• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.312-312
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• 2020

최근 우리나라의 계절적 강우변동폭이 점점 커져 홍수, 가뭄의 발생빈도와 심도가 증가하고 있다. 특히, 도시화에 따른 토지이용변화, 산업구조변화 등은 수자원의 수요량 및 공급량 불균형으로 이어져 수자원 관리에서 제약조건으로 작용하고 있다. 유역 내의 물순환을 평가에 있어서 물수지 모델 구축과 함께 정확한 강우-유출 분석은 매우 중요한 분석단계라 할 수 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 국내외 주요 연속강우-유출모형의 특성을 파악하고 모형 최적화를 통해 계측유역에 대해서 적합성을 평가하였다. 미계측유역의 불확실성을 고려한 유량 시나리오를 제시하기 위하여 다수의 모형을 활용하는 앙상블 개념을 도입하였으며, 향후 미계측유역으로 모형의 확장성을 고려하여 매개변수 개수 및 관측 유량에 대한 재현능력 특성 등을 종합적으로 평가하였다. 본 연구에서는 40개 이상의 국내외 연속강우-유출모형을 소양강댐에 적용하였으며, 통계적 지표를 이용하여 모형을 1차적으로 선정하였다. 선정된 모형을 대상으로 매개변수의 개수 및 저유량, 중간유량, 고유량으로 분리하여 재현성을 평가하고 최종적으로 앙상블모형을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.385-388
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• 2021

CNN 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 영상에서 돈사의 조명에 직접 노출된 돼지들이 노출 과다 현상에 의해 탐지되지 않는 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제점은 싱글 모델로서는 정확도 개선의 한계가 있어, 복수개의 모델을 이용한 모델 앙상블 기법을 제안한다. 특히 본 연구에서 제안하는 영상 처리 기법을 사용하여 생성된 상호 보안적인 데이터를 통해 학습된 두 개의 TinyYOLOv4 모델을 결합하면, 돼지 객체 탐지의 정확도가 하나의 TinyYOLOv4 모델에 비하여 획기적으로 개선되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.566-569
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• 2021

전력수요는 월, 요일 및 시간의 계절성(Seasonality)을 보이는 데이터이다. 각 계절성에 따라 특성이 다르기 때문에, 전력수요를 예측하기 위해서는 계절성의 특성을 고려한 다양한 모델을 선정하고, 병합하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전력수요의 계절성을 고려한 다양한 예측모델을 병합하여 이용할 수 있도록 스태킹 앙상블 적용하고 실험결과를 기술한다. 또한, 162개 도시의 기상 데이터와 인구 데이터를 예측에 이용하는 방법, Regression 모델과 Time-series모델에 입력하는 특징(Feature)의 전처리 방법, 베이지안 최적화를 이용한 머신러닝 및 딥러닝 모델의 하이퍼파라메터 최적화 방법을 제시한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.28 no.1
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• pp.1-9
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• 2022

Non-small cell lung cancer (NSCLC) accounts for a high proportion of 85% among all lung cancer and has a significantly higher mortality rate (22.7%) compared to other cancers. Therefore, it is very important to predict the prognosis after surgery in patients with non-small cell lung cancer. In this study, the types of preoperative chest CT image patches for non-small cell lung cancer patients with tumor as a region of interest are diversified into five types according to tumor-related information, and performance of single classifier model, ensemble classifier model with soft-voting method, and ensemble classifier model using 3 input channels for combination of three different patches using pre-trained ResNet and EfficientNet CNN networks are analyzed through misclassification cases and Grad-CAM visualization. As a result of the experiment, the ResNet152 single model and the EfficientNet-b7 single model trained on the peritumoral patch showed accuracy of 87.93% and 81.03%, respectively. In addition, ResNet152 ensemble model using the image, peritumoral, and shape-focused intratumoral patches which were placed in each input channels showed stable performance with an accuracy of 87.93%. Also, EfficientNet-b7 ensemble classifier model with soft-voting method using the image and peritumoral patches showed accuracy of 84.48%.

