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랜덤포레스트 adsp 이미지분류 데이터마이닝 시계열분석 빅데이터분석기사 머신러닝과 화학

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"랜덤포레스트" 검색결과 361-380 / 400건

무인항공 초분광 영상을 기반으로 한 고도에 따른 퇴적물 함수율 탐지 고찰 (Discussion on Detection of Sediment Moisture Content at Different Altitudes Employing UAV Hyperspectral Images)

적으로 감소하는 경향을 보였다. 함수율과 반사도 사이의 상관관계 분석 결과, 400~900nm 전 영역에서 강한 음의 상관관계(r < -0.8)를 보였다. 랜덤포레스트 기법을 활용

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.19 | 수정일 2025.06.27

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CNN 기반 모델과 개선된 손실함수를 활용한 시계열 예측 성능 향상 및 부품 고장 예측 신뢰도 강화 (Enhancing Time Series Prediction Performance and Strengthening Component Failure Prediction Reliability through CNN-Based Model and Enhanced Loss Function)

보다 우수한 성능을 보여주며, 시계열 데이터의 학습 및 예측에 뛰어난 성과를 달성하였다. 이전의 랜덤포레스트 모델과 비교하여, 본 연구에서 제안된 CNN 기반 모델은 정확도 약 13

논문 | 22페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.01 | 수정일 2025.06.05

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수출입 물류기업의 한계기업 조기 식별을 위한 머신러닝 예측모형 연구 (A Machine Learning Approach for Early Identification of Zombie Firms in the Export-Import Logistics Industry)

Additive Explanations)을 통해 주요영향변수를 분석하였다. 구체적으로 2001년부터 2024년까지 국내 물류기업들의 재무자료와 거시경제 지표를 결합하여 로지스틱 회귀, 랜덤 ... 포레스트, XGBoost, LightGBM, CatBoost 등 다섯 가지알고리즘을 교차검증으로 비교하였으며, 그 결과 LightGBM 모델이 가장 높은 예측 정확도를 보였다.이후

논문 | 20페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.28 | 수정일 2025.06.04

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워게임을 활용한 적지종심작전부대 생존분석 및 머신러닝 기반 변수 평가 (Survival Analysis of Deep Area Operations Units Using Wargame and Machine Learning-Based Variable Evaluation)

기법 중 하나인 랜덤 서바이벌 포레스트(Random Survival Forest, RSF)를 통해 변수 중요도를 분석하였고, 이를 콕스 모형의 결과와 비교함으로써 각 변수의 생존

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.16 | 수정일 2025.06.26

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머신러닝을 활용한 서울시 스포츠 용품 매출액 예측에 관한 연구 (A Study on Forecasting Sales of Sports Product in Seoul Using Machine Learning)

, 랜덤포레스트, Xgboost 5가지의 기계학습 모형을 사용해 예측력을 교차 검증하였다. 교차검증결과 XGboost 모델이 가장 높은 예측력을 보여주었으며 서울시 전체 스포츠 용품업

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.06 | 수정일 2025.06.09

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군집 수에 따른 공간 제약 위계적 군집 기반 기계학습 예측 정확도 변화 (Varying Prediction Accuracies of Spatially Constrained Hierarchical Clustering-Based Machine Learning with Different Numbers of Clusters)

에 따른 예측 정확도를 각 군집별 생성된 모형과 전체 모형 간 평균 제곱근 오차를 이용하여 비교하였다. 본 연구에서 사용한 기계학습 기법은 선형회귀모형, 랜덤포레스트, 그래디언트

논문 | 13페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.28 | 수정일 2025.06.04

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베이지안 네트워크를 활용한 치매 의심군 예측요인 연구 (A Study on the Prediction of Questionable Dementia Using Bayesian Network)

하였다.연구결과: 첫째, 베이지안 네트워크 모델로 추출된 결과값의 정확성을 검증하기 위하여, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅과 성능을 비교하였으며 그 결과, 베이지안 네트워크 알고리즘

논문 | 28페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.04 | 수정일 2025.06.09

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대학 온라인 학습에서 LMS 로그데이터를 활용한 자기조절학습 예측 요인 탐색: 학습 시간 관리를 중심으로 (Exploring the Predictors for Self-Regulated Learning Using LMS Log Data in Online Higher Education)

으로 의사결정나무 및 랜덤 포레스트 분석을 실시하여 각 영역의 자기조절학습 예측 모형을 도출하였으며, 온라인 학습행동 변수의 중요도를 확인하였다. 연구 결과, 시간 관리 관련 온라인 학습

논문 | 26페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.13 | 수정일 2025.06.17

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머신러닝 기반 시설원예 개폐기가 예측 온·습도에 미치는 영향에 대한 연구 (A Study on the Effect of the Horticultural Switchgear on the Predicted Temperature and Humidity of Machine Learning Infrastructure)

로 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용하여 시설원예의 구동기 및 환경 데이터 특성들과의 온·습도의 상관관계를 구하여 온·습도에 어떠한 데이터 특성이 얼마나 많은 영향을 주는지 알아보

논문 | 14페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.13 | 수정일 2025.06.17

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예측 성능 향상을 위한 새로운 가중치 기반 앙상블 기법 제안 (Proposing Novel Weight-Based Ensemble Techniques to Improve Prediction Performance)

의 성능을 평가하기 위해 비교 대상으로 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron), 서포트 벡터 회귀(support vector regression), 랜덤 포레스트

