안양천은 서울의 한강에 유입되는 대표적 도시하천이다. 도시화로 인한 안양천 하천수질 악화와 건천화 문제를 개선하기 위해 유역통합관리를 위한 여러 사업이 진행되고 있다. 유역통합관리를 위해서는 관련 지자체들의 공조가 필요하게 되며, 재정분담문제가 필연적으로 발생하게 된다. 본 연구에서는 유역통합관리를 위해 제안된 사업비 261억의 4개 소유역의 비용분담 방안을 Shapley Value를 이용하여 제안하고 이를 다른 2개 분담방안들과 비교하였다. '분담방안 1'은 수질개선시설이 설치되는 유역의 지자체가 비용을 부담하는 방안으로, 소유역 I지역은 0.58%, 소유역 II지역은 29.54%, 소유역 IV지역은 0%, 그리고 소유역 V지역은 69.88%의 비용을 분담하게 된다. '분담방안 2'는 각 소유역의 소하천길이에 따라 비용을 분담하는 것으로, 13개 지자체들의 교섭력이 동일하다는 것을 전제로 하고 있으며, 소유역 I지역은 13.76%, II지역은 7.34%, IV지역은 45.87%, V지역은 33.03%의 분담을 해야 한다. 하지만 하천의 물 흐름은 상중하류의 각 지자체에 서로 다른 교섭력을 부여하므로, 공조적 게임의 해(解)인 shapley Value를 이용하여 교섭력을 고려한 재정분담방안인 '분담방안 3'으로 비용분담체계를 설계하였다. 모든 가능한 공조체제에 있어 각 참여자들의 평균 한계기여도의 합으로 측정되는 Shapley Value에 의한 분담비율은 I지역 0.29%, II지역은 14.77%, IV지역 50.00%, V지역은 34.94%이며, 이를 지자체들이 수용 가능한, '공정한' 재정분담방안으로 제시하였다.
Fair Allocation of profits or costs arising from joint participation by multiple individuals or entities with different purposes is essential for their continuing involvement and for their dissatisfaction reduction. In this research, fair allocation of the profits of forming a grand coalition in Three-Echelon Supply Chain (TESC) game that is composed of manufacturer, distributor and retailer, is studied. In particular, the solutions of the proportional method of profit, the proportional method of marginal profit, and Shapley value based on cooperative game theory are proved to be in the desirable characteristics of the core. The proportional method of profit and the proportional method of marginal profit are often used because of their ease of application. These methods distribute total profit in proportion to profits or marginal profits of each game participant. In addition, Shapley value can be defined as the average marginal profit when one game player is added at a time. Even though the calculation of the average of all possible marginal profits is not simple, Shapley value are often used as a useful method. Experiments have shown that the solution of the incremental method, which calculates the marginal cost of adding game players in the order of manufacturers, distributors and retailers, does not exist in the core.
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.
본 연구의 핵심은 다양한 환경기초시설, 치수관련 시설물 등의 지자체별 개별적 건설과 운영에 따른 예산의 낭비와 비효율적 운영을 지양하는데 있다. 다음으로는 인접 지자체간의 협력적 운영을 통하여, 저출산 고령화 시대에 맞는 수자원시설의 효율성을 강화하여 규모의 경제를 달성하는 방안을 찾는데 있다. 지자체간의 협력을 유도하기 위해서는 관련시설의 투자비용의 합리적 배분이 필요하다. 이러한 합리적 비용배분의 방법으로 비례법, 샤플리방법, 분리비용잔여편익 산출법 등을 제안하고 있다. 지자체별로 건설 중인 하수처리장시설을 사례대상으로 하여 구체적인 적용방법을 제시하고 있다. 본 연구결과의 정책적인 시사점으로는 합리적 비용배분을 통하여 관련 지자체간의 갈등을 사전에 차단하는 동시에, 정부의 환경기초시설에 대한 지자체별 국고보조 방식보다는 유역의 협력적 예산으로 전환하는 것도 바람직한 정책으로 판단된다.
