한국은 기상·수문정보의 예측이 기상 및 기후 측면에서 주도적으로 이루어지고 있다. 그러나 단기 및 중기 수자원 평가 및 분석을 위해 필요한 시공간적 규모, 정확도, 평가체계를 고려한 기상 기후 예측정보의 활용 방안이 마련될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 수자원 평가 및 분석을 위한 방안을 마련하고자 국내 경안천 유역을 대상으로 하천유량을 예측하고 평가하였다. 이를 위해, 우리는 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO)에서 회원국을 대상으로 배포 중인 수자원 평가 도구인 동적수자원평가시스템(Dynamic Water resources Assessment Tool, DWAT)을 경안천 유역에 대하여 구축하고, 과거 관측 기상 및 유량 자료를 이용하여 매개변수를 보정하였다. 앙상블 하천유량 예측을 위해서 전지구적인 기후 패턴과 국내 기상 특성 간의 상관성 분석 후 이를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형과 인공신경망 모형으로부터 생성된 1,000개의 앙상블 강우 및 기온 예측정보를 DWAT의 입력자료로 이용하였다. 2022년에 대한 앙상블예측정보를 DWAT의 입력자료로 사용하여 앙상블 하천유량이 예측되었다. 예측된 일-단위 하천유량은 실제 관측유량과 차이를 보이나 이는 예측된 앙상블 강우 및 기온정보의 오차에 기인하는 것으로 보인다. 이러한 결과는 수문 모형 결과의 오차는 강제 자료의 오차에 큰 영향을 받는 한계를 다시 한번 확인시켜준다. 따라서 단기·중기 수자원 평가 및 분석을 월-단위 하천유량으로 변환하여 월별 통계치를 분석하는 방향을 고려할 필요가 있다.
본 논문에서는 분류자들 속에 중요도 정보를 삽입하여 동적 중요도 결정이 가능한 앙상블 시스템을 제안하였다. 그동안 앙상블 시스템에서 중요도는 훈련이 끝나고 결정된 중요도를 사용하였다. 한 번 결정된 중요도는 테스트 데이터에 상관없이 정적으로 사용되었다. 이 문제를 푸는 방법으로 관문 네트워크에서 구조적으로 계층을 두는 프로세스를 추가하여 동적 중요도 결정이 가능하게 하는 방법이 있지만 프로세스가 추가된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 추가적인 프로세스 없이 간단하게 동적 중요도 결정이 가능한 방법을 보여주고 구조적 변경 없이 기존의 시스템에 쉽게 적용할 수 있으며 AdaBoost보다 나은 성능을 보여주는 알고리즘을 제안한다.
스트리밍 데이터는 시간에 따라 지속적으로 생성되는 데이터 시퀀스이다. 시간이 지남에 따라 데이터의 분포 또는 컨셉이 변화할 수 있으며, 이러한 변화는 분류 모델의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 점층적 적응적 학습 방법은 컨셉 변화의 정도에 따라 현재 분류 모델의 가중치를 조절하여 업데이트를 수행함으로써 컨셉 변화에 대한 분류 모델의 성능을 유지할 수 있게 한다. 그러나, 컨셉 변화의 정도에 맞는 적절한 가중치를 결정하기가 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 컨셉 변화에 따른 적응적 가중치 조정에 기반한 동적 앙상블 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 비교 방법들에 비해 높은 성능을 보여줌을 입증한다.
일반적으로 딥러닝 모델은 모든 라벨에 데이터 수가 균형을 이룰 때 가장 좋은 성능을 보인다. 그러나 현실에서는 특정라벨에 대한 데이터가 부족한 경우가 많으며 이로 인해 불균형 데이터 문제가 발생한다. 이에 대한 해결책으로 오버샘플링과 가중치 손실과 같은 데이터 불균형 기법이 연구되었지만 이러한 기법들은 데이터가 적은 라벨의 성능을 개선하는 동시에 데이터가 많은 라벨의 성능을 저하시키는 부작용을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화시키고자 어텐션 기반의 앙상블 기법을 제안한다. 어텐션 기반의 앙상블은 데이터 불균형 기법을 적용한 모델과 적용하지 않은 모델의 출력 값을 가중 평균하여 최종 예측을 수행한다. 이때 가중치는 어텐션 메커니즘을 통해 동적으로 조절된다. 그로므로 어텐션 기반의 앙상블 모델은 입력 데이터 특성에 따라 가중치를 조절할 수가 있다. 실험은 에세이 자동 평가 데이터를 대상으로 수행하였다. 실험 결과로는 제안한 모델이 데이터 불균형 기법의 부작용을 완화하고 성능이 개선되었다.
