Meta-learning Model for Optimizing Rating Elicitation Strategies Based on Reinforcement Learning

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 산업공학과, 2018. 8. 조성준.대다수의 추천 시스템 연구는 기존의 알고리즘을 개선하거나 새로운 알고리즘을 제안하는 방식으로 평점 예측에 대한 성능을 개선시켜왔다. 그러나 추천 시스템이 가지고 있는 데이터의 성김성(sparsity)와 롱테일(long-tail) 분포를 고려하였을 때, 추천 시스템에 학습시키는 데이터풀 자체를 변화시킬 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 평점 유도 전문가(Rating Eliciation ExpertREE) 모델을 제안하고자 한다. 이 모델은 1) 추천 시스템의 성능을 효율적으로 향상시킬 수 있고 2) 유저가 입력할 가능성이 더 높은 아이템을 먼저 데이터를 입력받는 일종의 액티브 러닝(active learning) 방식 따른다. REE는 적용된 추천 시스템의 학습 과정을 데이터로 여기고 학습함으로써 데이터 제안 규칙을 발전시켜가는 메타 러닝(meta-learning) 모델이며, 이는 기존에 평점 유도 전략을 인간의 직관으로 제안했던 모델들과는 차이가 있다. 실험 결과, REE는 기존 전략들에 비해 수집되는 데이터의 개수는 적었지만, REE로 수집된 데이터들의 평균 성능 개선 정도가 다른 전략에 비해 뛰어났으며 오히려 적은 수의 데이터로 더 좋은 성능 개선을 이끌어 내었다. 이러한 REE는 추천 시스템 모델과 학습 방식에 종속되지 않아 어떠한 시스템에든 적용 가능할 것이라 기대한다.초록 i 목차 iii 표 목차 iv 그림 목차 v 제 1 장 서론 1 제 2 장 선행연구 3 2.1 추천 시스템 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.1.1 협업 필터링(Collaborative Filtering) . . . . . . . . . . . . . . 3 2.1.2 추천 시스템에서 수집되는 평가 데이터의 특성 . . . . . . . . . 4 2.2 커리큘럼 러닝(Curriculum learning) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.3 메타 러닝(Meta-learning) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.4 강화 학습(Reinforcement learning) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.5 액티브 러닝(Active learning) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 제 3 장 제안하는 모델 14 3.1 추천 시스템의 구조 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.1 학습 과정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3.2 평점 유도 전문가 모델 (Rating Elicitation ExpertREE) . . . . . . . 17 3.2.1 학습을 위한 가정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3.2.2 학습 과정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.2.3 상태(state)의 정의 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.2.4 보상(reward)에 대한 설계 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 제 4 장 실험 23 4.1 실험 문제 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 4.1.1 데이터 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 4.1.2 추천 시스템 세팅 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 4.1.3 모델 세팅 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4.2 실험 결과 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.2.1 수집된 데이터의 질적 측면 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.2.2 수집된 데이터의 양적 측면 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.2.3 데이터 제안 규칙 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 제 5 장 결론 31 5.1 결론 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.2 향후 연구 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 참고문헌 34 Abstract 37Maste

머신 러닝 어플리케이션을 위한 스냅샷 기반의 연산 오프로딩

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 공과대학 전기·정보공학부, 2017. 8. 문수묵.머신러닝 기술은 데이터를 학습하고 문제의 답을 추론하기 위해 복잡한 연산과 방대한 데이터를 요구한다. 이런 머신러닝 기술을 저사양 임베디드 기기에서 활용하기 위해 오프로딩 기반 머신러닝이 제안되었다. 연산 오프로딩이란 임베디드 기기에서 복잡한 연산을 동적으로 서버를 통해 수행하는 방식이다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션을 대상으로 스냅샷 기반 연산 오프로딩을 사용하였다. 스냅샷이란 수행 중인 웹 어플리케이션의 상태를 또 다른 웹 어플리케이션의 형태로 저장하고 복원하는 기술이다. 스냅샷 기반 연산 오프로딩을 머신러닝 웹 어플리케이션에 적용 시 두 가지 이슈가 발생한다. 하나는 웹에서 이미지를 처리하는 캔버스 객체의 전송 문제이며 다른 하나는 크기가 큰 머신러닝 모델 전송 문제이다. 본 연구에서는 두 가지 이슈를 해결하여 스냅샷 기반 오프로딩을 통한 머신 러닝 웹 어플리케이션의 올바른 동작과 성능 향상을 확인하였다. 두 가지 이슈를 해결하여 실제 머신러닝 웹 어플리케이션에서 추론 시간을 측정하였다. 측정 결과 클라이언트 수행 시간 대비 오프로딩 시 3-3.5배 성능 향상을 확인하였다.제 1 장 서론 1 제 2 장 스냅샷 기반 연산 오프로딩 3 제 1 절 스냅샷 3 제 2 절 스냅샷 기반 연산 오프로딩 3 제 3 장 캔버스 저장 방법 8 제 1 절 ImageData 9 제 2 절 Rendering Context 11 제 4 장 머신러닝 모델 전송 방법 12 제 5 장 실험 및 결과 14 제 1 절 실험 환경 14 제 2 절 캔버스 저장 방법에 따른 측정 결과 14 제 3 절 모델 전송 방법에 따른 측정 결과 16 제 6 장 결론 18 참고문헌 19Maste

솔페이지 교수법을 중심으로

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 사범대학 협동과정 음악교육전공, 2023. 2. 김규동.본 연구는 머신러닝을 접목한 음악교육 에듀테크 모델을 개발하고 제안하는 것에 목적이 있다. 목적 달성에 있어 개발은 기술적으로 머신러닝 툴을 사용하여 접근성을 높였고, 교육적인 면에서는 음악의 기초 능력을 기르는 솔페이지 교수법을 적용하였다. 연구 방법으로는 첫째, 시대와 함께 변화한 교육환경과 교수자의 역할을 에듀테크의 현황 및 전망과 함께 고찰하고, 교수자와 학습자 간의 음악 기초 학습을 도울 수 있는 매개체로써 머신러닝의 활용을 살펴보았다. 둘째, 체계적인 음악 기초 학습법으로 알려진 솔페이지 교수법의 신체 표현을 통한 음감 형성과 기보 및 독보 활동을 주제로 하여 자주적·창의적인 학습이 가능하도록 에듀테크 모델을 설계하였다. 셋째, 이를 위해 필요한 데이터를 수집하고 머신러닝 툴로 학습시킨 후, 실시간으로 데이터를 분류할 수 있는 솔페이지 에듀테크 모델을 구현하였다. 마지막으로, 교수자 또는 학습자가 에듀테크 모델을 다양하게 활용할 수 있도록 교수·학습 방안을 제안하였다. 프로그램 구현에 있어 데이터의 다양성 부족과 기술적 문제로 인해 인식률 제고의 어려움을 겪었다는 한계에도 불구하고, 이는 음악교육 분야에서 오픈소스를 활용한 에듀테크를 제안하며 자주적이고 창의적인 학습을 돕는 음악 기초 학습 모델을 개발한 것에 의의가 있다. 이러한 시도는 음악교육에서 학습자 맞춤형 교육을 가능하게 하는 에듀테크 모델을 제시하여, 미래 음악교육 발전에 발판이 될 수 있으리라 기대한다. 주요어 : 에듀테크, 머신러닝, 음악교육공학, 솔페이지, 음악기초학습 학 번 : 2021-27013Developing EduTech Model with Machine Learning Tools : Focusing on Solfege Pedagogical Approach Seunggyeong Seo Interdisciplinary Program of Music Education The Graduate School Seoul National University This study aims to develop and propose an Education Technology (EduTech) model to utilize educational technology that incorporates new technology in the educational field. To achieve its goal, in the technological aspect, this study used machine learning tools to increase accessibility. In the aspect of music, this study developed an EduTech model by applying the Solfege pedagogy to develop basic music skills. The research methods are as follows. First, the changing educational environment and the role of instructors were considered, along with the status and role of EduTech. The use of machine learning to facilitate basic music learning between instructors and learners was examined. Second, an EduTech model was designed to enable independent and creative learning with 'interval learning through body expression' and 'learning notation and sight-reading' in the Solfege pedagogy, a systematic music basic learning method. Finally, the necessary data was collected and trained with a machine-learning tool, 'Solfege EduTech Model' was developed which can classify newly input data. Despite the limitation that it needed to improve the recognition rate of program implementation due to a lack of data diversity and technical problems, this study is still meaningful in suggesting the use of EduTech with open source in music education and developing it as a basic music learning model that can be used independently and creatively. This attempt is expected to present the possibility of introducing EduTech as customized learning in music education and help to prepare the direction of future music education.Ⅰ. 서론 1 1. 연구 필요성 및 목적 1 2. 연구내용 및 방법 3 3. 연구의 제한점 4 Ⅱ. 이론적 배경 5 1. 에듀테크의 이해 5 2. 머신러닝의 이해 14 3. 솔페이지 교수법 19 Ⅲ. 솔페이지 교수법을 적용한 에듀테크 모델 설계 23 1. 설계 방향 23 2. 솔페이지 에듀테크 모델 개발 과정 26 Ⅳ. 솔페이지 에듀테크 모델의 구현 45 Ⅴ. 응용 학습방안 제안 51 Ⅵ. 결론 57 부록 60 참고문헌 64 Abstract 67석

