• 산업과 과학
• /
• 제3권2호
• /
• pp.8-16
• /
• 2024

본 논문에서는 인구통계학적, 생리학적 특성을 기반으로 환자에게 가장 적합한 약물을 예측하는 것을 목표로 하는 약물 분류 시스템을 제시한다. 데이터 세트에는 적절한 약물을 결정하기 위한 목적으로 연령, 성별, 혈압(BP), 콜레스테롤 수치, 나트륨 대 칼륨 비율(Na_to_K)과 같은 속성들이 포함된다. 본 연구에 사용된 모델은 KNN(K-Nearest Neighbors), 로지스틱 회귀 분석 및 Random Forest이다. 하이퍼파라미터를 최적화하기 위해 5겹 교차 검증을 갖춘 GridSearchCV를 활용하였으며, 각 모델은 데이터 세트에서 훈련 및 테스트 되었다. 초매개변수 조정 유무에 관계없이 각 모델의 성능은 정확도, 혼동 행렬, 분류 보고서와 같은 지표를 사용하여 평가되었다. GridSearchCV를 적용하지 않은 모델의 정확도는 0.7, 0.875, 0.975인 반면, GridSearchCV를 적용한 모델의 정확도는 0.75, 1.0, 0.975로 나타났다. GridSearchCV는 로지스틱 회귀 분석을 세 가지 모델 중 약물 분류에 가장 효과적인 모델로 식별했으며, K-Nearest Neighbors가 그 뒤를 이었고 Na_to_K 비율은 결과를 예측하는 데 중요한 특징인 것으로 밝혀졌다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제18권5호
• /
• pp.493-502
• /
• 2019

Internal stability is an important safety issue for levees, embankments, and other earthen structures. Since a large part of the world's population lives near oceans, lakes and rivers, floods resulting from breaching of dams can lead to devastating disasters with tremendous loss of life and property, especially in densely populated areas. There are some main factors that affect the internal stability of dams, levees and other earthen structures, such as the erodibility of the soil, the water velocity inside the soil mass and the geometry of the earthen structure, etc. Thus, the mechanism of internal erosion and stability of soils is very complicated and it is vital to investigate the assessment methods of internal stability of soils in embankment dams and their foundations. This paper presents an improved support vector machine (SVM) model to predict the internal stability of soils. The grid search algorithm (GSA) is employed to find the optimal parameters of SVM firstly, and then the cross - validation (CV) method is employed to estimate the classification accuracy of the GSA-SVM model. Two examples of internal stability of soils are presented to validate the predictive capability of the proposed GSA-SVM model. In addition to verify the effectiveness of the proposed GSA-SVM model, the predictions from the proposed GSA-SVM model were compared with those from the traditional back propagation neural network (BPNN) model. The results showed that the proposed GSA-SVM model is a feasible and efficient tool for assessing the internal stability of soils with high accuracy.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제84권5호
• /
• pp.605-618
• /
• 2022

Glass fiber reinforced polymer (GFRP) elastic gridshells consist of long continuous GFRP tubes that form elastic deformations. In this paper, a method for the form-finding of gridshell structures is presented based on the interpretable machine learning (ML) approaches. A comparative study is conducted on several ML algorithms, including support vector regression (SVR), K-nearest neighbors (KNN), decision tree (DT), random forest (RF), AdaBoost, XGBoost, category boosting (CatBoost), and light gradient boosting machine (LightGBM). A numerical example is presented using a standard double-hump gridshell considering two characteristics of deformation as objective functions. The combination of the grid search approach and k-fold cross-validation (CV) is implemented for fine-tuning the parameters of ML models. The results of the comparative study indicate that the LightGBM model presents the highest prediction accuracy. Finally, interpretable ML approaches, including Shapely additive explanations (SHAP), partial dependence plot (PDP), and accumulated local effects (ALE), are applied to explain the predictions of the ML model since it is essential to understand the effect of various values of input parameters on objective functions. As a result of interpretability approaches, an optimum gridshell structure is obtained and new opportunities are verified for form-finding investigation of GFRP elastic gridshells during lifting construction.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제43권3호
• /
• pp.321-335
• /
• 2023

자연하천에서의 유사량 계측은 하천공학적으로 중요한 의미를 가지지만 계측 방법의 비용 문제로 유사량 실측에 어려움이 따른다. 특히 소류사량 계측의 어려움으로 인해 주기적인 유사량 모니터링의 대부분이 부유사 농도 계측에만 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에는 자동유량관측소에 설치된 횡방향 도플러 유속계(H-ADCP)의 후방산란값과 부유사 농도의 상관관계를 이용해 실시간으로 부유사 농도를 산정하고 총유사량을 산정하는 서포트벡터회귀 모형을 제안한다. 제안하는 실시간 총유사량 모니터링 시스템은 부유사 농도 모형과 수정 아인슈타인 방법을 모사하는 총유사량 산정 모형으로 구성된다. 각 모형의 매개변수와 입력변수는 K겹 교차검증 기반 격자검색 방법과 재귀적 특징 제거법을 이용해 결정되었다. 교차검증에서 부유사 농도 모형과 총유사량 산정 모형의 R²가 각각 0.885와 0.860으로 유사량-유량 관계곡선에 비해 정확한 것으로 나타났다. 시계열 유사량 관측을 통해 새로 제시되는 실시간 총유사량 관측 시스템이 자연하천에서 발달하는 유사량-유량 이력관계와 미세한 유량 변화에서 나타나는 유사량 변화를 성공적으로 관측할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 마찰경사나 부유사 입도 등의 수리 조건을 가정할 필요 없이 H-ADCP의 원시자료만으로 부유사 농도와 총유사량을 산정할 수 있어 기존 방법에 비해 불확도가 적으며 경제적이다. 본 방법은 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소에 광범위하게 적용 가능해 유사량 모니터링의 시간적 해상도를 경제적으로 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.