기존의 웹 정보 예측 시스템은 예측에 필요한 정보를 얻기 위하여 사용자 프로파일과 사용자로부터의 명시적 피드백 정보를 필요로 하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고자 웹 사이트에 접속한 고객의 행동을 나타내는 클릭 스트림 데이터와 이를 기반으로 한 사용자의 암시적 피드백 정보를 이용하여 각 사용자가 가장 필요로 하는 웹 정보를 예측한다. 이를 이용하여 관련 정보를 제공할 수 있는 앙상블 SVM을 이용한 동적 웹 정보 예측 시스템을 설계하고 구현하며, 기존의 웹 정보 예측 시스템과 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법의 우수함이 입증되었다.
불법현금융통 적발모형 개발에 앙상블 접근방법을 사용하였다. 불법현금융통은 국내 신용카드사의 손익에 영향을 미치며 최근 국제화되고 있음에도 불구하고 학문적인 접근이 이루어지지 않았다. 부정행위 적발모형(Fraud Detection Model, FDM)은 데이터 불균형 문제로 인하여 좋은 성능을 얻기 어려운데, 다수의 모형을 결합하는 앙상블이 대안으로 제시되어 왔다. 앙상블에 포함된 모형들의 다양성이 보장된다면 단일모형에 비해 더 좋은 성능을 보인다는 점은 이미 인정되고 있으며, 최근 연구 결과는 학습된 모든 기본모형들을 사용하는 것보다 적절한 기본모형들만 선택하여 앙상블에 포함시키는 것이 바람직하다는 것이다. 본 논문에서는 효과적인 불법현금융통 적발을 위하여 축소된 앙상블 기법을 사용하는데, 정확성과 다양성 척도를 사용하여 앙상블에 참여할 기본모형을 선택하는 것이다. 다양성은 앙상블을 구성하는 기본모형들 사이의 불일치 (Disagreement or Ambiguity)를 의미하는데, FDM에 내재된 데이터 불균형문제를 고려하여 두 가지 측면에 중점을 두었다. 첫째, 학습 자료의 추출 과정에서 다양성을 확보하기 위한 소수 범주의 과잉추출 방법과 적절한 훈련 방법에 대해 설명하였다. 둘째, 소수범주에 초점을 맞추어 기존의 다양성 척도를 효과적인 척도로 변형시키고, 전진추가법과 후진소거법의 동적 다양성 계산법을 도입하여 앙상블에 참여할 기본모형을 평가하였다. 실험에 사용된 학습 알고리즘은 신경망, 의사결정수와 로짓 회귀분석이었으며, 동질적 앙상블과 이질적 앙상블을 구성하여 성능평가를 하였다. 실험결과 불법현금융통 적발모형에 있어 축소된 앙상블은 모든 기본모형이 포함된 앙상블과 성능 차이가 없었다. 축소된 앙상블은 앙상블 구성의 복잡성을 감소시키고 구현을 용이하게 한다는 점에서 FDM에서도 유력한 모형 수립 접근방법이 될 수 있음을 보였다.
이수기와 같이 장기적인 관점에서 저수지운영을 해야 하는 관리자는 해당 기간동안의 이익을 최대화하는 전략을 필요로 한다. 이를 위해서는 미래 유입량의 불확실성을 고려한 최적화 모형에 근거한 운영률을 수립해야 할 것이다. 본 연구에서는 금강수계의 이수기를 대상으로 추계학적 최적화 기법인 표본 추계학적 동적계획법(Sampling Stochastic Dynamic Programming)을 적용하여 최적 연계운영 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 모형은 상용프로그램인 CSUDP와의 비교를 통해 검증되었으며 이를 기반으로 과거자료를 이용한 SSDP/Hist모형과 앙상블 유량예측(Ensemble Streamflow Prediction)을 이용한 SSDP/ESP모형을 개발하여 두 모형의 장${\cdot}$단점을 비교 분석하였다. 발전부분은 두 모형이 비슷하였으나 용수공급 측면에서는 SSDP/ESP가 SSDP/Hist 보다 우수함을 알 수 있었다.
