• 상하수도학회지
• /
• 제36권4호
• /
• pp.239-248
• /
• 2022

The prediction of algal bloom is an important field of study in algal bloom management, and chlorophyll-a concentration(Chl-a) is commonly used to represent the status of algal bloom. In, recent years advanced machine learning algorithms are increasingly used for the prediction of algal bloom. In this study, XGBoost(XGB), an ensemble machine learning algorithm, was used to develop a model to predict Chl-a in a reservoir. The daily observation of water quality data and climate data was used for the training and testing of the model. In the first step of the study, the input variables were clustered into two groups(low and high value groups) based on the observed value of water temperature(TEMP), total organic carbon concentration(TOC), total nitrogen concentration(TN) and total phosphorus concentration(TP). For each of the four water quality items, two XGB models were developed using only the data in each clustered group(Model 1). The results were compared to the prediction of an XGB model developed by using the entire data before clustering(Model 2). The model performance was evaluated using three indices including root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR). The model performance was improved using Model 1 for TEMP, TN, TP as the RSR of each model was 0.503, 0.477 and 0.493, respectively, while the RSR of Model 2 was 0.521. On the other hand, Model 2 shows better performance than Model 1 for TOC, where the RSR was 0.532. Explainable artificial intelligence(XAI) is an ongoing field of research in machine learning study. Shapley value analysis, a novel XAI algorithm, was also used for the quantitative interpretation of the XGB model performance developed in this study.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제37권6호
• /
• pp.539-554
• /
• 2024

This study explores development of prediction model for seismic site classification through the integration of machine learning techniques with horizontal-to-vertical spectral ratio (HVSR) methodologies. To improve model accuracy, the research employs outlier detection methods and, synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) for data balance, and evaluates using seven machine learning models using seismic data from KiK-net. Notably, light gradient boosting method (LGBM), gradient boosting, and decision tree models exhibit improved performance when coupled with SMOTE, while Multiple linear regression (MLR) and Support vector machine (SVM) models show reduced efficacy. Outlier detection techniques significantly enhance accuracy, particularly for LGBM, gradient boosting, and voting boosting. The ensemble of LGBM with the isolation forest and SMOTE achieves the highest accuracy of 0.91, with LGBM and local outlier factor yielding the highest F1-score of 0.79. Consistently outperforming other models, LGBM proves most efficient for seismic site classification when supported by appropriate preprocessing procedures. These findings show the significance of outlier detection and data balancing for precise seismic soil classification prediction, offering insights and highlighting the potential of machine learning in optimizing site classification accuracy.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.566-569
• /
• 2021

전력수요는 월, 요일 및 시간의 계절성(Seasonality)을 보이는 데이터이다. 각 계절성에 따라 특성이 다르기 때문에, 전력수요를 예측하기 위해서는 계절성의 특성을 고려한 다양한 모델을 선정하고, 병합하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전력수요의 계절성을 고려한 다양한 예측모델을 병합하여 이용할 수 있도록 스태킹 앙상블 적용하고 실험결과를 기술한다. 또한, 162개 도시의 기상 데이터와 인구 데이터를 예측에 이용하는 방법, Regression 모델과 Time-series모델에 입력하는 특징(Feature)의 전처리 방법, 베이지안 최적화를 이용한 머신러닝 및 딥러닝 모델의 하이퍼파라메터 최적화 방법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권4호
• /
• pp.173-178
• /
• 2023

한국 문학이 세계적으로 관심을 받게 됨에 따라 해외 출판시장에서의 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 해외 출판시 도서 판매량의 예측과 과거 해외 독자들의 선호도가 높았던 도서들의 특징을 분석하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 최근 5년간 해외 출간된 도서 중에서 굿셀러로 분류되는 누적 5천 부 이상 판매 여부 예측 모델을 제안하고 굿셀러의 요인이 되는 변수들을 분석하였다. 이를 위해, XGBoost, Gradient Boosting, Adaboost, LightGBM, Random Forest의 다섯 개 앙상블 학습 모델과 Support Vector Machine, Logistic Regression, Deep Learning을 적용한 결과, 불균형 데이터 문제 해결에 앙상블 알고리즘이 큰 효과를 보였음을 확인했으며, 그 중에서도 LightGMB 모델이 99.86%의 AUC 값을 얻어 가장 좋은 예측 성능을 보임을 검증하였다. 예측을 위해 사용된 변수 중 가장 중요한 변수는 작가의 해외 출간 횟수로 나타났으며, 평점 평균, 상위 출판 시장 규모를 가진 국가에서 출판 여부와 평점 참여자 수 등이 중요한 변수로 나타났다. 또한, 굿셀러 도서에 대한 독자들의 반응을 분석하기 위해서, 굿셀러 도서 중에서도 가장 많이 판매된 4권의 작품 리뷰에 대해 텍스트 마이닝을 실시하였다. 분석 결과 스토리, 등장인물, 작가 순으로 관심을 둔 리뷰가 많았음을 알 수 있었으며, 평점이 낮은 리뷰로부터 번역 키워드가 도출된 것으로 보아, 번역에 대한 지원을 확대하는 것이 필요할 것으로 보인다.

