Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.21
no.8
/
pp.1560-1566
/
2017
Recently, accumulation of data on pig farm is enabled through the wide spread of smart pig farm equipped with Internet-of-Things based sensors, and various machine learning algorithms are applied on the data in order to improve the productivity of pig farm. Herein, multiple machine learning schemes are used to predict the water usage in pig farm which is known to be one of the most important element in pig farm management. Especially, regression algorithms, which are linear regression, regression tree and AdaBoost regression, and classification algorithms which are logistic classification, decision tree and support vector machine, are applied to derive a prediction scheme which forecast the water usage based on the temperature and humidity of pig farm. Through performance evaluation, we find that the water usage can be predicted with high accuracy. The proposed scheme can be used to detect the malfunction of water system which prevents the death of pigs and reduces the loss of pig farm.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.24
no.7
/
pp.827-833
/
2020
In this paper, to reduce the unpaid rate of local governments, the internal data elements affecting the arrears in Water-INFOS are searched through interviews with meter readers in certain local governments. Candidate data affecting arrears from national statistical data were derived. The influence of the independent variable on the dependent variable was sampled by examining the disorder of the dependent variable in the data set called information gain. We also evaluated the higher prediction rates of decision tree and logistic regression using n-fold cross-validation. The results confirmed that the decision tree can find more accurate customer payment patterns than logistic regression. In the process of developing an analysis algorithm model using machine learning, the optimal values of two environmental variables, the minimum number of data and the maximum purity, which directly affect the complexity and accuracy of the decision tree, are derived to improve the accuracy of the algorithm.
본 논문에서는 자연스러운 음성을 합성하기 위하여, 한국어 음운지속시간의 변화에 있어서 문절과 구내의 음절수와 음절의 위치에 의한 영향과 인접하는 음운의 영향에 대하여 통계적으로 분석하였고, 분석된 시간 특징을 제어 요소로 하는 회귀트리를 생성하여 음운 지속시간을 모델 화하였다. 또한, 제안된 음운 지속시간 모델에 의해 예측실험을 행하여, 측정치와 예측치간의 다중 상관계수가 0.74정도이고, 각 음운의 예측오차의 75%이상이 25ms이내로 제안된 모델의 타당성이 입증되었다.
In order to manage the lectures efficiently in the university and improve the educational outcome, the process is needed that make diagnosis of the present educational outcome of each classes on a lecture and find factors of educational outcome. In most studies for finding the factors of the efficient lecture, statistical methods such as association analysis, regression analysis are used usually, and recently decision tree analysis is employed, too. The decision tree analysis have the merits that is easy to understand a result model, and to be easy to apply for the decision making, but have the weaknesses that is not strong for characteristic of input data such as multicollinearity. This paper indicates the weaknesses of decision tree analysis, and suggests the experimental solution using multiple decision tree algorithm to supplement these problems. The experimental result shows that the suggested method is more effective in finding the reliable factors of the educational outcome.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.7
no.7
/
pp.267-274
/
2018
This paper describes a head pose estimation method using PTZ(Pan-Tilt-Zoom) camera. When the external parameters of a camera is changed by rotation and translation, the estimated face pose for the same head also varies. In this paper, we propose a new method to estimate the head pose independently on varying the parameters of PTZ camera. The proposed method consists of 3 steps: face detection, feature extraction, and pose estimation. For each step, we respectively use MCT(Modified Census Transform) feature, the facial regression tree method, and the POSIT(Pose from Orthography and Scaling with ITeration) algorithm. The existing POSIT algorithm does not consider the rotation of a camera, but this paper improves the POSIT based on perspective projection in order to estimate the head pose robustly even when the external parameters of a camera are changed. Through experiments, we confirmed that RMSE(Root Mean Square Error) of the proposed method improve $0.6^{\circ}$ less then the conventional method.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
/
v.11
no.6
/
pp.50-56
/
1997
As the purpose of the breakdown prediction of three degradation of insulating materials caused by partial discharge occurring at various defects in the polymer insulator itself and at the interfaces between electrodes and the insulating materials. Treeing due to partial discharge os one of the main causes of breakdown of the insulating materials. Recently, the necessity of establishing the way to diagnoses the aging of insulation materials and to predict of insulation breakdown become improtant. The purpose of our work are to use acoustic emission System and fractal dimension and to investigated the treeing phenomena in polymeric insulation under appliec AC voltage 11[kV] with an artificial needleshaped void(1.5[mm]) using the above system.
