• 제목/요약/키워드: random forest model

검색결과 538건 처리시간 0.025초

건물별 화재 위험도 예측 및 분석: 재산 피해액과 화재 발생 여부를 바탕으로 (Risk Prediction and Analysis of Building Fires -Based on Property Damage and Occurrence of Fires-)

  • 이인아;오형록;이준기
    • 한국빅데이터학회지
    • /
    • 제6권1호
    • /
    • pp.133-144
    • /
    • 2021
  • 본 논문은 서울시에 존재하는 건물을 대상으로 화재 발생 시 재산 피해액, 화재 발생 여부를 예측하여 건물별 화재 위험도를 도출하였다. 본 연구는 건물의 특성뿐 아니라 해당 건물이 속한 행정동의 특성 및 소방 시설 접근성과 같은 변수를 활용하였다는 점에서 기존 선행연구와의 차이점을 지닌다. 앙상블 보팅(Ensemble Voting) 기법을 활용해 서로 다른 알고리즘을 병합했으며, 이를 통해 재산 피해액과 화재 발생 여부를 예측하고 변수 중요도를 추출하여 화재 위험도를 산출하는 방향으로 연구를 진행하였다. 구축된 모델을 사용하여 서울시에 존재하는 300개 건물을 대상으로 적용한 결과, 화재 위험도 1등급의 경우 건물 내 세대 수가 많으며, 관할 119안전센터가 가장 멀리 위치하는 등 화재 발생 시 그 규모를 키울 수 있는 요인들이 많은 것으로 나타났다. 반면 5등급의 경우, 주변 건물 수나 사업체 수는 많지만, 관할 119안전센터가 가장 가까이 위치해 있어 화재에 적절히 대응할 수 있는 건물들로 나타났다.

Preventive Effects of Fluoride Gel Application on Dental Caries in the Permanent Tooth: A Systematic Review of Randomized Controlled Trials

  • Do, Kyung-Yi;Lee, Eun-Sun
    • 치위생과학회지
    • /
    • 제19권1호
    • /
    • pp.9-22
    • /
    • 2019
  • Background: The purpose of this systematic review was to investigate the effects of topical fluoride gel application on dental caries prevention in the permanent teeth of children and adolescents. Methods: We searched the EMBASE, PubMed, and Cochrane Library databases for randomized controlled trials (RCTs) assessing the effects of self-applied or professionally applied topical fluoride gels in patients <18 years of age; the search was completed on April 1, 2018. All included trials involved an experimental group (fluoride gel application) and a control group (placebo or no treatment). The outcome measures were the D(M)FS and D(M)FT indices, which were compared between the two groups. Review Manager software was used for quantitative synthesis of the final selected articles, and a forest plot was generated via a meta-analysis conducted using a random effects model. Results: The results showed that the D(M)FS and D(M)FT indices were lower in the fluoride application group than in the control group, thus indicating that fluoride gel application was effective in dental caries prevention. We also performed a subgroup analysis to determine whether the effects of fluoride application differed if patients received oral prophylaxis (self or professional) before fluoride gel application. Therefore, the two groups showed slightly larger differences when studies without oral prophylaxis before fluoride gel application were considered; however, the difference was not statistically significant. Conclusion: These findings should be utilized to raise awareness about the caries-prevention effects of topical fluoride application among patients and guardians. Further RCTs should evaluate the effects of fluoride application with or without preceding oral prophylaxis, and appropriate fluoride application guidelines should be developed to maximize the effects of fluoride application in clinical practice.

