• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.153-166
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• 2021

약물유전체학 연구의 주요 목표는 고차원의 유전 변수를 기반으로 개인의 약물 반응성을 예측하는 것이다. 변수의 개수가 많기 때문에 변수의 개수를 줄이기 위해서는 변수 선택이 필요하며, 선택된 변수들은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구축하는데 사용된다. 본 연구에서는 400명의 뇌전증 환자의 차세대 염기서열 분석 데이터에 로지스틱 회귀, ReliefF, TurF, 랜덤 포레스트, LASSO의 조합과 같은 여러 가지 혼합 변수 선택 방법을 적용하였다. 선택된 변수들에 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트벡터머신을 포함한 머신러닝 방법들을 적용했고 스태킹을 통해 앙상블 모형을 구축하였다. 본 연구의 결과는 랜덤포레스트와 ReliefF의 혼합 변수 선택 방법을 이용한 스태킹 모형이 다른 모형보다 더 좋은 성능을 보인다는 것을 보여주었다. 5-폴드 교차 검증을 기반으로 하여 적합한 최적 모형의 평균 검증 정확도는 0.727이고 평균 검증 AUC 값은 0.761로 나타났다. 또한, 동일한 변수를 사용할 때 스태킹 모델이 단일 머신러닝 예측 모델보다 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.239-239
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• 2023

최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제53권4호
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• pp.479-489
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• 2020

단층은 근원암에서 형성된 석유 가스 등의 탄화수소가 이동하는 통로이자 탄화수소를 가두는 덮개암의 역할을 할 수 있는 지질구조로, 탄화수소가 축적된 저류층을 찾기 위한 탄성파 탐사의 주요 대상 중 하나이다. 하지만 기존의 유사성, 응집성, 분산, 기울기, 단층가능성 등 탄성파 자료의 측면 방향 불연속성을 활용하는 단층 감지 방법들은 전문지식을 갖춘 해석자가 많은 계산 비용과 시간을 투자해야 한다는 문제가 있다. 따라서 많은 연구자들이 단층 해석에 필요한 계산 비용과 시간을 절약하기 위한 다양한 연구를 진행하고 있고, 최근에는 머신러닝 기술을 활용한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 단층 해석에는 다양한 머신러닝 기술들 중 서포트백터머신, 다층퍼셉트론, 심층 신경망, 합성곱 신경망 등의 알고리즘이 사용되고 있다. 특히 합성곱 신경망을 활용한 연구는 독자적인 구조의 모델을 사용한 연구뿐만 아니라, 이미지 처리 분야에서 성능이 검증된 모델을 활용한 연구 및 단층의 위치와 주향, 경사 등의 정보를 함께 해석하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여, 현재까지 단층 위치 및 단층 정보 해석에 가장 효과적인 기술은 영상 처리 분야에서 검증된 U-Net 구조를 바탕으로 한 합성곱 신경망인 것을 확인했다. 이러한 합성곱 신경망에 전이학습 및 데이터 증식 기법을 접목하면 앞으로 더욱 효과적인 단층 감지 및 정보 해석이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.571-578
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• 2018

최근 딥러닝 기법이 다양한 종류의 패턴 인식에 있어서 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 소규모의 훈련데이터를 이용한 분류 실험에 있어서 전통적으로 사용되던 머신러닝 기법에 비해서 DNN의 성능이 우수한지에 대해서는 다소 간의 논란이 있어 왔다. 본 연구에서는 오디오 검출에 있어서 전통적으로 사용되어 왔던 GMM, SVM의 성능과 DNN의 성능을 비교하였다. 동일한 데이터에 대해서 인식실험을 수행한 결과, 전반적인 성능은 DNN이 우수하였으나 세그먼트 기반의 F-score에서 SVM이 DNN에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.770-773
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• 2019

