• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.371-379
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• 2022

다크넷(Darknet)은 익명성과 보안을 바탕으로 하고 있어 각종 범죄 및 불법 활동에 지속적으로 악용되고 있으며, 이러한 오·남용을 막기 위해 다크넷 트래픽을 정확하게 탐지하고 분류하는 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 그레디언트 부스팅 기법을 활용한 다크넷 트래픽 탐지 및 분류 기법을 제안하였다. CIC-Darknet2020 데이터셋에 XGBoost와 LightGBM 알고리즘을 적용한 결과, 99.99%의 탐지율과 99% 이상의 분류 성능을 나타내어 기존 연구에 비해 3% 이상 높은 탐지 성능과 13% 이상의 높은 분류 성능을 달성할 수 있었다. 특히, LightGBM 알고리즘의 경우, XGBoost보다 약 1.6배의 학습 시간과 10배의 하이퍼 파라미터 튜닝 실행시간을 단축하여 월등히 우수한 성능으로 다크넷 트래픽 탐지 및 분류를 수행하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권2호
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• pp.105-118
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• 2023

본 연구에서는 2016년부터 2020년까지 내륙 관측소 중 안개 최다발 지역인 안동을 대상으로 XGBoost-DART 머신러닝 알고리즘을 이용하여 1 시간 후 안개 유무를 예측하였다. 기상자료, 농업관측자료, 추가 파생자료와 각 자료를 오버 샘플링한 확장자료, 총 6개의 데이터 세트를 사용하였다. 목측으로 획득한 기상현상번호와 시정계 관측으로 측정된 시정거리 자료를 각각 안개 유[1]무[0]로 이진 범주화하였다. 총 12개의 머신러닝 모델링 실험을 설계하였고, 안개가 사회와 지역사회에 미치는 유해성을 고려하여 모델의 성능은 재현율과 AUC-ROC를 중심으로 평가하였다. 전체적으로, 오버샘플링한 기상자료와 기상현상번호 기반의 예측 목표를 조합한 실험이 최고 성능을 보였다. 이 연구 결과는 머신러닝 알고리즘을 활용한 안개 예측에 있어서, 목측으로 획득한 기상현상번호의 중요성을 암시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.333-340
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• 2023

기업 부도의 효율적인 예측은 금융기관의 적절한 대출 결정과 여신 부실률 감소 측면에서 중요한 부분이다. 많은 연구에서 인공지능 기술을 활용한 분류모델 연구를 진행하였다. 금융 산업 특성상 새로운 예측 모델의 성능이 우수하더라도 어떤 근거로 결과를 출력했는지 직관적인 설명이 수반되어야 한다. 최근 미국, EU, 한국 등 에서는 공통적으로 알고리즘의 설명요구권을 제시하고 있어 금융권 AI 활용에 투명성을 확보하여야 한다. 본 논문에서는 외부에 오픈된 기업부도 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 해석 가능한 분류 예측 모델을 제안하였다. 먼저 데이터 전처리 작업, 5겹 교차검증 등을 수행하고 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, LightGBM 등 10가지 지도학습 분류모델 최적화를 통해 분류 성능을 비교하였다. 그 결과 LightGBM이 가장 우수한 모델로 확인되었고, 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 부도예측 과정에 대한 사후 설명을 제공하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.5-17
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• 2023

도심지 지하굴착 공사가 대형화되면서 공사 중 안전사고에 대한 위험요인이 더욱 증가하고 있다. 이에 따라 공사현장의 위험요소를 모니터링하고 사전에 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 굴착으로 인한 흙막이 벽체의 변형을 예측하는 방법에는 크게 경험식과 수치해석 두 가지 방법으로 분류할 수 있으며, 최근에는 인공지능 기술의 발달과 함께 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델이 한 가지 방법으로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 예측력과 효율성이 우수한 부스팅 계열 알고리즘 및 앙상블 모델을 이용하여 시공 중 흙막이 벽체 변형을 예측하는 모델을 구축하였다. 지하흙막이 공사의 설계-시공-유지관리 과정에서 도출되는 자료들을 복합적으로 활용하여 데이터베이스를 구축하고, 이 자료를 토대로 학습모델을 만들고 성능을 평가하였다. 모델 성능 평가 결과, 높은 정확도로 흙막이 벽체 변형을 예측할 수 있었으며, 지반계측 자료를 학습에 활용함으로써 실제 시공과정의 특성이 반영된 예측결과를 제시할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 예측 모델을 활용하여 시공 중 흙막이 벽체의 안정성 평가 및 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.1-10
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• 2022

배추와 같은 채소류는 자연재해의 영향을 많이 받기 때문에 폭우나 병해와 같은 재해로 인해 가격 변동이 심해져 농가 경제에 영향을 미치게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 농산물 가격 예측을 위한 다양한 노력이 행해졌지만 극심한 가격 예측 변동을 예측하기는 어렵다. 본 연구에서는 단일 분류기를 결합하여 다양한 여러 개의 분류기를 통해 최종 예측 결과를 결정하는 방식인 앙상블 Voting 기법으로 배추 가격을 분석하였다. 또한 시계 열 분석 방법인 LSTM과 부스팅 기법인 XGBoost와 RandomForest로 결과 비교를 하였다. 가격 데이터는 일별 데이터를 사용하였고 배추 가격에 영향을 주는 기상정보와 물가지수 등을 사용하였다. 연구 결과로는 실제값과 예측값의 차이를 보여주는 RMSE 값이 약 236 수준이다. 이 연구를 활용하여 농산물 가격 예측과 같은 다른 시계 열 분석 연구 모델 선정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.317-317
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• 2021

