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- 저자 : Kwangtek Na (검색결과 3 건)
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나광택 ( Kwangtek Na ),이진영 ( Jinyoung Lee ),김은찬 ( Eunchan Kim ),이효찬 ( Hyochan Lee ) (사)한국빅데이터학회 2020 한국빅데이터학회 학회지 Vol.5 No.2
산업 분야를 막론하고 머신러닝의 관심이 매우 높아지고 있으나, 머신러닝이 지닌 설명 불가능성은 여전히 문제로 남아있어 적극적인 업무 적용에 어려움이 있다. 본고에서는 증권사 금융 고객을 대상으로 이탈예측 모델 개발 사례를 소개하고 SHAP Value 기법을 사용하여 설명 가능한 머신러닝 모델 개발 시도와 해석 가능성 도출에 대한 연구 결과를 소개한다. 총 6가지 고객 이탈 모델을 비교 분석하였으며, SHAP Value와 고객의 자산 변화에 따른 유형 분류 및 데이터 분석을 통해 고객 이탈 원인을 추론한다. 본 연구 결과를 토대로, 향후 마케팅 담당자의 실제 고객 마케팅 수행에 있어 원인 추론이 가능한 이탈 예측 결괏값을 사용하고 고객별 마케팅 여부를 점검하는 등의 종합적 판단 지표로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. The interest in machine learning is growing in all industries, but it is difficult to apply it to real-world tasks because of inexplicability. This paper introduces a case of developing a financial customer churn prediction model for a securities company, and introduces the research results on an attempt to develop a machine learning model that can be explained using the SHAP Value methodology and derivation of interpretability. In this study, a total of six customer churn models are compared and analyzed, and the cause of customer churn is inferred through the classification and data analysis of SHAP Value and the type of customer asset change. Based on the results of this study, it would be possible to use it as a basis for comprehensive judgment, such as using the Value of the deviation prediction result that can infer the cause of the marketing manager’s actual customer marketing in the future and establishing a target marketing strategy for each customer.
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이중 DNN을 이용한 가맹점 추천 시스템(DoubleDNN)
칼리나바야르체첵 ( Bayartsetseg Kalina ),나광택 ( Kwangtek Na ),이주홍 ( Ju-hong Lee ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
은행과 신용카드 업계에 있어, 고객의 다음 신용 카드 사용처(다음 방문 가맹점)를 예측할 수 있다면 고객의 라이프 스타일을 파악 할 수 있으며, 여러 프로모션과 비즈니스 기회를 포착할 수 있어 매출 증대를 꾀할 수 있다. 우리가 제안하는 모델은 고객이 다음에 방문할 가맹점을 예측/추천하는 것을 목표로 한다. 가맹점 방문과 같이 순차적으로 발생하는 이벤트에는 노이즈가 있을 수 있다. 이 노이즈를 제거하기 위해 두 개의 신경망을 이용한 DoubleDNN을 제안한다. 실험은 BC카드사의 데이터분포를 따르는 인공 생성된 신용카드 사용내역 데이터를 이용하였으며, DoubleDNN은 기존의 다른 추천 모델보다 좋은 성능을 보였다.
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SHOMY: Detection of Small Hazardous Objects using the You Only Look Once Algorithm
김은찬,Jinyoung Lee,Hyunjik Jo,Kwangtek Na,Eunsook Moon,Gahgene Gweon,Byungjoon Yoo,경연웅 한국인터넷정보학회 2022 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.16 No.8
Research on the advanced detection of harmful objects in airport cargo for passenger safety against terrorism has increased recently. However, because associated studies are primarily focused on the detection of relatively large objects, research on the detection of small objects is lacking, and the detection performance for small objects has remained considerably low. Here, we verified the limitations of existing research on object detection and developed a new model called the Small Hazardous Object detection enhanced and reconstructed Model based on the You Only Look Once version 5 (YOLOv5) algorithm to overcome these limitations. We also examined the performance of the proposed model through different experiments based on YOLOv5, a recently launched object detection model. The detection performance of our model was found to be enhanced by 0.3 in terms of the mean average precision (mAP) index and 1.1 in terms of mAP (.5:.95) with respect to the YOLOv5 model. The proposed model is especially useful for the detection of small objects of different types in overlapping environments where objects of different sizes are densely packed. The contributions of the study are reconstructed layers for the Small Hazardous Object detection enhanced and reconstructed Model based on YOLOv5 and the non-requirement of data preprocessing for immediate industrial application without any performance degradation.
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