Predicting the Potential Distribution of an Invasive Species, Solenopsis invicta Buren (Hymenoptera: Formicidae), under Climate Change using Species Distribution Models

  • SUNG, Sunyong;KWON, Yong-Su;LEE, Dong Kun;CHO, Youngho
    • Entomological Research
    • /
    • 제48권6호
    • /
    • pp.505-513
    • /
    • 2018
  • The red imported fire ant is considered one of the most notorious invasive species because of its adverse impact on both humans and ecosystems. Public concern regarding red imported fire ants has been increasing, as they have been found seven times in South Korea. Even if red imported fire ants are not yet colonized in South Korea, a proper quarantine plan is necessary to prevent their widespread distribution. As a basis for quarantine planning, we modeled the potential distribution of the red imported fire ant under current climate conditions using six different species distribution models (SDMs) and then selected the random forest (RF) model for modeling the potential distribution under climate change. We acquired occurrence data from the Global Biodiversity Information Facility (GBIF) and bioclimatic data from WorldClim. We modeled at the global scale to project the potential distribution under the current climate and then applied models at the local scale to project the potential distribution of the red imported fire ant under climate change. Modeled results successfully represent the current distribution of red imported fire ants. The potential distribution area for red imported fire ants increased to include major harbors and airports in South Korea under the climate change scenario (RCP 8.5). Thus, we are able to provide a potential distribution of red imported fire ant that is necessary to establish a proper quarantine plan for their management to minimize adverse impacts of climate change.

데이터 마이닝 기법을 이용한 소규모 악성코드 탐지에 관한 연구 (A Study on Detection of Small Size Malicious Code using Data Mining Method)

  • 이택현;국광호
    • 융합보안논문지
    • /
    • 제19권1호
    • /
    • pp.11-17
    • /
    • 2019
  • 최근 인터넷 기술을 악용하는 행위로 인하여 경제적, 정신적 피해가 증가하고 있다. 특히, 신규로 제작되거나 변형된 악성코드는 기존의 정보보호 체계를 우회하여 사이버 보안 위협의 기본 수단으로 활용되고 있다. 이를 억제하기 위한 다양한 연구가 진행되었지만, 실제 악성코드의 많은 비중을 차지하는 소규모 실행 파일에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 기존에 알려진 소규모 실행 파일의 특징을 데이터마이닝 기법으로 분석하여 알려지지 않은 악성코드 탐지에 활용할 수 있는 모델을 제안한다. 데이터 마이닝 분석 기법에는 나이브베이지안, SVM, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 인공신경망 등 다양하게 수행하였으며, 바이러스토탈의 악성코드 검출 수준에 따라서 개별적으로 정확도를 비교하였다. 결과적으로 분석 파일 34,646개에 대하여 80% 이상의 분류 정확도를 검증하였다.

심층신경망을 통한 해파리 출현 예측 (The prediction of appearance of jellyfish through Deep Neural Network)

  • 황철훈;한명묵
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제20권5호
    • /
    • pp.1-8
    • /
    • 2019
  • 본 논문은 지구온난화로 인하여 수온이 상승되며 증가한 해파리의 피해를 감소하고자 연구를 진행하였다. 해수욕장에서 해파리의 등장은 해파리의 쏘임 사고로 인한 인명피해와 폐장으로 인한 경제적 손실이 발생할 수 있다. 본 논문은 선행 연구들로부터 해파리의 출현 패턴을 머신러닝을 통하여 예측 가능함 확인하였다. SVM을 이용한 해파리 출현 예측 모델 연구를 확대하여 진행하였다. 심층신경망을 이용하여 해파리 출현 유무 예측인 이진 분류에서 지수화 된 방법인 다중 분류로 확장하고자 하였다. 수집된 데이터의 크기가 작다는 한계점으로 인하여 84.57%라는 예측 정확도의 한계를 부트스트래핑을 이용하여 데이터 확장을 통해 해결하고자 하였다. 확장된 데이터는 원본 데이터보다 약 7% 이상의 높은 성능을 보여주었으며, Transfer learning과 비교하여 약 6% 이상의 좋은 성능을 보여주었다. 최종적으로 테스트 데이터를 통하여 해파리 출현 예측 성능을 확인한 결과, 해파리의 출현 유무를 예측할 시 높은 정확도로 예측이 가능함을 확인하였으나, 지수화를 통한 예측에서는 의미 있는 결과를 얻지 못하였다.