Monetization of Machine Learning Model and Architecture for Automated Market

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 산업공학과, 2022. 8. 조성준.최근 머신러닝 관련 많은 연구와 논문들이 SOTA(State-of-the-Art)급의 성능을 주장하지만 해당 실험환경에서만 최적화된 결과가 나오는 경우도 많고, 다양한 평가 지표가 있으나 해당 지표들만으로는 클라이언트 입장에서 모델의 우열을 평가하는 것이 매우 어렵다. 실제로 논문에서 SOTA 모델이 산업 응용에서는 좋지 못하는 성능을 보이는 경우가 많다. 이에 STO(Security Token Offering), AMM(Automated Market Maker)와 같은 블록체인 기반의 자산 유동화 및 자동화 거래 시장 대한 연구를 진행하였고, 머신러닝 모델 자체를 유동화하여 시장 가격 논리에 맞게 거래되고 평가될 수 있으면서도 모델의 영리적 가치를 보호하는 아키텍처를 제안하였다. 또한 이를 논리적으로 입증하는 프로그램을 구현하였다.A lot of recent research and paper insists its performance accomplish SOTA(State-of-the-Art). However, most of the result only perform SOTA with optimized experiment data and environment. As a result, machine learning model cannot be successfully applied to industry. This paper suggests architecture which is based on the concept of machine learning, smart contract and STO(Security Token Offering). By tokenizing machine learning model, the value of model can be intuitively and objectively estimated. Besides, demand for machine learning model can be automated by smart contract code, while protect client data privacy via distributed learning. Solidity and Javascript program is implemented to prove the proposed architecture.제 1 장 서론 8 1.1 연구의 배경 8 1.2 문제 정의 및 연구 목적 9 1.3 논문 구조 및 기여 9 제 2 장 관련 연구 11 2.1 블록체인의 불변성과 합의 매커니즘 11 2.2 이더리움 가상 머신과 스마트 컨트랙트 12 2.3 Tokenization을 통한 자산 유동화 13 2.4 AMM을 통한 자동화 거래 시장 15 2.5 데이터 오라클을 통한 온-오프체인 연결 17 제 3 장 제안하는 방법 19 3.1 CPMM을 통한 AI 모델 유동화 및 거래 19 3.2 데이터 오라클을 통한 학습 요청 20 3.2 전체 아키텍처 및 프로세스 21 제 4 장 실험 및 분석 23 4.1 실험 환경 23 4.2 스마트 컨트랙트 구현 및 배포 24 4.3 자동화 프로그램 구현 29 4.4 결과 분석 31 제 5 장 결론 및 의의 33 5.1 결론 33 5.2 향후 연구에 대한 논의 33석

Development of gear design algorithm based on machine learning

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 농업생명과학대학 바이오시스템공학과, 2023. 2. 박영준.The traditional gear design process mainly uses a method of selecting two or three gear macro-geometry based on the designer's experience and then taking the design that is considered to have the best gear performance among them, or a brute-force approach. The brute-force approach evaluates various gear performance metrics for all candidates that can be combined in a defined design variable space and selects some gear designs that meet the objective function and constraints, thereby obtaining gear macro-geometry that satisfies various requirements for operating conditions and is possible to be manufactured. However, traditional gear design methods require a designer's high background knowledge of gears and a gear analysis solver to evaluate the gear performance. In this study, a machine learning-based gear design algorithm was developed to improve those difficulties in gear design. For the use of machine learning in gear design, it is essential to prepare enough gear design dataset with good quality. In this study, an in-house code for gear analysis was developed to generate a gear design dataset by the author. In order to ensure its calculation accuracy, the safety factors for tooth root stress and surface durability and gear mesh efficiency were evaluated based on the international standards. The volume and weight of a gear pair were calculated based on the geometrical characteristics of the gears. However, since there is no standardized method for the static transmission error, an improved analytical model for predicting it was proposed considering the exact involute and trochoidal root profile of the gear. As a result of comparing the proposed analytical method and the finite element method, a relative error of about 3% was shown, and through this, the superiority of the proposed model was verified. Using the developed gear analysis solver, two gear pairs with the safety factors satisfying the design requirements and similar performance for peak-to-peak static transmission error, efficiency, mass, and volume were selected when the macro-geometry errors were not considered. For those gear pairs, Monte-Carlo type robustness analysis was performed to investigate the effects of gear macro-geometry errors on various gear performance metrics. Unlike previous studies that focused on analyzing the effects of micro-geometry errors on the gear performance, this study confirmed that it is very important to consider the macro-geometry errors and robustness of static transmission errors when designing gears. In particular, when the errors were considered, the standard deviation of peak-to-peak static transmission error for the two gear pairs showed a difference of about 6 times. A gear design dataset with about 2.3 million data was generated by using the developed gear analysis solver within the defined design variable space and design intervals. The effectiveness of machine learning as a surrogate model was evaluated for various models. The k-nearest neighbor (kNN), random forest, and deep neural network (DNN) showed R^2 scores of 0.9973 or higher for all gear performance metrics. In addition, these models exhibited R^2 scores of 0.9961 or higher for all gear macro-geometry parameters. In other words, kNN, random forest, and DNN not only predicted each gear performance metric with high performance through gear macro-geometry parameters, but also inferred each gear macro-geometry parameter with high prediction accuracy through gear performance metrics. In order to evaluate the applicability in the field, the appropriate dataset size for training the machine learning models was determined. Finally, a multi-objective optimization algorithm for gear design using backpropagation of the artificial neural network and active learning was proposed. Since the gear performance metrics cannot be expressed in an explicit form in terms of design variables, the optimization process is generally performed based on a stochastic method such as the genetic algorithm instead of a deterministic method such as the gradient descent, which can quickly obtain an optimal solution. In this study, NSGIDNs (nondominated sorting generative inverse design networks), an artificial neural network-based multi-objective optimization algorithm with a nondominated sorting based on crowding metrics, were proposed. NSGIDNs was able to find the optimal Pareto-front with 2,984 data through two iterations by using 2,380 initial samples. On the other hand, when NSGA-II, a representative multi-objective optimization genetic algorithm, was used, the Pareto-front was converged after a total of 6,000 data were secured by 60 generations with a population size of 100. Through the comparison with NSGA-II, the effectiveness and superiority of NSGIDNs were confirmed. The proposed optimization algorithm not only solves the difficulties in traditional optimization problems of gear design, but is also expected to be a good example showing the possibility of using machine learning in the field of optimum design.전통적인 기어 설계 과정은 설계자의 경험을 기반으로 2~3개의 기어 매크로제원을 선정한 후 그 중 기어 성능이 가장 우수하다고 판단되는 제원을 취하는 방법과 무작위 대입 접근 방법을 주로 사용한다. 무작위 대입 접근 방법은 정해진 설계 변수 공간에서 조합 가능한 모든 후보 제원들에 대해서 각 기어 성능을 평가하고 목적 함수와 제약 조건에 부합하는 제원을 선정함으로써, 작동 조건에 대한 다양한 요구 사항을 만족하는 기어 매크로제원을 찾는 동시에 제작 가능한 제원을 찾을 수 있다. 하지만 전통적인 기어 설계 방법은 설계자의 기어에 대한 높은 배경 지식과 별도의 기어 해석 솔버가 요구된다. 본 연구에서는 이러한 기어 설계 상의 어려움을 개선하기 위하여 머신러닝 기반의 기어 설계 알고리즘을 개발하였다. 기어 설계 분야에 머신러닝을 적용하기 위하여서는 양질의 기어 설계 데이터세트를 확보하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기어 설계 데이터세트를 생성하기 위하여 자체적으로 기어 해석 솔버를 개발하였다. 계산 정확도를 보장하기 위하여 국제 표준에서 제시하는 방법을 통해 기어의 굽힘 및 면압 강도에 대한 안전계수와 효율을 계산하였다. 기어쌍의 부피와 무게는 기하학적 특성을 기반으로 계산하였다. 하지만, 정적 전달오차의 경우 표준화된 방법이 없기 때문에 기어의 정확한 인볼루트 및 트로코이드 이뿌리 치형을 고려하여 정적 전달오차를 예측하는 해석적 모델을 제안하였다. 제안된 해석적 모델과 유한요소방법의 PPSTE를 비교한 결과 약 3%의 상대오차를 나타냈고, 이를 통해 예측 성능의 우수성이 검증되었다. 개발된 기어 해석 솔버를 이용하여 기어 매크로제원 오차가 고려되지 않았을 때 비슷한 성능을 나타내는 2개의 기어쌍을 선정한 후 제작 오차를 고려한 몬테카를로 해석을 통해 매크로제원 오차가 기어 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 마이크로제원 오차가 기어 성능에 미치는 영향을 분석하는 것에 초점이 맞춰진 선행연구와 달리, 본 연구에서는 기어 설계 시 기어 매크로제원 오차와 정적 전달오차의 강건성을 고려하는 것이 매우 중요하다는 것을 확인하였다. 특히 PPSTE의 경우 기어 매크로제원 오차가 고려되었을 때 두 기어쌍에서 표준편차가 약 6배 차이가 나타났다. 정의된 설계 변수 공간 및 설계 변수 간격에서 개발된 기어 해석 솔버를 이용하여 기어 설계 데이터세트를 생성하였다. 약 230만 개의 기어 설계 데이터세트를 기반으로 머신러닝 모델을 이용한 기어 성능 예측 및 설계 가능성을 평가하였다. 다양한 머신러닝 모델을 검토한 결과, kNN(k-nearest neighbor), 랜덤 포레스트(random forest), DNN(deep neural network)은 모든 기어 성능 지표에 대해서 0.9973 이상의 R^2 점수를 보여주었다. 또한, 이들 모델은 모든 기어 매크로제원 매개변수에 대해서 0.9961 이상의 R^2 점수를 보여주었다. 다시 말해서, kNN, 랜덤 포레스트, DNN은 기어 매크로제원 매개변수를 통해 각 기어 성능 지표를 우수한 성능으로 예측할 뿐만 아니라, 기어 성능 지표를 통해 각 기어 매크로제원 매개변수를 높은 예측 점수로 추론할 수 있었다. 또한 실제 현장에서의 활용 가능성을 평가하기 위하여 기어 성능 예측 및 설계를 위한 머신러닝 모델 개발 시 적절한 데이터세트의 크기를 확인하였다. 마지막으로 인공신경망 구조의 역전파와 능동적 학습을 이용한 최적설계 알고리즘을 제안하였다. 기어 성능 지표는 설계 변수에 대한 명시적 형태로 나타낼 수 없기 때문에 빠르게 최적의 해를 구할 수 있는 경사하강법과 같은 결정론적 방법 대신 유전알고리즘과 같은 확률론적 방법으로 최적설계를 수행해야 한다. 본 연구에서는 군집 지표 기반의 비지배 분류 기법을 적용한 인공신경망 기반의 다목적 기어 최적설계 알고리즘인 NSGIDNs(nondominated sorting generative inverse design networks)를 제안하였다. NSGIDNs는 2,380개의 초기 데이터를 가지고 2번의 최적설계 수행을 통해 최종적으로 2,984개의 데이터로 최적의 파레토 프론트를 찾을 수 있었다. 반면, 대표적인 다목적 최적화 유전알고리즘인 NSGA-II는 100개의 개체군 크기로 60번의 세대가 진행되어 총 6,000개의 데이터가 확보되었을 때 파레토 프론트가 수렴하였다. NSGA-II와의 비교를 통해 NSGIDNs의 유효성과 성능의 우수성이 확인되었다. NSGIDNs는 전통적인 기어 최적설계에서의 어려움을 해결했을 뿐 아니라, 나아가 최적설계 분야에서의 머신러닝 활용 가능성을 보여주는 좋은 사례가 될 것으로 기대된다.제1장 서 론 1 1.1. 연구 필요성 1 1.2. 연구 목적 8 1.3. 문헌 조사 10 1.3.1. 기어 해석 솔버 개발 10 1.3.1.1. 기어 정적 전달오차 예측 10 1.3.1.2. 제작 정밀도를 고려한 기어 성능 예측 14 1.3.2. 기어 매크로제원 최적설계 16 1.3.3. 기어 분야에서의 머신러닝 모델 활용 18 1.3.4. 공학 설계 분야에서의 머신러닝 모델 활용 21 1.4. 연구 내용 및 구성 24 제2장 기어 설계 데이터 생성을 위한 기어 해석 솔버 개발 27 2.1. 개요 27 2.2. 기어 성능 지표에 대한 이론적 배경 30 2.2.1. 기어의 강도 평가 30 2.2.1.1. 굽힘 강도에 대한 안전계수 31 2.2.1.2. 면압 강도에 대한 안전계수 36 2.2.2. 기어의 정적 전달오차 39 2.2.3. 기어의 효율 42 2.2.4. 기어쌍의 부피 및 무게 45 2.3. 정적 전달오차 예측을 위한 해석적 모델 개발 46 2.3.1. 트로코이드 이뿌리 형상을 고려한 파라메트릭 모델 47 2.3.2. 회전에 따른 기어쌍의 물림 위치 54 2.3.3. 기어의 물림 강성 59 2.3.4. 정적 전달오차 해석 결과 및 논의 68 2.3.4.1. IAM과 FEM의 해석 결과 비교 69 2.3.4.2. IAM과 TAM의 치 강성 해석 결과 비교 73 2.3.4.3. IAM과 TAM의 TVMS 및 LSTE 해석 결과 비교 77 2.4. 기어 해석 솔버를 이용한 기어 강건성 분석 수행 81 2.4.1. 몬테카를로 해석 기법 83 2.4.2, 매크로제원 제작 오차를 고려한 기어 성능 평가 85 2.4.3. 기어 성능 평가 결과에 대한 논의 92 2.5. 결론 96 제3장 기어 성능 예측 및 기어 매크로제원 설계를 위한 머신러닝 활용 가능성 평가 98 3.1. 개요 98 3.2. 기어 성능 예측용 및 설계용 머신러닝 모델 개발 102 3.2.1. 기어 설계 데이터 생성 104 3.2.2. 회귀 문제를 위한 다양한 머신러닝 모델 105 3.3.3. 데이터 전처리 및 머신러닝 모델 성능 평가 지표 110 3.3. 머신러닝 기반의 기어 성능 예측 및 기어 매크로제원 설계 114 3.3.1. 기어 매크로제원을 통한 각 기어 성능 지표 예측 114 3.3.2. 기어 성능 지표를 통한 각 기어 매크로제원 예측 117 3.3.3. 데이터세트 크기에 따른 머신러닝 모델 예측 정확도 분석 119 3.4. 기어 성능 예측용 및 설계용 머신러닝 모델 개발에 대한 논의 123 3.5. 결론 126 제4장 인공신경망 기반의 다목적 기어 최적설계 알고리즘 개발 128 4.1. 개요 128 4.2. GIDNs와 NSGIDNs 알고리즘 131 4.2.1. GIDNs 알고리즘 131 4.2.2. GIDNs를 이용한 다목적 기어 최적설계 139 4.2.3. 다목적 기어 최적설계를 위한 NSGIDNs 알고리즘 146 4.3. NSGIDNs를 이용한 다목적 기어 최적설계 150 4.3.1. NSGIDNs를 이용한 최적설계 결과 150 4.3.2. NSGA-II를 이용한 NSGIDNs 최적설계 결과 검증 158 4.4. 결론 160 제5장 결 론 161 참고문헌 164 Abstract 172박

