Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.197-207
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2022
The Naval Combat System operates in multiple software components for efficient functional processing. Data transmission and reception between components is performed in real time using DDS(Data Distribution Service). Reliable Post-Analysis requires the collection of all DDS messages. However, Software workload and development costs increase because common functions for all messages must be developed directly. In the paper, We propose an improved Post-Analysis based on the Feature Model and a new development system using it. Functions for the modified message were applied as variable domains of the Feature Model. When Build Center updates Post-Analysis, it automatically processes all software tasks associated with Post-Analysis. The proposed development system simplified the overall work procedure, and work time was significantly reduced compared to the existing development system.
Accurate prediction of concrete compressive strength can minimize the need for extensive, time-consuming, and costly mixture optimization testing and analysis. This study attempts to enhance the prediction accuracy of compressive strength using stacking ensemble machine learning (ML) with feature engineering techniques. Seven alternative ML models of increasing complexity were implemented and compared, including linear regression, SVM, decision tree, multiple layer perceptron, random forest, Xgboost and Adaboost. To further improve the prediction accuracy, a ML pipeline was proposed in which the feature engineering technique was implemented, and a two-layer stacked model was developed. The k-fold cross-validation approach was employed to optimize model parameters and train the stacked model. The stacked model showed superior performance in predicting concrete compressive strength with a correlation of determination (R2) of 0.985. Feature (i.e., variable) importance was determined to demonstrate how useful the synthetic features are in prediction and provide better interpretability of the data and the model. The methodology in this study promotes a more thorough assessment of alternative ML algorithms and rather than focusing on any single ML model type for concrete compressive strength prediction.
A machine learning platform is proposed for the diagnosis of a severe accident progression in a nuclear power plant. To predict the key parameters for accident management including lost signals, a long short term memory (LSTM) network is proposed, where multiple accident scenarios are used for training. Training and test data were produced by MELCOR simulation of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (FDNPP) accident at unit 3. Feature variables were selected among plant parameters, where the importance ranking was determined by a recursive feature elimination technique using RandomForestRegressor. To answer the question of whether a reduced order ML model could predict the complex transient response, we performed a systematic sensitivity study for the choices of target variables, the combination of training and test data, the number of feature variables, and the number of neurons to evaluate the performance of the proposed ML platform. The number of sensitivity cases was chosen to guarantee a 95 % tolerance limit with a 95 % confidence level based on Wilks' formula to quantify the uncertainty of predictions. The results of investigations indicate that the proposed ML platform consistently predicts the target variable. The median and mean predictions were close to the true value.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.3
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pp.457-462
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2020
Osteoporosis is a disease that occurs mainly in the elderly and increases the risk of fractures due to structural deterioration of bone mass and tissues. The purpose of this study are to assess the relationship between nutritional components and osteoporosis and to evaluate models for predicting osteoporosis based on nutrient components. In experimental method, association was performed using binary logistic regression, and predictive models were generated using the naive Bayes algorithm and variable subset selection methods. The analysis results for single variables indicated that food intake and vitamin B2 showed the highest value of the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for predicting osteoporosis in men. In women, monounsaturated fatty acids showed the highest AUC value. In prediction model of female osteoporosis, the models generated by the correlation based feature subset and wrapper based variable subset methods showed an AUC value of 0.662. In men, the model by the full variable obtained an AUC of 0.626, and in other male models, the predictive performance was very low in sensitivity and 1-specificity. The results of these studies are expected to be used as the basic information for the treatment and prevention of osteoporosis.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.3
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pp.79-84
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2021
A feature extraction method capable of reflecting features well while mainaining the properties of data is required in order to process high-dimensional data. The principal component analysis method that converts high-level data into low-dimensional data and express high-dimensional data with fewer variables than the original data is a representative method for feature extraction of data. In this study, we propose a principal component analysis method based on adaptive correlation when selecting principal component variables in principal component analysis for data feature extraction when the data is high-dimensional. The proposed method analyzes the principal components of the data by adaptively reflecting the correlation based on the correlation between the input data. I want to exclude them from the candidate list. It is intended to analyze the principal component hierarchy by the eigen-vector coefficient value, to prevent the selection of the principal component with a low hierarchy, and to minimize the occurrence of data duplication inducing data bias through correlation analysis. Through this, we propose a method of selecting a well-presented principal component variable that represents the characteristics of actual data by reducing the influence of data bias when selecting the principal component variable.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.4
