• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권4호
• /
• pp.1080-1099
• /
• 2023

Digital healthcare combined with telemedicine services in the form of convergence with digital technology and AI is developing rapidly. Digital healthcare research is being conducted on many conditions including shock. However, the causes of shock are diverse, and the treatment is very complicated, requiring a high level of medical knowledge. In this paper, we propose a shock detection method based on the correlation between shock and data extracted from hemodynamic monitoring equipment. From the various parameters expressed by this equipment, four parameters closely related to patient shock were used as the input data for a machine learning model in order to detect the shock. Using the four parameters as input data, that is, feature values, a random forest-based ensemble machine learning model was constructed. The value of the mean arterial pressure was used as the correct answer value, the so called label value, to detect the patient's shock state. The performance was then compared with the decision tree and logistic regression model using a confusion matrix. The average accuracy of the random forest model was 92.80%, which shows superior performance compared to other models. We look forward to our work playing a role in helping medical staff by making recommendations for the diagnosis and treatment of complex and difficult cases of shock.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제22권12호
• /
• pp.681-686
• /
• 2016

소프트웨어 결함 예측은 프로젝트의 효율적인 관리와 성공에 있어 중요한 요소이다. 이 결함은 심각도에 따라 프로젝트에 영향을 미치는 정도가 다르다. 그러나 기존 연구는 결함 유무만 관심을 두고 심각도를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 소프트웨어 관리 효율과 품질 향상을 위해 FCM을 적용한 결함 심각도 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안된 모델은 FCM으로 NASA PC4의 결함심각도를 재분류한다. 그리고 RF(Random Forest)로 심각도에 영향을 주는 입력 column을 선별하여 데이터 핵심 결함 요인을 추출한다. 또한 10-fold 교차검증으로 파라미터를 변경해 모델 성능을 평가한다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 결함심각도가 58,40,80에서 30,20,128로 재분류되었다. 둘째, 심각도에 영향을 주는 중요한 입력 column은 정확도와 노드 불순도 측면에서 BRANCH_COUNT였다. 셋째, 성능평가는 트리수가 작고 고려할 변수가 많을수록 좋은 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.45-54
• /
• 2014

본 논문에서는 기존 기법들의 제한점을 개선하기 위해 휴리스틱 규칙 및 기계학습 분석 결과를 이용한 두 단계의 P2P 트래픽 분류 기법을 제안한다. 첫 번째 단계는 패킷 레벨의 시그니처 기반 분류기이고, 두 번째 단계는 플로우 레벨에서 수행되는 패턴 휴리스틱 규칙 및 통계 기반 분류기이다. 제안된 패턴 휴리스틱 규칙은 분류의 정확도를 높이고 통계 기반 분류기가 처리할 트래픽의 양을 줄일 수 있다. 다양한 의사 결정 트리 알고리즘의 분석을 기반으로 통계 기반 분류기는 가장 효율적인 REPTree로 구현하고, 앙상블 알고리즘을 통해 통계 기반 분류기의 성능을 개선한다. 실제 환경의 데이터 집합을 이용한 검증 분석을 통해, 본 제안 기법이 기존 기법에 비해 높은 정확도와 낮은 과부하를 제공함을 제시한다.

• ETRI Journal
• /
• 제45권3호
• /
• pp.448-461
• /
• 2023

This article performs a detailed data scrutiny on a chronic kidney disease (CKD) dataset to select efficient instances and relevant features. Data relevancy is investigated using feature extraction, hybrid outlier detection, and handling of missing values. Data instances that do not influence the target are removed using data envelopment analysis to enable reduction of rows. Column reduction is achieved by ranking the attributes through feature selection methodologies, namely, extra-trees classifier, recursive feature elimination, chi-squared test, analysis of variance, and mutual information. These methodologies are ranked via Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) using weight optimization to identify the optimal features for model building from the CKD dataset to facilitate better prediction while diagnosing the severity of the disease. An efficient hybrid ensemble and novel similarity-based classifiers are built using the pruned dataset, and the results are thereafter compared with random forest, AdaBoost, naive Bayes, k-nearest neighbors, and support vector machines. The hybrid ensemble classifier yields a better prediction accuracy of 98.31% for the features selected by extra tree classifier (ETC), which is ranked as the best by TOPSIS.

• 벤처창업연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.229-249
• /
• 2022

본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 통해 코스닥(KOSDAQ) 시장 내 관리종목 지정을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 증권시장 내 기업이 관리종목으로 지정이 되면 시장에서는 이를 부정적인 정보로 인식하여 해당 기업과 투자자에게 손실을 가져오게 된다. 본 연구를 통해 기업의 재무적 데이터를 바탕으로 조기에 관리종목 지정을 예측하고, 투자자들의 포트폴리오 리스크 관리에 도움을 주기 위한 머신러닝 접근이 타당한지 살펴본다. 본 연구를 위해 활용한 독립변수는 수익성, 안정성, 활동성, 성장성을 나타내는 21개의 재무비율을 활용하였으며, K-IFRS가 적용된 2011년부터 2020년까지 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 추출하였다. 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, LightGBM을 활용하여 관리종목 지정 예측 연구를 수행하였다. 연구결과는 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 의사결정나무 기반 학습 모형의 변수 중요도의 상위 3개 변수를 확인한 결과 각 모형에서 공통적으로 나온 재무변수는 ROE(당기순이익), 자본금회전율(Capital stock turnover ratio)로 해당 재무변수가 관리종목 지정에 있어 상대적으로 중요한 변수임을 확인하였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높은 것을 확인하였다. 기존 선행연구가 K-IFRS에 대한 고려를 하지 않았고, 다소 제한된 머신러닝에 의존하였다. 따라서 본 연구의 필요성과 함께 현실적 요구를 충족시키는 결과를 제시하였음을 알 수 있으며, 시장참여자들에게 있어 관리종목 지정에 대한 사전 예측을 확인할 수 있도록 기여했다고 볼 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.576-583
• /
• 2020

