안 우유를 생산할 수 없기 때문에 낙농가에 막대한 피해를 준다. 따라서 젖소가 유방염에 걸려 증상이 나타나기 전에 미리 파악해 조처를 할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 유방염 예측을 위해 생체 데이터를 포함한 다중 센싱 데이터를 사용해 유방염 예측 모델을 개발하였다. 모델에 사용된 데이터는 충청남도의 농가에 설치된 로봇 착유기로 부터 수집하였으며, 일정 기간 동안의 다중 센싱 데이터를 바탕으로 다음 날의 유방염 여부를 예측한다. 많은 양의 비선형 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 다층 퍼셉트론을 사용해 모델을 학습하였다. 그 결과, 81.6%의 예측 정확도를 보였으며 교차 검증을 통해 정확도뿐만 아니라 재현율까지 우수함을 확인할 수 있었다.

신호교차로 교통사고 예측모형의 개발 및 적용 (광주광역시 4-지 신호교차로를 중심으로) (Development and Application of Traffic Accident Forecasting Model for Signalized Intersections (Four-Legged Signalized Intersections In Kwang-Ju))

  • 하태준;강정규;박제진
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제19권6호
    • /
    • pp.207-218
    • /
    • 2001
  • 신호교차로 교통사고는 도시가 발달하고 산업이 고도화됨에 따라 교통혼잡 문제와 함께 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 특히 이와 같은 교통사고는 대부분 인적 요인, 차량적 요인, 환경적 요인 등이 상호 복합적으로 작용하여 발생한다. 이전 교통사고와 교통량과의 관계는 운전자 과실과 함께 교통사고 발생에 주요요인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 교통사고 예측모형을 개발하기 위해 1996년부터 1998년까지 3년 동안에 실제 광주광역시 4-지 신호교차로 73개소에서 발생한 교통사고자료를 기초로 하였다. 또한 4-지 신호교차로 교통사고 분석에 단순통계분석과 교차분석 및 다중회귀분석을 사용하였다. 특히 다중회귀분석에는 교차로 사고분석을 위해 사고유형을 종속변수로, 방향별 접근 교통량을 독립변수로 각각 적용하여 교통사고 예측모형을 도출하였다. 그리고 본 연구에서 도출된 예측모형을 이용하여 전라남도 4-지 신호교차로에 대한 교통사고 잦은 지점으로 선정된 30개소를 선택, 사고유형을 분석한 후 교통사고 예측모형에 적용하여 사고모형을 검증하였다. 결론적으로 본 연구에서는 사고유형과 방향별 접근 교통량과의 관계를 이용하여 광주광역시 4-지 신호교차로 교통사고 예측모형을 개발하였고, 향후 연구과제로 타 지역 신호교차로 교통사고 예측모형 연구와 교차로 교통사고에 대한 안전대책 및 안전한 교차로 설계에 대한 지속적인 연구가 수행되어 져야 할 것이다.

  • PDF

교차로 알림이 설치기준 제시에 관한 연구 (Suggestion of Installation Criteria on Intersection Notification Divice)

  • 진태희;권성대;오석진;하태준
    • 대한토목학회논문집
    • /
    • 제39권1호
    • /
    • pp.73-80
    • /
    • 2019
  • 교통안전과 효율적인 교통관리의 도로교통정책이 간선도로 등 일정규모 이상의 도로에서 주로 이루어지고 있어 상대적으로 생활도로의 안전성은 열악한 상황이다. 특히, 보행자의 안전이 주가 되어야 할 주거지역의 생활권 도로까지 차량이 우선시 되는 경우가 발생하는 등 상대적으로 생활도로에 대한 개선은 이루지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 생활도로 내 교차로 알림이 설치기준을 제시하기 위하여 광주광역시를 중심으로 현장조사를 실시하였고, 생활도로내 교차로에 영향을 미치는 영향인자와의 관계를 다중회귀분석을 통한 예측모형으로 도출하였다. 나아가 생활도로내 사고예측 모형을 통한 실측값을 제시 한 후 교차로 알림이가 설치된 지점의 값과 비교 검증하여 생활도로내 교차로 알림이 설치기준을 제시하였다. 이를 통해 생활도로 내 잦은 교통사고를 예방하고 생활도로를 이용하는 이용자들의 편의성 및 안전을 고려한 교차로 알림이 설치가 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.