머신러닝 모델을 사용한 2002~2020년 한국의 O3, NO2, CO 농도의 고해상도 추정

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 보건대학원 보건학과, 2023. 2. 김호.Backrgound : Long-term exposure to ozone (O3), nitrogen dioxide (NO2), and carbon monoxide (CO) is known to cause various diseases and increase mortality. For that reason, estimating ground-level O3, NO2, and CO concentrations with a high spatial resolution is crucial for assessing the health effects associated with these air pollutants. However, related studies are limited in South Korea. This study aimed to develop machine learning-based models to predict the monthly O3 (average of daily 8-hour maximums), NO2, and CO at a spatial resolution of 1 km × 1 km across South Korea from 2002 to 2020. Methods : Approximately 80% of the monitoring stations were used to train the three machine learning models (random forest, light gradient boosting, and neural network) with a 10-fold cross-validation, and 20% of the monitoring stations were used to test the model performance. The author also applied ensemble models to integrate the variation in predictions among the models. Multiple predictors with satellite-based remote sensing data, inverse distance weighted ground-level air pollutants, land use variables, reanalysis datasets for meteorological variables, and regional socioeconmoic variables collected from various databases were included in the prediction model. Results : For O3, the overall R2 of the ensemble model was 0.841 during the entire study period. Urban areas showed a better model performance (R2 = 0.845) than rural areas (R2 = 0.762). For NO2, the highest overall R2 was 0.756, which best fit in autumn (R2 = 0.768). For CO, the overall R2 value was 0.506. This study provides high spatial resolution monthly average O3 and NO2 estimates with excellent performance (R2 > 0.75). Conclusion : The authors predictions can be used to analyze the spatial patterns in pollutants in relation to population characteristics and studies on the health effects of long-term exposure to air pollution using geocode-based health information and local health data.연구배경 : 오존(O3), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO)에 장기간 노출되면 각종 질병을 유발하고 사망률을 높이는 것으로 알려져 있다. 그렇기에, 고해상도로 지표면 O3, NO2, CO 농도를 추정하는 것은 이러한 대기오염물질과 관련된 건강 영향을 평가하는 데 매우 중요하다. 하지만, 장기간에 걸쳐 고해상도로 가스상 대기오염물질(O3, NO2, CO)를 추정한 연구는 국내에서 아직 진행된 바가 없다. 따라서, 본 연구는 2002년부터 2020년까지 대한민국 전역에서 1km × 1km의 공간해상도로 월별 O3(일평균 8시간 최대치), NO2, CO를 머신러닝 기반 모델 및 그들의 앙상블 모형을 통해 예측하고자 한다. 연구방법 : 3가지 머신러닝 모델(랜덤 포레스트, 라이트 그래디언트 부스팅, 신경망)의 최적의 파라미터를 찾기 위해 모니터링 스테이션의 약 80%를 훈련 데이터로 사용하였고, 10-fold 교차검증을 통해 훈련 데이터 내에서 훈련/평가 단계를 거쳤으며, 나머지 모니터링 스테이션의 20%를 모델 평가에 사용하였다. 여기에 추가로 머신러닝 모델 간의 예측 변동을 통합하기 위해 앙상블 모델을 적용했다. 데이터에는 위성 기반 원격 감지 데이터, 역거리 가중치 기반 대기오염농도, 토지 이용 변수, 기상 재분석 자료, 다양한 데이터베이스에서 수집된 지역 사회경제적 변수 등이 포함되었다. 연구결과 : O3의 경우, 전체 연구 기간 동안 앙상블 모델의 R2가 0.841을 기록했으며, 도시 지역이 농촌 지역(R2 = 0.762)보다 우수한 예측 성능(R2 = 0.845)을 보였다. NO2의 경우, 앙상블(평균) 모델의 R2가 0.756으로 가장 높았으며, 계절로 보면 가을에 예측 성능이 가장 높았다(R2 = 0.768). CO의 경우, R2가 0.506 을 기록했다. 본 연구는 O3 및 NO2 에서 R2 > 0.75 으로 높은 예측력의 고해상도 월평균 추정치를 제공한다. 결론 : 본 연구에서 얻어진 대기오염 추정 결과는 인구 특성과 관련된 가스상 대기오염물질의 공간 패턴을 분석하거나, 위치 기반 건강 정보와 행정구역 단위 건강 데이터와 엮여서 장기간 대기오염 노출의 건강 영향을 평가하는 연구에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.Chapter 1. Introduction 1 Chapter 2. Materials and Methods 6 2.1. Study area 6 2.2. Air pollution monitoring data 6 2.3. Satellite-based remote sensing data 7 2.3.1. Meteorological data 7 2.3.2. Land-use data 10 2.3.3. Surface reflectance 11 2.4. Regional socioeconomic predictors 12 2.5. Modeling procedures 13 2.5.1. Data Preprocessing 14 2.5.2. Machine learning-based model 15 2.5.3. Ensemble Model 16 2.5.4. Model Prediction 17 Chapter 3. Results 19 Chapter 4. Discussion 29 Chapter 5. Conclusion 34 Supplementary materials 47 국문 초록 82 Tables Table 1. Model performance for O3, NO2, and CO overall and in three- and four-year periods 21 Table S1. Detailed information about data sources 61 Table S2. Variables sorted by % missing values 65 Table S3. Results of parameter grid search using 10-fold cross-validation for O3, NO2 and CO 68 Table S4. Yearly ensemble (GAM) performance for O3, NO2, and CO 70 Table S5. Model performances for O3, NO2, and CO by season and urbanity 71 Table S6. Number of monitoring stations by year for O3, NO2 and CO in urban and rural areas 73 Figures Fig. 1. Flowchart of the modeling process. GEE: Google Earth Engine, SEDAC: Socioeconomic Data and Applications Center, RSD: Regional Socioeconomic Database from Korean Disease Control and Prevention Agency 18 Fig. 2. Density scatter plot for monthly averages of the monitored and predicted concentrations of O3, NO2, and CO 26 Fig. 3. Maps of monitored and predicted O3, NO2 and CO during 2002~2020 27 Fig. 4. Percentage decrease in R2 when excluding grouped variables from each machine learning model of O3, NO2, and CO. The closer the color is to red, the greater the effect of the variables on the model performance 28 Fig. S1. Urban/Rural and Metropolitan (Metro) area for entire contiguous regions of South Korea 74 Fig. S2. Distribution maps of predicted O3 (ppb) by year and season for contiguous South Korea 75 Fig. S3. Distribution maps of predicted NO2 (ppb) by year and season for contiguous South Korea 76 Fig. S4. Distribution maps of predicted CO (ppm) by year and season for contiguous South Korea 77 Fig. S5. Monthly fluctuations in the number of monitoring stations for O3, NO2, and CO between 2002 and 2020 78 Fig. S6. Density scatter plot for monthly averages of the monitored and predicted concentrations of O3, NO2, and CO with seasonal discrimination 79석

