• Journal of Biosystems Engineering
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• 제17권4호
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• pp.370-381
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• 1992

Optical properties of fruits can provide information for nondestructive quality evaluation. An attempt is made here to develop an optical method for quality evaluation of apple using the spectral reflectance of its surface. Optical fiber was used to transmit light conveniently from light source to sample and sample to detector. Spectral reflectances of two types of Fuji variety-one of which was exposed to the sunlight directly (non-bagging) and the other was wrapped with bag (bagging) - were investigated from the wavelength ranging of 400nm to 700nm. The relationships between reflectance characteristics and quality indices such as chlorophyll content, anthocyanin content, and soluble solids were analyzed.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.89-95
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• 2023

Analyzing breast cancer patient files is becoming an exciting area of medical information analysis, especially with the increasing number of patient files. In this paper, breast cancer data is collected from Khartoum state hospital, and the dataset is classified into recurrence and no recurrence. The data is imbalanced, meaning that one of the two classes have more sample than the other. Many pre-processing techniques are applied to classify this imbalanced data, resampling, attribute selection, and handling missing values, and then different classifiers models are built. In the first experiment, five classifiers (ANN, REP TREE, SVM, and J48) are used, and in the second experiment, meta-learning algorithms (Bagging, Boosting, and Random subspace). Finally, the ensemble model is used. The best result was obtained from the ensemble model (Boosting with J48) with the highest accuracy 95.2797% among all the algorithms, followed by Bagging with J48(90.559%) and random subspace with J48(84.2657%). The breast cancer imbalanced dataset was classified into recurrence, and no recurrence with different classified algorithms and the best result was obtained from the ensemble model.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.93-115
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• 2019

The availability of high-resolution laser scanning data and advanced machine learning algorithms has enabled an accurate potential rockfall source identification. However, the presence of other mass movements, such as landslides within the same region of interest, poses additional challenges to this task. Thus, this research presents a method based on an integration of Gaussian mixture model (GMM) and ensemble artificial neural network (bagging ANN [BANN]) for automatic detection of potential rockfall sources at Kinta Valley area, Malaysia. The GMM was utilised to determine slope angle thresholds of various geomorphological units. Different algorithms(ANN, support vector machine [SVM] and k nearest neighbour [kNN]) were individually tested with various ensemble models (bagging, voting and boosting). Grid search method was adopted to optimise the hyperparameters of the investigated base models. The proposed model achieves excellent results with success and prediction accuracies at 95% and 94%, respectively. In addition, this technique has achieved excellent accuracies (ROC = 95%) over other methods used. Moreover, the proposed model has achieved the optimal prediction accuracies (92%) on the basis of testing data, thereby indicating that the model can be generalised and replicated in different regions, and the proposed method can be applied to various landslide studies.

• International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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• 제2권3호
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• pp.47-53
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• 2001

This paper investigates the characteristics of interlaminar fracture toughness of foam core sandwich structures under opening mode by using the double cantilever beam (DCB) specimens which are Carbon/Epoxy and foam core composites. Instead of using a DCB specimen of symmetric geometry, a non-symmetric DCB specimen was used to calculate the interlaminar fracture toughness. Three approaches for calculating the energy release rate(G$\sub$IC/) were used and fracture toughness of foam core sandwich structures made by autoclave, vacuum bagging and hotpress were compared. Experiment, analysis using nonlinear beam bending theory, and numerical work by FEM methods were performed. Bonding surface compensation and equivalent moment of inertia were used to calculate the energy release rate in nonlinear analytical work. Conclusions of experimental, nonlinear analytical and FEM methods were compared. It is, also, shown that the vacuum bagging forming can substitute the method of autoclave without serious loss of Mode I energy release rate(G$\sub$I/).

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.57-67
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• 2018

앙상블 기법은 기계학습에서 다수의 알고리즘을 사용하여 더 좋은 성능을 내기 위해 사용하는 방법이다. 본 논문에서는 앙상블 기법에서 많이 사용되는 부스팅과 배깅에 대해 소개를 하고, 서포트벡터 회귀, 방사기저함수 네트워크, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론을 이용하여 설계한다. 추가적으로 순환신경망과 MOHID 수치모델을 추가하여 실험을 진행한다. 실험적 검증를 위해 사용하는 뜰개 데이터는 7 개의 지역에서 관측된 683 개의 관측 자료다. 뜰개 관측 자료를 이용하여 6 개의 알고리즘과의 비교를 통해 앙상블 기법의 성능을 검증한다. 검증 방법으로는 평균절대오차를 사용한다. 실험 방법은 배깅, 부스팅, 기계학습을 이용한 앙상블 모델을 이용하여 진행한다. 각 앙상블 모델마다 동일한 가중치를 부여한 방법, 차등한 가중치를 부여한 방법을 이용하여 오류율을 계산한다. 가장 좋은 오류율을 나타낸 방법은 기계학습을 이용한 앙상블 모델로서 6 개의 기계학습의 평균에 비해 61.7%가 개선된 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1229-1237
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• 2005