이 논문은 최근 엄청난 성장을 하고 있는 유튜브의 댓글 중 스팸 댓글을 판별하는 기법을 제안한다. 유튜브에서는 광고를 통한 수익 창출이 가능하기 때문에 인기 동영상에서 자신의 채널이나 동영상을 홍보하거나 영상과 관련 없는 댓글을 남기는 스패머(spammer)들이 나타났다. 유튜브에서는 자체적으로 스팸 댓글을 차단하는 시스템을 운영하고 있지만 여전히 제대로 차단하지 못한 스팸 댓글들이 있다. 따라서, 유튜브 스팸 댓글 판별에 대한 관련 연구들을 살펴 보고 인기 동영상인 싸이, 케이티 페리, LMFAO, 에미넴, 샤키라의 뮤직비디오 댓글 데이터에 6가지 머신러닝 기법(의사결정나무, 로지스틱 회귀분석, 베르누이 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트, 선형 커널을 이용한 서포트 벡터 머신, 가우시안 커널을 이용한 서포트 벡터 머신)과 이들을 결합한 앙상블 모델로 스팸 탐지 실험을 진행하였다.

• 상하수도학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.259-275
• /
• 2021

This study explored the usefulness and implications of the Bayesian hyperparameter optimization in developing species distribution models (SDMs). A variety of machine learning (ML) algorithms, namely, support vector machine (SVM), random forest (RF), boosted regression tree (BRT), XGBoost (XGB), and Multilayer perceptron (MLP) were used for predicting the occurrence of four benthic macroinvertebrate species. The Bayesian optimization method successfully tuned model hyperparameters, with all ML models resulting an area under the curve (AUC) > 0.7. Also, hyperparameter search ranges that generally clustered around the optimal values suggest the efficiency of the Bayesian optimization in finding optimal sets of hyperparameters. Tree based ensemble algorithms (BRT, RF, and XGB) tended to show higher performances than SVM and MLP. Important hyperparameters and optimal values differed by species and ML model, indicating the necessity of hyperparameter tuning for improving individual model performances. The optimization results demonstrate that for all macroinvertebrate species SVM and RF required fewer numbers of trials until obtaining optimal hyperparameter sets, leading to reduced computational cost compared to other ML algorithms. The results of this study suggest that the Bayesian optimization is an efficient method for hyperparameter optimization of machine learning algorithms.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.103-118
• /
• 2018

Ecosystems in subalpine regions are recognized as areas vulnerable to climatic changes because rainfall and the possibility of flora migration are very low due to the characteristics of topography in the regions. In this context, habitat niche was formulated for representative species of arbors in subalpine regions in order to understand the effects of climatic changes on alpine arbor ecosystems. The current potential habitats were modeled as future change areas according to the climatic change scenarios. Based on the growth conditions and environmental characteristics of the habitats, the study was conducted to identify direct and indirect causes affecting the habitat reduction of Abies nephrolepis. Diverse model algorithms for explanation of the relationship between the emergence of biological species and habitat environments were reviewed to construct the environmental data suitable for the six models(GLM, GAM, RF, MaxEnt, ANN, and SVM). Weights determined through TSS were applied to the six models for ensemble in an attempt to minimize the uncertainty of the models. Based on the current climate determined by averaging the climates over the past 30years(1981~2010) and the HadGEM-RA model was applied to fabricate bioclimatic variables for scenarios RCP 4.5 and 8.5 on the near and far future. The results of models of the alpine region tree species studied were put together and evaluated and the results indicated that a total of eight national parks such as Mt. Seorak, Odaesan, and Hallasan would be mainly affected by climatic changes. Changes in the Baekdudaegan reserves were analyzed and in the results, A. nephrolepis was predicted to be affected the most in the RCP8.5. The results of analysis as such are expected to be finally utilizable in the survey of biological species in the Korean peninsula, restoration and conservation strategies considering climatic changes as the analysis identified the degrees of impacts of climatic changes on subalpine region trees in Korean peninsula with very high conservation values.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제13권5호
• /
• pp.1203-1212
• /
• 2017

Intrusion detection systems (IDSs) are crucial in this overwhelming increase of attacks on the computing infrastructure. It intelligently detects malicious and predicts future attack patterns based on the classification analysis using machine learning and data mining techniques. This paper is devoted to thoroughly evaluate classifier ensembles for IDSs in IEEE 802.11 wireless network. Two ensemble techniques, i.e. voting and stacking are employed to combine the three base classifiers, i.e. decision tree (DT), random forest (RF), and support vector machine (SVM). We use area under ROC curve (AUC) value as a performance metric. Finally, we conduct two statistical significance tests to evaluate the performance differences among classifiers.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1229-1231
• /
• 2011

대량의 분류 규칙 탐사 과정은 앙상블기법을 사용하여 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리의 분열 문제와 singleton 포함 한계를 해결하기 위하여 Cascading-and-Sharing 앙상블 기법을 적용하여 점진적 다중 의사결정 트리를 구축하였다. 또한 분류의 정확도를 향상시키고, 트리의 복잡도와 모델 과잉접합을 피하기 위하여 다중 트리 구축과정에서 선형 상관분석기법을 기반으로 훈련 데이터 속성들의 중복성을 제거하였다. 실험 결과, 속성들의 중복성을 제거하여 구축한 트리들은 원래 기법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.