• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.135-142
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• 2022

Despite global medical advancements, many patients are misdiagnosed, and more people are dying as a result. We must now develop techniques that provide the most accurate diagnosis of heart disease based on recorded data. To help immediate and accurate diagnose of heart disease, several data mining methods are accustomed to anticipating the disease. A large amount of clinical information offered data mining strategies to uncover the hidden pattern. This paper presents, comparison between different classification techniques, we applied on the same dataset to see what is the best. In the end, we found that the Random Forest algorithm had the best results.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권1호
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• pp.67-80
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• 2023

Due to the nature of the conjunctive Cone Penetration Test(CPT), which does not verify the actual sample directly, geotechnical engineers commonly classify the underground geomaterials using CPT results with the classification diagrams proposed by various researchers. However, such classification diagrams may fail to reflect local geotechnical characteristics, potentially resulting in misclassification that does not align with the actual stratification in regions with strong local features. To address this, this paper presents an objective method for more accurate local CPT soil classification criteria, which utilizes C4.5 decision tree models trained with the CPT results from the clay-dominant southern coast of Korea and the sand-dominant region in South Carolina, USA. The results and analyses demonstrate that the C4.5 algorithm, in conjunction with oversampling, outlier removal, and pruning methods, can enhance and optimize the decision tree-based CPT soil classification model.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.13-18
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• 2023

This paper aims to investigate data features for neighbor path selection (NPS) in computer network with regional failures. It is necessary to find an available alternate communication path in advance when regional failures due to earthquakes or forest fires occur simultaneously. We describe previous general heuristics and simulation heuristic to solve the NPS problem in the regional fault network. The data features of general heuristics using proximity and sharing factor and the data features of simulation heuristic using machine learning are explained through examples. Simulation heuristic may be better than general heuristics in terms of communication success. However, additional data features are necessary in order to apply the simulation heuristic to the real environment. We propose novel data features for NPS in computer network with regional failures and Keras modeling for computing the communication success probability of candidate neighbor path.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.441-448
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• 2023

제조 공정 데이터에 있어 주조 공정은 가장 중요한 공정이면서 높은 불량률의 원인을 발생시키는 공정이다. 주조 공정의 품질관리는 생산성과 품질평가의 핵심 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 공정 데이터를 통한 요인 분석, 상관 분석, 회귀 분석 결과를 기반으로 최적화 된 머신러닝 모델 알고리즘을 개발한다. 이를 적용한 주조공정을 통해서 불량률을 줄이고 스마트 팩토리의 데이터 적합성을 검증하고자 한다.

• Earthquakes and Structures
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• 제24권2호
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• pp.111-126
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• 2023

Highly reliable and versatile methods artificial intelligence (AI) have found multiple application in the different fields of science, engineering and health care system. In the present study, we aim to utilize AI method to investigated vibrations in the human leg bone. In this regard, the bone geometry is simplified as a thick cylindrical shell structure. The deep neural network (DNN) is selected for prediction of natural frequency and critical buckling load of the bone cylindrical model. Training of the network is conducted with results of the numerical solution of the governing equations of the bone structure. A suitable optimization algorithm is selected for minimizing the loss function of the DNN. Generalized differential quadrature method (GDQM), and Hamilton's principle are used for solving and obtaining the governing equations of the system. As well as this, in the results section, with the aid of AI some predictions for improving the behaviors of the various sport systems will be given in detail.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.511-512
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• 2022

동물무늬는 서식지에 따라 야생에서 천적으로부터 살아남을 수 있는 중요한 역할을 한다. 동물무늬의 역할 중 하나인 자연과 야생 환경에서 천적의 눈을 피해 위장하는 기능이 있기 때문인데 본 논문에서는 기존 위장무늬의 개선을 위한 GAN 알고리즘 기반 위장 패턴 생성모델을 제안한다. 이 모델은 단순히 색상만을 사용하여 위장무늬의 윤곽선을 Blur 처리를 해서 사람의 관측을 흐리게 만드는 기존의 모델의 단순함을 보완하여 GAN 알고리즘의 활용기술인 Deep Dream을 활용하여 경사 상승법을 통해 특정 층의 필터 값을 조절하여 원하는 부분에 대한 구분되는 패턴을 생성할 수 있어 색뿐만 아니라 위장의 기능이 있는 동물무늬와 섞어 자연과 야생 환경에서 더욱 동화율이 높아진 위장 패턴을 생성하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.427-429
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• 2023

인공지능 기술의 발전에 따라 유체 시뮬레이션 분야에서는 복잡한 액체의 흐름을 모사하기 위해 기계학습 기술이 많이 활용되고 있다. 이러한 시뮬레이션에서 성능 향상의 가장 중요한 요소는 학습 데이터다. 이 논문에서는 기계학습 기반 유체 시뮬레이션의 학습 데이터 생성 단계 중 기존의 방법보다 효율적으로 비말(splash) 탐색하는 방법을 제안한다. 기존 방법에서는 CPU 환경에서 큐(queue)를 이용하는 너비우선탐색(breadth first search) 기법을 사용하기 때문에 처리속도가 느리다. 반면에 제안하는 기법에서는 배열로 되어 있는 해시 테이블(hash table)을 이용해 충돌 문제를 해결해 GPU 환경에서 비말을 신속하게 검출하도록 하기 때문에 빠른 학습 데이터 생성이 가능하도록 했다. 이 알고리즘의 유효성을 확인하기 위하여 정확성과 수행시간을 확인하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제38권6호
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• pp.22-30
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• 2023

Recently, artificial intelligence has been in the spotlight across various fields. Artificial intelligence uses massive amounts of data to train machine learning models and performs various tasks using the trained models. For model training, large, high-quality data sets are essential, and database systems have provided such data. Driven by advances in artificial intelligence, attempts are being made to improve various components of database systems using artificial intelligence. Replacing traditional complex algorithm-based database components with their artificial-intelligence-based counterparts can lead to substantial savings of resources and computation time, thereby improving the system performance and efficiency. We analyze trends in the application of artificial intelligence to database systems.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.722-725
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• 2008

복합질환(complex disease)의 원인과 작용 모델을 찾기 위해 여러 가지 통계적인 방법들과 기계 학습(machine learning)의 방법 등이 사용되고 있다. 소수 SNP의 작용모델을 찾는 방법은 많이 알려져 있지만 다수 SNP의 작용 모델을 효과적으로 찾는 방법은 거의 연구되어 있지 않다. 본 연구에서는 원인 SNP들의 작용을 부울 식(boolean expression)으로 나타내고, 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 이용하여 예측 정확도가 높은 부울 식을 구성하였으며 실제 자료와 생성된 자료에 대하여 제안한 모델의 성능을 측정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.260-263
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• 2023

Considering the growth of blockchain technology, the research aims to transform the efficiency of recommending optimal coffee suppliers within the complex supply chain network. This transformation relies on the extraction of vital transactional data and insights from stakeholders, facilitated by the dynamic interaction between the application interface (e.g., Rest API) and the blockchain network. These extracted data are then subjected to advanced data processing techniques and harnessed through machine learning methodologies to establish a robust recommendation system. This innovative approach seeks to empower users with informed decision-making abilities, thereby enhancing operational efficiency in identifying the most suitable coffee supplier for each customer. Furthermore, the research employs data visualization techniques to illustrate intricate clustering patterns generated by the K-Means algorithm, providing a visual dimension to the study's evaluation.