• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.163-163
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• 2021

하천에서의 화학사고는 자연적 및 인위적인 원인으로 인해 발생할 수 있으며, 이러한 화학사고가 발생하게 되면 수환경 변화를 야기해 생태계나 인간에게 악영향을 발생시킬 수 있어 신속한 초기대응이 필요하다. 하천으로 유입된 화학물질의 평가에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 화학사고 초기대응을 위한 연구는 미비한 실정이다. 초기대응을 위해서는 현장에서 측정이 용이한 지표를 활용해야하며, 이 지표를 이용해 유출된 화학물질에 대한 정보를 취득 할 수 있어야 한다. 하천의 주요 지점에는 pH 및 EC 등을 실시간으로 측정하는 자동측정망을 운영하고 있는데, 이러한 측정항목들을 지표로 활용한다면 하천 화학사고 대응을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 측정된 데이터를 머신러닝 기법을 적용한다면 화학사고 발생 시 초기대응을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 분석한 유해화학물질은 총 26종이며, pH 및 EC를 화학물질들의 특성을 파악하기 위한 대체지표로 선정하였다. 화학물질의 농도변화에 따른 대체지표 변화를 측정하였으며, 실험결과를 바탕으로 성질이 유사한 화학물질들을 Group별로 분류하여 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터베이스를 바탕으로 머신러닝 기법인 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XG Boosting에 적용해 각 알고리즘에 대한 성능 평가를 진행하여 가장 우수한 성능의 머신러닝 기법을 선정한다. 본 연구 결과를 바탕으로 선정된 머신러닝 기법을 활용한다면 향수 수환경 화학사고 발생 시 유출된 유해화학물질에 대한 정보를 제공할 수 있으며 그에 따른 신속한 대응의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제30권9호
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• pp.589-595
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• 2017

MOS-FET structured gas sensors were manufactured using MWCNTs for application as NOx gas sensors. As the gas sensors need to be heated to facilitate desorption of the gas molecules, heat dispersion plays a key role in boosting the degree of uniformity of molecular desorption. We report the desorption of gas molecules from the sensor at $150^{\circ}C$ for different sensor electrode gaps (30, 60, and $90{\mu}m$). The COMSOL analysis program was used to verify the process of heat dispersion. For heat analysis, structure of FET gas sensor modeling was proceeded. In addition, a property value of the material was used for two-dimensional modeling. To ascertain the degree of heat dispersion by FEM, the governing equations were presented as partial differential equations. The heat analysis revealed that although a large electrode gap is advantageous for effective gas adsorption, consideration of the heat dispersion gradient indicated that the optimal electrode gap for the sensor is $60{\mu}m$.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권3호
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• pp.186-199
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• 2013

We pose pattern classification as a density estimation problem where we consider mixtures of generative models under partially labeled data setups. Unlike traditional approaches that estimate density everywhere in data space, we focus on the density along the decision boundary that can yield more discriminative models with superior classification performance. We extend our earlier work on the recursive estimation method for discriminative mixture models to semi-supervised learning setups where some of the data points lack class labels. Our model exploits the mixture structure in the functional gradient framework: it searches for the base mixture component model in a greedy fashion, maximizing the conditional class likelihoods for the labeled data and at the same time minimizing the uncertainty of class label prediction for unlabeled data points. The objective can be effectively imposed as individual mixture component learning on weighted data, hence our mixture learning typically becomes highly efficient for popular base generative models like Gaussians or hidden Markov models. Moreover, apart from the expectation-maximization algorithm, the proposed recursive estimation has several advantages including the lack of need for a pre-determined mixture order and robustness to the choice of initial parameters. We demonstrate the benefits of the proposed approach on a comprehensive set of evaluations consisting of diverse time-series classification problems in semi-supervised scenarios.

• Steel and Composite Structures
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• 제37권2호
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• pp.193-209
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• 2020

In this paper, the efficiency of five Machine Learning (ML) methods consisting of Deep Learning (DL), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), and Gradient Tree Booting (GTB) for regression and classification of the Ultimate Load Factor (ULF) of nonlinear inelastic steel frames is compared. For this purpose, a two-story, a six-story, and a twenty-story space frame are considered. An advanced nonlinear inelastic analysis is carried out for the steel frames to generate datasets for the training of the considered ML methods. In each dataset, the input variables are the geometric features of W-sections and the output variable is the ULF of the frame. The comparison between the five ML methods is made in terms of the mean-squared-error (MSE) for the regression models and the accuracy for the classification models, respectively. Moreover, the ULF distribution curve is calculated for each frame and the strength failure probability is estimated. It is found that the GTB method has the best efficiency in both regression and classification of ULF regardless of the number of training samples and the space frames considered.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.13-20
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• 2022

