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안현 한국정보통신학회 2023 Journal of information and communication convergen Vol.21 No.1
Various machine-learning models may yield high predictive power for massive time series for time series prediction. However, these models are prone to instability in terms of computational cost because of the high dimensionality of the feature space and nonoptimized hyperparameter settings. Considering the potential risk that model training with a high-dimensional feature set can be time-consuming, we evaluate a feature-importance-based feature selection method to derive a tradeoff between predictive power and computational cost for time series prediction. We used two machine learning techniques for performance evaluation to generate prediction models from a retail sales dataset. First, we ranked the features using impurity- and Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) -based feature importance measures in the prediction models. Then, the recursive feature elimination method was applied to eliminate unimportant features sequentially. Consequently, we obtained a subset of features that could lead to reduced model training time while preserving acceptable model performance.
안현,장백철 한국인터넷정보학회 2022 인터넷정보학회논문지 Vol.23 No.4
The size of the cryptocurrency market is growing. For example, market capitalization of bitcoin exceeded 500 trillion won. Accordingly, many studies have been conducted to predict the price of cryptocurrency, and most of them have similar methodology of predicting stock prices. However, unlike stock price predictions, machine learning become best model in cryptocurrency price predictions, conceptually cryptocurrency has no passive income from ownership, and statistically, cryptocurrency has at least three times higher liquidity than stocks. Thats why we argue that a methodology different from stock price prediction should be applied to cryptocurrency price prediction studies. We propose Reverse Walk-forward Validation (RWFV), which modifies Walk-forward Validation (WFV). Unlike WFV, RWFV measures accuracy for Validation by pinning the Validation dataset directly in front of the Test dataset in time series, and gradually increasing the size of the Training dataset in front of it in time series. Train data were cut according to the size of the Train dataset with the highest accuracy among all measured Validation accuracy, and then combined with Validation data to measure the accuracy of the Test data. Logistic regression analysis and Support Vector Machine (SVM) were used as the analysis model, and various algorithms and parameters such as L1, L2, rbf, and poly were applied for the reliability of our proposed RWFV. As a result, it was confirmed that all analysis models showed improved accuracy compared to existing studies, and on average, the accuracy increased by 1.23%p. This is a significant improvement in accuracy, given that most of the accuracy of cryptocurrency price prediction remains between 50% and 60% through previous studies. 암호화폐 시장의 규모는 날이 갈수록 커져가고 있으며, 대표적인 암호화폐인 비트코인의 경우 시가총액이 500조를 넘어섰다. 이에 따라 암호화폐의 가격을 예측하려는 연구도 많이 이루어졌으며, 이들은 대부분 주식가격을 예측하는 방법론과 유사성을 띄는 연구들이다. 하지만 선행연구를 비춰 봤을 때 주식가격예측과 달리 암호화폐 가격 예측은 머신러닝의 정확도가 우위에 있는 사례가 많다는 점, 개념적으로 주식과 달리 암호화폐는 소유로 인한 수동적 소득이 없다는 점, 통계적으로 시가총액 대비 하루 거래량의 비율을 살펴봤을 때 암호화폐가 주식 대비 최소 3배이상 높다는 점이 도출되었다. 이를 통해 암호화폐 가격 예측 연구에는 주식 가격 예측과 다른 방법론이 적용되어야 함을 본 논문에서 주장하였다. 우리는 기존에 주가 딥러닝 예측에 사용되던 워크 포워드 검증를 응용한 역순 워크 포워드 검증을 제안하였다. 역순 워크 포워드 검증은 워크 포워드 검증과 달리 검증 데이터셋을 테스트 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞에 부분으로 고정시켜놓고, 훈련데이터를 훈련 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞 부분부터 서서히 훈련 데이터셋의 크기를 늘려가면서 검증에 대한 정확도를 측정한다. 측정된 모든 검증 정확도 중 가장 높은 정확도를 보이는 훈련 데이터셋의 크기에 맞춰서 훈련 데이터를 절삭시킨 뒤 검증 데이터와 합쳐서 실험 데이터에 대한 정확도를 측정하였다. 분석모델로는 로지스틱 회귀분석과 SVM을 사용했으며, 우리가 제안한 역순 워크 포워드 검증의 신뢰성을 위해서 분석 모델 내부적으로도 L1, L2, rbf, poly등의 다양한 알고리즘과 정규화 파라미터를 적용하였다. 그 결과 모든 분석모델에서 기존 연구보다 향상된 정확도를 보임이 확인되었으며, 평균적으로도 1.23%p의 정확도 상승을 보였다. 선행연구를 통해 암호화폐 가격 예측의 정확도가 대부분 50%~60%사이에서 머무르는 걸 감안할 때 이는 상당한 정확도 개선이다.
