• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.215-229
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• 2020

산업 분야를 막론하고 머신러닝의 관심이 매우 높아지고 있으나, 머신러닝이 지닌 설명 불가능성은 여전히 문제로 남아있어 적극적인 업무 적용에 어려움이 있다. 본고에서는 증권사 금융 고객을 대상으로 이탈예측 모델 개발 사례를 소개하고 SHAP Value 기법을 사용하여 설명 가능한 머신러닝 모델 개발 시도와 해석 가능성 도출에 대한 연구 결과를 소개한다. 총 6가지 고객이탈 모델을 비교 분석하였으며, SHAP Value와 고객의 자산 변화에 따른 유형 분류 및 데이터 분석을 통해 고객 이탈 원인을 추론한다. 본 연구 결과를 토대로, 향후 마케팅 담당자의 실제 고객 마케팅 수행에 있어 원인 추론이 가능한 이탈 예측 결괏값을 사용하고 고객별 마케팅 여부를 점검하는 등의 종합적 판단 지표로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 융합보안논문지
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• 제22권3호
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• pp.101-110
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• 2022

다양한 분야에서 인공지능을 활용한 사례가 증가하면서 침입탐지 분야 또한 다양한 이슈를 인공지능을 통해 해결하려는 시도가 증가하고 있다. 하지만, 머신러닝을 통한 예측된 결과에 관한 이유를 설명하거나 추적할 수 없는 블랙박스 기반이 대부분으로 이를 활용해야 하는 보안 전문가에게 어려움을 주고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 다양한 분야에서 머신러닝의 결정을 해석하고 이해하는데 도움이 되는 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기반의 침입탐지 예측 결과에 대한 신뢰성을 강화하기 위한 설명 가능한 AI를 제안한다. 먼저, XGBoost를 통해 침입탐지 모델을 구현하고, SHAP을 활용하여 모델에 대한 설명을 구현한다. 그리고 기존의 피처 중요도와 SHAP을 활용한 결과를 비교 분석하여 보안 전문가가 결정을 수행하는데 신뢰성을 제공한다. 본 실험을 위해 PKDD2007 데이터셋을 사용하였으며 기존의 피처 중요도와 SHAP Value에 대한 연관성을 분석하였으며, 이를 통해 SHAP 기반의 설명 가능한 AI가 보안 전문가들에게 침입탐지 모델의 예측 결과에 대한 신뢰성을 주는데 타당함을 검증하였다.

• 과학교육연구지
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• 제47권1호
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• pp.37-51
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• 2023

본 연구는 사범대 과학교육전공 재학생의 전공만족도와 학업만족도에 영향을 주는 요인을 머신러닝 모델인 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅 모델과 SHAP 기법을 활용하여 탐색했다. 연구 결과, 그래디언트 부스팅 모델의 성능이 랜덤 포레스트보다 우수한 것으로 드러났으나 그 차이는 크지 않았다. 전공만족도에 영향을 주는 요인으로는 '본인 전공 교과에 해당하는 고교시절 과학교사 만족도', '교직 동기', '나이' 등이 있으며, 학업만족도는 '나이', '성별', '내신 과학 전문교과 이수여부'의 영향을 크게 받는 것으로 드러났다. SHAP value를 활용하여 변인의 영향력을 밝힐 수 있었고, 그 결과가 집단 전체에 대한 것과 개별적 분석으로 각각 도출이 가능했고, 서로 보완적 결과가 도출이 가능함을 확인하였다. 연구 결과를 바탕으로 과학교육과 재학생의 전공 및 학업 만족도를 지원하기 위한 방안을 제안하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.53-58
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• 2023

With the fast development of artificial intelligence day by day, users are demanding explanations about the results of algorithms and want to know what parameters influence the results. In this paper, we propose a model for bankruptcy prediction with interpretability using the SHAP framework. SHAP (SHAPley Additive exPlanations) is framework that gives a visualized result that can be used for explanation and interpretation of machine learning models. As a result, we can describe which features are important for the result of our deep learning model. SHAP framework Force plot result gives us top features which are mainly reflecting overall model score. Even though Fully Connected Neural Networks are a "black box" model, Shapley values help us to alleviate the "black box" problem. FCNNs perform well with complex dataset with more than 60 financial ratios. Combined with SHAP framework, we create an effective model with understandable interpretation. Bankruptcy is a rare event, then we avoid imbalanced dataset problem with the help of SMOTE. SMOTE is one of the oversampling technique that resulting synthetic samples are generated for the minority class. It uses K-nearest neighbors algorithm for line connecting method in order to producing examples. We expect our model results assist financial analysts who are interested in forecasting bankruptcy prediction of companies in detail.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.27-43
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• 2024

중고차 시장에서 온라인 플랫폼 서비스의 시장 점유율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 서비스 이용자에게 차량의 제원, 사고 이력, 점검 내역, 세부 옵션, 그리고 중고차의 가격 등을 공개하고 있다. 2023년 현재 국내 자동차 시장에서 SUV 차종의 신차 점유율은 50% 이상으로 확대되었으며, 하이브리드 차종은 신차 판매량이 지난해에 비해 두 배 이상 증가하였다. 이에 따라 이들 차종은 국내 중고차 시장에서도 인기를 끌고 있다. 기존 연구는 전체 차량 또는 브랜드별 차량을 대상으로 머신러닝 모델을 실행하여 중고차 가격 예측 모델을 제안하였다. 반면 국내 자동차 시장에서 SUV와 하이브리드 차종의 인기는 매년 상승하고 있으나, 이들 차종을 대상으로 중고차 가격 예측 모델을 제안한 연구는 찾기 어려웠다. 본 연구는 국내 시장에서 자국 브랜드가 생산한 세단, SUV, 그리고 하이브리드 차종을 대상으로 차량 제원과 옵션, 총 72개의 특성을 활용하여 이들 차종별 가장 우수한 중고차 가격 예측 모델을 선정하였다. 이를 위해 특성 선택으로 Lasso 회귀 모델을 활용하여 특성을 선별한 후 동일 샘플링으로 앙상블 모델을 실행하였다. 그 결과 모든 차종에서 최우수 모델은 CBR 모델로 선정되었으며, 차종별 최우수 모델을 대상으로 Tree SHAP Value의 시각화를 실행하여 특성의 기여도 및 방향성을 확인하였다. 본 연구의 시사점으로 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 매매관계자에게 차종별 중고차 가격 예측 모델을 제안하고 특성의 기여 수준과 방향성을 확인함으로써 이들 간 정보의 비대칭으로 야기된 문제 해결에 지원이 될 것으로 기대한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권1호
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• pp.49-64
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• 2024