The domestic used car market continues to grow along with the used car online platform service. The used car online platform service discloses vehicle specifications, accident history, inspection history, and detailed options to service consumers. Most of the preceding studies were predictions of used car prices using vehicle specifications and some options for vehicles. As a result of the study, it was confirmed that there was a nonlinear relationship between used car prices and some specification variables. Accordingly, the researchers tried to solve the nonlinear problem by executing a Machine Learning model. In common, the Regression based Machine Learning model had the advantage of knowing the actual influence and direction of variables, but there was a disadvantage of low Cost Function figures compared to the Decision Tree based Machine Learning model. This study attempted to predict used car prices of six domestic brands by utilizing both vehicle specifications and vehicle options. Through this, we tried to collect the advantages of the two types of Machine Learning models. To this end, we sequentially conducted a regression based Machine Learning model and a decision tree based Machine Learning model. As a result of the analysis, the practical influence and direction of each brand variable, and the best tree based Machine Learning model were selected. The implications of this study are as follows. It will help buyers and sellers who use used car online platform services to predict approximate used car prices. And it is hoped that it will help solve the problem caused by information inequality among users of the used car online platform service.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.27
no.9
/
pp.13-20
/
2022
It's proposed and analyzed ML(Machine Learning) models to predict vehicle FC(Fuel Consumption) in real-time. The test driving was done for a car to measure vehicle speed, acceleration, road gradient and FC for training dataset. The various ML models were trained with feature data of speed, acceleration and road-gradient for target FC. There are two kind of ML models and one is regression type of linear regression and k-nearest neighbors regression and the other is classification type of k-nearest neighbors classifier, logistic regression, decision tree, random forest and gradient boosting in the study. The prediction accuracy is low in range of 0.5 ~ 0.6 for real-time FC and the classification type is more accurate than the regression ones. The prediction error for total FC has very low value of about 0.2 ~ 2.0% and regression models are more accurate than classification ones. It's for the coefficient of determination (R2) of accuracy score distributing predicted values along mean of targets as the coefficient decreases. Therefore regression models are good for total FC and classification ones are proper for real-time FC prediction.
In the paper, phonetic decision tree of the triphone unit was built for the phoneme-based speech recognition of 640 stations which run by the Korail. The clustering rate was determined by Pearson and Regression analysis to decide threshold used in node splitting. Using the determined the clustering rate, thresholds are automatically decided by the threshold value according to the average clustering rate. In the recognition experiments for verifying the proposed method, the performance improved 1.4~2.3 % absolutely than that of the baseline system.
TBM (Tunnel Boring Machine) method is gaining popularity in urban and underwater tunneling projects due to its ability to ensure excavation face stability and minimize environmental impact. Among the prominent models for predicting disc cutter life, the NTNU model uses the Cutter Life Index(CLI) as a key parameter, but the complexity of testing procedures and rarity of equipment make measurement challenging. In this study, CLI was predicted using multiple linear regression analysis and tree-based machine learning techniques, utilizing rock properties. Through literature review, a database including rock uniaxial compressive strength, Brazilian tensile strength, equivalent quartz content, and Cerchar abrasivity index was built, and derived variables were added. The multiple linear regression analysis selected input variables based on statistical significance and multicollinearity, while the machine learning prediction model chose variables based on their importance. Dividing the data into 80% for training and 20% for testing, a comparative analysis of the predictive performance was conducted, and XGBoost was identified as the optimal model. The validity of the multiple linear regression and XGBoost models derived in this study was confirmed by comparing their predictive performance with prior research.
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.