효율적인 물관리를 위한 댐 유입량 대한 연구는 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 알고리즘을 통해 40년동안의 기상 및 댐 유입량 데이터를 이용하여 소양강댐 유입량을 예측하였으며, 그 중 고유량과 저유량예측에 적합한 알고리즘을 각각 선정하여 머신러닝 알고리즘을 결합한 CombML을 개발하였다. 의사 결정 트리 (DT), 멀티 레이어 퍼셉트론 (MLP), 랜덤 포레스트(RF), 그래디언트 부스팅 (GB), RNN-LSTM 및 CNN-LSTM 알고리즘이 사용되었으며, 그 중 가장 정확도가 높은 모형과 고유량이 아닌 경우에서 특별히 예측 정확도가 높은 모형을 결합하여 결합 머신러닝 알고리즘 (CombML)을 개발 및 평가하였다. 사용된 알고리즘 중 MLP가 NSE 0.812, RMSE 77.218 m3/s, MAE 29.034 m3/s, R 0.924, R2 0.817로 댐 유입량 예측에서 최상의 결과를 보여주었으며, 댐 유입량이 100 m3/s 이하인 경우 앙상블 모델 (RF, GB) 이 댐 유입 예측에서 MLP보다 더 나은 성능을 보였다. 따라서, 유입량이 100 m3/s 이상 시의 평균 일일 강수량인 16 mm를 기준으로 강수가 16mm 이하인 경우 앙상블 방법 (RF 및 GB)을 사용하고 강수가 16 mm 이상인 경우 MLP를 사용하여 댐 유입을 예측하기 위해 두 가지 복합 머신러닝(CombML) 모델 (RF_MLP 및 GB_MLP)을 개발하였다. 그 결과 RF_MLP에서 NSE 0.857, RMSE 68.417 m3/s, MAE 18.063 m3/s, R 0.927, R2 0.859, GB_MLP의 경우 NSE 0.829, RMSE 73.918 m3/s, MAE 18.093 m3/s, R 0.912, R2 0.831로 CombML이 댐 유입을 가장 정확하게 예측하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 하천 유황을 고려한 여러 머신러닝 알고리즘의 결합을 통한 유입량 예측 결과, 알고리즘 결합 시 예측 모형의 정확도가 개선되는 것이 확인되었으며, 이는 추후 효율적인 물관리에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.531-538
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• 2024

수질 환경의 중요성이 강조되고 있는 가운데 광주광역시 도시 하천의 수질개선을 위한 수질 지표는 수생 생태계에 영향을 미치는 중요한 요소로 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 XGBoost와 LightGBM 머신러닝 알고리즘을 활용하여 광주천의 중요한 지점인 하류 평촌교(PyeongchonBr)와 상류 방학교(BangHakBr_Gwangjucheon1) 수계의 수질 검사 항목 중 통계적 검증 결과 유의미한 항목인 질소(TN), 질산염(NO3), 암모니아 양(NH3) 세 가지 수질 지표를 예측하는 연구를 수행하였고, 회귀 모델 평가 지표인 RMSE를 이용하여 예측 모델의 성능을 평가하였다. 수계별 개별적인 모델을 구현하여 교차 검증 후 성능을 비교한 결과, XGBoost 모델이 뛰어난 예측 능력을 보였다

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.221-228
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• 2024

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.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.46-55
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• 2016

본 논문에서는 IF 대역의 고속 신호처리 시스템 응용을 위해 높은 동적성능을 가지는 13비트 100MS/s ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 45nm CMOS 공정에서 동작 사양을 최적화하기 위해 4단 파이프라인 구조를 기반으로 하며, 광대역 고속 샘플링 입력단을 가진 SHA 회로는 샘플링 주파수를 상회하는 높은 주파수의 입력신호를 적절히 처리한다. 입력단 SHA 및 MDAC 증폭기는 요구되는 DC 이득 및 넓은 신호범위를 얻기 위해 이득-부스팅 회로 기반의 2단 증폭기 구조를 가지며, 바이어스 회로 및 증폭기에 사용되는 소자는 부정합을 최소화하기 위해 동일한 크기의 단위 소자를 반복적으로 사용하여 설계하였다. 한편, 온-칩 기준전류 및 전압회로에는 배치설계 상에서 별도의 아날로그 전원전압을 사용하여 고속 동작 시 인접 회로 블록에서 발생하는 잡음 및 간섭에 의한 성능저하를 줄였다. 또한, 미세공정상의 잠재적인 불완전성에 의한 성능저하를 완화하기 위해 다양한 아날로그 배치설계 기법을 적용하였으며, 전체 ADC 칩은 $0.70mm^2$의 면적을 차지한다. 시제품 ADC는 45nm CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.77LSB, 1.57LSB의 값을 가지며, 동적성능은 100MS/s 동작 속도에서 각각 최대 64.2dB의 SNDR과 78.4dB의 SFDR을 보여준다. 본 시제품 ADC는 $2.0V_{PP}$의 넓은 입력신호범위를 처리하는 동시에 IF 대역에서 높은 동적성능을 확보하기 위해 사용공정상의 최소 채널 길이가 아닌 긴 채널 기반의 소자를 사용하며, 2.5V의 아날로그 전압, 2.5V 및 1.1V 두 종류의 디지털 전원전압을 사용하는 조건에서 총 425.0mW의 전력을 소모한다.