• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제58권1호
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• pp.1.1-1.6
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• 2016

Background: Genotype imputation is an important process of predicting unknown genotypes, which uses reference population with dense genotypes to predict missing genotypes for both human and animal genetic variations at a low cost. Machine learning methods specially boosting methods have been used in genetic studies to explore the underlying genetic profile of disease and build models capable of predicting missing values of a marker. Methods: In this study strategies and factors affecting the imputation accuracy of parent-offspring trios compared from lower-density SNP panels (5 K) to high density (10 K) SNP panel using three different Boosting methods namely TotalBoost (TB), LogitBoost (LB) and AdaBoost (AB). The methods employed using simulated data to impute the un-typed SNPs in parent-offspring trios. Four different datasets of G1 (100 trios with 5 k SNPs), G2 (100 trios with 10 k SNPs), G3 (500 trios with 5 k SNPs), and G4 (500 trio with 10 k SNPs) were simulated. In four datasets all parents were genotyped completely, and offspring genotyped with a lower density panel. Results: Comparison of the three methods for imputation showed that the LB outperformed AB and TB for imputation accuracy. The time of computation were different between methods. The AB was the fastest algorithm. The higher SNP densities resulted the increase of the accuracy of imputation. Larger trios (i.e. 500) was better for performance of LB and TB. Conclusions: The conclusion is that the three methods do well in terms of imputation accuracy also the dense chip is recommended for imputation of parent-offspring trios.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1213-1220
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• 2011

본 논문에서는 분류자들 속에 중요도 정보를 삽입하여 동적 중요도 결정이 가능한 앙상블 시스템을 제안하였다. 그동안 앙상블 시스템에서 중요도는 훈련이 끝나고 결정된 중요도를 사용하였다. 한 번 결정된 중요도는 테스트 데이터에 상관없이 정적으로 사용되었다. 이 문제를 푸는 방법으로 관문 네트워크에서 구조적으로 계층을 두는 프로세스를 추가하여 동적 중요도 결정이 가능하게 하는 방법이 있지만 프로세스가 추가된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 추가적인 프로세스 없이 간단하게 동적 중요도 결정이 가능한 방법을 보여주고 구조적 변경 없이 기존의 시스템에 쉽게 적용할 수 있으며 AdaBoost보다 나은 성능을 보여주는 알고리즘을 제안한다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.99-110
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• 2021

This study presents the estimation of crack depth by analyzing temperatures extracted from thermal images and environmental parameters such as air temperature, air humidity, illumination. The statistics of all acquired features and the correlation coefficient among thermal images and environmental parameters are presented. The concrete crack depths were predicted by four different machine learning models: Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and AdaBoost (AB). The machine learning algorithms are validated by the coefficient of determination, accuracy, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The AB model had a great performance among the four models due to the non-linearity of features and weak learner aggregation with weights on misclassified data. The maximum depth 11 of the base estimator in the AB model is efficient with high performance with 97.6% of accuracy and 0.07% of MAPE. Feature importances, permutation importance, and partial dependence are analyzed in the AB model. The results show that the marginal effect of air humidity, crack depth, and crack temperature in order is higher than that of the others.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.39-46
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• 2022

교통사고와 사회·경제적 손실 간의 연계성이 확인됨에 따라 사고 데이터에 기반을 둔 안전 정책 마련 및 중상·사망 등 그 심각도가 높은 교통사고의 절감 방안의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 인구 대비 교통사고 사망자 비율이 높은 대전시를 대상지역으로 설정하고 보행자 교통사고 데이터를 수집한 후, 기계학습을 통해 최적알고리즘과 심각도 분류의 주요 인자를 도출하였다. 연구의 결과에 따르면, 적용한 9개 알고리즘 중 앙상블 기반의 학습 기법인 AdaBoost (Adaptive Boosting)와 RF (Random Forest)가 최적의 성능을 보여주었다. 이를 기반으로 도출된 대전시 보행자 교통사고 심각도의 주요 인자는 보행자의 연령이 70대 및 20대이거나 사고유형이 횡단사고에 의한 경우로 나타남에 따라 대전시 보행자 사고 저감 대책을 위한 고려요인으로 제안하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제84권5호
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• pp.605-618
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• 2022

