Low flow는 하천수의 공급관리 및 계획, 관개용수 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 유황곡선을 산정하기 위해서는 30년 이상의 충분한 기간의 유량자료의 확보가 필수적이다. 하지만 국가하천 단위 이하의 하천의 경우 장기간의 유량자료가 없거나 중간에 일정기간 동안 결측된 관측소가 있어 하천별 유황 곡선을 산정하기에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측 유역의 유황을 예측하기 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), ARIMA 모형 등 통계학적 기반의 기법들을 사용하였지만, 최근에는 머신러닝, 딥러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최신 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 제시한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수 값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 DNN 모형을 이용하여 미계측 유역에 적용 가능한 유황곡선을 산정하고자 한다. 먼저, 유황곡선에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들 간의 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 통계적 검증을 통해 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.
반도체 웨이퍼의 표면을 연마하여 평탄화하는 Chemical Mechanical Planarization(CMP) 공정은 다양한 화학물질과 물리적인 기계장치에 의한 작용을 받기 때문에 공정을 안정적으로 관리하기 힘들다. CMP 공정에서 품질 지표로는 Material Removal Rate(MRR)를 많이 사용하고, CMP 공정의 안정적 관리를 위해서는 MRR을 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 머신러닝 기법들을 이용하여 CMP 공정에서 수집된 시계열 센서 데이터를 분석하여 MRR을 예측하는 모형과 공정 품질을 해석하기 위한 분류 모형을 개발한다. 나아가 분류 결과를 분석하여, CMP 공정 품질에 영향을 미치는 유의미한 변수를 파악하고 고품질을 유지하기 위한 공정 조건을 설명한다.
In this paper, We need to change all print factors when which print scaffold with 400 ㎛ pore using FDM 3d printer. Therefore the print quantity is 10 billion times, So we are difficult to print on workplace. To solve the problem, we used the prediction model based machine learning regression. We preprocessed and learned the securing print condition data, and we produced different kinds of prediction models. We predicted the pore size of scaffolds not securing with new print condition data using prediction models. We have derived the print conditions that satisfy the pore size of 400 ㎛ among the predicted print conditions of pore size. We printed the scaffolds 5 times on the condition. We measured the pore size of the printed scaffold and compared the average pore size with the predicted pore size. We confirmed that error was less than 1%, and we were identify the model with the highest pore size prediction performance of scaffold.
Park, Sung Boo;Shin, Seong Yun;Jung, Kwang Hyo;Lee, Byung Gook
한국해양공학회지
/
제35권5호
/
pp.336-346
/
2021
The prediction of wave conditions is crucial in the field of marine and ocean engineering. Hence, this study aims to predict the significant wave height through machine learning (ML), a soft computing method. The adopted metocean data, collected from 2012 to 2020, were obtained from the Korea Institute of Ocean Science and Technology. We adopted the feedforward neural network (FNN) and long-short term memory (LSTM) models to predict significant wave height. Input parameters for the input layer were selected by Pearson correlation coefficients. To obtain the optimized hyperparameter, we conducted a sensitivity study on the window size, node, layer, and activation function. Finally, the significant wave height was predicted using the FNN and LSTM models, by varying the three input parameters and three window sizes. Accordingly, FNN (W48) (i.e., FNN with window size 48) and LSTM (W48) (i.e., LSTM with window size 48) were superior outcomes. The most suitable model for predicting the significant wave height was FNN(W48) owing to its accuracy and calculation time. If the metocean data were further accumulated, the accuracy of the ML model would have improved, and it will be beneficial to predict added resistance by waves when conducting a sea trial test.
In terms of distribution planning, accurate electric load prediction is one of the most important factors. The future load prediction has manually been performed by calculating the maximum electric load considering loads transfer/switching and multiplying it with the load increase rate. In here, the risk of human error is inherent and thus an automated maximum electric load forecasting system is required. Although there are many existing methods and techniques to predict future electric loads, such as regression analysis, many of them have limitations in reflecting the nonlinear characteristics of the electric load and the complexity due to Photovoltaics (PVs), Electric Vehicles (EVs), and etc. This study, therefore, proposes a method of predicting future electric loads on distribution lines by using Machine Learning (ML) method that can reflect the characteristics of these nonlinearities. In addition, predictive models were developed based on actual data collected at KEPCO's existing distribution lines and the adequacy of developed models was verified as well. Also, as the distribution planning has a direct bearing on the investment, and amount of investment has a direct bearing on the maximum electric load, various baseline such as maximum, lowest, median value that can assesses the adequacy and accuracy of proposed ML based electric load prediction methods were suggested.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제15권12호
/
pp.4476-4491
/
2021
Video service providers tend to face user network problems in the process of transmitting video streams. They strive to provide user with superior video quality in a limited bitrate environment. It is necessary to accurately determine the target bitrate range of the video under different quality requirements. Recently, several schemes have been proposed to meet this requirement. However, they do not take the impact of visual influence into account. In this paper, we propose a new multi-category model to accurately predict the target bitrate range with target visual quality by machine learning. Firstly, a dataset is constructed to generate multi-category models by machine learning. The quality score ladders and the corresponding bitrate-interval categories are defined in the dataset. Secondly, several types of spatial-temporal features related to VMAF evaluation metrics and visual factors are extracted and processed statistically for classification. Finally, bitrate prediction models trained on the dataset by RandomForest classifier can be used to accurately predict the target bitrate of the input videos with target video quality. The classification prediction accuracy of the model reaches 0.705 and the encoded video which is compressed by the bitrate predicted by the model can achieve the target perceptual quality.