안현 대한방사선과학회 2022 방사선기술과학 Vol.45 No.4
This study was to investigate the prevalence rate of musculoskeletal disorders in relation to general characteristic factors, living environment factors, and work environment factors for sonographer’s. For the response questions, the guidelines for musculoskeletal burden work were used. For statistical analysis, SPSS 26.0 version was used. For the common body parts of the sonographer’s who responded, the prevalence was investigated by dividing the group into a group with high pain or discomfort and a group with low pain or discomfort according to the degree to which they experienced symptoms during the past 12 months. Multiple logistic regression analysis was used to determine the variance inflation factor(VIF), odds ratio (OR) and corresponding 95% confidence interval (CI). A p-value of <0.05 was considered statistically significant. As a result, housework hours, examination history, regular physical activity, number of patient examinations per day, and sitting posture were investigated as variables for rate musculoskeletal disorders. The sonographer’s occupational group was found to have a high prevalence rate of musculoskeletal disorders like various other occupational groups. Based on the results of this study, it is judged that musculoskeletal disorders can be reduced by recognizing musculoskeletal disorders and improving work environment factors.
안현 한국고전번역원 2021 民族文化 Vol.58 No.-
Seokcheon(石泉) Shin Jak(申綽), a scholar of scriptures, was a good writer and calligrapher who lived in the latter part of Joseon. Accepting Bihak(碑學) that was created by the emergence of Gojeunghak(考證學) in Qing Dynasty, he conducted an inquiry into the letters inscribed in tombstones in China and Joseon. Based on his profound research on Bihak, he made a series of achievements in calligraphy, writing, and studies as follows: Firstly, he understood the flow of China's calligraphy history by appreciating the Bicheop(碑帖) works of China and copying letters from the original works. It was a process by which he derived his style of handwriting based on the aesthetic feel of Hanye(漢隷). Shaped by this, his aesthetic sense manifested in his transcriptions of initials and bodies in tombstones. Secondly, he delved deeply into the content and form characteristics of old tombstones to use the information for his Biji(碑誌) creations. These studies injected the antique energy of Han and Tang into his works and thus induced new values in Biji literature. Finally, he focused on the values of Hanbi(漢碑) as Hungo(訓詁) materials of scriptures, and made use of his knowledge of graphonomy based on his in-depth study of Hanbi as an auxiliary means of interpreting scriptures. He incorporated Hanbi into the Hungo of scriptures adding profound significance, this being the first and only case among many scholars of scriptures in Joseon. 석천 신작은 조선 후기의 경학가이자 문장가이자 서법가였다. 그는 청조 고증학의 부상으로 발흥한 碑學을 수용하여 중국과 조선의 碑刻 문자를 탐구하였다. 그리고 그러한 비학의 연찬을 통해 자신의 서법, 문장, 학문에 다음과 같은 일련의 성취를 보였다. 첫째, 신작은 중국의 碑帖을 완상하고 臨書하면서 이를 통해 중국 서법사의 흐름을 이해하였다. 이는 漢隷의 미감에 기초한 자신의 서체를 완성해 가는 과정이었으며, 이로 다져진 미의식은 실제 建碑를 위한 碑額과 비문의 필사로 발휘되었다. 둘째, 신작은 자신의 碑誌 창작에 도움을 받고자 古碑의 내용과 형식적 특징을 깊이 학습하였다. 이러한 과정은 자신의 작품에 漢唐 시대의 古氣를 담아냄으로써 비지 문학의 새로운 가치를 이끌어 가기 위함이었다고 볼 수 있다. 셋째, 신작은 漢碑가 지닌 경전의 訓詁 자료로서의 가치에 주목하고, 한비를 연찬하며 쌓은 문자학적 지식을 경전을 풀이하는 보조 수단으로 활용하였다. 이처럼 한비를 경전의 훈고에 접목시킨 사례는 조선의 무수한 경학가 가운데 최초이자 유일하다는 점에서 그 의미가 깊다고 하겠다.