Glass fiber reinforced polymer (GFRP) elastic gridshells consist of long continuous GFRP tubes that form elastic deformations. In this paper, a method for the form-finding of gridshell structures is presented based on the interpretable machine learning (ML) approaches. A comparative study is conducted on several ML algorithms, including support vector regression (SVR), K-nearest neighbors (KNN), decision tree (DT), random forest (RF), AdaBoost, XGBoost, category boosting (CatBoost), and light gradient boosting machine (LightGBM). A numerical example is presented using a standard double-hump gridshell considering two characteristics of deformation as objective functions. The combination of the grid search approach and k-fold cross-validation (CV) is implemented for fine-tuning the parameters of ML models. The results of the comparative study indicate that the LightGBM model presents the highest prediction accuracy. Finally, interpretable ML approaches, including Shapely additive explanations (SHAP), partial dependence plot (PDP), and accumulated local effects (ALE), are applied to explain the predictions of the ML model since it is essential to understand the effect of various values of input parameters on objective functions. As a result of interpretability approaches, an optimum gridshell structure is obtained and new opportunities are verified for form-finding investigation of GFRP elastic gridshells during lifting construction.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.31-33
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• 2009

Face detection using AdaBoost algorithm is capable of processing images rapidly while having high detection rates. It seemed to be the fastest and the most robust and it is still today. Many improvements or extensions of this method have been proposed. However, previous approaches only deal with upright faces. They suffer from limited discriminant capability for rotated faces as these methods apply the same features for both upright and rotated faces. To solve this problem, it is necessary that we rotate input images or make independently trained detectors. However, this can be slow and can require a lot of training data, since each classifier requires the computation of many different image features. This paper proposes a robust algorithm for finding rotated faces within an image. It reduces the computational and sample complexity, by finding common features that can be shared across the classes. And it will be able to apply with multi-class object detection.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.9-18
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• 2023

Harvest forecasting is the great demand of multiple aspects like temperature, rain, environment, and their relations. The existing study investigates the climate conditions and aids the cultivators to know the harvest yields before planting in farms. The proposed study uses federated learning. In addition, the additional widespread techniques such as bagging classifier, extra tees classifier, linear discriminant analysis classifier, quadratic discriminant analysis classifier, stochastic gradient boosting classifier, blending models, random forest regressor, and AdaBoost are utilized together. These presented nine algorithms achieved exemplary satisfactory accuracies. The powerful contributions of proposed algorithms can create exact harvest forecasting. Ultimately, we intend to compare our study with the earlier research's results.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.949-958
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• 2004

본 연구는 대용량 훈련 데이타를 사용하는 얼굴 검출 분류기의 학습과정에서 새로운 데이터의 추가 학습이 가능한 새로운 방법을 제안한다. 추가되는 데이타로부터 새로운 정보를 학습하여 이미 습득된 기존의 지식을 갱신하는 것이 점진적 학습의 목표이다. 이러한 학습 기법에 기반한 분류기의 설계에서는 최종 분류기가 전체 훈련 데이타 집합의 특성을 반영하는 것이 매우 중요한 문제이다. 제안하는 알고리즘은 최적화된 최종 분류기 획득을 위하여 훈련 집합의 전역적인 특성을 대표하는 검증집합을 생성하고, 이 집단 내에서의 분류성능을 기준으로 중간단계 분류기들의 가중치를 결정한다. 각 중간단계 분류기는 개변 데이타 집합의 학습 결과로써 가중치 기반 결합 방식에 의해 최종 분류기로 구성된다. 반복적인 실험을 통해, 제안한 알고리즘을 사용하여 학습한 얼굴 검출 분류기의 성능이 AdaBoost 및 Learn＋＋기반의 분류기보다 우수한 검출 성능을 보임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.