Combining multiple classifiers has been actively exploited to improve classification performance. It is required to construct a pool of accurate and diverse base classifier for obtaining a good ensemble classifier. Conventionally ensemble learning techniques such as bagging and boosting have been used and the diversify of base classifiers for the training set has been estimated, but there are some limitations in classifying gene expression profiles since only a few training samples are available. This paper proposes an ensemble technique that analyzes the diversity of classification rules obtained by genetic programming. Genetic programming generates interpretable rules, and a sample is classified by combining the most diverse set of rules. We have applied the proposed method to cancer classification with gene expression profiles. Experiments on lymphoma cancer dataset, prostate cancer dataset and ovarian cancer dataset have illustrated the usefulness of the proposed method. h higher classification accuracy has been obtained with the proposed method than without considering diversity. It has been also confirmed that the diversity increases classification performance.
Yoseph Lee;Seok Jin Oh;Yejin Kim;Sung-ho Park;Ilsoo Yun
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
/
v.22
no.6
/
pp.1-16
/
2023
Accurate traffic information prediction is considered to be one of the most important aspects of intelligent transport systems(ITS), as it can be used to guide users of transportation facilities to avoid congested routes. Various deep learning models have been developed for accurate traffic prediction. Recently, ensemble techniques have been utilized to combine the strengths and weaknesses of various models in various ways to improve prediction accuracy and stability. Therefore, in this study, we developed and evaluated a traffic information prediction model using various deep learning models, and evaluated the performance of the developed deep learning models as a stacking ensemble. The individual models showed error rates within 10% for traffic volume prediction and 3% for speed prediction. The ensemble model showed higher accuracy compared to other models when no cross-validation was performed, and when cross-validation was performed, it showed a uniform error rate in long-term forecasting.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2005.05b
/
pp.90-94
/
2005
본 연구의 목적은 현 국내 홍수 예경보시스템에 사용되고 있는 저류함수모형의 매개변수 변화에 따른 유량해석의 불확실성을 평가하는데 있다. 적용 대상지점으로는 개진을 출구로 하는 낙동강 회천유역($747.5km^2$)이며 비교적 양호한 수문자료를 가지고 있는 단일 호우사상을 선정하였다. 불확실성 평가에 사용된 매개변수는 관측수문곡선을 비교적 정확하게 모의하는 경험적인 값을 기준으로 Monte Carlo 기법을 이용하여 각각의 매개변수(K, P, $T_{1},\;f_{l},\;R_{sa}$)에 대한 정규분포를 가지는 100개의 난수를 발생시켜 저류함수 모형으로 모의되는 유량 앙상블을 평가하였다. 최적화된 매개변수를 이용하여 유량해석을 실시한 결과, 각각의 매개변수가 유출해석에 미치는 영향을 파악할 수 있었으며, 그 중 저류상수 K와 포화누가우량 Rsa가 불확실성이 제일 큰 매개변수로 나타났고, 이들의 혼합 앙상블 유출결과도 매우 큰 불확실성을 내포하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 개체명 인식의 성능을 향상시키기 위해, 가중 투표 방법을 이용하여 개체명 인식 모델을 앙상블 하는 방법을 제안한다. 각 모델은 Conditional Random Fields의 변형 알고리즘을 사용하여 학습하고, 모델들의 가중치는 다목적 함수 최적화 기법인 NSGA-II 알고리즘으로 학습한다. 실험 결과 제안 시스템은 $F_1Score$ 기준으로 87.62%의 성능을 보여, 단독 모델 중 가장 높은 성능을 보인 방법보다 2.15%p 성능이 향상되었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2016.10a
/
pp.333-336
/
2016
본 연구에서는 개체명 인식의 성능을 향상시키기 위해, 가중 투표 방법을 이용하여 개체명 인식 모델을 앙상블 하는 방법을 제안한다. 각 모델은 Conditional Random Fields의 변형 알고리즘을 사용하여 학습하고, 모델들의 가중치는 다목적 함수 최적화 기법인 NSGA-II 알고리즘으로 학습한다. 실험 결과 제안 시스템은 $F_1Score$기준으로 87.62%의 성능을 보여, 단독 모델 중 가장 높은 성능을 보인 방법보다 2.15%p 성능이 향상되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2008.05a
/
pp.264-268
/
2008
미래 발생 가능한 수문 및 기상현상의 예측과정은 지식의 부족과 자연현상의 다양성으로 인해 불확실성을 포함하게 된다. 하지만 많은 예측들은 아직까지 확정적으로 제공되고 있으며, 결과적으로 예측결과의 불확실성 정도를 제공하지 못하고 있다. 앙상블 유량예측(ESP, Ensemble Streamflow Prediction)은 이러한 불확실성을 고려하여 수자원시스템의 의사결정에 있어 중요한 요소 중 하나인 유량예측을 수행할 수 있는 방법이다. 하지만 ESP의 결과는 기상자료, 유역 초기조건, 수문모형의 매개변수, 단순화된 수문모형에 의해 비교적 큰 불확실성을 포함하게 되며, 따라서 실제적인 현업에서의 사용을 위해서는 불확실성 정도를 줄이기 위한 사전 및 사후처리 과정이 요구된다. 본 연구에서는 국내에서 활용 가능한 기후 예보자료를 사용하여 앙상블 유량예측에 적용할 수 있는 사전처리 방안들을 검토하고, 국내에서 사후처리를 위해 적용되었던 최적선형 보정기법에 더해 다양한 기법들을 강우유출모형인 TANK모형의 모의결과 보정에 적용하였다. 사전 및 사후처리를 적용한 결과 기상자료와 유량예측과정에 존재하는 불확실성을 저감시키는 것이 가능하였다. 특히 사전 및 사후 처리가 동시에 적용되었을 경우 그 향상 정도가 단순히 각각의 방법에 의한 향상 정도를 합한 것보다 높게 나타날 수 있음이 확인되었다. 사전 및 사후처리를 동시에 적용한 경우 이수기에는 RPS(Ranked Probability Score) 평가방법 내에서 54%를, 홍수기에는 8%를 향상시키는 것이 가능하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2021.07a
