• 한국방사선학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.389-395
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• 2014

본 연구는 교모세포종 (Glioblastoma multiform, GBM)에 대한 방사선 진단학적/치료학적 연구에 필수적으로 필요한 악성뇌종양 동물모델을 개발하기 위해 수행되었다. 악성뇌종양 동물모델 개발을 위해 뇌정위 기구(stereotactic instrument)를 이용하여 C6 세포(Glioblastoma cell line)를 SD rat의 우측 선조체 내에 동종이식하였다. 개발된 동물모델의 검증을 위해 MRI와 해부조직학적 검사방법을 이용하였다. 해부조직학적 검사방법으로는 H&E 염색법을 이용하였다. MRI를 이용한 종양 형성 검사에서 C6 세포 이식 7일 후 종양 형성이 확인되었고, 14일 후에는 이식한 우측 뇌의 대부분이 종양으로 변화한 것을 확인하였다. 해부조직학적 검사에서는 과세포 발현 및 다형성 세포에 의해 형태학적 변화가 발생하는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발된 악성뇌종양 동물모델은 in vivo level에서 교모세포종에 대한 방사선 진단학적 기술 개발 및 새로운 치료법 개발을 위한 필수적인 도구로서 활용될 수 있을 것이다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권3호
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• pp.259-272
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• 2022

Rockburst is a dynamic, multivariate, and non-linear phenomenon that occurs in underground mining and civil engineering structures. Predicting rockburst is challenging since conventional models are not standardized. Hence, machine learning techniques would improve the prediction accuracies. This study describes decision based uncertainty models to predict rockburst in underground engineering structures using gradient boosting algorithms (GBM). The model input variables were uniaxial compressive strength (UCS), uniaxial tensile strength (UTS), maximum tangential stress (MTS), excavation depth (D), stress ratio (SR), and brittleness coefficient (BC). Several models were trained using different combinations of the input variables and a 3-fold cross-validation resampling procedure. The hyperparameters comprising learning rate, number of boosting iterations, tree depth, and number of minimum observations were tuned to attain the optimum models. The performance of the models was tested using classification accuracy, Cohen's kappa coefficient (k), sensitivity and specificity. The best-performing model showed a classification accuracy, k, sensitivity and specificity values of 98%, 93%, 1.00 and 0.957 respectively by optimizing model ROC metrics. The most and least influential input variables were MTS and BC, respectively. The partial dependence plots revealed the relationship between the changes in the input variables and model predictions. The findings reveal that GBM can be used to anticipate rockburst and guide decisions about support requirements before mining development.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.171-177
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• 2021

최근 머신러닝의 발전에 따라 일상생활과 산업에서 기술을 적용하는 사례들이 많아지고 있다. 금융 데이터와 머신러닝 기법을 활용한 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 이러한 동향에 따라 상점 매출 데이터에 머신러닝 기법을 접목해 매출 예측 모델을 구축, 핀테크 산업에서의 활용 방안을 제시한다. 다양한 결측치 처리 기법을 적용하고 그래디언트 부스팅 기반의 머신러닝 기법인 XGBoost, LightGBM, CatBoost를 사용하여 각 모델의 상점 매출예측 성능을 비교한다. 연구 결과, 단일대체법 중 중앙값 대체법을 사용한 데이터셋에 XGBoost를 활용해 예측을 진행한 모델의 성능이 가장 우수했다. 연구를 통해 얻은 모델을 이용하여 상점의 매출 예측을 진행함으로서 핀테크 기업의 고객 상점들은 대출금을 상환하기 전 금융 보조를 받는 근거로, 핀테크 기업은 상환 가능성이 높은 우수 상점에 금융 상품을 제공하는 등 기업과 고객 모두에게 긍정적인 방향으로 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.173-182
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• 2022

본 논문에서는 사기 거래를 사전에 예방하고 XAI 접근 방식을 사용하여 해석할 수 있는 기계학습 모델을 제안한다. 실험을 위해 국내 주요 온라인 C2C 재판매 거래 플랫폼인 중고나라에서 휴대폰 판매 게시물 1만2,258개에 대한 실제 데이터셋을 수집했다. 게시물 본문에 해당하는 텍스트를 Doc2vec을 이용해 특성을 추출했고 PCA를 통해 차원축소를 했으며, 이전 연구를 바탕으로 다양한 파생변수가 만들어졌다. 전처리 단계에서 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 오버샘플링과 언더샘플링을 결합한 복합샘플링 방법이 적용되었다. 이러한 특성을 기반으로 사기성 게시물을 탐지하는 기계학습 모델들이 학습되었다. 분석 결과 LightGBM이 다른 기계학습 모델에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. 그리고, SHAP을 이용한 분석 결과, 시세에 비해 터무니없게 가격이 쌀수록, 거래지역 표기가 없을수록, 가격이 높을수록, 안전거래를 하지 않을수록, 택배거래를 할수록, 가격 중 0의 비율이 많을수록 사기 게시글일 확률이 높았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.47-55
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• 2022

최근 우리나라에서도 인공지능 모델을 이용한 수온예측 관련 연구가 활발히 진행되고 있으나 한반도 주변 해역의 수온을 예측한 대부분의 연구는 주로 해수면 온도 예측에 중점을 두고 진행되었다. 반면 본 연구는 XBT(eXpendable Bathythermograph, 소모성 연직수온측정기) 데이터와 기계 학습 모델(RandomForest, XGBoost, LightGBM)을 사용하여 잠수함 작전 및 대잠전(Anti-Submarine Warfare)에 있어서 군사적으로 중요한 동해의 수직 수온분포를 예측하였다. 동해 특정해역의 해수면부터 수심 200m까지 측정된 XBT 데이터를 이용하여 모델을 학습시키고 절대 평균 오차(MAE, Mean Absolute Error)와 수직 수온분포 그래프를 통해 예측정확도를 평가하였다.

