• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제10권4호
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• pp.107-115
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• 2023

고 탁도의 원수는 정수장 운영 및 수 생태 환경에 부정적인 영향을 줄 수 있어 관리가 필요한 수질 인자이며, 하천의 탁도 예측을 통해 고 탁도의 원수의 효율적 관리를 수행하기 위해 관련분야에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 대표적인 앙상블 머신러닝 알고리즘 중 하나인 LightGBM (light gradient boosting machine)을 이용하여 탁도를 예측하는 다중 분류 모형을 구축하였다. 모형의 구축을 위해 입력자료를 탁도값에 따라 탁도가 낮은 경우부터 높은 경우까지 4개의 class로 구분하였으며, class 1 - 4에 속하는 자료수는 각각 945개, 763개, 95개, 25개로 분류되었다. 구축한 모형의 class 1 - 4에 대한 정밀도 (Precision) 각각 0.85, 0.71, 0.26, 0.30 재현율 (Recall)은 각각 0.82, 0.76, 0.19, 0.60로 데이터 수가 적은 소수 class에서 상대적으로 모형이 성능이 낮은 경향을 보였다. 데이터 불균형을 해소하기 위해 over-sampling알고리즘 중 SMOTE를 적용한 결과 개선된 모형의 class 1 - 4에 대한 정밀도 및 재현율은 각각 0.88, 0.71, 0.26, 0.25 및 0.79, 0.76, 0.38, 0.60으로 데이터 불균형 해소를 통해 모형의 재현율이 크게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 데이터 구성비율이 모형성능에 미치는 영향에 대한 확인을 위하여 입력자료의 구성비를 다양하게 하고 각각의 자료로 구축된 모형의 결과를 비교하여 입력자료 구성비에 따른 모형성능의 차이를 분석하였으며, 모형 입력자료의 구성비의 적정한 산정을 통해 모형의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.173-178
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• 2023

한국 문학이 세계적으로 관심을 받게 됨에 따라 해외 출판시장에서의 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 해외 출판시 도서 판매량의 예측과 과거 해외 독자들의 선호도가 높았던 도서들의 특징을 분석하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 최근 5년간 해외 출간된 도서 중에서 굿셀러로 분류되는 누적 5천 부 이상 판매 여부 예측 모델을 제안하고 굿셀러의 요인이 되는 변수들을 분석하였다. 이를 위해, XGBoost, Gradient Boosting, Adaboost, LightGBM, Random Forest의 다섯 개 앙상블 학습 모델과 Support Vector Machine, Logistic Regression, Deep Learning을 적용한 결과, 불균형 데이터 문제 해결에 앙상블 알고리즘이 큰 효과를 보였음을 확인했으며, 그 중에서도 LightGMB 모델이 99.86%의 AUC 값을 얻어 가장 좋은 예측 성능을 보임을 검증하였다. 예측을 위해 사용된 변수 중 가장 중요한 변수는 작가의 해외 출간 횟수로 나타났으며, 평점 평균, 상위 출판 시장 규모를 가진 국가에서 출판 여부와 평점 참여자 수 등이 중요한 변수로 나타났다. 또한, 굿셀러 도서에 대한 독자들의 반응을 분석하기 위해서, 굿셀러 도서 중에서도 가장 많이 판매된 4권의 작품 리뷰에 대해 텍스트 마이닝을 실시하였다. 분석 결과 스토리, 등장인물, 작가 순으로 관심을 둔 리뷰가 많았음을 알 수 있었으며, 평점이 낮은 리뷰로부터 번역 키워드가 도출된 것으로 보아, 번역에 대한 지원을 확대하는 것이 필요할 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.71-80
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• 2024

이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제27권1호
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• pp.47-53
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• 2001

In this paper, we compare the classification performances of both ensemble and clustering algorithms (Data Bagging, Variable Selection Bagging, Parameter Combining, Clustering) to logistic regression in consideration of various characteristics of input data. Four factors used to simulate the logistic model are (1) correlation among input variables (2) variance of observation (3) training data size and (4) input-output function. In view of the unknown relationship between input and output function, we use a Taguchi design to improve the practicality of our study results by letting it as a noise factor. Experimental study results indicate the following: When the level of the variance is medium, Bagging & Parameter Combining performs worse than Logistic Regression, Variable Selection Bagging and Clustering. However, classification performances of Logistic Regression, Variable Selection Bagging, Bagging and Clustering are not significantly different when the variance of input data is either small or large. When there is strong correlation in input variables, Variable Selection Bagging outperforms both Logistic Regression and Parameter combining. In general, Parameter Combining algorithm appears to be the worst at our disappointment.

