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LightGBM 기반의 학업중단 예측과 SHAP을 활용한 해석
임도현(Do Hyeon Lim),이유린(Yu-rin Lee),이재준(Jaejun Lee),곽기영(Kee-Young Kwahk),안현철(Hyunchul Ahn) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
중, 고등학교에서의 교육은 미래 사회의 구성원을 성장시키는데 있어 중요한 역할을 하지만 지속적으로 적지 않은 수의 학생들이 학업 중단을 결정하고 있다. 학업 중단은 사회 · 경제적 손실을 야기하고, 이를 줄이기 위해 청소년의 학업 중단을 예측하는 것의 필요성이 대두되고 있다. 또한 예측에서 그치지 않고 학업 중단에 영향을 미치는 요인들을 파악해 이를 개선할 수 있는 대책을 마련하는 것이 필요하다 이에 본 논문은 LightGBM을 이용하여 학업 중단의 예측 정확도를 제고하고 기법을 통해 학업 중단에 영향을 미치는 요인에 대한 해석을 시도해 보고자 하고자 한다. Education in middle and high schools have an important role in fostering members of our future society. Thus, drop-out may cause socio-economic losses. To mitigate these losses, it is needed to predict school dropout. In addition, it is necessary to identify the factors that affect dropout, and prepare for the solution to improve it. In this paper, we aim to improve the accuracy of the school dropout prediction model using LightGBM, and provide an interpretation of the factors affecting dropout through SHAP.
임도현(Do-Hyun Lim),김현서(Hyeon-Seo Kim),이다윤(Da-Yun Lee),장원영(Won-Young Jang),박인혁(In-Hyeok Park),권설예(Seol-Ye Kwon),이선영(Sun-Young Lee) 한국정보기술학회 2016 한국정보기술학회논문지 Vol.14 No.9
SaaS, ERP and CRM have been fused together to become SaaS ERP and SaaS CRM in cloud computing. Even though they provide advanced services than before, companies must entrust their inside information to SaaS provider. And the threats for entrusted information disturb to use SaaS ERP and SaaS CRM. We analyzed threats for SaaS by attack scenarios, and proposed a secure system which store company’s data to database in DMZ. Companies need not entrust their information to SaaS provider. We encrypted information of database with fully homomorphic encryption to guarantee security. Since Fully Homomorphic Encryption is cryptographic System that makes operation possible without having to decrypt encrypted data, It is expected to fit in environments without data consignment.
AI를 활용한 실시간 수도권 약수터 수질 예측 모델 개발
엄지연(Ji-Yeon Eom),이유린(Yu-Rin Lee),임도현(Do-Hyeon Lim),임영우(Yeong-Woo Lim),안현철(Hyun-Chul Ahn),곽기영(Kee-Young Kwahk) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
코로나19 팬데믹 전까지 수많은 사람들이 이용해온 약수터는 수도권에만 약 6백여 개가 위치해 있다. 불규칙적이고 수작업으로 수행되는 수질검사로 인해 사람들은 실시간으로 검사 결과를 알 수 없다. 본 연구에서는 약수터 수질에 영향을 미치는 요인을 탐색하고 다양한 곳에 흩어져 있는 데이터를 수집하여 실시간으로 약수터 수질을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. There are about 600 mineral springs in the metropolitan area alone that have been used by countless people before the COVID-19 pandemic. Due to irregular and manual water quality tests, people cannot know the test results in real time. In this study, we intend to develop a model that can predict the mineral spring water quality in real time by exploring factors affecting the mineral spring water quality and collecting data scattered in various places.