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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
정영한 (한국-튀니지 디지털정부협력센터) 이동규 (경북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제4호
발행연도
2024.4
수록면
169 - 177 (9page)
DOI
10.5626/KTCP.2024.30.4.169

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

공공기관 구내식당 식수 예측 모델개발 및 변수 선정 연구
정영한 ,  이동규 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2024.04 학술저널

2023

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정영한 ,  홍혜성 ,  이정철 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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인공지능 기술의 발전과 더불어 기계학습을 기반의 다양한 예측 알고리즘이 개발되었다. 예측을 위해서는 분야별로 비교 분석을 통해 적합한 알고리즘의 선정 과정이 선행되어야 하고, 더 정확한 예측 결과를 얻기 위해 선정 알고리즘의 세부적인 파라미터 튜닝 과정이 필요하다. 본 연구에서는 자동화 기계학습(AutoML) 라이브러리인 Pycaret을 활용한 예측 모델을 비교 분석한다. 그리고 식수 예측 모델 개발 시 효율적인 알고리즘 선정 방안을 제시하고, 예측 정확도 향상 실험과 성능검증을 통해 알고리즘별 최적의 하이퍼 파라미터를 제시한다. 본 논문에서의 연구는 한 공공기관과 그 구내식당에서 제공받은 실제 데이터를 기계학습에 적합한 형태로 데이터를 전처리하여 식수 예측 결과에 영향을 주는 중요변수를 선정하였다. 그 결과 예측 알고리즘의 큰 성능 향상을 확인함으로써 효과적인 예측 알고리즘 선정의 방안을 입증하였고, 정교한 예측을 위한 데이터 공급자 측면의 데이터 관리 방안을 제시하였다.
#자동화기계학습 #예측알고리즘 #하이퍼파라미터 #최적화 #변수선정 #앙상블 #autoML #prediction #hyperParameter #ensemble #randomized searchCV #pycaret

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터 전처리 및 데이터 구성
3. 모델 구성
4. 실험결과
5. 결론 및 제언
Refercnes

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Ajay K. Agrawal, Joshua S. Gans, “Exploring the Impact of Artificial Intelligence,” Nber Working Paper Series, pp. 3-7, 2018. google schola US-EU Trade and Technology Council, “The Impact of Artificial Intelligence on the future of workforces in the european union and the United States of America,” pp. 4-22, 2021. google schola Rajesh C. Dharmik, Bhushan U. Bawankar, “Design Challenges for Machine/Deep Learning Algorithms,” pp. 2-4, 2023. google schola Jinglin Peng, “DataPrep.EDA: Task-Centric Exploratory Data Analysis for Statistical Modeling in Python”, arXiv:2104.00841v2 [cs.DB], 2021. google schola Murad Ali Khan, “An optimized ensemble prediction model using AutoML based on soft voting classifier for network intrusion detection,” Journal of Network and Computer Applications, pp. 212-234, 2023. google schola

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