• The Journal of Information Systems
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• v.20 no.3
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• pp.237-255
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• 2011

지난 수십 년 간 연구자들은 효과적인 진료지원시스템을 개발하기 위해 다양한 도구와 방법론들을 제안하였고 지금도 새로운 방법론과 도구들을 계속적으로 개발하고 있다. 그 중에서 흉통으로 응급실에 내원한 노인환자에 대한 정확한 진단은 중요한 이슈 중의 하나였다. 따라서 많은 연구자들이 의사의 진단 능력을 향상시키기 위한 지능적인 의료의사결정과 시스템 개발에 투신하고 있지만 전통적인 의료시스템에 따른 대부분의 진료의사결정이 단일 분류기(classifier)에 기반하고 있어 만족스런 성능을 보여주지 못하고 있는 것이 현실이다. 따라서 이 논문은 앙상블 전략을 활용하여 의사들이 노인환자들의 흉통을 더 정확하고 빠르게 진단하는데 있어 도움을 줄 수 있게 하였다. 의사결정나무, 인공신경망, SVM 모델을 결합한 앙상블 기법을 실제 응급실에서 수집한 응급실 자료에 적용하였고, 그 결과 단일 분류기를 사용하는 것에 비해 월등히 향상된 진단 성과를 보이는 것을 관찰 할 수 있었다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.8
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• pp.842-853
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• 2017

Streaming data is a sequence of data samples that are consistently generated over time. The data distribution or concept can change over time, and this change becomes a factor to reduce the performance of a classification model. Adaptive incremental learning can maintain the classification performance by updating the current classification model with the weight adjusted according to the degree of concept drift. However, selecting the proper weight value depending on the degree of concept drift is difficult. In this paper, we propose a dynamic ensemble method based on adaptive weight adjustment according to the degree of concept drift. Experimental results demonstrate that the proposed method shows higher performance than the other compared methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.27-31
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• 2009

홍수피해를 예방할 수 있는 대책에는 여러 가지 방법이 있으나 비구조물적인 방법 중에서 대표적인 것이 홍수예경보이다. 이에 합리적인 설계홍수량 산정을 위해 하천유역에서 강우-유출과정의 정확한 해석과 유출예측은 수자원의 효율적인 활용과 하천의 이수, 치수를 위한 수문학적 해석에 있어서 매우 중요하며, 이를 위해서는 강우로부터 정도 높은 유출량 예측이 요구된다. 뿐만 아니라 하천범람 등의 재해로부터 인명과 재산을 보호하기 위한 홍수예경보 시스템의 구축이 필요하다. 홍수예경보 시스템의 효율적인 관리를 위해서는 실시간 홍수예측(Real-time Flood Prediction)기법의 개발이 필요하다. 홍수유출모형에 있어 공간적 변화특성과 평균 강우량의 공간분포를 반영할 수 있는 분포형 매개변수 모형(Distributed-Parameter Model)인 분포형 모델을 대상으로 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF) 이론을 적용하여 비선형시스템에서 오차를 포함한 반응을 실시간으로 처리하여 불확실성을 정량적으로 감소시켜 홍수유출을 예측하는데 그 목적이 있다. 하천유역특성을 이용한 홍수유출예측을 위하여 비선형시스템에서의 앙상블 칼만필터 기법을 적용한 분포형 모형을 이용하여 더욱 정밀한 홍수유출을 예측하게 되고 향후 홍수예경보모형으로서 적정 유역분할 규모를 결정해주는 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.870-871
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• 2023

미세먼지 단계를 예측하는 딥러닝 기반 시스템을 개발하고 그 성능을 평가하는 연구를 진행했다. 연구에서 320개의 풍경 사진 데이터를 수집하고, 해당 시점의 미세먼지 농도를 측정하여 "좋음" 또는 "나쁨"으로 분류했다. 데이터 전처리 단계에서는 특히 하늘 이미지의 특성을 고려하여 다양한 전처리 기법을 적용하였다. 다섯 가지 이미지 데이터 모델을 사용하여 이미지를 분류하고 미세먼지 단계를 예측하는 모델을 개발하였으며, 또 이 모델들을 다양한 기법으로 앙상블 해보며 성능을 비교했다. 그 결과, Random Forest를 이용한 앙상블 모델이 제일 뛰어난 예측 성능을 보였다. 이러한 연구 결과는 미세먼지 모니터링 및 예측에 유용한 시스템 개발의 가능성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.119-119
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• 2019

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.31 no.3
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• pp.401-410
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• 2021

Recently, as cyber attacks targeting industrial control systems increase, various studies are being conducted on the detection of abnormalities in industrial processes. Considering that the industrial process is deterministic and regular, It is appropriate to determine abnormality by comparing the predicted value of the detection model from which normal data is trained and the actual value. In this paper, HAI Datasets 20.07 and 21.03 are used. In addition, an ensemble model is created by combining models that have applied different time steps to Gated Recurrent Units. Then, the detection performance of the single model and the ensemble recurrent neural networks model were compared through various performance evaluation analysis, and It was confirmed that the proposed model is more suitable for abnormal detection in industrial control systems.