Rocks undergoing repeated loading and unloading over an extended period, such as due to earthquakes, human excavation, and blasting, may result in the gradual accumulation of stress and deformation within the rock mass, eventually reaching an unstable state. In this study, a CNN-CCM is proposed to address the mechanical behavior. The structure and hyperparameters of CNN-CCM include Conv2D layers × 5; Max pooling2D layers × 4; Dense layers × 4; learning rate=0.001; Epoch=50; Batch size=64; Dropout=0.5. Training and validation data for deep learning include 71 rock samples and 122,152 data points. The AI Rock Constitutive Model learned by CNN-CCM can predict strain values(ε₁) using Mass (M), Axial stress (σ₁), Density (ρ), Cyclic number (N), Confining pressure (σ₃), and Young's modulus (E). Five evaluation indicators R², MAPE, RMSE, MSE, and MAE yield respective values of 0.929, 16.44%, 0.954, 0.913, and 0.542, illustrating good predictive performance and generalization ability of model. Finally, interpreting the AI Rock Constitutive Model using the SHAP explaining method reveals that feature importance follows the order N > M > σ₁ > E > ρ > σ₃.Positive SHAP values indicate positive effects on predicting strain ε₁ for N, M, σ₁, and σ₃, while negative SHAP values have negative effects. For E, a positive value has a negative effect on predicting strain ε₁, consistent with the influence patterns of conventional physical rock constitutive equations. The present study offers a novel approach to the investigation of the mechanical constitutive model of rocks under cyclic loading and unloading conditions.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권4호
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• pp.77-109
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• 2020

본 논문에서는 그래디언트 부스팅 모형을 활용하여 정부의 중소기업 연구개발 지원 결정에 영향을 미치는 요인들을 파악하였다. 기존 연구가 사후적으로 정부의 연구개발 지원이 수혜 기업에 미친 영향을 분석하는 것에 중점을 두었다면, 본 논문은 정부의 연구개발 지원 결정 방식을 파악하고, 그 방식이 기업에게 제공하는 유인을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문은 지원금 결정에 영향을 미치는 다양한 잠재적 요인들을 선택하고, 기계학습 접근법을 활용하여 추정오차 축소효과가 큰 요인들을 선별하였다. 구체적으로 본 논문은 한국과학기술평가원이 구축한 국가연구개발조사분석 자료와 한국신용평가자료를 연결한 자료에 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 모형을 적용하여 지원금 추정모형을 구축하였다. 본 논문에서 구축한 그래디언트 부스팅 모형은 선형회귀분석 응용모형에 비해 평균제곱근오차를 7.20% 축소할 수 있었다. 각 변수의 순열 중요도(permutation importance)를 분석한 결과 연구성과지표 및 연구개발비가 추정오차 축소에 기여가 큰 것으로 파악되었다. 그리고 각 변수의 부분의존도(Partial Dependence Plot: PDP) 및 SHAP 값(SHAP value: SHapley Additive exPlanation value)을 분석한 결과 연구성과지표가 좋고 연구개발비 지출이 큰 기업이 많은 연구개발 지원금을 받는 반면, 영업이익이 크고 자기자본회전율이 높은 기업은 적은 지원금을 받는 경향이 발견되었다. 본 연구의 결과는 현재 중소기업 연구개발 지원금 배분 방식이 연구성과지표 제고 및 연구개발투자 증가 유인은 제공하나, 기업 경영성과 제고 유인은 취약함을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1721-1730
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• 2023

전 세계적으로 지구온난화와 관련된 문제인식이 대두되면서, 도시지역에서의 탄소중립을 위해 탄소흡수원의 역할이 더욱 강조되고 있다. 정주지 탄소흡수원의 관리를 위해서는 탄소흡수원의 현황 파악이 필요하며, 이를 위해서는 많은 인력과 시간과 이에 따른 예산이 소요되게 된다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 기구축된 수목의 위치정보와 Sentinel-2 위성영상을 이용해 수목의 위치를 예측할 수 있는 지도를 제작했다. 이를 위해 수목 유무 데이터셋을 구축한 뒤 위성영상으로부터 구축한 식생지수 16종 정보를 이용하여 분석에 활용할 정형데이터를 생성했다. 그리고 생성된 정형데이터에 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 모델을 적용하여 학습 후, 수목 예측 지도를 제작했다. 이후 Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석을 통해 모델 학습에서 독립변수와 종속변수 간의 관계를 조사하였다. 서울의 국소 부분에 대해 제작된 지도와 세분류 토지피복지도와의 비교분석을 수행했고, 본 연구에서 제작된 수목 예측 모델의 경우 대로변 주변의 탐지하기 어려운 가로수의 경우에도 수목의 위치로 예측이 된다는 것을 확인했다.

• 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.