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논문 기본 정보

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저자정보
연한별 (세종대학교) 피민규 (세종대학교) 서성범 (세종대학교) 하서호 (아우라) 오병준 (아우라) 장윤 (세종대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제23권 제4호
발행연도
2017.9
수록면
21 - 30 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

청소년 신체 성장 예측을 위한 시각적 분석
연한별 ,  피민규 ,  하서호 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.12 학술대회자료
청소년 신체 성장 예측 모델의 성능 향상을 위한 시각적 분석 방법
연한별 ,  피민규 ,  서성범 외 3명 컴퓨터그래픽스학회논문지 2017.09 학술저널

초록· 키워드

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예측 시각적 분석 연구는 다양한 대화식 데이터 탐색 기법을 사용하여 예측 결과의 불확실성을 줄이는데 중점을 두었다. 대화식 탐색 기법의 목적은 변수간의 관계를 이해하고 알려지지 않은 변수를 예측하기 위한 적합한 모델을 선택함으로서 의사결정권자의 수준에 따른 예측결과의 품질 차이를 줄이는 것이다. 하지만 청소년 신체 성장 데이터와 같이 전체적인 추세가 알려지지 않은 시계열 데이터를 설명할 수 있는 예측 모델을 만드는 것은 어렵다. 본 논문에서는 불확실한 추세를 가지는 시계열 데이터 단편에서 물리적 성장 값을 예측하기 위한 새로운 예측 방법을 제안한다. 새로운 예측 방법은 특정 시점에서의 데이터 분포를 추정하는 방법으로 실험결과 기존 회귀 모델보다 높은 정확도를 갖는다. 또한 우리는 예측 모델링 과정에서 발생 가능한 불확실성을 최소화 할 수 있는 시각적 분석 방법을 제안한다.
#시각적 분석 #예측 모델링 #회귀 분석 #다변량 분석 #Visual analytics #Predictive modeling #regression analysis #Multivariate analysis

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Related work
3. Data description & Limitation
4. Predictive model for physical growth
5. Visual analytics of predictive modeling
6. Discussion
7. Conclusion an Future work
References

참고문헌 (27)

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[학술지(정기간행물)] - J. Lu / 2016 / Recent progress and trends in predictive visual analytics / Frontiers of Computer Science : 1 ~ 16 google schola [학술대회논문] - M. El-Assady / 2014 / Predictive visual analytics: Approaches for movie ratings and discussion of open research challenges / An IEEE VIS 2014 Workshop: Visualization for Predictive Analytics google schola [학술지(정기간행물)] - J. Krause / 2014 / Infuse: interactive feature selection for predictive modeling of high dimensional data / IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 20 (12) : 1614 ~ 1623 google schola [학술지(정기간행물)] - M. Bögl / 2013 / Visual analytics for model selection in time series analysis / IEEE transactions on visualization and computer graphics 19 (12) : 2237 ~ 2246 google schola [학술대회논문] - J. Krause / 2016 / Interacting with predictions: Visual inspection of black-box machine learning [1] models / Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems google schola

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