• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.1-13
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• 2020

기계학습(machine learning)이란 주어진 데이터에 대한 일반화 과정으로부터 특정 문제를 해결할 수 있는 모델(model) 생성 기술을 의미한다. 우수한 성능의 모델을 생성하기 위해서는 양질의 학습데이터와 일반화 과정을 위한 학습 알고리즘이 준비되어야 한다. 성능 개선을 위한 한 가지 방법으로서 앙상블(Ensemble) 기법은 단일 모델(single model)을 생성하기보다 다중 모델을 생성하며, 이는 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking) 학습 기법을 포함한다. 본 논문은 기존 스태킹 기법을 개선한 다중 스태킹 앙상블(Multiple Stacking Ensemble) 학습 기법을 제안한다. 다중 스태킹 앙상블 기법의 학습 구조는 딥러닝 구조와 유사하고 각 레이어가 스태킹 모델의 조합으로 구성되며 계층의 수를 증가시켜 각 계층의 오분류율을 최소화하여 성능을 개선한다. 4가지 유형의 데이터셋을 이용한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 분류 성능이 우수함을 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.83-90
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• 2019

사람들은 자신의 더 나은 선택을 위하여 끊임없이 노력한다. 이러한 이유로 추천시스템이 개발되었으며, 1990년대 초반부터 계속해서 발전하고 있다. 그 중, 협업필터링 기법은 추천시스템 분야에서 우수한 성능을 보였으며, 기계학습이 등장하면서 기계학습을 이용한 추천시스템에 관한 연구가 활발히 진행되었다. 본 연구는 앙상블 방법 중에서 스태킹 모형을 사용하여 추천시스템을 구축하며, 실제 고객의 상품 구매 데이터를 활용하여 협업필터링과 기계학습 기반 스태킹 모형으로 추천시스템을 개발하였다. 제시한 모형의 추천 성능은 기존의 협업필터링과 기계학습 기반 추천시스템과 비교하여 모형의 우수성을 확인하며, 연구결과는 스태킹 모형을 이용한 추천시스템 모형의 추천 성능이 개선됨을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제안한 모형은 개인이나 기업이 더 나은 선택을 하여 상품을 추천할 때 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.426-427
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• 2023

최근 현대인의 식습관 및 고령화로 인해 당뇨병 환자의 수가 연간 증가하고 있다. 따라서 현재는 아직 당뇨병이 발생하지 않았더라도 미래에 발생할 가능성 예측의 중요성이 커지고 있다. 기존의 당뇨병 발생 여부 진단 연구는 회귀 분석과 같은 단일 모델을 사용하여 수행된다. 그러나 당뇨병에 영향을 미치는 변수들은 복잡하게 얽혀있어 단일 모델만으로는 패턴을 충분히 학습하기 어렵다. 본 논문에서는 데이터에 적합하게 자동으로 다층 스태킹 앙상블 모델을 구성하는 알고리즘을 이용한 다층 스태킹 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 성능이 높은 모델들을 기준으로 층을 쌓으며 모델을 구성하며 실험 결과 다른 자동 기계학습 라이브러리와 비교해 F1 score 기준으로 최대 12.89%p의 성능 향상을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권3호
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• pp.74-99
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• 2022

지상 오존은 차량 및 산업 현장에서 배출된 질소화합물(Nitrogen oxides; NOx)과 휘발성 유기화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학 반응을 통해 생성되어 식생 및 인체에 악영향을 끼친다. 국내에서는 실시간 오존 모니터링을 수행하고 있지만 관측소 기반으로, 미관측 지역의 공간 분포 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 매시간 남한 지역의 지상 오존 농도를 1.5km의 공간해상도로 공간내삽하였고, 5-fold 교차검증을 수행하였다. 스태킹 앙상블의 베이스 모델로는 코크리깅(Cokriging), 다중 선형 회귀(Multi-Linear Regression; MLR), 랜덤 포레스트(Random Forest; RF), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression; SVR)를 사용하였다. 각 모델의 정확도 비교 평가 결과, 스태킹 앙상블 모델이 연구 기간 내 시간별 평균 R 및 RMSE이 0.76, 0.0065ppm으로 가장 높은 성능을 보여주었다. 스태킹 앙상블 모델의 지상 오존 농도 지도는 복잡한 지형 및 도시화 변수의 특징이 잘 드러나며 더 넓은 농도 범위를 보여주었다. 개발된 모델은 매시간 공간적으로 연속적인 공간 지도를 산출할 수 있을 뿐만 아니라 8시간 평균치 산출 및 시계열 분석에 있어서도 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.9-18
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• 2023