치명적인 사고를 막기 위해 드라이버 졸음 (DD)를 검출하는 다양한 최근 방법이 제안되고있다. 본 논문은 운전자의 눈에 폐쇄 속도를 모니터링 할 수 있는 기능을 AdaBoost 기반 물체 검출 알고리즘에 적용한 DD 탐지 시스템 구현에서 하드웨어/소프트웨어 공동 설계 방법을 제안한다. 소프트웨어 구성 요소는 DD 검출 알고리즘 중에서 필요한 기능성을 완전하게 달성하기 위해 전체적인 제어 및 논리 연산을 구현한다. 반면, 본 연구에서는 DD 검출 알고리즘의 중요한 기능은 처리를 가속화하기 위해 맞춤형 하드웨어 구성 요소를 통해 가속된다. 하드웨어/소프트웨어 아키텍처는 비디오 도터 보드와 알테라 DE2 보드에 구현되었습니다. 제안 된 구현의 성능을 평가하고 몇 가지 최근의 작품을 벤치마킹했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2286-2309
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2016
Overlay networks have been widely deployed upon the Internet by Service Providers (SPs) to provide improved network services. However, the interaction between each overlay and traffic engineering (TE) as well as the interaction among co-existing overlays may occur. In this paper, we adopt both non-cooperative and cooperative game theory to analyze these interactions, which are collectively called hybrid interaction. Firstly, we model a situation of the hybrid interaction as an n+1-player non-cooperative game, in which overlays and TE are of equal status, and prove the existence of Nash equilibrium (NE) for this game. Secondly, we model another situation of the hybrid interaction as a 1-leader-n-follower Stackelberg-Nash game, in which TE is the leader and co-existing overlays are followers, and prove that the cost at Stackelberg-Nash equilibrium (SNE) is at least as good as that at NE for TE. Thirdly, we propose a cooperative coalition mechanism based on Shapley value to overcome the inherent inefficiency of NE and SNE, in which players can improve their performance and form stable coalitions. Finally, we apply distinct genetic algorithms (GA) to calculate the values for NE, SNE and the assigned cost for each player in each coalition, respectively. Analytical results are confirmed by the simulation on complex network topologies.
오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 에너지를 기존의 기법보다 더 효율적으로 관리하기 위해 다중 라우팅 경로 설정 및 중계노드교체 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 게임이론중의 하나인 샤플리 밸류 (Shapley Value)를 이용하여 에너지 효율적인 다중 라우팅 경로를 설정하여 데이터를 전송한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 기존의 기법보다 전체 무선 네트워크의 성능을 향상시킨 것을 확인할 수 있었다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권3호
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pp.58-65
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2023
Bankruptcy is a significant risk for start-up companies, but with the help of cutting-edge artificial intelligence technology, we can now predict bankruptcy with detailed explanations. In this paper, we implemented the Category Boosting algorithm following data cleaning and editing using OpenRefine. We further explained our model using the Shapash library, incorporating domain knowledge. By leveraging the 5C's credit domain knowledge, financial analysts in banks or investors can utilize the detailed results provided by our model to enhance their decision-making processes, even without extensive knowledge about AI. This empowers investors to identify potential bankruptcy risks in their business models, enabling them to make necessary improvements or reconsider their ventures before proceeding. As a result, our model serves as a "glass-box" model, allowing end-users to understand which specific financial indicators contribute to the prediction of bankruptcy. This transparency enhances trust and provides valuable insights for decision-makers in mitigating bankruptcy risks.
현대의 항만은 선박 대형화가 진행됨에 따라 허브 & 스포크 방식의 전략이 강화 되었다. 이러한 항만 이용자의 니즈 변화에 따라 항만 역시 대형화 및 현대화 되는 추세이다. 이 같은 상황 하에서 기존 항만 운영의 변화가 예상된다. 중, 소규모의 운영사 연합 운영을 통해 경제적, 운영적 효과를 도모하는 움직임은 하나의 예로 들 수 있다. 본 연구에서는 부산항 신항을 대상으로 중, 소규모의 운영사 연합이 경제적 측면에서 어떠한 효과를 내는지에 대해 분석하였다. 더불어 운영사 연합 내에서 비용배분의 문제를 게임이론을 통해 제시하였다. 결과적으로 현재와 같이 5개의 운영사로 나뉘어 운영되는 것보다 연합하여 운영할 경우 운영사 측면에서 비용 감소의 효과가 있는 것으로 나타났다. 연합에 참여한 운영사 간에 비용을 배분하는데 있어 비례배분법, 샤플리밸류, 중핵 방법을 사용하는 것을 고려하였으며, 본 연구에서는 샤플리밸류 방법이 가장 적합한 방법으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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