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Heart Disease Prediction Using Decision Tree With Kaggle Dataset
노영단(Young-Dan Noh),조규철(Kyu-Cheol Cho) 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.5
심혈관질환은 심장질환과 혈관질환 등 순환기계통에 생기는 모든 질병을 통칭한다. 심혈관질환은 2019년 사망의 1/3을 차지하는 전 세계 사망의 주요 원인이며, 사망자는 계속 증가하고 있다. 이와 같은 질병을 인공지능을 활용해 환자의 데이터로 미리 예측이 가능하다면 질병을 조기에 발견해 치료할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 심혈관질환 중 하나인 심장질환을 예측하는 모델들을 생성하였으며 Accuracy, Precision, Recall의 측정값을 지표로 하여 모델들의 성능을 비교한다. 또한 Decision Tree의 성능을 향상시키는 방법에 대해 기술한다. 본 연구에서는 macOS Big Sur환경에서 Jupyter Notebook으로 Python을 사용해 scikit-learn, Keras, TensorFlow 라이브러리를 이용하여 실험을 진행하였다. 연구에 사용된 모델은 Decision Tree, KNN(K-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), DNN(Deep Neural Network)으로 총 4가지 모델을 생성하였다. 모델들의 성능 비교 결과 Decision Tree성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 노드의 특성배치를 변경하고 트리의 최대 깊이를 3으로 지정한 Decision Tree를 사용하였을 때 가장 성능이 높은 것으로 나타났으므로 노드의 특성 배치 변경과 트리의 최대 깊이를 설정한 Decision Tree를 사용하는 것을 권장한다. All health problems that occur in the circulatory system are refer to cardiovascular illness, such as heart and vascular diseases. Deaths from cardiovascular disorders are recorded one third of in total deaths in 2019 worldwide, and the number of deaths continues to rise. Therefore, if it is possible to predict diseases that has high mortality rate with patient’s data and AI system, they would enable them to be detected and be treated in advance. In this study, models are produced to predict heart disease, which is one of the cardiovascular diseases, and compare the performance of models with Accuracy, Precision, and Recall, with description of the way of improving the performance of the Decision Tree(Decision Tree, KNN (K-Nearest Neighbor), SVM (Support Vector Machine), and DNN (Deep Neural Network) are used in this study.). Experiments were conducted using scikit-learn, Keras, and TensorFlow libraries using Python as Jupyter Notebook in macOS Big Sur. As a result of comparing the performance of the models, the Decision Tree demonstrates the highest performance, thus, it is recommended to use the Decision Tree in this study.
이동체의 장애물 회피를 위한 이동 경로 설계 및 디지털 트윈 환경 구성
정상원(Sang Won Jung),권보승(Bo Seung Kwon),노영단(Young Dan Noh),한영신(Young Shin Han),이종식(Jong Sik Lee) 한국멀티미디어학회 2024 멀티미디어학회논문지 Vol.27 No.2
In order for autonomous driving to be effective, sufficient prior information and stability about the area of use must be guaranteed. To do this, it is necessary to ensure stability by avoiding obstacles that were not initially identified and regenerating the path. In this study, we design a DEVS-based moving path movement plan and conduct simulations in a digital twin environment. It also implements communication of moving objects to transmit and receive information about unidentified obstacles that are not within the detection range of moving objects. As a result, if an unidentified obstacle appeared, an avoidance path could be created and driven to the destination. Through the above experiment, we expect that the results of route movement in the digital twin environment will be pre-tested and used in reality.