일변량 시계열의 다중 특징 추출을 통한 시계열 예측 모델 설명
안현 한국정보통신학회 2023 한국정보통신학회논문지 Vol.27 No.2
최근 코로나 19, 정치적 상황 등 사회적 현안을 악용한 스미싱, 해킹메일 공격이 지속되고 있다. 공격의 대부분은 악성 URL 접근을 유도하여 개인정보를 탈취하는 방식을 취하고 있는데, 이를 대비하기 위해 현재 머신러닝, 딥러닝 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구에서는 데이터 세트의 특징들이 단순하기 때문에 악성으로 판별할 근거가 부족하다고 판단하였다. 본 논문에서는 URL 데이터 분석을 통해 기존 연구에 반영된 URL 어휘적인 특징 이외에도 “URL Days”, “URL Words”, “URL Abnormal” 3종, 9개 주요특징을 추가 제안하였고, 4개의 머신러닝 알고리즘 적용을 통해 F1-Score, 정확도 지표로 측정하였다. 기존 연구와 비교 분석 시 평균 0.9%가 향상된 결과 값과 F1-Score, 정확도에서 최고 98.5%가 측정됨에 따라 주요특징이 정확도 및 성능 향상에 기여하였다.
부산·경남 지역 성인의 담낭용종 위험인자 및 초음파 영상의 형태학적 분석
안현,황철환,고성진,김창수 대한방사선과학회 2016 방사선기술과학 Vol.39 No.3
본 연구는 부산·경남지역에서 담낭용종의 위험인자 및 초음파영상의 형태학적 분포를 알아보고자 하였다. 실험 대상은 2016년 1월~5월까지 부산 P병원 내원환자의 복부초음파 영상을 대상으로 하였다. 그 중 복부초음파와 혈청 학적 검사를 동시에 실시한 399명을 대상으로 위험인자를 분석하였다. 담낭용종 위험인자들의 통계분석은 독립표본 t 검정(independent t-test)과 카이제곱 검정(chi-square test)을 시행하였다. 차이검정 결과를 고려하여 독립변수에 대 한 상대 위험비(odds ratio, OR) 산출을 위해 다중 로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression analysis)을 시행 하여 변수들로부터 예측모형을 산정하여 타당성을 검정하였다. 그 결과 담낭용종 위험인자로 남성, HBsAg 양성, 중 성지방이 관련이 있음을 알 수 있었다. 담낭용종의 위험인자로 확인된 남성, HBsAg 양성, 중성지방으로 예측모 형 및 예측 확률값을 산정하였다. 예측확률의 민감도 61.0%, 특이도 76.8%를 보였으며, ROC 곡선의 AUC 결과는 0.735를 보여 예측모형의 타당성을 확인할 수 있었다. 복부 초음파검사 상 관찰되는 담낭용종의 형태학적 분석 결 과는 고 에코, 유경, 균질한 형태가 가장 많은 분포(27.5%)를 나타내었으며, 용종 개수는 2개(38%), 크기는 5~10 mm (53%)로 가장 많았다. 담낭용종과 관련된 간질환으로는 mild fatty liver (23%), diffuse hepatopathy (21%)로 나타났다.