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pp.413-420
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2019
The purpose of the present study is to develop a model for predicting hypercholesterolemia using an integrated set of body fat mass variables based on machine learning techniques, beyond the study of the association between body fat mass and hypercholesterolemia. For this study, a total of six models were created using two variable subset selection methods and machine learning algorithms based on the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) data. Among the various body fat mass variables, we found that trunk fat mass was the best variable for predicting hypercholesterolemia. Furthermore, we obtained the area under the receiver operating characteristic curve value of 0.739 and the Matthews correlation coefficient value of 0.36 in the model using the correlation-based feature subset selection and naive Bayes algorithm. Our findings are expected to be used as important information in the field of disease prediction in large-scale screening and public health research.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.4
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pp.42-53
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2012
In pattern recognition and machine learning society, classification has been a classical problem and the most widely researched area. Adaptive boosting also known as Adaboost has been successfully applied to binary classification problems. It is a kind of boosting algorithm capable of constructing a strong classifier through a weighted combination of weak classifiers. On the other hand, the PCA and LDA algorithms are the most popular linear feature extraction methods used mainly for dimensionality reduction. In this paper, the combination of Adaboost and feature extraction methods is proposed for efficient classification of two class data. Conventionally, in classification problems, the roles of feature extraction and classification have been distinct, i.e., a feature extraction method and a classifier are applied sequentially to classify input variable into several categories. In this paper, these two steps are combined into one resulting in a good classification performance. More specifically, each projection vector is treated as a weak classifier in Adaboost algorithm to constitute a strong classifier for binary classification problems. The proposed algorithm is applied to UCI dataset and FRGC dataset and showed better recognition rates than sequential application of feature extraction and classification methods.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.6
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pp.58-67
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2009
A correspondence matching is one of the important tasks in computer vision, and it is not easy to find corresponding points in variable environment where a scale, rotation, view point and illumination are changed. A SURF(Speeded Up Robust Features) algorithm have been widely used to solve the problem of the correspondence matching because it is faster than SIFT(Scale Invariant Feature Transform) with closely maintaining the matching performance. However, because SURF considers only gray image and local geometric information, it is difficult to match corresponding points on the image where similar local patterns are scattered. In order to solve this problem, this paper proposes an extended SURF algorithm that uses the invariant color and global geometric information. The proposed algorithm can improves the matching performance since the color information and global geometric information is used to discriminate similar patterns. In this paper, the superiority of the proposed algorithm is proved by experiments that it is compared with conventional methods on the image where an illumination and a view point are changed and similar patterns exist.
Is this paper, we studied on the automatic speech control system in real-time windows environment using voice recognition. The applied reference pattern is the variable DMS model which is proposed to fasten execution speed and the one-stage DP algorithm using this model is used for recognition algorithm. The recognition vocabulary set is composed of control command words which are frequently used in windows environment. In this paper, an automatic speech period detection algorithm which is for on-line voice processing in windows environment is implemented. The variable DMS model which applies variable number of section in consideration of duration of the input signal is proposed. Sometimes, unnecessary recognition target word are generated. therefore model is reconstructed in on-line to handle this efficiently. The Perceptual Linear Predictive analysis method which generate feature vector from extracted feature of voice is applied. According to the experiment result, but recognition speech is fastened in the proposed model because of small loud of calculation. The multi-speaker-independent recognition rate and the multi-speaker-dependent recognition rate is 99.08% and 99.39% respectively. In the noisy environment the recognition rate is 96.25%.
Multivariate cumulative sum (CUSUM) control charts for simultaneously monitoring both means and variances under multivariate normal process are investigated. Performances of multivariate CUSUM schemes are evaluated for matched fixed sampling interval (FSI) and variable sampling interval (VSI) features in terms of average time to signal (ATS), average number of samples to signal (ANSS). Multivariate Shewhart charts are also considered to compare the properties of multivariate CUSUM charts. Numerical results show that presented CUSUM charts are more efficient than the corresponding Shewhart chart for small or moderate shifts and VSI feature with two sampling intervals is more efficient than FSI feature. When small changes in the production process have occurred, CUSUM chart with small reference values will be recommended in terms of the time to signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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