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.16 | 수정일 2025.06.17

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정지 궤도 기상 위성을 이용한 기계 학습 기반 강우 강도 추정: 한반도 여름철을 대상으로 (Rainfall Intensity Estimation Using Geostationary Satellite Data Based on Machine Learning: A Case Study in the Korean Peninsula in Summer)

기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교

논문 | 19페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.07 | 수정일 2025.07.11

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중학생의 진로 결정 예측변수 탐색 : 머신러닝 기법 적용 (Exploring Variables Affecting Career Decision of Middle School Students : An Application of Machine Learning Approaches)

나무(decision tree), 랜덤포레스트(random forests), Adaptive LASSO(adaptive least absolute shrinkage and s

논문 | 27페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.22 | 수정일 2025.05.26

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건강보험 청구 데이터를 활용한 머신러닝 기반 유방암 환자의 생존 여부 예측 (The Prediction of Survival of Breast Cancer Patients Based on Machine Learning Using Health Insurance Claim Data)

았다. 적용 알고리즘별 성능 비교 결과, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest) 및 그래디언트부스팅(Gradient Boosting)의 전체

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.05 | 수정일 2025.06.09

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한국산 큰산개구리(Rana uenoi)와 참개구리(Pelophylax nigromaculatus)의 중금속 생물축적 비교 (Comparison of heavy metal bioaccumulation in Korean Rana uenoi and Pelophylax nigromaculatus)

)를 산출하였다. 통계적 분석과함께 랜덤 포레스트 분석을 적용하여 주요 영향 요인을 파악하였다. 분석 결과, 큰산개구리는 간에서 구리와 카드뮴, 신장에서카드뮴과 납의 축적

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.06 | 수정일 2025.07.10

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GIS와 기계학습을 이용한 지하수 가능성도 작성 연구 현황 (Status of Groundwater Potential Mapping Research Using GIS and Machine Learning)

, 토지 이용 피복, 하천 밀도, 강과의 거리, 강우량 등이 자주 사용되는 것으로 나타났다. 기계학습 모델에 있어 랜덤 포레스트, 서포트벡터머신, 부스트 회귀트리 등의 방법이 많이

논문 | 14페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.28 | 수정일 2025.06.04

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AI 기반 모형을 이용한 홍수위 예측 및 홍수피해 예·경보 기법 개발 (Development of the Method for Flood Water Level Forecasting and Flood Damage Warning Using an AI-based Model)

, 수위, 강우 자료 및 피해액 자료를 연계하여 홍수피해 예·경보 기준을 설정하였다. 설정된 기준을 바탕으로 최적의 홍수피해 분류 예측 모형을 개발하고자, XGBoost, 랜덤 ... 포레스트 모형을 적용하였다. 모형의 적용성 평가 결과 XGBoost의 F1-score는 0.92로 우수한 예측력을 나타냈다. 본 연구에서 제시한 AI 기반 모형을 토대로 홍수위 예측 및

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.18 | 수정일 2025.06.26

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머신러닝을 활용한 지식재산기반 스타트업 최고경영자 핵심역량 도출에 관한 연구 (A study on Deriving Core Competencies of CEO’s of Intellectual Property-based startups using Machine Learning)

을 적용해야 하는바, 기존 역량모델 링의 단점을 극복하며, 긴밀한 대응을 할 수 있을 것으로 판단된다. 분 석을 진행하면서 머신러닝의 랜덤포레스트, 베이지안 네트워크, 그래디 언트

논문 | 40페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.08 | 수정일 2025.06.10

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패션상품 온라인 리뷰의 분류 및 예측 (Classification and Prediction of Fashion Product Online Review)

패션 상품 리뷰의 감성 예측 모델을 구축하기 위해 다양한 임베딩(Count Vectorization, TF-IDF 및 Word2Vec)과 알고리즘(SVC, 로지스틱 회귀, 랜덤 ... 포레스트 분류기, 배깅 및 다항 NB, LSTM)의 결합으로 테스트하였다. 그 결과 bi-directional LSTM 모델이 0.94의 가장 높은 정확도를 나타냈다. 결론적으로 본

논문 | 16페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.13 | 수정일 2025.06.17

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설명 가능한 인공지능을 활용한 청소년의 학업열의 관련 주요 변수 탐색 (Exploring Key Variables Related to Adolescent’ Academic Engagement using Explainable Artificial Intelligence)

하는 머신러닝 기법을 선택하기 위해 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 익스트림 그래디언트 부스팅의 예측성능을 비교하였고, 주요 변수와 학업열의 간의 관계를 파악하기 위해 설명

논문 | 27페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.11 | 수정일 2025.06.16

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빅데이터의 과학적 탐구 R-studio 대한민국 교통하고 상해심각도 예측

기법 설명 결론 성능평가 데이터 수집 연구목표 및 연구 내용 주제 선정성능 평가01 모델 성능 평가 모델 상해 심각도 K-Nearest Neighbor 의사결정 나무 랜덤 포레스트 ... 높은 평균 정확도 : [ 랜덤 포레스트 : 45.31%] - 가장 낮은 평균 정확도 : [K-NN : 39.24%] 상해 심각도 ( 중상 , 사망 ) 에 따른 모델 적중률 ... - 가장 높은 정확도 : [ 의사결정 나무 : 43.73% ] - 가장 낮은 정확도 : [ KNN : 38.62% ] - 사망의 경우 랜덤포레스트가 가장 높은 적중률을 보임 [ 69

리포트 | 27페이지 | 1,000원 | 등록일 2019.09.29 | 수정일 2020.11.27

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