• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.220-225
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• 2021

Human population growth rate is an important parameter for real-world planning. Common approaches rely upon fixed parameters like human population, mortality rate, fertility rate, which is collected historically to determine the region's population growth rate. Literature does not provide a solution for areas with no historical knowledge. In such areas, machine learning can solve the problem, but a multitude of machine learning algorithm makes it difficult to determine the best approach. Further, the missing feature is a common real-world problem. Thus, it is essential to compare and select the machine learning techniques which provide the best and most robust in the presence of missing features. This study compares 17 machine learning techniques (base learners and ensemble learners) performance in predicting the human population growth rate of the country. Among the 17 machine learning techniques, random forest outperformed all the other techniques both in predictive performance and robustness towards missing features. Thus, the study successfully demonstrates and compares machine learning techniques to predict the human population growth rate in settings where historical data and feature information is not available. Further, the study provides the best machine learning algorithm for performing population growth rate prediction.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.139-148
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• 2012

분류기의 앙상블 학습은 여러 개의 서로 다른 분류기들의 조합을 통해 만들어진다. 앙상블 학습은 기계학습 분야에서 많은 관심을 끌고 있는 중요한 연구주제이며 대부분의 경우에 있어서 앙상블 모형은 개별 기저 분류기보다 더 좋은 성과를 내는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 부도 예측 모형의 성능개선에 관한 연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 단일 모형으로 그 우수성을 인정받고 있는 SVM을 기저 분류기로 사용하는 앙상블 모형에 대해 고찰하였다. SVM 모형의 성능 개선을 위해 bagging과 random subspace 모형을 부도 예측 문제에 적용해 보았으며 bagging 모형과 random subspace 모형의 성과 개선을 위해 bagging과 random subspace의 통합 모형을 제안하였다. 제안한 모형의 성과를 검증하기 위해 실제 기업의 부도 예측 데이터를 사용하여 실험하였고, 실험 결과 본 연구에서 제안한 새로운 형태의 통합 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권6호
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• pp.187-194
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• 2020

본 논문은 클라이언트의 익명성과 개인 정보를 보장하는 토르 네트워크에서 앙상블 학습을 이용한 웹사이트 핑거프린팅 방법을 제안한다. 토르네트워크에서 수집된 트래픽 패킷들로부터 웹사이트 핑거프린팅을 위한 훈련 문제를 구성하며, 트리 기반 앙상블 모델을 적용한 웹사이트 핑거프린팅 시스템의 성능을 비교한다. 훈련 특징 벡터는 트래픽 시퀀스에서 추출된 범용 정보, 버스트, 셀 시퀀스 길이, 그리고 셀 순서로부터 준비하며, 각 웹사이트의 특징은 고정 길이로 표현된다. 실험 평가를 위해 웹사이트 핑거프린팅의 사용에 따른 4가지 학습 문제(Wang14, BW, CW_T, CW_H)를 정의하고, CUMUL 특징 벡터를 사용한 지지 벡터 기계 모델과 성능을 비교한다. 실험 평가에서, BW 경우를 제외하고 제안하는 통계 기반 훈련 특징 표현이 CUMUL 특징 표현보다 우수하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.37-44
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• 2021

뇌 MRI 영상의 자동 분류는 뇌종양의 조기 진단을 하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구에서 우리는 심층 특징 앙상블을 사용한 MRI 영상에서의 딥 러닝 기반 뇌종양 분류 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 3개의 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 MRI 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 추출된 심층 특징들은 완전 연결 계층들로 구성된 분류 모듈의 입력 값으로 들어간다. 분류 모듈에서는 우선 3개의 서로 다른 심층 특징들 각각에 대해 먼저 완전 연결 계층을 거쳐 특징 차원을 줄인다. 그 이후 3개의 차원이 준 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한 뒤 다시 완전 연결 계층의 입력값으로 들어가서 최종적인 분류 결과를 예측한다. 우리가 제안한 모델을 평가하기 위해 웹상에 공개된 뇌 MRI 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 모델이 다른 기계학습 기반 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.1059-1065
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• 2020

In hospitals, nurses are subjectively determining the urine status to check the kidneys and circulatory system of patients whose statuses are related to patients with kidney disease, critically ill patients, and nursing homes before and after surgery. To improve this problem, this paper proposes a urine spectrum analysis system which clusters urine test results based on a hybrid machine learning model consists of unsupervised learning and supervised learning. The proposed system clusters the spectral data using unsupervised learning in the first part, and classifies them using supervised learning in the second part. The results of the proposed urine spectrum analysis system using a mixed model are evaluated with the results of pure supervised learning. This paper is expected to provide better services than existing medical services to patients by solving the shortage of nurses, shortening of examination time, and subjective evaluation in hospitals.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.255-264
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• 2016

