• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.17-24
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• 2023

Given the surge in the elderly population, and increasing in dementia cases, there is a growing interest in digital therapies that facilitate steady remote treatment. However, in the cognitive assessment of digital therapies through clinical trials, the absence of log data as an essential evaluation factor is a significant issue. To address this, we propose a solution of utilizing weighted derived variables based on high-importance variables' accuracy in log data utilization as an indirect cognitive assessment factor for digital therapies. We have validated the effectiveness of this approach using machine learning techniques such as XGBoost, LGBM, and CatBoost. Thus, we suggest the use of log data as a rapid and indirect cognitive evaluation factor for digital therapy users.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.745-748
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• 2020

국민연금이 2056 년 고갈될 수 있다는 전망이 나오면서 연금소득에 대한 국민들의 불안감이 커졌다. 노후를 위해 미리 대비해야한다는 인식이 커지며 자동으로 투자해주는 '로보어드바이저'에 대한 사회적 관심이 함께 높아졌다. 본 연구에서는 기존 시중 은행들의 펀드 기반 로보어드바이저가 아닌 기업 재무 정보, 수정 종가 데이터를 이용한 직접 투자를 고안하였다. LGBM 알고리즘으로 포트폴리오를 구현해본 결과 실제 퀀트 투자에서 사용되는 지표들이 주식의 변화를 예측하는데 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2809-2821
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• 2023

Effective recommendation of similar business groups is a critical factor in obtaining market information for companies. In this study, we propose a novel method for enhancing similar business group recommendation by incorporating derivative criteria and web crawling. We use employment announcements, employment incentives, and corporate vocational training information to derive additional criteria for similar business group selection. Web crawling is employed to collect data related to the derived criteria from 'credit jobs' and 'worknet' sites. We compare the efficiency of different datasets and machine learning methods, including XGBoost, LGBM, Adaboost, Linear Regression, K-NN, and SVM. The proposed model extracts derivatives that reflect the financial and scale characteristics of the company, which are then incorporated into a new set of recommendation criteria. Similar business groups are selected using a Euclidean distance-based model. Our experimental results show that the proposed method improves the accuracy of similar business group recommendation. Overall, this study demonstrates the potential of incorporating derivative criteria and web crawling to enhance similar business group recommendation and obtain market information more efficiently.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.31-37
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• 2021

산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권2호
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• pp.302-310
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• 2022

본 연구는 효율적인 산림시업계획 수립을 위하여 입목의 측정정보와 머신러닝 알고리즘을 이용하여 주요 침엽수종(소나무, 잣나무, 낙엽송)의 수관급 분류를 목적으로 하였다. 입목의 측정정보는 9년간 수집된 국유림 모니터링 정보를 활용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 Random Forest (RF), XGBoost (XGB), Light GBM (LGBM)을 사용하였다. 알고리즘의 정확도, 정밀도, 재현율, F1 score를 이용한 성능평가를 통하여 알고리즘의 정확도를 비교·평가하였다. 분석결과, 소나무림, 잣나무림, 낙엽송 모두 RF 알고리즘이 성능평가 점수가 가장 높았으며, 수종별로는 소나무가 정확도 약 65%, 정밀도 약 72%, 재현율 약 60%, F1 score 약 66%로 성능평가 점수가 가장 높았다. 수관급은 우세목의 정확도가 약 80%이상으로 높았으나, 준우세목과 중간목, 피압목의 분류 정확도는 낮게 평가되었다. 본 연구결과는 산림시업의 간벌목 선정에 있어 의사결정을 위한 참조자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권10호
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• pp.189-200
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• 2022

The gig economy offers many advantages, such as flexibility, variety, independence, and lower cost. However, there are also safety concerns, lack of regulations, uncertainty, and unsatisfactory services, causing people to voice their opinion on social media. This paper aims to explore the sentiments of consumers concerning gig economy services (Grab, Foodpanda and Airbnb) through the analysis of social media. First, Vader Lexicon was used to classify the comments into positive, negative, and neutral sentiments. Then, the comments were further classified into three machine learning algorithms: Support Vector Machine, Light Gradient Boosted Machine, and Logistic Regression. Results suggested that gig economy services in Malaysia received more positive sentiments (52%) than negative sentiments (19%) and neutral sentiments (29%). Based on the three algorithms used in this research, LGBM has been the best model with the highest accuracy of 85%, while SVM has 84% and LR 82%. The results of this study proved the power of text mining and sentiment analysis in extracting business value and providing insight to businesses. Additionally, it aids gig managers and service providers in understanding clients' sentiments about their goods and services and making necessary adjustments to optimize satisfaction.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.123-130
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• 2022

최근 API Call 정보를 기반으로 안드로이드 악성코드를 탐지 및 분류하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 API Call 기반의 악성코드 분류는 방대한 데이터 양과 높은 차원 특성으로 인해 악성코드 분석과 학습 모델 구축 과정에서 과도한 시간과 자원이 소모된다는 심각한 제한사항을 가진다. 이에 본 연구에서는 방대한 API Call 정보를 포함하고 있는 CICAndMal2020 데이터세트를 대상으로 PCA(Principal Component Analysis, 주성분분석)를 사용하여 차원을 대폭 축소시킨 후 LightGBM, Random Forest, k-Nearest Neighbors 등의 다양한 분류 기법 모델을 적용하여 결과를 분석하였다. 그 결과 PCA가 원본 데이터의 특성을 유지하면서 데이터 특성의 차원은 획기적으로 감소시키고 우수한 악성코드 분류 성능을 달성함을 확인하였다. 이진분류 및 다중분류 모두 데이터 특성을 전체 크기의 1% 수준 이하로 줄이더라도 이전 연구 결과보다 높은 수준의 정확도를 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.35-44
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• 2024

댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.