• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.59-76
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• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.399-401
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• 2022

유방 악성 상태를 분류하기 위한 최종 진단은 침습적 생검을 이용한 현미경 분석을 통해 확인이 가능하나, 분석을 위해 일정 시간과 비용이 부과되며, 병리학적 지식을 보유한 전문가가 필요하다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 딥 러닝을 활용한 진단 기법은 조직병리학적 이미지에서 유방암을 양성 및 악성으로 분류에 효율적인 방법으로 고려된다. 본 연구는 유방암 조직병리학적 이미지를 40배 확대한 BreaKHIS 데이터 세트를 사용하여 양성 및 악성으로 분류하였으며, 100% 미세 조정 체계와 Adagrad를 이용한 최적화로 사전 훈련된 컨볼루션 신경망 모델 아키텍처를 사용하였다. 사전 훈련된 아키텍처는 InceptionResNetV2 모델을 사용하여 마지막 계층을 고밀도 계층과 드롭아웃 계층으로 대체하여 수정된 InceptionResNetV2를 생성하도록 구성되었다. 훈련 손실 0.25%, 훈련 정확도 99.96%, 검증 손실 3.10%, 검증 정확도 99.41%, 테스트 손실 8.46%와 테스트 정확도 98.75%를 입증한 결과는 수정된 InceptionResNetV2 모델이 조직병리학적 이미지에서 유방 악성 유형을 예측하는 데 신뢰할 수 있음을 보여주었다. 향후 연구는 k-폴드 교차 검증, 최적화, 모델, 초 매개 변수 최적화 및 100×, 200× 및 400× 배율에 대한 분류에 초점을 맞추어 추가실험이 필요하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-18
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• 2023

최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.