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김진우 (국립금오공과대학교) 박준동 (숙명여자대학교) 정은희 (숙명여자대학교) 김성렬 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제23권 제2호(JKIIT, Vol.23, No.2)
발행연도
2025.2
수록면
253 - 261 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2025.23.2.253

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기존 머신 러닝 솔루션은 간편한 데이터 분석을 제공하지만 방대한 파일에서 특정 부분을 추출하여 병합하는 작업은 여전히 수작업으로 진행되며 분산된 파일의 개수가 많을수록 이는 연구자의 부담을 가중한다. 본 연구에서는 정규표현식으로 파일에서 데이터를 자동으로 추출하고 이를 머신 러닝으로 분석하는 웹 기반 머신러닝 플랫폼을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 친화적 GUI를 통해 쉽게 모델 학습, 평가 및 시각화를 수행하도록 한다. 제안된 시스템의 효용성 검증은 리튬이온 이차전지 소재의 물성 연구를 통해 진행되었으며 그 결과 R2와 RMSLE(Root Mean Squared Logarithmic Error)가 각각 0.954와 0.242로 나타났다. 이는 데이터 공학에 대한 지식이 없는 연구자도 제안 시스템을 통해 효과적으로 머신 러닝을 수행할 수 있음을 시사한다.
#artificial intelligence #autoML #platform #file management

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 소개
Ⅱ. 시스템 아키텍처
Ⅲ. 시스템 구현
Ⅳ. 사례 연구
Ⅴ. 결론
References

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