Classification is a predictive modeling for a categorical target variable. Various classification ensemble methods, which predict with better accuracy by combining multiple classifiers, became a powerful machine learning and data mining paradigm. Well-known methodologies of classification ensemble are boosting, bagging and random forest. In this article, we assume that decision trees are used as classifiers in the ensemble. Further, we hypothesized that tree size affects classification accuracy. To study how the tree size in uences accuracy, we performed experiments using twenty-eight data sets. Then we compare the performances of ensemble algorithms; bagging, double-bagging, boosting and random forest, with different tree sizes in the experiment.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.45-53
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• 2020

철도분야에서도 계측자료를 바탕으로 머신러닝 기법을 이용하여 예측 분석하는 시도가 점차적으로 증가하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 열차의 차상가속도 데이터를 기반으로 궤도의 품질을 결정하는 지표 중에 하나인 궤도품질지수를 머신러닝 기법을 활용하여 예측하였다. 머신러닝 기법으로 활용하고 있는 대표적인 3개의 모델로 궤도품질지수를 예측하여 가장 정확도가 높은 모델은 XGBoost으로 데이터셋에서 85% 이상의 예측정확도를 보였다. 또한 윤축과 대차의 z축의 진동가속도가 고저 궤도품질지수의 기여도가 높은 것으로 나타났으며, 이는 기존 연구결과와도 잘 일치하였다. 이러한 결과를 볼 때 단일 알고리즘인 서포터 벡터머신보다는 앙상블 알고리즘을 적용한 랜덤포레스트와 XGBoost이 정확도가 높은 것으로 판단된다. 따라서 머신러닝 기법에서 적용모델에 따라 정확도가 달라질 수 있기 때문에 차량진동가속도를 이용한 궤도품질지수를 예측하기 위해서는 앙상블 알고리즘을 가지는 모델을 적용하는 것이 적절할 것으로 판단된다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.17-25
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• 2024

골재 간극률은 구조적 강도, 내구성, 배수 및 투수성 등 다양한 아스팔트의 특성에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 아스팔트 포장이 사용되는 위치, 기후, 환경 등에 적절하도록 골재 간극률이 설계되어야한다. 하지만 골재 간극률은 다양한 요인들에 의해 영향을 받으므로 그 설계가 쉽지 않다. 예를 들어 골재 입자의 크기 분포, 구성이나 아스팔트 바인더의 양, 다짐 수준 등 다양한 영향인자가 존재한다. 본 연구에서는 골재 간극률에 영향을 미치는 요인들로부터 골재 간극률을 예측하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기계학습 모델 방법을 적용하였고 단일 기계학습 모델을 적용했을 때보다 높은 정확도로 골재 간극률을 예측할 수 있음을 보였다. 본 연구의 결과는 경험과 노동집약적인 실험에 의존하는 골재 간극률 예측에 데이터 기반의 접근방법을 적용할 수 있음을 보였으며 향후 최적 골재 간극률 설계 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국인공지능학회지
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• 제7권2호
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• pp.19-24
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• 2019

Lung cancer is a chronic disease which ranks fourth in cancer incidence with 11 percent of the total cancer incidence in Korea. To deal with such issues, there is an active study on the usefulness and utilization of the Clinical Decision Support System (CDSS) which utilizes machine learning. Thus, this study reviews existing studies on artificial intelligence technology that can be used in determining the lung cancer, and conducted a study on the applicability of machine learning in determination of the lung cancer by comparison and analysis using Azure ML provided by Microsoft. The results of this study show different predictions yielded by three algorithms: Support Vector Machine (SVM), Two-Class Support Decision Jungle and Multiclass Decision Jungle. This study has its limitations in the size of the Big data used in Machine Learning. Although the data provided by Kaggle is the most suitable one for this study, it is assumed that there is a limit in learning the data fully due to the lack of absolute figures. Therefore, it is claimed that if the agency's cooperation in the subsequent research is used to compare and analyze various kinds of algorithms other than those used in this study, a more accurate screening machine for lung cancer could be created.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권1호
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• pp.31-40
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• 2022

Coronary heart disease (CHD) is a comorbidity of COVID-19; therefore, routine early diagnosis is crucial. A large number of examination attributes in the context of diagnosing CHD is a distinct obstacle during the pandemic when the number of health service users is significant. The development of a precise machine learning model for diagnosis with a minimum number of examination attributes can allow examinations and healthcare actions to be undertaken quickly. This study proposes a CHD diagnosis model based on feature selection, data balancing, and ensemble-based classification methods. In the feature selection stage, a hybrid SVM-GA combined with fast correlation-based filter (FCBF) is used. The proposed system achieved an accuracy of 94.60% and area under the curve (AUC) of 97.5% when tested on the z-Alizadeh Sani dataset and used only 8 of 54 inspection attributes. In terms of performance, the proposed model can be placed in the very good category.