• 아태비즈니스연구
• /
• 제13권2호
• /
• pp.107-122
• /
• 2022

Purpose - This study aims to develop machine learning models to predict administrative issue designation in KOSDAQ Market using financial data. Design/methodology/approach - Employing four classification techniques including logistic regression, support vector machine, random forest, and gradient boosting to a matched sample of five hundred and thirty-six firms over an eight-year period, the authors develop prediction models and explore the practicality of the models. Findings - The resulting four binary selection models reveal overall satisfactory classification performance in terms of various measures including AUC (area under the receiver operating characteristic curve), accuracy, F1-score, and top quartile lift, while the ensemble models (random forest and gradienct boosting) outperform the others in terms of most measures. Research implications or Originality - Although the assessment of administrative issue potential of firms is critical information to investors and financial institutions, detailed empirical investigation has lagged behind. The current research fills this gap in the literature by proposing parsimonious prediction models based on a few financial variables and validating the applicability of the models.

• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제9권2호
• /
• pp.93-102
• /
• 2022

Dependency parsing is a decision problem of the syntactic relation between words in a sentence. Recently, deep learning models are used for dependency parsing based on the word representations in a continuous vector space. However, it causes a mislabeled tagging problem for the proper nouns that rarely appear in the training corpus because it is difficult to express out-of-vocabulary (OOV) words in a continuous vector space. To solve the OOV problem in dependency parsing, we explored the proper noun embedding method according to the embedding unit. Before representing words in a continuous vector space, we replace the proper nouns with a special token and train them for the contextual features by using the multi-layer bidirectional LSTM. Two models of the syllable-based and morpheme-based unit are proposed for proper noun embedding and the performance of the dependency parsing is more improved in the ensemble model than each syllable and morpheme embedding model. The experimental results showed that our ensemble model improved 1.69%p in UAS and 2.17%p in LAS than the same arc-eager approach-based Malt parser.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권4호
• /
• pp.211-221
• /
• 2024

Pakistan is a top producer and exporter of high-quality rice, but traditional methods are still being used for detecting rice diseases. This research project developed an automated rice blast disease diagnosis technique based on deep learning, image processing, and transfer learning with pre-trained models such as Inception V3, VGG16, VGG19, and ResNet50. The modified connection skipping ResNet 50 had the highest accuracy of 99.16%, while the other models achieved 98.16%, 98.47%, and 98.56%, respectively. In addition, CNN and an ensemble model K-nearest neighbor were explored for disease prediction, and the study demonstrated superior performance and disease prediction using recommended web-app approaches.

• Journal of Korea Artificial Intelligence Association
• /
• 제1권2호
• /
• pp.21-25
• /
• 2023

The purpose of this study was to compare the performance using multiple regression models to predict the energy consumption of steel industry. Specific independent variables were selected in consideration of correlation among various attributes such as CO2 concentration, NSM, Week Status, Day of week, and Load Type, and preprocessing was performed to solve the multicollinearity problem. In data preprocessing, we evaluated linear and nonlinear relationships between each attribute through correlation analysis. In particular, we decided to select variables with high correlation and include appropriate variables in the final model to prevent multicollinearity problems. Among the many regression models learned, Boosted Decision Tree Regression showed the best predictive performance. Ensemble learning in this model was able to effectively learn complex patterns while preventing overfitting by combining multiple decision trees. Consequently, these predictive models are expected to provide important information for improving energy efficiency and management decision-making at steel industry. In the future, we plan to improve the performance of the model by collecting more data and extending variables, and the application of the model considering interactions with external factors will also be considered.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.21-28
• /
• 2024

레이다는 자율주행 차에 있어 필수적인 센서 부품으로, 레이다가 활용되는 시장은 점차 커지고 있으며 제품 종류도 다양해지고 있다. 본 연구에서는 평가 공정에서부터 레이다의 불량 여부를 예측해 자율주행의 안정성과 효율성을 높일 수 있도록 성능 예측 모델을 구축하고 평가하였다. 레이더 공정 과정의 39607개 입력 데이터로 모델을 학습하였으며, 결과적으로 17개 모델을 스태킹 앙상블했을 때 Meta Ridge 모델이 가장 높은 학습률을 나타내는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과가 제품의 불량을 공정 단계에서 우선 예측해 수율을 극대화하고 불량으로 인한 제품 폐기 비용을 감축하는 데 도움이 될 것으로 기대 한다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제39권4호
• /
• pp.5-17
• /
• 2023

도심지 지하굴착 공사가 대형화되면서 공사 중 안전사고에 대한 위험요인이 더욱 증가하고 있다. 이에 따라 공사현장의 위험요소를 모니터링하고 사전에 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 굴착으로 인한 흙막이 벽체의 변형을 예측하는 방법에는 크게 경험식과 수치해석 두 가지 방법으로 분류할 수 있으며, 최근에는 인공지능 기술의 발달과 함께 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델이 한 가지 방법으로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 예측력과 효율성이 우수한 부스팅 계열 알고리즘 및 앙상블 모델을 이용하여 시공 중 흙막이 벽체 변형을 예측하는 모델을 구축하였다. 지하흙막이 공사의 설계-시공-유지관리 과정에서 도출되는 자료들을 복합적으로 활용하여 데이터베이스를 구축하고, 이 자료를 토대로 학습모델을 만들고 성능을 평가하였다. 모델 성능 평가 결과, 높은 정확도로 흙막이 벽체 변형을 예측할 수 있었으며, 지반계측 자료를 학습에 활용함으로써 실제 시공과정의 특성이 반영된 예측결과를 제시할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 예측 모델을 활용하여 시공 중 흙막이 벽체의 안정성 평가 및 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.