고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.21-28
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• 2024

레이다는 자율주행 차에 있어 필수적인 센서 부품으로, 레이다가 활용되는 시장은 점차 커지고 있으며 제품 종류도 다양해지고 있다. 본 연구에서는 평가 공정에서부터 레이다의 불량 여부를 예측해 자율주행의 안정성과 효율성을 높일 수 있도록 성능 예측 모델을 구축하고 평가하였다. 레이더 공정 과정의 39607개 입력 데이터로 모델을 학습하였으며, 결과적으로 17개 모델을 스태킹 앙상블했을 때 Meta Ridge 모델이 가장 높은 학습률을 나타내는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과가 제품의 불량을 공정 단계에서 우선 예측해 수율을 극대화하고 불량으로 인한 제품 폐기 비용을 감축하는 데 도움이 될 것으로 기대 한다.

• 지질공학
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• 제5권3호
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• pp.331-337
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• 1995

3성분 단일 지진 관측의 방위각 결정에서 때때로 결과는 파형에 의존하고, 자동 관측은 불편하게 만든다. 본 연구에서는 시간-방향 스태킹 기술에 의해서 방위각이 아주 긴 파열(wave train) 관측으로부터 더 정확한게 결정되는 대안을 제안한다. 한반도 지진관측으로 취득한 디지털 파형을 가지고 시험한 결과 단순한 알고리즘은 광역거리에서 지진 진원의 방위각을 더 정확하게 결정하여 주는 것을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.381-383
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• 2018

이 논문은 스마트 폰에서 터치 스트로크를 이용하여 지속적 인증을 할 수 있는 딥 러닝 네트워크인 스태킹 커널 릿지 리그레션 네트워크 (Stacking Kernel Ridge Regression Network: SKRRN)에 대한 연구이다. SKRRN 은 여러 개의 커널 릿지 리그레션 (Kernel Ridge Regression: KRR) 으로 구성되어있고, 계층적이며 모든 KRR 은 해석적이고 독립적으로 훈련된다. SKRRN 은 다른 딥 러닝 네트워크와는 다르게 비가공 터치 스트로크 데이터로부터 특징을 배우지 않고 Hand-Crafted 피처와 같이 추출된 데이터로부터 재학습을 한다. 이러한 재학습은 기존 데이터 셋을 더 구별 하기 쉽고 풍부하게 만들어준다. SKRRN 은 HMOG 데이터 셋을 사용하여 4.295%의 동일 오류율을 달성하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.182-182
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• 2021

본 연구에서는 1일부터 최대 7일까지의 시간을 두고 남한 전체의 유출량에 대한 예측 모형을 제시하고자 한다. 이를 위하여 LSM (Land Surface Model) 모형을 사용하여 유출량을 모의하였고 이 과정에서 미 계측치에 대한 유출량을 예측하기 위하여 Xgboost (Extreme Gradient Boost)를 활용하여 매개변수를 지역화하였다. 이러한 지역화 기법을 통하여 남한 전체의 유출량에 대한 그리드화 된 유출값을 얻을 수 있었다. 또한 본 연구에서는 기상 예측자료를 유출량에 대한 예측으로 변환하기 위하여 Stacking 앙상블 기반의 수문학적 후처리 기법을 사용하였다. Stacking 앙상블 기법은 Base-learner와 Meta-learner의 조합으로 이루어 지는데 본 연구에서 새롭게 사용되는 패널티 기반의 분위회귀분석 방법론은 기존의 방법론과의 비교에 있어서 유용한 것으로 파악되었다. 결과적으로 본 연구에서는 총 7일의 앞선 시간의 예측에 있어서 한반도 전체의 유출량에서 비교적 짧은 시간에 대한 예측인 1일과 2일에서의 예측은 실질적으로 사용이 가능한 것으로 파악되었다.