본 연구에서는 주행 차량의 실시간 연료소모량을 예측할 수 있는 머신러닝 기법을 제안하고 그 특성을 분석하였다. 머신러닝 학습을 위해 실도로 주행을 실시하여 주행 속도, 가속도, 도로 구배와 함께 연료소모량을 측정하였다. 특성 데이터로 속도, 가속도, 도로구배를, 타깃으로 연료소모량을 지정하여 다양한 머신러닝 모델을 학습시켰다. 회귀법에 해당하는 K-최근접이웃회귀 및 선형회귀와 함께, 분류법에 해당하는 K-최근접이웃분류, 로지스틱회귀, 결정트리, 랜덤포레스트, 그래디언부스팅을 사용하였다. 실시간 연료소모량에 대한 예측 정확도는 0.5 ~ 0.6 수준으로 전반적으로 낮았고, 회귀법의 경우 분류법보다 정확도가 떨어졌다. 총연료소모량에 대한 예측 오차는 0.2 ~ 2.0% 수준으로 상당히 정확했고, 분류법보다 회귀법의 오차가 더 낮았다. 이는 예측 정확도의 기준으로 결정계수(R²)를 사용했기 때문인데, 이 값이 작을수록 타깃의 평균 부근에 예측치가 좁게 분포하기 때문이다. 따라서 실시간 연료소모량 예측에는 분류법이, 총연료소모량 예측에는 회귀법이 적합하다고 할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.101-106
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• 2023

Chronic illnesses are among the most common serious problems affecting human health. Early diagnosis of chronic diseases can assist to avoid or mitigate their consequences, potentially decreasing mortality rates. Using machine learning algorithms to identify risk factors is an exciting strategy. The issue with existing feature selection approaches is that each method provides a distinct set of properties that affect model correctness, and present methods cannot perform well on huge multidimensional datasets. We would like to introduce a novel model that contains a feature selection approach that selects optimal characteristics from big multidimensional data sets to provide reliable predictions of chronic illnesses without sacrificing data uniqueness.[1] To ensure the success of our proposed model, we employed balanced classes by employing hybrid balanced class sampling methods on the original dataset, as well as methods for data pre-processing and data transformation, to provide credible data for the training model. We ran and assessed our model on datasets with binary and multivalued classifications. We have used multiple datasets (Parkinson, arrythmia, breast cancer, kidney, diabetes). Suitable features are selected by using the Hybrid feature model consists of Lassocv, decision tree, random forest, gradient boosting,Adaboost, stochastic gradient descent and done voting of attributes which are common output from these methods.Accuracy of original dataset before applying framework is recorded and evaluated against reduced data set of attributes accuracy. The results are shown separately to provide comparisons. Based on the result analysis, we can conclude that our proposed model produced the highest accuracy on multi valued class datasets than on binary class attributes.[1]

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.543-545
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• 2019

본 논문은 최신 한국어 의존 구문 분석 모델(Korean dependency parsing model)들과 다양한 앙상블 모델(ensemble model)들을 결합하여 그 성능을 분석한다. 단어 표현은 미리 학습된 워드 임베딩 모델(word embedding model)과 ELMo(Embedding from Language Model), Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformer) 그리고 다양한 추가 자질들을 사용한다. 또한 사용된 의존 구문 분석 모델로는 Stack Pointer Network Model, Deep Biaffine Attention Parser와 Left to Right Pointer Parser를 이용한다. 최종적으로 각 모델의 분석 결과를 앙상블 모델인 Bagging 기법과 XGBoost(Extreme Gradient Boosting) 이용하여 최적의 모델을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.27-28
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• 2022

최근 우리나라에서도 인공지능 모델을 이용한 수온 예측 관련 연구가 활발히 진행되고 있으나 한반도 주변 해역의 수온 예측 연구에서는 주로 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 XBT(eXpendable Bathy-Thermograph) 데이터와 LightGBM(Light Gradient Boosting Model)을 이용하여 잠수함 작전 및 대잠전(Anti Submarine Warfare)에 있어서 군사적으로 중요한 동해의 수직 수온분포를 예측하였다. 동해 특정해역의 해수면부터 수심 200m까지 측정된 XBT 데이터를 이용하여 모델을 학습시키고 성능 평가지표(MAE, MSE, RMSE)와 수직 수온분포 그래프를 통해 예측 정확도를 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.624-626
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• 2023

Credit scoring is a technique used by financial institutions to assess the creditworthiness of potential borrowers. This involves evaluating a borrower's credit history to predict the likelihood of defaulting on a loan. This paper presents an ensemble of two Transformer based models within a framework for discriminating the default risk of loan applications in the field of credit scoring. The first model is FinBERT, a pretrained NLP model to analyze sentiment of financial text. The second model is FT-Transformer, a simple adaptation of the Transformer architecture for the tabular domain. Both models are trained on the same underlying data set, with the only difference being the representation of the data. This multi-modal approach allows us to leverage the unique capabilities of each model and potentially uncover insights that may not be apparent when using a single model alone. We compare our model with two famous ensemble-based models, Random Forest and Extreme Gradient Boosting.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.537-538
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• 2023

본 논문에서는 사람에게서 나타나는 생체 특성과 흡연여부의 상관관계 분석을 위해 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅 트리의 두 가지 기계학습 알고리즘을 사용하였다. 연구에 사용된 데이터는 국민건강보험공단에서 제공하고 Kaggle에서 취합하여 정리한 건강검진 정보를 사용하였다. 분류 모델의 학습에 있어 혈청 정보가 높은 관계성을 보일 것으로 예상하였으나, 실제 결과는 성별이 가장 큰 영향을 끼치는 것으로 확인되었다.