안현,박민재,김광훈 한국경영과학회 2014 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2014 No.5
워크플로우 소셜 네트워크는 비즈니스 프로세스 인텔리전스를 위한 연구영역으로서, 워크플로우 모델 또는 실행 로그로부터 조직의 업무 수행자 네트워크를 발견하고 이로부터 조직 및 자원 관점의 다양한 지식을 얻는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 확률적 워크플로우 소셜 네트워크 모델을 제안한다. 주요 내용은 기존의 워크플로우 소셜 네트워크에 확률의 개념을 추가하여 명세하기 위한 가시적, 정형적 정의 방법이며, 이를 통해 프로세스 마이닝, 프로세스 시뮬레이션 등의 분야에서 조직 및 자원 관점의 분석에 활용될 것으로 기대된다.
안현,박민재,김광훈 대한산업공학회 2014 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2014 No.5
워크플로우 소셜 네트워크는 비즈니스 프로세스 인텔리전스를 위한 연구영역으로서, 워크플로우 모델 또는 실행 로그로부터 조직의 업무 수행자 네트워크를 발견하고 이로부터 조직 및 자원 관점의 다양한 지식을 얻는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 확률적 워크플로우 소셜 네트워크 모델을 제안한다. 주요 내용은 기존의 워크플로우 소셜 네트워크에 확률의 개념을 추가하여 명세하기 위한 가시적, 정형적 정의 방법이며, 이를 통해 프로세스 마이닝, 프로세스 시뮬레이션 등의 분야에서 조직 및 자원 관점의 분석에 활용될 것으로 기대된다.
초음파검사를 통한 간 섬유화 병기단계 평가 : 조직검사결과 기준으로
안현,이효영,임인철 한국방사선학회 2019 한국방사선학회 논문지 Vol.13 No.4
The purpose of this study was to evaluate the usefulness of routine liver ultrasonography on the basis of the scoring system according to the morphological parameters of liver ultrasound images and the histopathological results of liver biopsy. The morphological parameters of the liver through ultrasonography were divided into liver surface, liver edge and liver parenchyma. Pathologic results of liver biopsy were classified as mild fibrosis(F1), significant fibrosis(F2), severe fibrosis(F3), and cirrhosis(F4). In conclusion, routine ultrasound examination showed a sensitive predictive factor for fibrosis with mild fibrosis (F1) to severe fibrosis (F3) were liver edge>liver parenchyma>liver surface. However, the predictive factors for detecting cirrhosis (F4) were liver parenchyma>liver surface>liver edge. The use of three variable combinations rather than individual variables in routine ultrasonography may be useful in evaluating the degree and progress of liver fibrosis. 본 연구는 일반적인 간 초음파영상에서 형태학적인 분류인 간 표면, 간 가장자리, 간 실질을 점수체계로 이용하여 간 조직검사 결과의 경미한 섬유화(F1), 중증도 섬유화(F2), 심한 섬유화(F3) 및 간병변(F4)으로 나눈 섬유화 단계와 비교하여 유용성을 알아보고자 하였다. 결론적으로 일반적인 초음파 검사는 경미한 섬유화(F1)~심한 섬유화(F3)를 검출할 수 있는 민감한 예측 인자로 간 가장자리>간 실질>간 표면으로 나타났으며, 간경변(F4)를 검출할 수 있는 예측인자로는 간 실질>간 표면>간 가장자리로 나타났다. 일반적인 초음파 검사에서 각각의 변수가 아닌 3가지 변수조합을 활용한다면 간 섬유화 정도와 진행 상태를 평가하는데 더 유용할 것으로 사료된다.