Analysis of Factors influencing Berthing Velocity of Ship using Machine Learning Prediction Algorithm

선박이 항만·부두시설에 접안할 때 선박운항자 및 항만관리자는 선박의 접안에너지를 고려해야한다. 선박은 항만시설의 허용 접안에너지 이내로 접안해야 선체를 보호하고 항만시설의 파손을 예방할 수 있다. 이러한 접안에너지에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 접안속도로서 선박은 적정 접안속도를 유지하며 접안하는 것이 매우 중요하다. 선박 접안속도는 날씨, 항만의 위치, 선박의 종류, 인적요인 등 다양한 요인들의 영향을 받아 결정된다. 하지만 그동안 연구 및 분석되었던 국내외 접안속도 기준은 수집된 선박 접안데이터를 바탕으로 선박의 크기만을 고려하여 적정 접안속도를 제안하였다. 또한 데이터를 기반으로 통계적 기법만을 활용한 분석결과를 제시하였다. 본 연구에서는 선박 접안속도 데이터를 바탕으로 통계적 기법만이 아닌 빅데이터 분석 중 하나인 머신러닝 기법을 활용하고자 한다. 빅데이터 분석은 다양한 변수를 종합적으로 분석하여 미래를 예측하고 의사결정을 하는 방법으로서 선박 접안속도의 다양한 영향요소를 모두 활용하여 분석하고 예측을 할 수 있다. 따라서 선박운항자는 접안 시 적정 접안속도를 예측하여 사고 예방을 할 수 있으며, 항만관리자 입장에서는 안전 관리에 참고할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내의 한 탱커부두에서 선박 접안 보조 장치를 통해 약 17개월(2017.03. ~ 2018.07.) 간 수집한 206개의 실측데이터를 바탕으로 머신러닝 기법을 적용하여 예측모델을 구축하고자 한다. 수집한 실측데이터에서 분석에 필요한 데이터를 선별하여 독립변수와 종속변수를 선정하고 상관관계 분석 및 교차분석을 통해 유의미한 변수를 채택하였다. 머신러닝 알고리즘으로는 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest), 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 인공신경망(Artificial Neural Network)을 활용하였다. 예측모델의 예측정확도 검증을 위한 방식으로는 Hold-Out 방식을 채택하였으며 Train data set과 Test data set을 7:3으로 분리하였다. Train data set을 통해 구축된 예측모델은 Test data set을 이용하여 혼동행렬에 따른 지표와 ROC 곡선으로 성능을 비교하였다. 그 결과, 랜덤포레스트가 가장 좋은 성능을 보였으며 의사결정나무, 로지스틱 회귀분석이 비교적 낮은 성능을 보였다. 좋은 성능을 보인 랜덤포레스트에 따르면 접안속도에 영향을 미치는 요인은 화물의 적재상태, 선박의 질량, 접안 부두 위치, 접안각도 순으로 나타났다. 본 연구에서는 선박 접안속도 실측데이터를 바탕으로 빅데이터 분석방법인 머신러닝 기법을 적용하였다. 분석 결과, 빅데이터 분석방법을 통하여 접안속도 예측이 가능하다는 것을 확인하였으며, 접안속도에 영향을 미치는 요인을 식별하여 선박운항자와 항만관리자의 사고 예방에도 도움을 줄 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 선박 및 해운분야에서도 데이터 축적을 통하여 빅데이터에 기반한 머신러닝, 인공지능 등의 기법으로 예측모델, 의사결정모델 등의 활용 가능성을 제시하였다. 하지만 다양한 선종 및 부두의 데이터 수집을 통한 추가 연구가 필요하며, 접안속도에 영향을 미치는 모든 요인을 분석에 활용하지 못한 한계점을 가진다. 또한 오랜 기간동안 데이터를 수집하여 더욱 정확한 예측모델을 구축할 필요가 있다.|When a ship is in contact with the dock facilities of the port, the ship operator and the port manager shall consider the ship's berthing energy. Ships must meet within the allowable berthing energy of port facilities to protect the hull and prevent damage to ports facilities. The factor that has the greatest effect on the berthing energy is the berthing velocity, so it is very important for ships to meet and maintain proper berthing velocity. The ship’s berthing velocity is determined by various factors including weather, the location of the port and dock, the type of ships and human factors. However, based on the domestic and overseas berthing velocity criteria that had been studied and analyzed, the proper berthing velocity was proposed based on the collected vessel berthing data, considering only the size of the vessel. In addition, the analysis results using only statistical techniques were presented based on data. In this study, I intend to use machine learning techniques, which are one of big data analyses, not just statistical techniques, based on vessel berthing velocity data, to suggest proper berthing velocity. Big data analysis is a method of comprehensively analyzing various variables to predict the future and make decisions, and it can be analyzed and predicted using all the various factors of ship's berthing velocity. Therefore, the vessel operator can prevent accidents by predicting the appropriate berthing velocity, and from the point of view of the port manager, it can be a safety management standard. In this study, a prediction model was built by applying machine learning techniques based on 206 actual data collected for 17 months from March 2017 to July 2018 through a ship berthing assist device at the local tanker dock. Independent variables and dependent variables were selected by data needed for analysis from the measured data, and significant variables were adopted through correlation analysis and cross analysis. Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression, and Artistic Neural Network were used as machine learning algorithms. The Hold-Out method was adopted as a way to verify the accuracy of the prediction model. The Train data set and Test data set were separated by 7:3. Prediction model built through the Train data set was used to compare performance with the indicators according to the Confusion matrix and ROC curve by using the test data set. As a result, random forest performed best and decision trees and logistic regression performed relatively low. According to Random Forest, which showed good performance, factors affecting the berthing velocity were shown in order of the loading condition of the cargo, tonnage of the ship, location of the jetty and approach angle of the vessel. In this study, the machine learning technique, which is a big data analysis method, was applied based on actual data of the vessel's berthing velocity. As a result of the analysis, it was confirmed that the berthing velocity prediction is possible through the analysis of big data, and that the factors affecting the berthing velocity could be identified to help prevent accidents for ship operators, port and dock managers. Through this study, it was shown that it is possible to utilize prediction model and decision-making model in the field of ship and marine transportation by using machine learning and artificial intelligence based on big data. However, further research is needed through data collection at various types of vessel and docks, and all factors affecting the berthing velocity have not been utilized in the analysis. It also needs to collect data over a long period of time to build more accurate prediction models.1. 서 론 1 1.1 연구 배경 및 목적 1 1.2 연구 방법 3 2. 선박 접안에너지 5 2.1 접안에너지 5 2.1.1 접안에너지 산정 5 2.1.2 접안에너지 영향요인 분석 6 2.2 접안속도 10 2.2.1 PIANC 11 2.2.2 국내외 접안속도 기준 및 연구사례 16 3. 빅데이터와 머신러닝 21 3.1 빅데이터 21 3.2 머신러닝 25 3.3 의사결정나무 32 3.4 랜덤포레스트 35 3.5 로지스틱회귀 38 3.6 인공신경망 40 4. 실측 데이터 분석 43 4.1 데이터 수집 및 선정 43 4.1.1 데이터 수집 43 4.1.2 데이터 선정 46 4.2 기초 데이터 분석 53 4.2.1 범주형 변수 53 4.2.2 연속형 변수 62 4.3 연관성분석 66 4.3.1 상관분석 66 4.3.2 교차분석 69 4.3.3 변수채택 71 4.4 다중선형회귀 72 5. 예측모델 알고리즘 77 5.1 개요 77 5.2 접안속도 예측모델 81 5.2.1 의사결정나무 81 5.2.2 랜덤포레스트 83 5.2.3 로지스틱회귀 85 5.2.4 인공신경망 86 5.3 예측모델 성능비교 90 5.3.1 혼동 행렬 90 5.3.2 ROC 곡선 94 5.4 최종모델 선택 및 영향요인 분석 96 6. 결론 및 향후과제 98 6.1 결론 및 향후과제 98 참고문헌 101Maste

