• 한국지반공학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.5-12
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• 2023

산사태 위험 지역을 사전에 조사하여 설정하는 것은 다수의 피해를 줄이기 위해 필요하다. 해당 연구의 목적은 machine learning 기법 중 분류 알고리즘을 활용하여 대상 지반의 안전율 분류를 수행할 수 있는 방법론을 제시하는 것이다. 산사태 위험 지역은 high risk area(HRA) 모델을 적용하였으며, 8개의 지반공학 물성치를 통해 위험 지역을 판단하였다. 분류 알고리즘은 decision tree(DT), K-Nearest Neighbor(KNN), logistic regression(LR) 그리고 random forest(RF)의 4가지가 활용 되었으며, 안전율 1.2~2.0 범위에 8가지 지반공학 물성치의 분류 정확도를 계산하였다. 정확도는 안전율이 1.2~1.7 범위에서 신뢰성 높게 나타났지만, 그 외 범위인 1.8~2.0 사이에서는 상대적으로 낮은 정확도를 보였다. 이를 극복하기 위하여 synthetic minority over-sampling technique(SMOTE) 알고리즘을 적용하여 데이터 개수를 증폭하였으며, 증폭한 데이터를 통해 분류 알고리즘을 적용하면 안전율 1.8~2.0 범위에서 정확도가 평균적으로 약 250% 증가한 것으로 나타났다. 해당 연구 결과는 SMOTE 알고리즘이 데이터 개수를 향상시켜 분류 알고리즘의 정확도가 개선된 것을 보여주며, 타 분야에도 정확도 향상에 적용 가능하다고 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3708-3728
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• 2021

Indian herbal plants are used in agriculture and in the food, cosmetics, and pharmaceutical industries. Laboratory-based tests are routinely used to identify and classify similar herb species by analyzing their internal cell structures. In this paper, we have applied computer vision techniques to do the same. The original leaf image was preprocessed using the Chan-Vese active contour segmentation algorithm to efface the background from the image by setting the contraction bias as (v) -1 and smoothing factor (µ) as 0.5, and bringing the initial contour close to the image boundary. Thereafter the segmented grayscale image was fed to a leaky capacitance fired neuron model (LCFN), which differentiates between similar herbs by combining different groups of pixels in the leaf image. The LFCN's decay constant (f), decay constant (g) and threshold (h) parameters were empirically assigned as 0.7, 0.6 and h=18 to generate the 1D feature vector. The LCFN time sequence identified the internal leaf structure at different iterations. Our proposed framework was tested against newly collected herbal species of natural images, geometrically variant images in terms of size, orientation and position. The 1D sequence and shape features of aloe, betel, Indian borage, bittergourd, grape, insulin herb, guava, mango, nilavembu, nithiyakalyani, sweet basil and pomegranate were fed into the 5-fold Bayesian regularization neural network (BRNN), K-nearest neighbors (KNN), support vector machine (SVM), and ensemble classifier to obtain the highest classification accuracy of 91.19%.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.455-464
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• 2022

제조업의 공정에서 생성되는 데이터셋은 크게 두 가지 특징을 가진다. 타겟 클래스의 심각한 불균형과 지속적인 Out-of-Distribution(OoD) 샘플의 발생이다. 클래스 불균형은 SMOTE 및 다양한 샘플링 전략을 통해서 대응할 수 있다. 그러나, OoD 탐색은 현재까지 인공신경망 영역에서만 다뤄져 왔다. OoD 탐색의 적용이 가능한 인공신경망은 제조공정 데이터셋에 대해서 만족스러운 성능을 발현하지 못한다. 원인은 제조공정의 데이터셋이 인공신경망에서 일반적으로 다루는 이미지, 텍스트 데이터셋과 비교해서 크기가 매우 작고, 노이즈가 심하다는 것이다. 또한 인공신경망의 과적합(overfitting) 문제도 제조업 데이터셋에서 인공신경망의 성능을 저하하는 원인으로 지적된다. 이에 현재까지 시도된 바 없는 SVM 알고리즘과 OoD 탐색의 접목을 시도하였다. 또한 예측모델의 정밀도 향상을 위해 배깅(Bagging) 알고리즘을 모델링에 반영하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.501-514
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• 2023

텍스트데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있다. 텍스트데이터와 같이 많은 변수로 구성된 데이터의 경우 과적합 등의 문제로 분석에 있어서의 정확성이 떨어지고, 계산과정에서의 효율성에도 문제가 발생하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 이렇게 변수가 많은 데이터를 분석하기 위해 특징선택, 특징추출 등의 차원 축소 기법이 자주 사용되고 있다. 희소주성분분석은 벌점이 부여된 최소제곱법 중 하나로 엘라스틱넷 형태의 목적함수를 사용하여 유용하지 않은 주성분을 제거하고 각 주성분에서도 중요도가 큰 변수만 식별해내기 위해 활용되고 있다. 이 연구에서는 희소주성분분석을 이용하여 많은 변수를 가진 텍스트데이터를 소수의 변수만으로 요약하는 절차를 제안한다. 이러한 절차를 실제 데이터에 적용한 결과, 희소주성분분석을 이용하여 단어를 선택하는 과정을 통해 목표변수에 대한 정보를 이용하지 않고도 유용성이 낮은 단어를 제거하여 텍스트데이터의 분류 정확성은 유지하면서 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 확인하였다. 특히 차원축소를 통해 고차원 데이터 분석에서 분류 정확도가 저하되는 KNN 분류기 등의 분류 성능을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.113-118
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• 2023

Maintenance of semiconductor equipment processes is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. The process must always be upheld in optimal condition to ensure a smooth supply of numerous parts. Additionally, it is imperative to monitor the status of the robots that play a central role in the process. Just as many senses of organs judge a person's body condition, robots also have numerous sensors that play a role, and like human joints, they can detect the condition first in the joints, which are the driving parts of the robot. Therefore, a normal state test bed and an abnormal state test bed using an aging reducer were constructed by simulating the joint, which is the driving part of the robot. Various sensors such as vibration, torque, encoder, and temperature were attached to accurately diagnose the robot's failure, and the test bed was built with an integrated system to collect and control data simultaneously in real-time. After configuring the user screen and building a database based on the collected data, the characteristic values of normal and abnormal data were analyzed, and machine learning was performed using the KNN (K-Nearest Neighbors) machine learning algorithm. This approach yielded an impressive 94% accuracy in failure diagnosis, underscoring the reliability of both the test bed and the data it produced.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.177-195
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• 2022

Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.