• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.382-382
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• 2020

과거 많은 연구에서 다수의 모형의 결과를 이용한 앙상블 방법론은 인공지능 모형 (artificial neural network)의 예측 능력에 향상을 갖고 온다 논하였다. 본 연구에서는 미계측유역의 저수량(low flow)의 예측을 위하여 Jittering을 기반으로 한 인공지능 모형을 제시하고자 한다. 기본적인 방법론은 설명변수들에게 백색 잡음(white noise)를 삽입하여 훈련되는 자료를 증가시키는 것이다. Jittering을 기반으로 한 인공지능 모형에 대한 효과를 검증하기 위하여 본 연구에서는 Multi-output neural network model을 기반으로 모형을 구축하였다. 다음으로 Jittering을 기반으로 한 앙상블 모형을 variable importance measuring algorithm과 결합시켜서 유역특성치와 예측되는 저수량의 특성치들의 관계를 추론하였다. 본 연구에서 사용되는 방법론들의 효용성을 평가하기 위해서 미동북부에 위치하고 있는 총 207개의 유역을 사용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 Jittering을 기반으로 한 인공지능 앙상블 모형은 단일예측모형 (single modeling approach)을 정확도 측면에서 우수한 것으로 확인되었다. 또한, 적은 숫자의 앙상블 모형에서도 그 정확성이 단일예측모형보다 우수한 것을 확인하였다. 마지막으로 본 연구에서는 유역특성치들의 효과가 살펴보고자 하는 저수량의 특성치들에 따라서 일관적으로 영향을 미치거나 그 중요도가 변화하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.85-89
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• 2005

도시발달과 인구증가로 인해 오늘날의 수자원 관리와 계획은 복잡하고 그 중요성은 더욱더 커지고 있으며, 인구와 재산의 집중현상으로 인하여 사소한 수문재해로 인해 막대한 인명과 재산피해를 초래될 수 있다. 이런 이유들로 인해 정확한 수문예측과 이를 통한 적절한 수자원 관리는 그 어느 때보다 중요한 인자로 인식되고 있다. 본 연구에서는 수문예측을 통한 소규모 댐으로의 정확한 월유입량 예측을 실시하여 실측유입량과 비교$\cdot$분석함으로서 수자원관리의 효율성을 향상시키고자 하였다. 수문예측을 위해서 확률론적 예측이 가능한 앙상블 예측기법(Ensemble Prediction Method)을 적용하였으며 과거 1968-1997년까지의 강우데이터와 수정 TANK모형을 이용하여 1998부터 2002년까지의 성주댐의 월유입량 앙상블을 생성하였다. 수문예측뿐만 아니라 유입량예측의 정확성을 향상시키기 위해 수정 TANK모형의 매개변수를 최적화기법 중의 하나인 유전자알고리즘을 이용하여 매개변수를 최적화하였으며 평창강유역과 보청천유역의 실측데이터를 이용하여 모형의 검증을 실시하였다. 또한 강우발생시 과소하게 유출량이 산정되는 것을 보완하기 위해 매개변수를 평수기와 홍수기의 구분하여 모형을 적용하였다. 본 연구에서 제시된 앙상블 예측기법과 최적화된 수정 TANK모형을 이용하여 댐의 수자원을 관리한다면 효율적인 관리가 이루어 질 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.264-268
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• 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 Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.76-78
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• 2006

현재 심혈관 질환은 암 다음으로 높은 사망 원인으로 기록되고 있어 심혈관 질환에 대한 초기 진단은 질환의 치료에 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 심혈관질환 환자의 질환 단계를 예측하였다. 일반적으로 이진분류에 사용되는 SVM을 이용하여 정상 및 질환 $1{\sim}3$기의 총 4가지 분류가 필요한 다분류 분류문제를 처리하기 위해서 논문에서는 독립적 학습된 단일 SVM 분류기들을 결합하여 분류를 수행하는 SVM 앙상블 방법을 사용하였다. 단일 분류기의 결합은 Majority voting, 최소자승에러기반 가중치 부여, 2단계층 결합 등의 방법으로 수행하여 심혈관 질환 분류에 적합한 앙상블의 구성을 시도하였다. 실험 데이터는 (주)제노프라의 압타머 칩 데이터를 사용하였다. 서로 다른 데이터를 이용하여 학습된 이종의 SVM들을 결합한 결과 질환단계 예측에 있어서 단일 SVM을 이용하여 질환 단계를 예측하는 경우 보다 향상된 질환단계 예측 성능을 관찰할 수 있었으며, 심혈관 질환의 예측에 대해서는 단일 SVM 분류기의 2단 계층 결합법이 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.46 no.2
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• pp.43-55
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• 2016

This study estimated land prices using instance-based learning. A k-nearest neighbor method was utilized among various instance-based learning methods, and the 10 distance metrics including Euclidean distance were calculated in k-nearest neighbor estimation. One distance metric prediction which shows the best predictive performance would be normally chosen as final estimate out of 10 distance metric predictions. In contrast to this practice, an ensemble technique which combines multiple predictions to obtain better performance was applied in this study. We applied the gradient boosting algorithm, a sort of residual-fitting model to our data in ensemble combining. Sales price data of farm lands in Haenam-gun, Jeolla Province were used to demonstrate advantages of instance-based learning as well as an ensemble technique. The result showed that the ensemble prediction was more accurate than previous 10 distance metric predictions.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.17 no.7
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• pp.139-148
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• 2012

