디지털 세상에서 불균형 데이터에 대한 클래스 분포는 중요한 부분이며 사이버 보안에 큰 의미를 차지한다. 불균형 데이터의 비정상적인 활동을 찾고 문제를 해결해야 한다. 모든 트랜잭션의 패턴을 추적할 수 있는 시스템이 필요하지만, 일반적으로 패턴이 비정상인 불균형 데이터로 기계학습을 하면 소수 계층에 대한 성능은 무시되고 저하되며 예측 모델은 부정확하게 편향될 수 있다. 본 논문에서는 불균형 데이터 세트를 해결하기 위한 접근 방식으로 Synthetic Minority Oversampling Technique(SMOTE)와 Light GBM 알고리즘을 이용하여 추정치를 결합하여 대상 변수를 예측하고 정확도를 향상시켰다. 실험 결과는 Logistic Regression, Decision Tree, KNN, Random Forest, XGBoost 알고리즘과 비교하였다. 정확도, 재현율에서는 성능이 모두 비슷했으나 정밀도에서는 2개의 알고리즘 Random Forest 80.76%, Light GBM 97.16% 성능이 나왔고, F1-score에서는 Random Forest 84.67%, Light GBM 91.96% 성능이 나왔다. 이 실험 결과로 Light GBM은 성능이 5개의 알고리즘과 비교하여 편차없이 비슷하거나 최대 16% 향상됨을 접근 방식으로 확인할 수 있었다.
본 연구는 최근 가공 불량 예측 방법으로 주목받고 있는 머신러닝 기반의 모델을 이용하여 CNC 가공 불량 발생의 실시간 예측을 위한 분석 프레임워크를 제안하고, 해당 프레임워크에 기반하여 XGBoost, CatBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, Extra Trees, SVM, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모델을 CNC 설비에 기본 내장된 센서들로부터 추출된 데이터에 적용 및 분석하였다. 분석 결과 XGBoost, CatBoost, LightGBM 모델이 동일하게 가장 우수한 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC 값을 보였으며, 이 중 LightGBM 모델이 소요 실행 시간이 가장 짧은 것으로 나타났다. 이러한 짧은 소요 실행 시간은 실 시스템 구축 비용 절감, 빠른 불량 예측에 따른 CNC 장비 파손 확률 감소, 전체적인 CNC 활용률 증가 등의 실무적 장점을 가지므로 LightGBM 모델이 기본 센서들만 설치된 CNC 설비에 적용 시 가공 불량 예측에 가장 효과적으로 판단된다. 또한 소요 실행 시간 및 컴퓨팅 파워의 제약이 없는 상황에서는 LightGBM, Extra Trees, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모형으로 구성된 앙상블 모델을 적용할 경우 분류 성능이 최대화됨을 확인하였다.
This study investigates the roles of decomposition methods on high accuracy in daily rainfall prediction from light gradient boosting machine (LightGBM) algorithm. Here, empirical mode decomposition (EMD) and singular spectrum analysis (SSA) methods were considered to decompose and reconstruct input time series into trend terms, fluctuating terms, and noise components. The decomposed time series from EMD and SSA methods were used as input data for LightGBM algorithm in two hybrid models, including empirical mode-based light gradient boosting machine (EMDGBM) and singular spectrum analysis-based light gradient boosting machine (SSAGBM), respectively. A total of four parameters (i.e., temperature, humidity, wind speed, and rainfall) at a daily scale from 2003 to 2017 is used as input data for daily rainfall prediction. As results from statistical performance indicators, it indicates that the SSAGBM model shows a better performance than the EMDGBM model and the original LightGBM algorithm with no decomposition methods. It represents that the accuracy of LightGBM algorithm in rainfall prediction was improved with the SSA method when using multivariate dataset.
본 연구는 고속도로 교통사고 심각도 예측모델을 구축하기 위해 다섯가지 머신러닝 기반의 분류모형 적용하였다. 2015년~2017년 동안 전국 고속도로에서 발생한 사고 데이터 21,013건을 5가지의 분류 모형을 적용한 결과 LightGBM(Light Gradient Boosting Model)이 가장 좋은 성능을 나타내는 것으로 나타났다. LightGBM에서는 교통사고심각도 추정에 있어 우선순위 요인으로 사고차량 수, 사고유형, 사고지점, 사고차로유형, 사고차량 유형 순으로 나타났다. 이러한 모형의 결과를 기반으로 일관적인 사고심각도 예측 과정을 통하여 교통사고대응관리 전략 수립에 활용할 수 있다. 본 연구는 국내 기계학습을 활용한 사례가 적은 여건에서 향후 빅데이터 기반의 다양한 기계학습 기법을 활용이 가능함을 제시하고 있다.
Lei Han;Yiziting Zhu;Yuwen Chen;Guoqiong Huang;Bin Yi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제17권8호
/
pp.2016-2029
/
2023
Accurate prediction of critical illness is significant for ensuring the lives and health of patients. The selection of indicators affects the real-time capability and accuracy of the prediction for critical illness. However, the diversity and complexity of these indicators make it difficult to find potential connections between them and critical illnesses. For the first time, this study proposes an indicator analysis model to extract key indicators from the preoperative and intraoperative clinical indicators and laboratory results of critical illnesses. In this study, preoperative and intraoperative data of heart failure and respiratory failure are used to verify the model. The proposed model processes the datum and extracts key indicators through four parts. To test the effectiveness of the proposed model, the key indicators are used to predict the two critical illnesses. The classifiers used in the prediction are light gradient boosting machine (LightGBM) and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). The predictive performance using key indicators is better than that using all indicators. In the prediction of heart failure, LightGBM and XGBoost have sensitivities of 0.889 and 0.892, and specificities of 0.939 and 0.937, respectively. For respiratory failure, LightGBM and XGBoost have sensitivities of 0.709 and 0.689, and specificity of 0.936 and 0.940, respectively. The proposed model can effectively analyze the correlation between indicators and postoperative critical illness. The analytical results make it possible to find the key indicators for postoperative critical illnesses. This model is meaningful to assist doctors in extracting key indicators in time and improving the reliability and efficiency of prediction.