Comparison of data mining algorithms for sex determination based on mastoid process measurements using cone-beam computed tomography

  • Farhadian, Maryam;Salemi, Fatemeh;Shokri, Abbas;Safi, Yaser;Rahimpanah, Shahin
    • Imaging Science in Dentistry
    • /
    • 제50권4호
    • /
    • pp.323-330
    • /
    • 2020
  • Purpose: The mastoid region is ideal for studying sexual dimorphism due to its anatomical position at the base of the skull. This study aimed to determine sex in the Iranian population based on measurements of the mastoid process using different data mining algorithms. Materials and Methods: This retrospective study was conducted on 190 3-dimensional cone-beam computed tomographic (CBCT) images of 105 women and 85 men between the ages of 18 and 70 years. On each CBCT scan, the following 9 landmarks were measured: the distance between the porion and the mastoidale; the mastoid length, height, and width; the distance between the mastoidale and the mastoid incision; the intermastoid distance (IMD); the distance between the lowest point of the mastoid triangle and the most prominent convex surface of the mastoid (MF); the distance between the most prominent convex mastoid point (IMSLD); and the intersecting angle drawn from the most prominent right and left mastoid point (MMCA). Several predictive models were constructed and their accuracy was compared using cross-validation. Results: The results of the t-test revealed a statistically significant difference between the sexes in all variables except MF and MMCA. The random forest model, with an accuracy of 97.0%, had the best performance in predicting sex. The IMSLD and IMD made the largest contributions to predicting sex, while the MMCA variable had the least significant role. Conclusion: These results show the possibility of developing an accurate tool using data mining algorithms for sex determination in the forensic framework.

기계 학습을 활용한 논증 수준 자동 채점 및 논증 패턴 분석 (Automated Scoring of Argumentation Levels and Analysis of Argumentation Patterns Using Machine Learning)

  • 이만형;유선아
    • 한국과학교육학회지
    • /
    • 제41권3호
    • /
    • pp.203-220
    • /
    • 2021
  • 이 연구는 과학적 논증 담화에 대한 자동 채점의 성능 개선 방향을 탐색하였으며, 자동 채점 모델을 활용하여 논증 담화의 양상과 패턴을 분석하였다. 이를 위해 과학적 논증 수업에서 발생한 학생 발화를 대상으로 논증 수준을 평가하는 자동 채점을 수행하였다. 이 자동 채점의 데이터셋은 4가지 단위의 논증 피처와 논증 수준 평가틀로 구성되었다. 특히, 자동 채점에 논증 패턴을 반영하기 위하여 논증 클러스터와 n-gram을 활용하였다. 자동 채점 모델은 3가지의 지도 학습 기법으로 구성되었으며, 그 결과 총 33개의 자동 채점 모델이 구성되었다. 자동 채점의 결과, 최대 85.37%, 평균 77.59%의 채점 정확도를 얻었다. 이 과정에서 논증 담화의 패턴이 자동 채점의 성능을 개선하는 주요한 피처임을 확인하였다. 또한, 의사결정 나무와 랜덤 포레스트의 모델을 통하여 과학적 논증 수준에 따른 논증의 양상과 패턴을 분석하였다. 이를 통하여 주장, 자료와 함께 정당화가 체계적으로 구성된 과학적 논증과 자료에 대한 활발한 상호작용이 이루어진 과학적 논증이 논증 수준의 발달을 이끈다는 점 등을 확인하였다. 이와 같은 자동 채점 모델의 해석은 논증 패턴을 분석하는 새로운 연구 방법을 제언하는 것이다.

암호화폐 수익률 예측력 향상을 위한 요인 강화 (Factor augmentation for cryptocurrency return forecasting)

  • 염예빈;한유진;이재현;박세령;이정우;백창룡
    • 응용통계연구
    • /
    • 제35권2호
    • /
    • pp.189-201
    • /
    • 2022
  • 본 연구는 외부 요인을 모형에 강화시켜 암호화폐 수익률 예측력을 향상시키는 방법에 대해서 다루고 있다. 고려한 요인으로는 크게 나누어 금융 경제적 요인 및 심리적 요인을 고려하였다. 먼저 금융 경제적 요인을 반용하기 위해서 주성분 요인을 사용하여 수 많은 변수를 차원축소를 통해서 모형에 반영하였다. 또한 심리적 요인을 위해서는 뉴스 기사 데이터를 활용하여 산출해낸 감성지수를 활용하였다. 이러한 요인들은 충격반응함수 분석을 통해서 요인들의 의미와 영향력을 시각화하였다. 또한 전통적인 ARIMAX 뿐 만 아니라 랜덤포레스트 및 딥러닝 모형을 활용하여 비선형성을 반영하였다. 그 결과 요인 강화가 암호화폐 수익률 예측력을 향상시킴을 실증분석을 통해 밝혔으며 그 중에서 딥러닝 모형인 GRU가 가장 좋은 예측 성능을 보임을 관찰하였다.