An ensemble of classifiers is to employ a set of individually trained classifiers and combine their predictions. It has been found that in most cases the ensembles produce more accurate predictions than the base classifiers. Combining outputs from multiple classifiers, known as ensemble learning, is one of the standard and most important techniques for improving classification accuracy in machine learning. An ensemble of classifiers is efficient only if the individual classifiers make decisions as diverse as possible. Bagging is the most popular method of ensemble learning to generate a diverse set of classifiers. Diversity in bagging is obtained by using different training sets. The different training data subsets are randomly drawn with replacement from the entire training dataset. The random subspace method is an ensemble construction technique using different attribute subsets. In the random subspace, the training dataset is also modified as in bagging. However, this modification is performed in the feature space. Bagging and random subspace are quite well known and popular ensemble algorithms. However, few studies have dealt with the integration of bagging and random subspace using SVM Classifiers, though there is a great potential for useful applications in this area. The focus of this paper is to propose methods for improving SVM performance using hybrid ensemble strategy for bankruptcy prediction. This paper applies the proposed ensemble model to the bankruptcy prediction problem using a real data set from Korean companies.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.6
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• pp.1113-1125
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• 2013

Corporate bankruptcy prediction has been an important topic in the accounting and finance field for a long time. Several data mining techniques have been used for bankruptcy prediction. However, there are many limits for application to real classification problem with a single model. This study proposes ensemble SVM (support vector machine) model which assembles different SVM models with each different kernel functions. Our ensemble model is made and evaluated by v-fold cross-validation approach. The k top performing models are recruited into the ensemble. The classification is then carried out using the majority voting opinion of the ensemble. In this paper, we investigate the performance of ensemble SVM classifier in terms of accuracy, error rate, sensitivity, specificity, ROC curve, and AUC to compare with single SVM classifiers based on financial ratios dataset and simulation dataset. The results confirmed the advantages of our method: It is robust while providing good performance.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.2
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• pp.49-57
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• 2016

Ensemble classification involves combining multiple classifiers to obtain more accurate predictions than those obtained using individual models. Ensemble learning techniques are known to be very useful for improving prediction accuracy. Bagging is one of the most popular ensemble learning techniques. Bagging has been known to be successful in increasing the accuracy of prediction of the individual classifiers. Bagging draws bootstrap samples from the training sample, applies the classifier to each bootstrap sample, and then combines the predictions of these classifiers to get the final classification result. Bootstrap samples are simple random samples selected from the original training data, so not all bootstrap samples are equally informative, due to the randomness. In this study, we proposed a new method for improving the performance of the standard bagging ensemble by optimizing bootstrap samples. A genetic algorithm is used to optimize bootstrap samples of the ensemble for improving prediction accuracy of the ensemble model. The proposed model is applied to a bankruptcy prediction problem using a real dataset from Korean companies. The experimental results showed the effectiveness of the proposed model.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.6 s.155
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• pp.471-483
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• 2005

A monthly Ensemble Streamflow Prediction (ESP) system was developed by applying a daily rainfall-runoff model known as the Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation (SSARR) model to the Han, Nakdong, and Seomjin River basins in Korea. This study first assesses the accuracy of the averaged monthly runoffs simulated by SSARR for the 3 basins and proposes some improvements. The study found that the SSARR modeling of the Han and Nakdong River basins tended to significantly underestimate the actual runoff levels and the modeling of the Seomjin River basinshowed a large error variance. However, by implementing optimal linear correction (OLC), the accuracy of the SSARR model was considerably improved in predicting averaged monthly runoffs of the Han and Nakdong River basins. This improvement was not seen in the modeling of the Seomjin River basin. In addition, the ESP system was applied to forecast probabilistic runoff forecasts one month in advance for the 3 river basins from 1998 to 2003. Considerably improvement was also achieved with OLC in probabilistic forecasting accuracy for the Han and Nakdong River basins, but not in that of the Seomjin River basin.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.303-303
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• 2018

안정적인 수자원 운용을 위해서는 정확한 유량예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 유량예측 정확도의 개선을 위해 베이지안 추론(Bayesian inference) 기법과 앙상블 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법의 결합을 통한 새로운 유량예측 기법(Bayesian ESP)을 제안하였다. ESP를 통한 유량 예보 앙상블은 베이지안 추론의 사전정보로 활용되며, 관측 유량과 ESP 전망 결과의 선형관계를 통해 우도함수가 추정된다. 우도함수는 관측 유량이 존재하는 과거 기간에 대한 ESP를 수행한 후 예보 시점의 관측 유량(concurrent observed flow)과 선행 관측 유량(lagged observed flow)과의 다중선형회귀 모형을 통해 추정된다. 사전정보와 우도함수는 정규분포로 가정되며, 따라서 최종 유량예측인 사후정보 역시 정규분포함수로 산정되게 된다. Bayesian ESP은 ESP에서 발생하는 강우-유출모형 오차의 개선을 통해 수문예측의 정확도를 개선하게 되며 정규분포함수로 최종 결과가 산정되므로 확률예보 형태의 수문 전망도 가능하다. 본 기법을 전국 35개 댐 유역에 시범적용을 한 결과, 모든 유역에서 기존 ESP 기법 대비 수문예측 정확도의 개선을 가져왔으며, 우도함수 추정에 있어 선행 유량의 포함 여부가 수문 예측 정확도의 추가적인 개선을 가져왔다. 본 기법은 주간 예보부터 계절 예보까지 탄력적으로 구축이 가능하며 적용 결과 리드 타임이 길어질수록 예측 능력이 감소되었지만 전체 구간에 있어서 Bayesian ESP 기법이 가장 우수한 예측 정확도를 보여주었다.