본 논문에서는 매년 성장하는 웹툰 시장 속에서 신인 작가들이 성공할 수 있는 성공 요인을 밝히고자 하였다. 국내 1위 웹툰 플랫폼인 네이버 웹툰 중 데뷔작을 기준으로 완결 웹툰 212개, 연재 중인 웹툰 112개, 총 324개의 웹툰을 수집하여 연구를 진행하였다. 기존 선행연구와의 차별화를 두기 위해 독자의 직접적인 반응 중 하나인 댓글을 성공 요인에 포함하였다. 댓글에 담긴 긍정, 부정을 나타내는 주관을 탐지하기 위해 딥러닝을 이용하여 감성 분석을 실시하였다. 각 웹툰에 대한 댓글 반응을 포함하여 평균, '좋아요' 수, 장르 그리고 첫 화 댓글 수와 5화까지 평균 댓글 수를 흥행에 영향을 미치는 독립변수로 사용했다. 댓글 반응이 중요 요인인지를 확인하기 위해 각 모델 생성 시 댓글 반응을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 생성하여 성능 평가를 실시하였다. 로지스틱 회귀분석, 아다 부스트, 그리고 서포트 벡터 머신 모델을 정확도와 ROC 그래프를 이용해 효율성을 비교하고, 이를 통해 댓글 반응을 활용한 로지스틱 회귀 모델이 가장 적합하다고 판단하였다. 모델 생성 결과 '좋아요' 수, 1화 댓글 수, 댓글 반응 순으로 성공 요인에 많은 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.289-290
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• 2022

동맥경화증은 경동맥 혈관 벽이 두꺼워지는 질병으로 진단을 위해 혈관 벽의 두께를 모니터링하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 경동맥 MRI 영상에서 324개의 라디오믹스 특징을 추출하고 머신러닝 기법을 이용하여 동맥경화증을 진단하는 모델을 제안한다. 라디오믹스 특징을 통해 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost의 총 4가지 분류 모델을 학습하였다. 5-fold 교차 검증에서 가장 높은 성능의 모델인 XGBoost는 정확도 0.9023, 민감도 0.9517, 특이도 0.8035, AUC 0.8776의 결과값을 보여준다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.315-319
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• 2006

Support vector machines in biped humanoid robot are presented in this paper. The trajectory of the ZMP in biped walking robot poses an important criterion for the balance of the walking robots but complex dynamics involved make robot control difficult. We are establishing empirical relationships based on the dynamic stability of motion using SVMs. SVMs and kernel method have become very popular method for learning from examples. We applied SVM to model the practical humanoid robot. Three kinds of kernels are employed also and each result has been compared. As a result, SVM based on kernel method have been found to work well. Especially SVM with RBF kernel function provides the best results. The simulation results show that the generated ZMP from the SVM can be improve the stability of the biped walking robot and it can be effectively used to model and control practical biped walking robot.

• 한국안전학회지
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• 제32권1호
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• pp.115-120
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• 2017

The aim of this study is to develop construction safety and health management cost prediction model using support vector machine (SVM). To this end, theoretical concept of SVM is investigated to formulate the cost prediction model. Input and output variables have been selected by analyzing the balancing accounts for the completed construction project. In order to train and validate the proposed prediction model, 150 data sets have been gathered from field. Effects of SVM parameters on prediction accuracy are analyzed and from which the optimal parameter values have been determined. The prediction performance tests are conducted to confirm the applicability of the proposed model. Based on the results, it is concluded that the proposed SVM model can effectively be used to predict the construction safety and health management cost.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.291-295
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• 2016

본 논문에서는 한국어 기본 유니트 단위로 WPM을 활용한 구글 플레이 스토어 앱의 댓글 감정분석을 수행하였다. 먼저 자동 띄어쓰기 시스템을 적용한 후, 어절단위, 형태소 분석기, WPM을 각각 적용하여 모델을 생성하고, 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine, SVM)등의 알고리즘을 이용하여 댓글 감정(긍정과 부정)을 비교 분석하였다. 그 결과 어절단위, 형태소 분석기보다 WPM이 최대 25%의 향상된 결과를 얻었다. 또한 분류 과정에서 로지스틱회귀, 소프트맥스 회귀보다는 SVM 성능이 우수했으며, SVM의 기본 파라미터({'kernel':('linear'), 'c':[4]})보다 최적의 파라미터를 적용({'kernel': ('linear','rbf', 'sigmoid', 'poly'), 'C':[0.01, 0.1, 1.4.5]} 하였을 때, 최대 91%의 성능이 나타났다.

• 한국정밀공학회지
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• 제31권10호
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• pp.947-954
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• 2014

Performance of next generation susceptor is affected by temperature uniformity in order to produce reliably large-sized flat panel display. In this paper, we propose a learning estimation model of susceptor to predict and appropriately assess the temperature uniformity. Artificial Neural Networks (ANNs) and Support Vector Machines (SVMs) are compared for the suitability of the learning estimation model. It is proved that SVMs provides more suitable verification of uniformity modeling than ANNs during each stage of temperature variations. Practical procedure for uniformity estimation of susceptor temperature was developed using the SVMs prediction algorithm.