서울숲공원과 소래생태공원 사례를 중심으로

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 환경대학원 협동과정 조경학, 2023. 2. 조경진.A smart park is a new concept defined as a park that achieves substantial value using environment-related advanced digital technologies. In other words, the purpose of smart parks is to promote effective operation and maintenance by grafting ICT technology and to enhance user convenience through environmental improvement. In this study, the smart park is assumed to be a space for improving the environment in relation to climate change. For this purpose, the Internet of Things (IoT) artificial intelligence model was tested to find a suitable application direction in the future. Global climate change is leading various efforts to reduce carbon emissions around the world. Among the various functions of urban parks in this era of the climate crisis, heat disaster prevention and reduction of carbon dioxide and fine dust are particularly important. Therefore, to consider the response to climate change as one of the functions of urban parks, previous studies were reviewed. To analyze the effects, IoT equipment was manufactured and installed, and data were acquired over a specific period. Finally, conclusions were drawn through experiments and analyses with the following two research objectives. First, data such as temperature, air quality, and the amount of walking by visitors in Seoul Forest Park were collected for about 9 months. The number of people who visited the park was counted and set as a target. The correlation between each environmental factor was analyzed using artificial intelligence. Regression analysis was performed with various modeling algorithms. We focused on the environmental factors (and their patterns) that showed a high correlation with the number of people counted through a voting ensemble, which exhibited the best performance among the modeling methods. As a result, feature importance was determined for six environmental data factors: temperature, hour, humidity, month, working day, and fine dust (PM). Feature importance was measured as the factor that had the greatest influence on the prediction of the number of people counted. As an evaluation index, the closer the coefficient of determination (R2) is to 1, the better the evaluation of the AI ​​model. The voting ensemble, which had the highest model evaluation index, yielded the highest R2 (0.72). XGBoostRegressor, LightGBM, and RandomForestRegressor produced R2 values of 0.70, 0.69, and 0.53, respectively. Therefore, the voting ensemble model could be considered the optimal algorithm through the evaluation of the AI ​-learning model. In the future, it is expected that the voting ensemble machine-learning model identified in this study will be used for quantitative prediction of the number of people counted by using environmental data as a management function of the smart park. Second, this study collected and used heatwave environmental data from the reed forest and salt wetland of Sorae Ecological Park in Incheon. These data were compared with environmental data such as temperature and humidity collected from the POGURO crossroad, an urban area. In doing so, the factors affecting the amount of carbon dioxide generated and differences according to the site were analyzed. As a result, the carbon dioxide emissions at the POGURO crossroad were measured to be 40 ppm on average and were up to 60 ppm higher than those at the salt wetland of Sorae Ecological Park. The temperature at the POGURO crossroad was constant and was about 1.5 ℃ higher regardless of the time and date. Regarding ultrafine dust (PM 2.5), the POGURO crossroad, located in the city center, measured a value about 3㎍/m3 higher than that of the average reed forest and 4㎍/m3 higher than that of the salt wetland. Likewise, for fine dust, the POGURO crossroad showed a value about 3.5㎍/m3 higher than that of the average reed forest, and the 4㎍/m3 difference compared to the salt wetland remained. To analyze the correlation between environmental data and carbon dioxide generation in response to climate change, an AutoML machine learning model was used. By comparing the prediction performance of each machine learning algorithm through artificial intelligence analysis and identifying the highly correlated environmental factors analyzed through the stacking ensemble, which showed the optimal results. Comparative analysis by regression modeling was performed by dividing the obtained data by those of the the patterns of salt marsh reed forestand POGURO crossroad. As a result, in the salt marsh, the amount of carbon dioxide generated was estimated by six factors in descending order: temperature (sr_salty_temp), gusts (sr_salty_wind_gust), humidity (sr_salty_humi), atmospheric pressure (sr_salty_pressure), ultrafine dust (sr_salty_pm2.5), and time (hour). The R2 corresponding to the stacking ensemble was the highest (0.90). XGBoostRegressor, LightGBM, and RandomForestRegressor yielded R2 values of 0.88, 0.88, and 0.66, respectively. Through evaluation of the AI learning model, it was possible to identify the optimal algorithm. In the reed forest, the six factors of humidity (sr_galdae_humi), gust (sr_galdae_wind gust), atmospheric pressure (sr_galdae_pressure), wind direction (sr_galdae_wind direction), time (hour), and temperature (sr_galdae_temp) had the greatest effect on carbon dioxide generation in descending order. The R2 of the applied stacking ensemble was the highest (0.918), followed by those of the XGBoostRegressor (0.915), LightGBM (0.89), and RandomForestRegressor (0.80). Because of the limitations for installing environmental sensors in the downtown area (POGURO crossroad), data from some reed forests were used instead. As a result, the reed forest wind direction (sr_galdae_wind direction), temperature (sr_pg4_temp), fine dust at the POGURO crossroad (sr_pg4_pm10), solar illumination in the reed forest (sr_galdae_solar), humidity at the POGURO crossroad (sr_pg4_humi), and wind speed in the reed forest (sr_galdae_wind