• 말소리와 음성과학
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• 제6권2호
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• pp.21-28
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• 2014

We propose a novel scheme for digital audio authentication of given audio files which are edited by inserting small audio segments from different environmental sources. The purpose of this research is to detect inserted sections from given audio files. We expect that the proposed method will assist human investigators by notifying suspected audio section which considered to be recorded or transmitted on different environments. GMM-UBM and GSV-SVM are applied for modeling the dominant environment of a given audio file. Four kinds of likelihood ratio based scores and SVM score are used to measure the likelihood for a dominant environment model. We also use an ensemble score which is a combination of the aforementioned five kinds of scores. In the experimental results, the proposed method shows the lowest average equal error rate when we use the ensemble score. Even when dominant environments were unknown, the proposed method gives a similar accuracy.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1530-1537
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• 2016

Recently, solar power generation shows the significant growth in the renewable energy field. Using the short-term prediction, it is possible to control the electric power demand and the power generation plan of the auxiliary device. However, a short-term prediction can be used when you know the weather forecast. If it is not possible to use the weather forecast information because of disconnection of network at the island and the mountains or for security reasons, the accuracy of prediction is not good. Therefore, in this paper, we proposed a system capable of short-term prediction of solar power generation amount by using only the weather information that has been collected by oneself. We used temperature, humidity and insolation as weather information. We have applied a moving average to each information because they had a characteristic of time series. It was composed of min, max and average of each information, differences of mutual information and gradient of it. An artificial neural network, SVM and RBF Network model was used for the prediction algorithm and they were combined by Ensemble method. The results of this suggest that using a moving average during pre-processing and ensemble prediction models will maximize prediction accuracy.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.95-108
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• 2021

Application (app) ratings are feedback provided voluntarily by users and serve as important evaluation criteria for apps. However, these ratings can often be biased owing to insufficient or missing votes. Additionally, significant differences have been observed between numeric ratings and user reviews. This study aims to predict the numeric ratings of Google apps using machine learning classifiers. It exploits numeric app ratings provided by users as training data and returns authentic mobile app ratings by analyzing user reviews. An ensemble learning model is proposed for this purpose that considers term frequency/inverse document frequency (TF/IDF) features. Three TF/IDF features, including unigrams, bigrams, and trigrams, were used. The dataset was scraped from the Google Play store, extracting data from 14 different app categories. Biased and unbiased user ratings were discriminated using TextBlob analysis to formulate the ground truth, from which the classifier prediction accuracy was then evaluated. The results demonstrate the high potential for machine learning-based classifiers to predict authentic numeric ratings based on actual user reviews.

• 스마트미디어저널
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• 제12권2호
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• pp.36-41
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• 2023

지원자 추적 시스템의 등장으로 온라인 채용이 활성화되면서 채용 사기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 이 연구는 온라인 채용 환경에서 채용 사기를 탐지할 수 있는 신뢰할 수 있는 모델을 개발하여 비용 손실을 줄이고 개인 사생활 보호를 강화하고자 한다. 이 연구의 주요 기여는 데이터를 탐색적으로 분석하여 얻은 통찰력을 활용하여 어떤 채용 정보가 사기인지, 아니면 합법적인지를 구분할 수 있는 자동화된 방법론을 제공하는데 있다. 캐글에서 제공하는 채용 사기 데이터 집합인 EMSCAD를 사용하여 다양한 단일 분류기 및 앙상블 분류기 기반 머신러닝 모델을 훈련하고 평가하였으며, 그 결과로 앙상블 분류기인 랜덤 포레스트 분류기가 정확도 98.67%, F1 점수 0.81로 가장 좋은 결과를 보이는 것을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1033-1042
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• 2023

본 논문은 네트워크에서 침입 행위를 하는 플로우를 탐지하는 네트워크 침입 탐지 시스템을 제안한다. 대다수 연구에 활용되는 데이터세트는 시계열 정보를 포함하고 있지 않으며, 공격 사례가 적은 공격은 샘플 데이터 수가 부족해 탐지율 향상이 어렵다. 하지만 탐지 방안에 대해 연구 결과가 부족한 상황이다. 본 연구에서는 ANN(Artificial Neural Network) 모델과 스택 앙상블 기법을 활용한 선행 연구를 토대로 하였다. 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위해 인접 플로우를 활용하여 시계열 정보를 추가하고 희소 공격의 샘플을 강화하여 학습하여 탐지율을 보강하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.29-37
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• 2023

기후변화로 인해 농작물 생산과 유통에 관한 관심이 증대되고 있고, 빅데이터와 AI를 활용한 생산량 예측을 통해 농가의 출하량 조절과 유통단계의 조절에 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 농산물 반입량 예측은 가격에 영향을 미칠 뿐 아니라 농가의 출하량과 유통회사의 유통량 조절을 할 수 있으므로 마케팅 전략을 수립하는데 중요한 정보이다. 본 연구에서는 농업 통계 정보 시스템에서 공개한 도매시장 참외 반입량 데이터를 기반으로 미래의 반입량을 예측하는 인공지능 예측 모델을 생성하고 정확도를 평가한다. 우리는 Neural Prophet 기법과 Ensembled Neural Prophet 모델 그리고 GRU 모델 등 세 가지 모델을 사용하여 예측 모델을 생성한다. 모델의 성능은 MAE와 RMSE라는 두 가지 주요 지표를 비교하여 평가한 결과 Ensembled Neural Prophet 모델이 가장 정확하게 예측하였으며, GRU 모델도 앙상블 모델과 유사한 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발된 모형은 웹에 publish 되어 현장에서 1년 6개월 동안 사용하고 있으며, 가까운 미래의 참외 생산량을 예측하고, 마케팅 및 유통전략을 수립하는 데 활용되고 있다.