• 산업융합연구
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• 제22권2호
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• pp.23-32
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• 2024

본 연구에서는 서울 소재 한 전문대학 학생들을 대상으로 하여 최소한의 인구통계학적 변수와 1학년 1학기 성적을 활용하여 학생들의 최종 학적 상태를 예측하고자 하였다. XGBoost와 LightGBM 모델을 사용한 결과, 이러한 변수들이 학생들의 제적 여부 예측에 유의미한 것을 발견하였다. 이는 학업 시작 초기의 성적이 학업 중단의 중요한 지표가 될 수 있음을 시사한다. 또한, 전문대학의 학제가 최종 학적에 영향을 미칠 가능성을 확인하였으며, 이는 학업 기간이 학생들의 학업 중단 결정에 중요한 요소임을 나타낸다. 전문대학에서 조기 학업 중단 의도를 파악하는 데 있어 심리적, 사회적, 경제적 요인에 의존하지 않고 학업 성취도만을 기준으로 모델링을 시도하였다. 이는 향후 학업 중단에 대한 조기 경보 시스템 구축에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Genomics & Informatics
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• 제19권1호
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• pp.11.1-11.8
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• 2021

For the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19), predictive modeling, in the literature, uses broadly susceptible exposed infected recoverd (SEIR)/SIR, agent-based, curve-fitting models. Governments and legislative bodies rely on insights from prediction models to suggest new policies and to assess the effectiveness of enforced policies. Therefore, access to accurate outbreak prediction models is essential to obtain insights into the likely spread and consequences of infectious diseases. The objective of this study is to predict the future COVID-19 situation of Korea. Here, we employed 5 models for this analysis; SEIR, local linear regression (LLR), negative binomial (NB) regression, segment Poisson, deep-learning based long short-term memory models (LSTM) and tree based gradient boosting machine (GBM). After prediction, model performance comparison was evelauated using relative mean squared errors (RMSE) for two sets of train (January 20, 2020-December 31, 2020 and January 20, 2020-January 31, 2021) and testing data (January 1, 2021-February 28, 2021 and February 1, 2021-February 28, 2021) . Except for segmented Poisson model, the other models predicted a decline in the daily confirmed cases in the country for the coming future. RMSE values' comparison showed that LLR, GBM, SEIR, NB, and LSTM respectively, performed well in the forecasting of the pandemic situation of the country. A good understanding of the epidemic dynamics would greatly enhance the control and prevention of COVID-19 and other infectious diseases. Therefore, with increasing daily confirmed cases since this year, these results could help in the pandemic response by informing decisions about planning, resource allocation, and decision concerning social distancing policies.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권2호
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• pp.57-64
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• 2021

자율주행차 시대가 도래하면서 ECU (Electronic Control Unit)는 점차 고도화되고 있고, 이에 따라 차량에서 정확한 데이터를 추출하고 분석하려는 연구가 다양하게 시도되어 왔다. 그러나 ECU는 차량 제조사별로 상이한 프로토콜을 가지고 있어 상용 단말기로는 정확한 데이터 추출과 분석이 어렵다. 본 연구에서는 정확한 차량 데이터를 추출하기 위하여 전용 펌웨어를 개발하여 차량의 2019년 1월부터 2월의 실제 주행데이터 53,580건의 데이터를 추출하였으며, 20회가 넘는 실제 도로 주행을 통해서 데이터의 정확도를 검증하였다. 이러한 데이터를 바탕으로 실시간 연료 소비량 예측 모델의 정확도를 높이기 위하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하였다. 본 연구에서는 베이스 모델로 Ridge, Lasso, XGBoost, LightGBM이 사용되고 메타 모델은 Ridge가 사용되었으며, 예측 성능은 MAE 0.011, RMSE 0.017로 최적의 결과를 보였다.

• 품질경영학회지
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• 제52권2호
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• pp.185-199
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• 2024

Purpose: The improvement of yield and quality in product manufacturing is crucial from the perspective of process management. Controlling key variables within the process is essential for enhancing the quality of the produced items. In this study, we aim to identify key variables influencing product defects and facilitate quality enhancement in CNC machining process using SHAP(SHapley Additive exPlanations) Methods: Firstly, we conduct model training using boosting algorithm-based models such as AdaBoost, GBM, XGBoost, LightGBM, and CatBoost. The CNC machining process data is divided into training data and test data at a ratio 9:1 for model training and test experiments. Subsequently, we select a model with excellent Accuracy and F1-score performance and apply SHAP to extract variables influencing defects in the CNC machining process. Results: By comparing the performances of different models, the selected CatBoost model demonstrated an Accuracy of 97% and an F1-score of 95%. Using Shapley Value, we extract key variables that positively of negatively impact the dependent variable(good/defective product). We identify variables with relatively low importance, suggesting variables that should be prioritized for management. Conclusion: The extraction of key variables using SHAP provides explanatory power distinct from traditional machine learning techniques. This study holds significance in identifying key variables that should be prioritized for management in CNC machining process. It is expected to contribute to enhancing the production quality of the CNC machining process.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.57-78
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• 2023

2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.