스마트폰 센서와 기계학습을 이용한 실내외 운동 활동의 인식 (Recognition of Indoor and Outdoor Exercising Activities using Smartphone Sensors and Machine Learning)

  • 김재경;주연호
    • 창의정보문화연구
    • /
    • 제7권4호
    • /
    • pp.235-242
    • /
    • 2021
  • 스마트폰은 다양한 고성능의 센서가 포함되어 있으며 센서에서 발생하는 데이터를 이용하여 인간의 활동을 분석하는 연구가 진행되어왔다. 이러한 인간 활동 인식은 생활 패턴 분석, 운동량 측정, 위험 상황 감지 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 그러나 기존 연구의 경우 인간의 기본 행동의 인식에 초점을 두거나 효율적인 배터리 사용을 위해 최적의 인식 결과를 내는 방법을 연구하는 경우가 많았다. 본 논문에서는 기본 행동에 건강 관리 목적으로 실내 및 실외에서 행해지는 운동 동작을 총 10가지로 정의하여 인식하도록 하였다. 이를 위해 가속도, 자이로 및 위치 센서의 값을 수집하고 데이터 전처리 과정을 거치고, 활동을 인식하기 위해서 SVM 모델 외에 안정적인 성능을 가진 앙상블 기반의 랜덤 포레스트, 그라디언트 부스팅 모델을 결합하여 투표 기반으로 인식 결과를 결정하였다. 그 결과 높은 정확도로 정의된 활동의 인식이 가능하였으며 특히 유사한 종류의 실내 및 실외 운동 활동의 분류가 가능하였다.

Anesthetic efficacy of supplemental intraligamentary injection in human mandibular teeth with irreversible pulpitis: a systematic review and meta-analysis

  • Gupta, Alpa;Wadhwa, Jitesh;Aggarwal, Vivek;Mehta, Namrata;Abraham, Dax;Aneja, Kritika;Singh, Arundeep
    • Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
    • /
    • 제22권1호
    • /
    • pp.1-10
    • /
    • 2022
  • Background: Inferior alveolar nerve block (IANB) is known to have a lower success rate for anesthesia in patients with irreversible pulpitis. This calls for supplementary techniques to effectively anesthetize such patients. This systematic review aimed to evaluate the published literature for determining the success rate of anesthesia induction using post-IANB intraligamentary (IL) injection in the mandibular teeth of patients with symptomatic irreversible pulpitis. The review question was, "What is the success rate of IL injection in the mandibular teeth of patients with irreversible pulpitis as a supplementary technique for endodontic treatment?" Methods: A thorough search of electronic databases and manual searches were performed. The protocol of the review was framed following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) checklist and was registered in the International Prospective Register of Ongoing Systematic Reviews (PROSPERO) with a proper criterion for inclusion and exclusion of studies. The included studies were analyzed using the Cochrane Collaboration "Risk of Bias" tool. A meta-analysis that included a comparison of primary nerve block and supplemental IL injection was performed. The success rate was evaluated using the combined risk ratio (RR) with a random risk model. A funnel plot was created to measure publication bias. Results: After all analyses, four studies were included. In the forest plot representation, RRs were 3.56 (95% CI: 2.86, 4.44), which were in favor of the supplemental IL injections. Statistical heterogeneity was found to be 0%. These values suggest that supplemental IL injections provide better success rates for anesthesia. Conclusion: According to the pooled qualitative and quantitative analyses, supplemental IL injections increased anesthetic efficacy.