보험금 예측은 보험사의 리스크 관리와 재무 건전성 유지를 위한 핵심 과제 중 하나이다. 정확한 보험금 예측을 통해 보험사는 적정한 보험료를 책정하고, 예상 외의 손실을 줄이며, 고객 서비스의 질을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 앙상블 러닝 기법을 적용하여 보험금 예측 모델의 성능을 향상시키고자 한다. 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 머신(Gradient Boosting Machine, GBM), XGBoost, Stacking, 그리고 제안한 동적 가중치 할당 모델(Dynamic Weighted Ensemble, DWE) 모델을 사용하여 예측 성능을 비교 분석하였다. 모델의 성능 평가는 평균 절대 오차(MAE), 평균 제곱근 오차(MSE), 결정 계수(R2) 등을 사용하여 수행되었다. 실험 결과, 동적 가중치 할당 모델이 평가 지표에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 랜덤 포레스트와 XGBoost, LR, LightGBM의 예측 결과를 결합하여 최적의 예측 성능을 도출한 결과이다. 본 연구는 앙상블 러닝 기법이 보험금 예측의 정확성을 높이는 데 효과적임을 입증하며, 보험업계에서 인공지능 기반 예측 모델의 활용 가능성을 제시한다.
클라우드 환경에서 컨테이너 사용이 증가하면서 컨테이너 환경을 대상으로 하는 여러 보안 위협이 증가하고 있다. 대표적인 악성 컨테이너는 크립토재킹 컨테이너로, 인스턴스 소유자의 승인 없이 리소스를 탈취하여 암호화폐를 채굴하는 공격이다. 이러한 공격은 리소스 낭비를 초래할 뿐 아니라 자원을 공유하는 정상 컨테이너나 호스트 인프라에까지도 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 논문에서는 크립토재킹 컨테이너를 탐지하기 위한 앙상블 기반의 크립토재킹 컨테이너 탐지 프레임워크 설계를 제안한다. 또한, 앙상블 모델 학습을 위한 데이터 수집에 있어 크립토재킹 컨테이너의 동적 특징을 나타내는 시스템 콜 및 네트워크 플로우 기반의 특성 활용 가능성을 사례 연구를 통해 분석하였다.
목적: 요소분석법. 독립성분분석법 등이 PET을 이용하여 심근혈류를 비침습적으로 측정하기 위하여 사용되어 왔다. 이론적으로 뛰어나고 새로운 방법인 앙상블 독려성분분석법을 이용하여 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET데이터의 정량분석방법을 개발하였다. 이 연구에서 사용한 앙상블 독려성분분석법을 이용하여 환자의 혈류를 정량화 하였다. 대상 및 방법: 관동맥질환이 의심되어 관류 SPECT를 시행한 환자 20명을 대상으로 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET을 시행한 후 앙상블 독립성분분석법을 이용하여 심근 독립성분영상을 추출하였으며, 좌심실영역과 심근영역에 대한 영상대조도를 조사하였다. 앙상블 학습은 독립성분과 가중치 행렬에 대한 확률분포를 가정하고 베이지안 이론에 의해서 혼합자료에 대한 확률분포를 추정한다. 이렇게 추정한 혼합자료의 확률분포와 실제 분포간의 차이인 Kullback-Leibler 발산치가 최소가 되도록 독립성분과 가중치 행렬을 순차적으로 변화시켜가며 최종 해를 찾는 방식이다. 이 연구에서 사후확률분포는 동적 핵의학 영상에 적합한 비음성제약조건과 함께 수정된 가우시안 분포를 이용하여 최적화 하였다. 혈류량은 심첨부, 중벽 네 부분, 하벽 네 부분의 9개 영역으로 나누어 측정하였으며, 측정결과에 대해 관류 SPECT 소견과 관동맥조영술의 소견과 비교하였다. 결과: 전체 20명의 휴식기 및 부하기 영상에서 5명을 제외한 15명의 데이터에 대해 심근혈류를 측정할 수 있었다. $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET에서 앙상블 독립성분분석법을 이용하여 정량화한 휴식기 혈류량은 $1.2{\pm}0.40$ ml/min/g, 부하기 혈류량은 $1.85{\pm}1.12$ml/min/g이었다. 같은 영역에 대해 두 번 측정했을 때 측정된 심근혈류값의 상관계수는 0.99로 재현성이 높았다. 분리된 독립성분영상에서 영상대조도는 좌심실에 대한 심근영역의 비는 평균 1:2.7이었다. 관동맥 조영술을 시행한 9명에서 협착이 없는 분절과 협착이 있는 분절의 혈류예비능에 유의한 차이가 있었다(P<0.01). 또한, 관동맥조영술에서 협착이 확인된 66분절의 심근관류 SPECT 소견에서 가역적 혈류감소를 보인 분절의 혈류예비능이 더 많이 감소되는 경향을 보였으나 통계적 유의성을 보이지는 않았다. 결론: 앙상블 학습을 이용한 독립성분분석방법을 이용하여 심근혈류가 측정이 되었다. 앙상블 독립성분분석법을 이용한 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET 분석방법이 관상동맥 질환의 분석 및 동적 핵의학 영상 데이터의 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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