speed) were the six factors that had the greatest effect on carbon dioxide generation. Again, the R2 of the applied stacking ensemble was the highest (0.85), followed by the XGBoostRegressor (0.83), LightGBM (0.79), and RandomForestRegressor (0.52). Therefore, we expect that the optimal stacking ensemble machine-learning model identified in this study can be used for the quantitative prediction of carbon dioxide generation. This in turn could be useful for emission reduction measures based on environmental data, which could become a disaster prevention function for smart parks in the future. Through this study, the economic benefit of an IoT method based on sensing environmental data was proposed. An optimal artificial intelligence machine-learning model was designed so that existing parks could be easily transformed into smart parks, which will make it possible to provide optimal service through the accurate prediction of the number of visitors, counted according to environmental variables. This is expected to give new value to urban parks by strengthening the disaster prevention functions of smart parks, including carbon reduction and heatwave prevention.스마트공원은 환경 관련 디지털 첨단기술을 사용하여 일련의 가치를 달성하는 공원으로 정의된 새로운 개념이다. 즉, 스마트공원의 목적은 기존의 도시공원에 ICT 기술 등을 접목하여, 효과적인 운영·유지를 도모하고 환경 개선을 통한 사용자의 편의를 증진 하는 데 있다. 본 연구에서는 기후변화와 관련, 대기환경을 개선하는 공간으로 스마트공원의 기능을 상정하고, 이를 위해 IoT 기술 기반 인공지능 모델을 비교하여, 향후 적정하게 적용 가능한 방향을 모색하고자 하였다. 한편 현 시대는 탄소저감, 이상기후, 지구온난화 등의 문제로 이른바 기후변화 시대로 지칭되고 인식되고 있다. 이에 따라 그 원인으로 지목되는 탄소 배출량의 저감이 중요한 과제로 인식되고 있으며, 전 세계적으로 탄소 저감을 위한 다양한 시도들이 이어지고 있다. 기후 위기 시대 도시공원의 여러 가지 기능 중에서, 기후변화대응 중 폭염방재 및 이산화탄소와 미세먼지 저감 기능은 매우 중요한 요소로 자리잡고 있다. 따라서, 도시공원의 기능 중 기후변화대응에 대한 부분을 고찰하기 위하여 선행연구를 살펴보고, 효과를 분석하기 위하여 실제 IoT 장비를 제작하여 설치하고, 데이터를 특정 기간에 걸쳐 취득하였다. 본 연구에서는 다음과 같은 두 가지 연구목적을 가지고 실험과 분석을 하여 결론을 도출하였다. 첫째, 서울숲 공원의 기온 및 공기질 등의 환경 요소와 보행량의 데이터를 약 9개월의 시계열 데이터로 수집하고, 보행량을 목표(target)로 한 후, 각 환경 요소의 상관관계를 인공지능을 활용하여 다수의 모델링 알고리즘으로 회귀분석을 수행하였다. 그리고 모델링 방법 중 가장 우수한 성능을 보인 Voting Ensemble을 통해서 분석된 보행량과 상관관계가 높은 환경 요소와 그의 패턴을 살펴보았다. 그 결과, 온도(temperature), 시간(hour), 습도(humidity), 월(month), 평일(working day), 미세먼지(pm)의 6개 환경 데이터 인자의 순서로 특징중요도(feature importance)가 보행량 예측에 가장 큰 영향을 주는 인자로 측정이 되었다. 평가지표로는 결정계수인 이 1에 가까울수록 인공지능 모델이 우수한 성능을 보인다고 평가되는데, 가장 모델 평가지수가 높은 것으로 평가된 Voting Ensemble의 경우 결정계수인 이 0.72로 가장 우수한 것을 알 수 있으며, XGBoostRegressor가 0.70, LightGBM이 0.69, RandomForestRegressor가 0.53 순으로 도출되어 인공지능 학습모델에 대한 평가를 통해서 Voting Ensemble 모델을 최적의 알고리즘으로 결론을 내릴 수 있었다. 이에 따라, 향후 스마트공원의 관리기능으로서 환경 데이터를 활용한 보행량의 예측에, 본 연구에서 확인된 Voting Ensemble 머신러닝 모델을 사용하여 정량적인 예측과 응용에 사용할 수 있을 것이다. 둘째, 기후변화 위기 방재역할로서, 인천 소래생태공원의 갈대숲과 염습지에서 폭염기 환경 데이터를 수집 이용, 도심지인 포구 사거리에서 수집한 온·습도 등의 환경 데이터와 비교하면서, 이산화탄소의 발생량에 영향을 주는 요소들과 사이트별 차이를 분석하였다. 그 결과 도로 부인 포구 사거리의 이산화탄소 발생량은 소래생태공원 염습지에 비해서 평균 40ppm, 최고 60ppm 정도 높게 측정되었고, 기온은 포구 사거리가 시간과 날짜와 관계없이 일정하게 약 1.5 ℃ 정도 높게 유지되었다. 초미세먼지(pm2.5)의 비교에서, 도심부에 위치한 포구 사거리는 매일 평균 갈대숲보다는 약 3㎍/m3 정도 높게 측정되었고, 염습지 대비 4㎍/m3 높게 나타났다. 미세먼지의 비교에서는 도심부에 위치한 포구 사거리는 매일 평균 갈대숲보다는 약 3.5㎍/m3 정도 높게 유지하였고, 염습지 대비는 4㎍/m3의 차이를 유지하였다. 이어서 기후 변화 대응을 위하여 환경 데이터와 이산화탄소 발생의 상관관계를 분석하기 위해, Auto ML 머신러닝 모델을 이용하였다. 인공지능분석을 통한 머신러닝 알고리즘 모델별 예측 성능을 비교하고 그중에 가장 우수한 결과를 보인 Stacking Ensemble을 통해서 분석된 상관관계가 높은 환경 요소를 파악하고, 그의 패턴을 염습지, 갈대숲, 그리고 포구 사거리로 나누어 Regression 모델링의 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 염습지에서는 온도(sr_salty_temp), 돌풍(sr_salt_wind_gust), 습도(sr_salty_humi), 기압 (sr_salty_pressure), 초미세먼지(sr_salty_pm2.5), 시간(hour)의 6개 인자의 순서로 이산화탄소 발생량에 가장 큰 영향을 주는 것을 인지하고, 적용된 Stacking Ensemble의 결정계수인 이 0.90으로 가장 우수한 것을 알 수 있으며, XGBoostRegressor 이 0.88, LightGBM 이 0.88, RandomForestRegressor 가 0.66의 순으로 인공지능 학습모델에 대한 평가를 통해서 최적의 알고리즘에 대한 결론을 내릴 수 있었다. 갈대숲에서는 습도(sr_galdae_humi), 돌풍(sr_galdae_Wind Gust), 기압 (sr_galdae_pressure), 풍향(sr_galdae_Wind Direction), 시간(hour), 온도 (sr_galdae_temp)의 6개 인자가 이산화탄소 발생량에 가장 큰 영향을 주는 것을 인지하고, 적용된 Stacking Ensemble의 이 0.91로 가장 우수한 것을 알 수 있으며, XGBoostRegressor이 0.91, LightGBM이 0.89, RandomForestRegressor가 0.80의 순으로 인공지능 학습모델에 대한 평가를 통해서 최적의 알고리즘에 대한 결론을 내릴 수 있었다. 도심부인 포구 사거리에서는 도심부내의 환경센서 설치의 제약으로, 일부 갈대숲의 데이터를 차용하여 사용한 결과, 갈대숲 풍향(sr_galdae_wind direction), 온도(sr_pg4_temp), 포구 사거리 미세먼지(sr_pg4_pm10), 갈대숲 태양조도(sr_galdae_solar), 포구 사거리 습도(sr_pg4_humi), 갈대숲 풍속(sr_galdae_wind speed)의 순서로 6개 인자가 이산화탄소 발생량에 가장 큰 영향을 주는 것으로 확인되었다. 적용된 Stacking Ensemble의 이 0.85로 가장 우수한 것을 알 수 있으며, XGBoostRegressor 이 0.83, LightGBM이 0.79, RandomForestRegressor가 0.52의 순으로 인공지능 학습모델에 대한 평가를 통해서 최적의 알고리즘을 구할 수 있었다. 따라서 향후 스마트공원의 방재기능으로서 환경데이터를 활용한 이산화탄소 발생과 저감 예측에 연구에서 확인된 최적의 Stacking Ensemble 머신러닝 모델을 사용하여 정량적인 예측과 응용에 사용할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 경제적인 IoT 환경 데이터 센싱 개발 방법을 제안하고 최적의 인공지능 머신러닝 모델을 설계하여, 기존의 공원을 스마트공원화하는 데 있어 그 수월성을 제고하는 데 기여하고자 하였다. 이에 따른 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 스마트공원의 관리기능으로서 환경변수에 따른 방문자 보행량에 대한 정확한 예측을 통해서 최적의 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 둘째, 전 세계적으로 해결해야만 하는 기후변화 위기 대응에 스마트공원의 탄소저감, 폭염 저감과 같은 방재 기능을 강화함으로써 도시공원의 새로운 가치를 부여할 것으로 기대된다.I. 서론 1 1. 연구의 배경 1 2. 연구의 목적 3 3. 연구의 내용 및 방법 6 II. 이론적 배경 9 1. 스마트공원 정의 9 2. 스마트공원 사례 15 2.1 한국의 스마트공원 15 2.2 해외의 스마트공원 17 2.3 스마트공원 관련 인터뷰 19 3 스마트공원과 기후변화 대응 25 3.1 스마트공원의 기후변화 대응 사례 25 3.2 공원의 그린 인프라를 통한 기후변화 대응 사례 27 4 스마트공원 구현을 위한 IoT, 인공지능 기술 31 4.1 IoT 환경 데이터 장비 연구 동향 31 4.2 기후변화 대응 정량평가 환경 데이터 수집용 센서 35 4.3 인공지능 선형회귀분석을 통한 데이터 분석 39 4.4 인공지능 모델링 분석 고찰 41 III. 서울숲 공원을 대상으로 한 스마트공원 구현 46 1. 서울숲 공원: IoT와 인공지능을 이용한 공원 관리계획 46 1.1 IoT 환경 데이터 수집 장비 개발과 고려사항 54 1.2 인공지능을 통한 환경 데이터 보행량 영향 요소 평가 76 1.2.1 Auto ML을 사용한 전체 연구 flow 78 1.2.2 머신러닝 알고리즘의 종류 80 1.2.3 데이터 전처리 방법 88 1.2.4 모델 평가 방법 92 2. 인공지능 모델링을 통한 서울숲 스마트공원 구현 94 2.1 인공지능을 이용한 공기질과 보행량의 상관관계 94 2.2 머신러닝 분석 110 2.3 소결 121 IV. 소래생태공원을 대상으로 한 스마트공원 구현 122 1. 소래생태공원: 인공지능을 이용한 기후변화 대응 122 1.1 AWS를 통한 스마트공원 환경 데이터 수집 126 1.1.1 자동기상관측소(AWS) 정의 126 1.1.2. 스마트공원을 위한 환경 데이터 수집 장비 구현 127 1.2 인공지능을 통한 탄소 발생 요소 분석 방안 134 2. 인공지능 모델링을 통한 소래 생태 스마트공원 구현 140 2.1 인공지능을 이용한 습지와 CO2 상관관계 140 2.2 머신러닝 분석 161 2.3 소결 188 V. 결론 190 1. 연구의 요약 190 1.1 연구의 요약 190 1.2 연구의 한계 및 의의 194 참고문헌 196 부록 204 Abstract 207박