최근 머신러닝 기반의 사이버 공격 탐지 및 분류 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 높은 수준의 탐지 정확도를 달성하고 있다. 그러나 저 사양 IoT 기기, 대규모의 네트워크 트래픽 등은 IoT 환경에서 머신러닝 기반의 탐지모델 적용을 어렵게 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 국방분야에서도 활용되고 있는 MQTT(Message Queuing Telementry Transport) IoT 프로토콜 환경에서 수집된 데이터세트를 대상으로, 차원축소 기법인 PCA(Principal Component Analysis)와 LightGBM(Light Gradient Boosting Model)을 이용하여 IoT 공격을 효울적으로 탐지 및 분류하는 방안을 제안하였다. 실험을 통해 제안하는 분류모델의 성능을 확인한 결과 원본 데이터세트를 약 15%로 축소하였음에도 원본 전체를 모두 사용한 모델과 거의 유사한 성능을 나타냈으며, 본 논문에서 선정한 4가지 차원축소기법과의 비교 평가에서도 가장 우수한 성능을 나타냈다.
For the purposes of enhancing usability of Numerical Weather Prediction (NWP), the quantitative precipitation prediction scheme by machine learning has been proposed. In this study, heavy rainfall was corrected for by utilizing rainfall predictors from LENS and Radar from 2017 to 2018, as well as machine learning tools LightGBM and XGBoost. The results were analyzed using Mean Absolute Error (MAE), Normalized Peak Error (NPE), and Peak Timing Error (PTE) for rainfall corrected through machine learning. Machine learning results (i.e. using LightGBM and XGBoost) showed improvements in the overall correction of rainfall and maximum rainfall compared to LENS. For example, the MAE of case 5 was found to be 24.252 using LENS, 11.564 using LightGBM, and 11.693 using XGBoost, showing excellent error improvement in machine learning results. This rainfall correction technique can provide hydrologically meaningful rainfall information such as predictions of flooding. Future research on the interpretation of various hydrologic processes using machine learning is necessary.
최근 우리나라에서도 인공지능 모델을 이용한 수온 예측 관련 연구가 활발히 진행되고 있으나 한반도 주변 해역의 수온 예측 연구에서는 주로 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 XBT(eXpendable Bathy-Thermograph) 데이터와 LightGBM(Light Gradient Boosting Model)을 이용하여 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 성능 평가지표(MAE, MSE, RMSE)와 수직 수온분포 그래프를 통해 예측 정확도를 평가하였다.
정기예금 가입 여부 예측은 은행의 대표적인 금융 마케팅 중 하나로, 은행은 다양한 고객 정보를 활용하여 예측 모델을 구성할 수 있다. 정기예금 가입 여부의 분류 정확도를 향상하기 위해, 많은 연구에서 기계학습 기법들을 이용하여 분류 모델들을 개발하였다. 하지만, 이러한 모델들이 만족스러운 성능을 보일지라도 모델의 의사결정 과정에 대한 근거가 적절하게 설명되지 않는다면 산업에서 활용하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 설명 가능한 정기예금 가입 여부 예측 기법을 제안한다. 먼저, 테이블 형식에서 우수한 성능을 도출하는 의사결정 나무 기반 앙상블 학습 기법인 랜덤 포레스트, GBM, XGBoost, LightGBM을 이용하여 분류 모델들을 개발하고, 10겹 교차검증을 통해 모델들의 분류 성능을 심층 분석한다. 다음으로, 가장 우수한 성능을 도출하는 모델에 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 고객 정보의 영향도와 의사결정 과정 등을 해석할 수 있는 근거를 제공한다. 제안한 기법의 실용성과 타당성을 입증하기 위해, Kaggle에서 제공한 은행 마케팅 데이터 셋을 대상으로 모의실험을 진행하였으며, 데이터 셋 구성에 따라 GBM과 LightGBM 모델에 SHAP을 각기 적용하여 설명 가능한 정기예금 가입 여부를 위한 분석 및 시각화를 수행하였다.
본 연구는 데이터, 네트워크, 인공지능을 기반으로 산업 생태계 조성을 위해 구축된 정부통계지표가 약국 매출액에 영향을 미치는지 머신러닝을 이용하여 변인을 탐색하고 약국 매출액 예측에 적합한 분석 기법을 제공하고자 한다. 이에, 본 연구는 28개 정부통계지표와 소매업종인 약국을 대상으로 2016년 1월부터 2021년 12월까지의 분석 데이터를 활용하여 머신러닝 기법인 랜덤 포레스트, XGBoost, LightGBM, CatBoost을 통해 예측 변인 및 성능을 탐색하였다. 분석결과 경기관련 지표인 경제심리지수, 경기동행지수순환변동치, 소비자심리지수는 약국 매출액에 영향을 미치는 중요한 변인으로 나타났고, 회귀성능은 지표 MAE, MSE, RMSE를 살펴본 결과 랜덤 포레스트가 XGBoost, LightGBM, CatBoost 보다 성능이 가장 우수하게 나타났다. 이에, 본 연구는 머신러닝 결과를 토대로 약국 매출액에 영향을 미치는 변인과 최적의 머신러닝 기법을 제시하였으며, 여러 시사점과 후속연구를 제안하였다.
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.