• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.267-277
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• 2022

최근 클라우드 및 원격 근무 환경의 비중이 증가함에 따라 다양한 정보보안 사고들이 발생하고 있다. 조직의 내부자가 원격 접속으로 기밀 자료에 접근하여 유출을 시도하는 사례가 발생하는 등 내부자 위협이 주요 이슈로 떠오르게 되었다. 이에 따라 내부자 위협을 탐지하기 위해 기계학습 기반의 방법들이 제안되고 있다. 하지만, 기존의 내부자 위협을 탐지하는 기계학습 기반의 방법들은 편향 및 분산 문제와 같이 예측 정확도와 관련된 중요한 요소를 고려하지 않았으며 이에 따라 제한된 성능을 보인다는 한계가 있다. 본 논문에서는 편향 및 분산을 고려하는 부스팅 유형의 앙상블 학습 알고리즘들을 사용하여 악의적인 내부자 탐지 성능을 확인하고 이에 대한 면밀한 분석을 수행하며, 데이터셋의 불균형까지도 고려하여 최종 결과를 판단한다. 앙상블 학습을 이용한 실험을 통해 기존의 단일 학습 모델에 기반한 방법에서 나아가, 편향-분산 트레이드오프를 함께 고려하며 유사하거나 보다 높은 정확도를 달성함을 보인다. 실험 결과에 따르면 배깅과 부스팅 방법을 사용한 앙상블 학습은 98% 이상의 정확도를 보였고, 이는 사용된 단일 학습 모델의 평균 정확도와 비교하면 악의적인 내부자 탐지 성능을 5.62% 향상시킨다.

• 한국농공학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.13-18
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• 2010

In this study the validities of runoff prediction methods are reviewed around ESP (Ensemble Streamflow Prediction) techniques. The improvements of runoff predictions on Yongdam river basin are evaluated by the comparison of different prediction methods including ESP incorporated with qualitative meteorological outlooks provided by meteorological agency as well as the runoff forecasting based on the analysis of the historical rainfall scenarios. As a result it is assessed that runoff predictions with ESP may give rise to more accurate results than the ordinary historical average runoffs. In deed the latter gave the mean of yearly absolute error as to be 60.86 MCM while the errors of the former ones amounted to 44.12 MCM (ESP) and 42.83 MCM (ESP incorporated with qualitative meteorological outlooks) respectively. In addition it is confirmed that ESP incorporated with qualitative meteorological outlooks could improve the accuracy of the results more and more. Especially the degree of improvement of ESP with meteorological outlooks shows rising by 10.8% in flood season and 8% in drought season. Therefore the methods of runoff predictions with ESP can be further used as the basic forecasting information tool for the purpose of the effective watershed management.

• 대한산업공학회지
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• 제42권4호
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• pp.263-269
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• 2016

The purpose of this study is to challenge a computational regression-type problem, that is handling large-size data, in which conventional metamodeling techniques often fail in a practical sense. To solve such problems, regression-type boosting, one of ensemble model techniques, together with bootstrapping-based re-sampling is a reasonable choice. This study suggests weight updates by the amount of the residual itself and a new error decision criterion which constructs an ensemble model of models selectively chosen by rejection limits. Through these ideas, we propose AdaBoost.RMU.R as a metamodeling technique suitable for handling large-size data. To assess the performance of the proposed method in comparison to some existing methods, we used 6 mathematical problems. For each problem, we computed the average and the standard deviation of residuals between real response values and predicted response values. Results revealed that the average and the standard deviation of AdaBoost.RMU.R were improved than those of other algorithms.

• 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.

• 전기학회논문지
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• 제58권8호
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• pp.1638-1643
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• 2009

Uroflowmetry is a convenient clinical test to screen the benign prostatic hyperplasia(BPH) common in the aged men. A load cell is located beneath the urine container to measure the weight of urine. However, it is sensitive to the impact applied on the bottom of the container by the urine stream, which could be a noise source lowering the reliability of the system. With this aim, our study proposed a noise reduction technique by computing ensemble average of the weighted signals that were acquired from three-load cells forming a regular triangle beneath the urine container. Simulated urination experiment was performed with three different collection methods, all of which demonstrated significant noise reduction by ensemble averaging. Furthermore, the best results can be obtained without any special urine collection devices. Thus, our novel method can be usefully applied to uroflowmetry for enhancing measurement in terms of accuracy and reliability.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.39-51
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• 2022

Image-based gender classification and age estimation of human are classic problems in computer vision. Most of researches in this field focus just only one task of either gender classification or age estimation and most of the reported methods for each task focus on accuracy performance and are not computationally light. Thus, running both tasks together simultaneously on low cost mobile or embedded systems with limited cpu processing speed and memory capacity are practically prohibited. In this paper, we propose a novel light-weight gender classification and age estimation method based on ensemble multitasking deep learning with light-weight processing neural network architecture, which processes both gender classification and age estimation simultaneously and in real-time even for embedded systems. Through experiments over various well-known datasets, it is shown that the proposed method performs comparably to the state-of-the-art gender classification and/or age estimation methods with respect to accuracy and runs fast enough (average 14fps) on a Jestson Nano embedded board.

• 지능정보연구
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• 제16권1호
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• pp.93-116
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• 2010

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.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1990년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.24-30
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• 1990

An improved algorithm for simulation of multi-variate random processes has been presented. It is based on the spectral representation method. The conventional methods give sample time histories which satisfy the target spectral density matrix only in the sense of ensemble average. However, the present method can generate sample functions which satisfy the target spectra in the ergodic sense. Example analysis is given for the simulation of earthquake accelerations with three components.

• 스마트미디어저널
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• 제9권2호
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• pp.22-32
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• 2020

The hippocampal volume atrophy is known to be linked with neuro-degenerative disorders and it is also one of the most important early biomarkers for Alzheimer's disease detection. The measurements of hippocampal pure volumes from Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a crucial task and state-of-the-art methods require a large amount of time. In addition, the structural brain development is investigated using MRI data, where brain morphometry (e.g. cortical thickness, volume, surface area etc.) study is one of the significant parts of the analysis. In this study, we have proposed a patch-based ensemble model of 3-D convolutional neural network (CNN) to measure the hippocampal pure volume from MRI data. The 3-D patches were extracted from the volumetric MRI scans to train the proposed 3-D CNN models. The trained models are used to construct the ensemble 3-D CNN model and the aggregated model predicts the pure volume in one-step in the test phase. Our approach takes only 5 seconds to estimate the volumes from an MRI scan. The average errors for the proposed ensemble 3-D CNN model are 11.7±8.8 (error%±STD) and 12.5±12.8 (error%±STD) for the left and right hippocampi of 65 test MRI scans, respectively. The quantitative study on the predicted volumes over the ground truth volumes shows that the proposed approach can be used as a proxy.