The Development of a Blended Learning Model for AI Literacy Education in Elementary School

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 사범대학 교육학과(교육공학전공), 2022.2. 임철일.With the rapid development of artificial intelligence technology in recent years, the importance of AI education has been emphasized, and many countries prepare for future society by integrating AI into their curriculum. The purpose of AI education is to enhance student abilities in areas such as AI literacy. AI literacy refers to the ability to understand, use, communicate, and think critically of artificial intelligence technology, and can be said to be a basic and essential competency that is used for adapting to social change. Currently, various studies are being conducted on artificial intelligence education for elementary education. However, as most research focuses on the development of AI education content and programs, there is a lack of research regarding methods to increase the educational effect and the provision of prescriptive guidelines for AI education. On one hand, as online distance education has spread not only to university education but also to elementary and secondary education due to COVID-19, the potential of distance education has been discovered. However, distance education still has its limitations, and the educational effect can be increased when a blended learning model that combines the advantages of both online and offline classes is used. As the blended learning method has several educational effects, it is necessary to utilize it in AI education. In this study, a blended learning model and instructional strategies for AI education at the elementary school level have been developed. The research questions for this study are as follows. First, what do the blended learning model and instructional strategies for elementary school AI education look like? Second, are the blended learning model and instructional strategies for elementary school AI education valid? In order to develop a model and instructional strategies, this study conducted research based on the design and development research methodology. First, an instructional model and strategies were derived through a literature review. Afterward, through an experiential search process, the opinions of field teachers were implemented and the applicability was increased. Afterward, two rounds of internal validation were conducted with subject experts. The subject experts majored in education, educational technology, and computer science, and six people participated in the validation process. External validation of applying the derived instructional model and strategies into the educational field was then carried out. In the external validation process, two 6th grade elementary schools classes (consisting of 52 students) participated, and the classes took place over a total of 6 sessions. An AI literacy test and satisfaction survey were conducted on learners, and in-depth interviews were conducted with both learners and instructors. By comprehensively analyzing the resulting data, the strengths, weaknesses, and areas of improvement for the instructional model and instructional strategies were identified. The final model and instructional strategies were derived through correcting and supplementing the identified weaknesses and the areas of improvement. The type of blended learning is explicitly revealed through the model that has been developed through this research. The types of blended learning are divided into synchronous online/offline classes that correspond to ‘inside the classroom’ and asynchronous online classes that correspond to ‘outside the classroom’. The procedure was largely divided into before class, during class, and after class, and a total of eight steps were linearly configured. The name of the steps are '1) Checking the blended learning environment and learner level', '2) Motivating and explaining AI concepts', '3) Supporting the AI technology experience', '4) Guiding topic selection and data collection', '5) Supporting data collection and organization', '6) Guiding AI model training and modification ', '7) Guiding for programming', and '8) Supporting sharing and learning continuation'. The instructional strategies are composed of a total of 15 strategies and are classified according to the detailed steps of the model. The significance of this study is that the developed instructional model and strategies are explicit and clear, thus being easy to use in actual classes. In addition, it is composed of a blended learning method to increase the educational effect. The effects of this instructional model and strategies are as follows. First, it reduces the learning burden on students and enables instructors to provide feedback effectively. Second, it is possible to obtain learning time through blended learning. Third, it helps to promote the interaction of learners. Fourth, it has a positive effect on the students' affective domains. Fifth, it has a significant effect on improving students' AI literacy. However, there are several limitations in this study, and follow-up studies are needed to supplement them. Model development research that comprehensively considers the types of blended learning, research on model use, and research on developing AI literacy test tools should be conducted. Particularly, as AI educational tools are gradually improving, research on how to effectively use them in educational aspects should be continued.최근 인공지능 기술이 급격하게 발전함에 따라 인공지능 교육의 중요성이 강조되고 있으며 여러 나라에서 인공지능을 교육과정으로 편성하여 미래사회를 대비하고 있다. 인공지능 교육의 목적은 학생들의 인공지능 리터러시 등의 역량을 증진시키는 것이다. 인공지능 리터러시는 인공지능 기술을 이해하고, 활용 및 소통, 비판적 사고를 할 수 있는 능력을 의미하며 사회 변화에 적응하기 위해 기초적이며 필수적인 역량이라 할 수 있다. 현재 초등교육에서 인공지능 교육에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있으며 인공지능의 개념과 원리를 어떻게 가르칠 것인지에 대한 연구, 인공지능을 융합교육 측면에서 다루는 연구, 그리고 인공지능 윤리 교육에 대한 연구 등이 이루어지고 있다. 하지만 인공지능 교육 내용 및 프로그램 개발을 위한 연구가 대부분이며 인공지능 교육에서 교육적 효과를 높이고 처방적인 지침을 제공하는 방안에 대한 연구는 부족한 실정이다. 한편 온라인 원격교육은 코로나바이러스감염증-19(COVID)로 인해 대학 교육뿐만 아니라 초⋅중등 교육 전반으로 확산되었으며 원격교육의 여러 가지 잠재성이 발견되었다. 하지만 원격교육에는 여전히 한계가 존재하며 온라인 수업과 오프라인 수업의 장점을 결합한 블렌디드 러닝(Blended Learning) 방식을 활용했을 때 교육적 효과를 높일 수 있다. 블렌디드 러닝 방식에는 여러 가지 교육적 효과가 있기 때문에 인공지능 교육에서 이를 활용할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 초등학교 인공지능 리터러시 교육을 위한 블렌디드 러닝 모형과 교수전략을 개발하였다. 본 연구의 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 초등학교 인공지능 리터러시 교육을 위한 블렌디드 러닝 모형과 교수 전략은 무엇인가? 둘째, 초등학교 인공지능 리터러시 교육을 위한 블렌디드 러닝 모형과 교수 전략은 타당한가? 모형과 교수전략을 개발하기 위해 본 연구에서는 설계⋅개발 연구 방법론에 근거하여 연구를 진행하였다. 먼저 선행문헌 검토를 통해 수업 모형과 교수전략을 도출하였다. 이후 경험적 탐색 과정을 통해 현장 교사들의 의견을 반영하고 적용가능성을 높이고자 하였다. 이후 전문가를 대상으로 두 차례의 내적 타당화를 실시하였다. 전문가들은 각각 교육학, 교육공학, 컴퓨터 공학을 전공하였으며 타당화 과정에는 총 6인이 참여하였다. 이를 통해 도출한 수업 모형과 교수전략을 교육 현장에 적용하는 외적 타당화를 실시하였다. 외적 타당화 과정에는 초등학교 6학년 2학급(학생 52명)이 참여하였으며 총 6차시(교실 안 4차시, 교실 밖 2차시)에 걸쳐 수업이 이루어졌다. 학습자 대상으로 인공지능 리터러시 검사, 만족도 설문조사를 진행하였고, 학습자 및 교수자 대상으로 심층 면담을 실시하였다. 이를 종합적으로 분석하여 수업 모형 및 교수전략의 강점, 약점, 개선점을 확인하였다. 확인된 약점과 개선점을 수정 및 보완하여 최종 수업 모형과 교수전략을 도출하였다. 연구를 통해 개발한 수업 모형에서 블렌디드 러닝의 유형이 명시적으로 드러나도록 하였다. 블렌디드 러닝의 유형은 ‘교실 안’에 해당하는 실시간 온⋅오프라인 수업과 ‘교실 밖’에 해당하는 비실시간 온라인 수업으로 구분하였다. 절차는 크게 수업 전, 수업 중, 수업 후로 구분하였으며 총 8개의 세부 단계를 선형적으로 구성하였다. 각 단계의 명칭은 ‘1) 블렌디드 러닝 환경 및 학습자 수준 확인’, ‘2) 동기 유발 및 인공지능 개념 안내’, ‘3) 인공지능 기술 체험 지원’, ‘4) 주제 선정 및 데이터 수집 방법 안내’, ‘5) 데이터 수집 및 정리 지원’, ‘6) 인공지능 모델 훈련 및 수정 안내’, ‘7) 모델을 활용한 프로그래밍 안내’, ‘8) 공유 및 학습지속 지원’이다. 교수전략은 총 15개의 전략으로 구성되어 있으며 모형의 세부 단계에 따라 구분이 되도록 하였다. 본 연구의 의의는 최종적으로 개발된 수업 모형 및 교수전략이 명시적이어서 실제 수업에서 활용하기 용이하고, 수업에 참고할 수 있는 처방적인 성격을 가지며, 블렌디드 러닝 방식으로 구성하여 교육적 효과를 높였다는 점이다. 본 수업 모형과 교수전략의 효과는 다음과 같다. 첫째, 학생들의 학습 부담을 줄여주며 교수자가 피드백을 효과적으로 제공할 수 있다. 둘째, 블렌디드 러닝을 통해 부족한 학습 시간을 확보할 수 있다. 셋째, 학습자들의 상호작용 증진에 도움이 된다. 넷째, 학생들의 정의적 측면에 긍정적인 영향을 미친다. 다섯째, 학생들의 인공지능 리터러시 향상에 유의미한 효과가 있다. 하지만 본 연구에는 여러 가지 한계점이 존재하며 이를 보완하기 위한 후속 연구가 필요하다. 블렌디드 러닝의 유형을 종합적으로 고려한 모형개발 연구, 모형사용에 대한 연구, 인공지능 리터러시 검사도구 개발 연구 등이 이루어져야 한다. 특히 인공지능 교육 도구가 점점 개선됨에 따라 이를 교육적 측면에서 효과적으로 활용하는 방안에 대한 연구가 지속되어야 한다.Ⅰ. 서론 1 1. 연구의 필요성과 목적 1 2. 연구 문제 6 3. 용어의 정의 7 가. 인공지능 7 나. 인공지능 리터러시 8 다. 블렌디드 러닝 8 Ⅱ. 이론적 배경 9 1. 인공지능 교육 9 가. 인공지능의 개념 및 유형 9 나. 인공지능 교육의 유형과 구성 요소 12 다. 학교에서의 인공지능 교육의 중요성과 사례 15 2. 학교교육에서의 블렌디드 러닝 22 가. 블렌디드 러닝의 유형과 구성 요소 22 나. 학교교육에서의 블렌디드 러닝의 교육적 효과 26 3. 인공지능 교육을 위한 블렌디드 러닝 모형 28 가. 인공지능(머신러닝) 교육 모형 28 나. 블렌디드 러닝 모형의 유형 및 사례 30 Ⅲ. 연구 방법 35 1. 연구 절차 36 2. 연구 참여자 및 도구 37 가. 연구 참여자 37 나. 연구 도구 41 3. 초기 수업 모형 및 교수전략 개발 과정 43 가. 선행 문헌 검토 43 나. 경험적 탐색 44 4. 내적 타당화 44 5. 외적 타당화 45 Ⅳ. 연구결과 46 1. 최종 수업 모형 및 교수전략 46 2. 초기 수업 모형 및 교수전략 50 가. 선행문헌 검토를 통한 수업 모형 및 교수전략 도출 50 나. 경험적 탐색 57 다. 1차 수업 모형 및 교수전략 개발 58 3. 내적 타당화 64 가. 1차 전문가 타당화 64 나. 2차 전문가 타당화 69 4. 외적 타당화 78 가. 수업의 설계 및 실행 78 나. 교수자 반응 89 다. 학습자 반응 93 Ⅴ. 논의 및 결론 99 1. 논의 99 가. 초등학교 인공지능 리터러시 교육을 위한 블렌디드 러닝 모형 및 설계 전략 99 나. 초등학교 인공지능 리터러시 교육을 위한 블렌디드 러닝 모형 및 설계 전략에 대한 반응과 효과 100 2. 결론 및 제언 103 가. 결론 103 나. 제언 104 참고문헌 106 부 록 115 Abstract 166석