Zhihua Xiong;Zhuoxi Liang;Xuyao Liu;Markus Feldmann;Jiawen Li
Steel and Composite Structures
/
제48권5호
/
pp.531-545
/
2023
Composite dowels are implemented as a powerful alternative to headed studs for the efficient combination of Ultra High-Performance Concrete (UHPC) with high-strength steel in novel composite structures. They are required to provide sufficient shear resistance and ensure the transmission of tensile forces in the composite connection in order to prevent lifting of the concrete slab. In this paper, the load bearing capacity of puzzle-shaped and clothoidal-shaped dowels encased in UHPC specimen were investigated based on validated experimental test data. Considering the influence of the embedment depth and the spacing width of shear dowels, the characteristics of UHPC square plate on the load bearing capacity of composite structure, 240 numeric models have been constructed and analyzed. Three artificial intelligence approaches have been implemented to learn the discipline from collected experimental data and then make prediction, which includes Artificial Neural Network-Particle Swarm Optimization (ANN-PSO), Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) and an Extreme Learning Machine (ELM). Among the factors, the embedment depth of composite dowel is proved to be the most influential parameter on the load bearing capacity. Furthermore, the results of the prediction models reveal that ELM is capable to achieve more accurate prediction.
Much of our experiments are designed to uncover the cause(s) and effect(s) behind a phenomenon (i.e., data generating mechanism) we happen to be interested in. Uncovering such relationships allows us to identify the true workings of a phenomenon and, most importantly, to realize and articulate a model to explore the phenomenon on hand and/or allow us to predict it accurately. Fundamentally, such models are likely to be derived via a causal approach (as opposed to an observational or empirical mean). In this approach, causal discovery is required to create a causal model, which can then be applied to infer the influence of interventions, and answer any hypothetical questions (i.e., in the form of What ifs? Etc.) that commonly used prediction- and statistical-based models may not be able to address. From this lens, this paper builds a case for causal discovery and causal inference and contrasts that against common machine learning approaches - all from a civil and structural engineering perspective. More specifically, this paper outlines the key principles of causality and the most commonly used algorithms and packages for causal discovery and causal inference. Finally, this paper also presents a series of examples and case studies of how causal concepts can be adopted for our domain.
Objectives Alzheimer's disease (AD) is the most common form of dementia in older adults, damaging the brain and resulting in impaired memory, thinking, and behavior. The identification of differentially expressed genes and related pathways among affected brain regions can provide more information on the mechanisms of AD. The aim of our study was to identify differentially expressed genes associated with AD and combined biomarkers among them to improve AD risk prediction accuracy. Methods Machine learning methods were used to compare the performance of the identified combined biomarkers. In this study, three publicly available gene expression datasets from the hippocampal brain region were used. Results We detected 31 significant common genes from two different microarray datasets using the limma package. Some of them belonged to 11 biological pathways. Combined biomarkers were identified in two microarray datasets and were evaluated in a different dataset. The performance of the predictive models using the combined biomarkers was superior to those of models using a single gene. When two genes were combined, the most predictive gene set in the evaluation dataset was ATR and PRKCB when linear discriminant analysis was applied. Conclusions Combined biomarkers showed good performance in predicting the risk of AD. The constructed predictive nomogram using combined biomarkers could easily be used by clinicians to identify high-risk individuals so that more efficient trials could be designed to reduce the incidence of AD.
In this study, machine learning models are proposed to predict the Vickers hardness of AlSi10Mg alloys fabricated by laser powder bed fusion (LPBF). A total of 113 utilizable datasets were collected from the literature. The hyperparameters of the machine-learning models were adjusted to select an accurate predictive model. The random forest regression (RFR) model showed the best performance compared to support vector regression, artificial neural networks, and k-nearest neighbors. The variable importance and prediction mechanisms of the RFR were discussed by Shapley additive explanation (SHAP). Aging time had the greatest influence on the Vickers hardness, followed by solution time, solution temperature, layer thickness, scan speed, power, aging temperature, average particle size, and hatching distance. Detailed prediction mechanisms for RFR are analyzed using SHAP dependence plots.
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.