분류 성능을 향상시키기 위해서 다수의 분류기들을 결합하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 우수한 앙상블 분류기를 회득하기 위해서는 정확하고 다양한 개별 분류기를 구축해야 한다. 기존에는 Bagging이나 Boosting 등의 앙상블 학습 기법을 이용하거나 획득된 개별 분류기의 학습 데이타에 대한 다양성을 측정하였지만 유전 발현 데이타와 같이 학습 데이타가 적은 경우 한계가 있다. 본 논문에서는 유전자 프로그래밍으로부터 획득된 규칙의 구조적 다양성을 분석하여 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 유전자 프로그래밍으로 해석 가능한 분류 규칙을 생성하고 그들 사이의 다양성을 측정한 뒤, 이들 중 다양한 규칙의 집합을 결합하여 분류를 수행한다. 유전 발현 데이타로부터 림프종 암, 폐 암, 난소 암 등을 분류하는 문제를 대상으로 실험하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다. 앙상블 시 분류 규칙 사이의 다양성을 분석하여 결합한 결과, 다양성을 고려하지 않을 때보다 높은 분류 성능을 획득하였고, 개별 분류 규칙들 사이의 다양성에 따라서 정분류율이 증가하는 것도 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.41-48
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• 2012

적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다를 적색으로 변화시키며 양식장의 어패류를 집단 폐사 시킬 뿐 아니라 연안환경 및 바다 생태계에 악영향을 미치는 자연 현상이다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있으며 매년 적조방제에 많은 비용을 소비하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해 및 방재 비용을 최소화 시킬수 있다. 본 논문은 앙상블 학습은 이용한 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 앙상블 학습의 bagging과 boosting 방법을 이용하여서 적조를 예측의 성능을 향상시킨다. 실험결과 제안방법은 단일 분류기에 비하여서 더 좋은 적조 발생 예측 성능을 보였다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.289-312
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• 2002

This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.41-55
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• 2017

최근 골프는 많은 사람들의 취미 생활로서 자리를 잡아가고 있으며 골프와 관련된 연구도 다양하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 PGA 투어에 참여하는 선수들의 평균스코어를 예측하고 스코어에 유의한 영향을 미치는 변수들을 제시하고자 한다. 그리고 추가적으로 4개의 PGA 투어 플레이오프에 대해 상위 10명, 상위 25명의 선수들을 예측하는 것을 목표로 한다. 우리는 다양한 선형/비선형 회귀분석 방법을 이용하여 평균스코어를 예측하는데, 선형회귀분석 방법으로는 단계적 선택법, 모든 가능한 회귀모형, 라소(LASSO), 능형회귀, 주성분회귀분석을 사용하였으며 비선형회귀분석 방법으로는 트리(CART), 배깅, 그래디언트 부스팅, 신경망 모형, 랜덤 포레스트, 최근접이웃방법(KNN)을 사용하였다. 대부분의 모형에서 공통적으로 선택된 변수들을 살펴보면 페어웨이의 단단함와 그린의 풀의 높이, 평균최대풍속이 높을수록 선수들의 평균스코어는 높아지며 반대로 한 번에 퍼팅을 성공시키는 횟수와 그린적중률 실패 후 버디나 이글로 점수를 만드는 scrambling 변수들, 그리고 공을 멀리 보낼 수 있는 능력을 나타내는 longest drive는 그 값이 높아짐에 따라 선수들의 평균스코어가 낮아지는 경향이 있음을 알 수 있었다. 11가지 모형 모두 테스트 데이터인 2015년 경기 결과를 예측하는데 낮은 오류율을 보였으나 배깅과 랜덤 포레스트의 예측률이 가장 좋았으며 두 모형 모두 상위 10명과 상위 25명의 랭킹을 예측할 때 상당히 높은 적중률을 보였다.

• 한국복합재료학회:학술대회논문집
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• 한국복합재료학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.105-110
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• 2001

Autoclave curing using the vacuum bagging method is widely used for the manufacture of advanced composite prepreg airframe structures. Due to increasing use of advanced composites, specific techniques have been developed to repair damaged composite structures. In order to repair the damaged part, it is required that the damaged areas be removed, such as skin and/or honeycomb core, by utilizing the proper method and then repairing the area by laying up prepreg (and core) then curing under vacuum using the vacuum bagging materials. It shall be cured either in an oven or autoclave per the original specification requirements. Delamination can be observed in the sound areas during and/or after a couple times exposure to the elevated curing temperature due to the repeated repair condition. This study was conducted for checking the degree of degradation of properties of the cured parts and delamination between skin prepreg and honeycomb core. Specimens with glass honeycomb sandwich construction and glass/epoxy prepreg were prepared. The specimens were cured 1 to 5 times at $260^{circ}F$ in an autoclave and each additionally exposed 50, 100 and 150 hours in the $260^{circ}F$ oven. Each specimen was tested for tensile strength, compressive strength, flatwise tensile strength and interlaminar shear strength. To monitor the characteristics of the resin itself, the cured resin was tested using DMA and DSC. As a results, the decrease of Tg value were observed in the specific specimen which is exposed over 50 hrs at $260^{circ}F$. This means the change or degradative of resin properties is also related to the decrease of flatwise tensile properties. Accordingly, minimal exposure on the curing temperature is recommended for parts in order to prevent the delation and maintain the better condition.