/
pp.129-131
/
2021
본 논문에서는 심층 특징 앙상블을 사용하여 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 배부름 현상을 감지할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 총 4개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 4개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 아닌지에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 심층 특징 앙상블 기법을 사용한 모델이 앙상블 기법을 사용하지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로 부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 배부름 현상에 대한 변위 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2021.07a
/
pp.141-143
/
2021
본 논문에서는 목조 문화재의 변위량을 감지할 수 있는 앙상블 딥러닝 모델 모델을 제안한다. 우선 총 2개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 2개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위의 심각 단계에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 앙상블 딥러닝 기법을 사용한 모델이 앙상블 기법을 사용하지 않는 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 변위량 예측에 있어서 매우 적합함을 보여준다.
Ensemble approach is applied to the detection modeling of illegal cash accommodation (ICA) that is the well-known type of fraudulent usages of credit cards in far east nations and has not been addressed in the academic literatures. The performance of fraud detection model (FDM) suffers from the imbalanced data problem, which can be remedied to some extent using an ensemble of many classifiers. It is generally accepted that ensembles of classifiers produce better accuracy than a single classifier provided there is diversity in the ensemble. Furthermore, recent researches reveal that it may be better to ensemble some selected classifiers instead of all of the classifiers at hand. For the effective detection of ICA, we adopt ensemble size reduction technique that prunes the ensemble of all classifiers using accuracy and diversity measures. The diversity in ensemble manifests itself as disagreement or ambiguity among members. Data imbalance intrinsic to FDM affects our approach for ICA detection in two ways. First, we suggest the training procedure with over-sampling methods to obtain diverse training data sets. Second, we use some variants of accuracy and diversity measures that focus on fraud class. We also dynamically calculate the diversity measure-Forward Addition and Backward Elimination. In our experiments, Neural Networks, Decision Trees and Logit Regressions are the base models as the ensemble members and the performance of homogeneous ensembles are compared with that of heterogeneous ensembles. The experimental results show that the reduced size ensemble is as accurate on average over the data-sets tested as the non-pruned version, which provides benefits in terms of its application efficiency and reduced complexity of the ensemble.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.9
no.5
/
pp.161-168
/
2020
Predicting outcome of the sports enables teams to establish their strategy by analyzing variables that affect overall game flow and wins and losses. Many studies have been conducted on the prediction of the outcome of sports events through statistical techniques and machine learning techniques. Predictive performance is the most important in a game prediction model. However, statistical and machine learning models show different optimal performance depending on the characteristics of the data used for learning. In this paper, we propose a new ensemble model to predict English Premier League soccer games using statistical models and the machine learning models which showed good performance in predicting the results of the soccer games and this model is possible to select a model that performs best when predicting the data even if the data are different. The proposed ensemble model predicts game results by learning the final prediction model with the game prediction results of each single model and the actual game results. Experimental results for the proposed model show higher performance than the single models.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.