자가건강전략의 클러스터링과 머신러닝 기법을 사용한 암생존자의 삶의 질 및 진행성 암환자의 생존 예측

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 의과대학 의과학과, 2023. 2. 윤영호.Background: In cancer-care, self-management strategies can help cancer patients improve their health-related quality of life (HRQoL) or survival, irrespective of the cancer stage or their treatment plan. However, there is insufficient research on the clustering of self-management strategies considering cancer stages in natural clinical settings; the prediction model of HRQoL or survival in cancer patients also lacks research. In addition, research that has comprehensively identified the relationship between self-management strategies, HRQoL, and survival still needs to be completed. Hence, we investigated their relationship using clustering methods, machine learning techniques (MLT), and path analysis of structural equation modeling (SEM). Methods: In cancer survivors, cluster analyses using principal component analyses in varimax rotation and clustering of the k-means method were conducted to examine the interrelationship among self-management strategies in smart management strategies for health assessment tool (SAT). Multivariate-adjusted analyses were performed to identify the association of self-management strategies with HRQoL after 6 months. We constructed the HRQoL prediction model and compared the performance of the model with ensemble algorithms including decision tree, random forest, gradient boosting, eXtreme Gradient Boost (XGBoost), and LightGBM. Next, we selected the XGBoost model for further analysis. We demonstrated critical features of HRQoL and extracted the individual prediction result in the XGBoost model using SHAP. In advanced cancer patients, self-management clustering and multivariate-adjusted analyses for examining the association of the strategies with the HRQoL were conducted the same way as in cancer survivors. We performed dimensional multiple Cox proportional hazard regression analyses to determine critical predictors for 1-year survival. We established a survival prediction model with the XGBoost method using MLT with the critical predictors in the Cox regression model. To examine the causal relationship among SAT strategies, HRQoL, and survival, we used a subgroup analysis and a path analysis of structural equation modeling. Results: All cancer survivors and advanced cancer patients experienced two clusters in the self-management strategies concurrently. However, the strategy clusters differed by cancer stage. Advanced-stage cancer patients used core strategies along with preparation and implementation strategies to overcome their crisis. Among all cancer patients, the self-management strategies had a positive association with improved HRQoL, even in advanced cancer patients. In the prediction model development, the XGBoost model for HRQoL showed high performance in cancer survivors. The important variables for each HRQoL factor were different. Moreover, there was a specific method to provide customized healthcare services by employing the individual prediction method with SHAP with a web-based survey study for cancer survivors. In advanced cancer patients, the univariate dimensional Cox model showed that ECOG performance status, marital status, sex, global QoL, dyspnea, pain, appetite loss, constipation, depression at baseline, and clinically meaningful change of emotional functioning were predictive factors with worse survival. In the prediction model using MLT, the XGBoost model of survival showed high performance. The performance was optimum when the model was constructed by combining variables selected by the Cox model and MLT methods: depression, pain, appetite loss, constipation, sex, ECOG performance status, and clinically meaningful change in emotional functioning. We also revealed a causal relationship among SAT strategies, depression, and survival in advanced cancer patients using path analysis. Conclusions: This study is the first to examine the self-management strategy clusters considering cancer stages and different groups of cancer patients, such as cancer survivors and advanced cancer patients. To our knowledge, this is first study to have developed and validated HRQoL prediction models, interpreted the models, and suggested utilization of these results in a clinical setting for cancer survivors. Additionally, we revealed an association of self-management strategies with HRQoL and survival in advanced cancer patients using MLT methods and path analysis. These study results can increase the understanding of self-management strategies and help healthcare providers with healthcare services for cancer patients in the cancer-care continuum.연구 배경: 암 케어 연속선상에서 자가관리전략은 암 병기 또는 치료 계획과 관계없이 암환자의 건강관련 삶의 질 또는 생존을 개선하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 실제 임상 현장에서 암 병기를 고려한 자가관리전략이 어떻게 클러스터링 되는지에 대한 연구와 암환자의 건강관련 삶의 질 또는 생존 예측 모델은 부족한 실정이다. 또한 암환자의 자가관리전략과 건강관련 삶의 질, 생존 간의 관계를 종합적으로 살펴본 연구는 아직까지 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 클러스터링 통계 방법, 머신러닝 기술 및 구조방정식 모델의 경로분석을 활용하여 암환자의 자가관리전략, 건강관련 삶의 질 및 생존 간의 관계를 규명하고자 하였다. 연구 방법: 암생존자의 경우, 새롭게 개발한 건강경영전략(Smart Management Strategies for Health Assessment Tool, SAT)으로 자가관리전략을 측정하여 SAT 전략들 간의 상호관계를 조사하기 위해 주성분 분석과 K-mean 클러스터링 방법을 사용한 군집 분석을 수행하였다. 또한 SAT 전략과 6개월 후의 HRQoL 간의 연관성을 확인하기 위해 다변량 분석을 수행하였다. 암생존자의 HRQoL 예측 모델 개발 및 검증을 위해서는 예측 모델을 구성하고, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 경사 부스팅 (Gradient boosting), XGBoost, and LightGBM의 앙상블 알고리즘을 사용하여 모델의 성능을 비교하였다. 모델 비교 후, 추가 분석을 위해 최종적으로 XGBoost 모델이 선택되었고, XGBoost의 HRQoL 예측 모델의 중요한 변수를 찾고자 SHAP을 사용하여 특성 중요도 (Feature importance) 및 개별 예측 (Individual prediction) 분석을 수행하였다. 진행성 암환자에서 HRQoL과 SAT 전략의 연관성을 조사하기 위한 클러스터링 및 다변량 분석 방법은 암생존자에서 수행했던 방법과 동일하였다. 생존 예측 모델 개발을 위해 기존의 통계분석을 사용하여 차원 다중 Cox 비례 위험 회귀 분석을 수행하였고, 머신러닝 기법의 XGBoost방법으로 생존 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 전통적 통계 방법에 의해 선택된 변수와 머신러닝 기법에 의해 선택된 변수 및 두 방법에 의해 선택된 변수를 결합하여 예측모델을 개별적으로 구성하였고, 성능을 비교하였다. 또한 구조방정식 모델을 활용한 경로분석을 통해 SAT 전략과 HRQoL, 생존 간의 인과관계를 규명하고자 하였다. 연구 결과: 암생존자 및 진행성 암환자의 SAT 전략 클러스터링은 암병기에 따라 다르게 나타났다. 중기-말기 단계 암 환자들은 초기 단계 암환자들에 비해 위기를 극복하기 위해 자가관리전략에서 치료 시기 및 암병기에 관계없이 모든 단계에서 중요한 핵심 전략을 준비 및 실행전략과 함께 사용하는 것으로 나타났다. 또한 이러한 SAT 전략은 진행성 암환자를 포함하여 모든 암환자에게서 개선된 HRQoL과 긍정적인 연관성을 보여주었다. 머신러닝을 활용한 HRQoL의 예측 모델은 암생존자에서 높은 예측 성능을 보여주었다. 그러나, 각 HRQoL 요인에 대한 중요 변수는 서로 다르게 나타났다. 또한 본 연구는 암생존자를 대상으로 한 웹 기반 설문 조사 연구와 새롭게 찾아낸 SHAP을 통한 개인 예측 방법을 접목함으로써 암생존자를 대상으로 한 개인 맞춤형 의료 서비스 제공 방안을 구체적으로 제시하였다. 진행성 암환자에서 차원별 단변량 Cox 모델에서는 ECOG 수행 상태, 성별, 결혼상태, 진단시점에서의 일반적 삶의 질 저하, 호흡곤란, 통증, 식욕감퇴, 변비, 우울, 12주 동안의 임상적으로 의미 있는 정서적 기능 및 사회적 지지의 변화가 최종적으로 더 저하된 생존과 관련이 있는 요인으로 나타났다. 머신러닝방법을 활용한 예측 모형에서도 높은 생존 예측 성능이 나타났고, BorutaSHAP을 통해서는 우울, 통증, 식욕감퇴, 변비, 성별이 생존과 연관된 중요한 요인으로 선별되었다. 기존의 전통적 통계방법과 머신러닝 기법으로 선정된 변수를 결합하여 모델을 구성하였을 때, 생존 예측 모형에서 가장 높은 성능이 발견되었다. 경로분석에서는 SAT전략, 우울, 생존 간의 인과관계를 밝혔으며, 우울 변수를 완전 매개로 SAT 전략의 생존에 대한 간접효과가 있는 것이 발견되었다. 연구 결론: 본 연구는 처음으로 암생존자 및 진행성 암환자를 모두 포함하여 암병기를 고려한 자가관리전략 사용 군집 분석을 시도하였다. 또한 본 연구는 처음으로 암생존자에게 중요한 건강관련 삶의 질을 예측하는 단순한 모델을 개발 및 검증하였고, 설명 가능한 인공지능 알고리즘을 활용하여 모델을 해석하고, 암생존자를 위해 임상환경에서 본 연구의 결과 활용할 수 있는 방안을 제안하였다. 또한 본 연구에서는 머신러닝 기법과 경로분석을 사용하여 진행성 암환자의 자가관리전략과 건강관련 삶의 질 및 생존 간에 직·간접적으로 긍정적인 연관성이 있음을 발견하였다. 이러한 연구결과는 새롭게 개발한 SAT 자가관리전략이 임상장면에서 암환자에게 유용한 개입 도구로 사용될 수 있음을 보여준다. 종합적으로 본 연구는 암환자의 자가관리전략 사용 및 그 효과성에 대한 이해의 폭을 넓혔고, 의료제공자가 암 케어 연속선상에서 암환자에게 도움이 되는 의료 서비스를 제공하는데 자가관리전략을 어떻게 활용할 수 있을지 종합적인 결과 및 임상적 활용방안을 제시하였다는데 의의가 있다.Chapter 1. Introduction 1 1.1. Study Background 1 1.2. Literature Review 7 1.3. Research Objectives and Hypothesis 16 1.4. Definition of cancer survivors and advanced cancer patients in this study 19 Chapter 2. Methods 21 2.1. Study Design 21 2.2. Study Participants 23 2.3. Measurements 25 2.4. Statistical Methods 30 Chapter 3. Results 42 3.1. Study Participantscharacteristics 42 3.2. Self-management clustering results 45 3.3. The association of self-management clustering with HRQoL 51 3.4. HRQoL prediction model development and validation 55 3.5. Survival prediction model development and validation 72 3.6. Causal relationship among SAT, HRQoL, and Survival 92 Chapter 4. Discussion 96 Chapter 5. Conclusion 104 Bibliography 105 Abstract in Korean 113 Supplementary Information 116박