제목 (Title): 데이터 변동률 기반 회귀 체인을 사용한 생분해성 섬유 원사 물성 예측 모델 개선 (Improving Biodegradable Fiber Yarn Property Prediction Model Using Data Change Rate-Based Regression Chain)
저자 (Authors) 및 소속 (Affiliations): 김덕엽, 류영교, 강보권, 김태환, 이우진 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부)
학회 또는 저널명 (Conference or Journal Name): 2024 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC 2024)
제출일 또는 발행일 (Submission or Publication Date): 2024년
키워드 (Keywords): 생분해성 섬유, 물성 예측, 회귀 체인, 데이터 변동률, 상관 분석, 오류 전파
초록 (Abstract): 생분해성 섬유 원사는 다양한 물성을 가지며, 이들 물성 간에 종속성이 존재할 경우 **회귀 체인(Regression Chain)**을 활용하여 예측 모델의 성능을 향상시킬 수 있다. 일반적으로 데이터 간 종속성은 상관 분석으로 평가하지만, 섬유 방사 데이터는 목표 물성에 따라 우선적으로 생산되므로 데이터 수집 및 분포가 불균형하여 상관 분석 결과의 신뢰성이 떨어지는 문제가 있다. 잘못 평가된 종속성을 기반으로 회귀 체인을 적용하면 오류 전파(Error Propagation)가 발생하여 오히려 모델의 예측 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 원사 물성 데이터의 변동률을 기반으로 물성 간 종속성을 새롭게 평가하고 이를 회귀 체인에 적용하여 물성 예측 모델의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 원사의 물성들은 일정 범위의 연속형 데이터이므로, 특정 공정 변수에 따른 각 물성의 데이터 변동률 패턴이 유사하다면 두 물성 간에 강한 종속성이 있다고 볼 수 있다. 제안된 방법의 효과는 기존 단순 예측 모델과 데이터 변동률 기반 회귀 체인 모델의 성능 비교를 통해 검증한다.
주요 연구 내용 (Main Research Content/Methodology):
생분해성 섬유 원사 물성 예측을 위한 회귀 체인 기법의 성능 향상 방법을 제안함.
기존 상관 분석의 한계를 극복하기 위해 데이터 변동률 기반 종속성 평가 방법을 제안함.
물성 간 종속성을 정확하게 파악하여 회귀 체인에서 오류 전파 문제를 해결함.
제안 방법의 효과를 기존 단순 예측 모델과 비교하여 검증함.
주요 결과 및 결론 (Key Findings and Conclusion):
데이터 변동률 기반 종속성 평가가 직접 상관 분석보다 더 신뢰할 수 있는 결과를 제공함.
인장신도와 체인을 적용했을 때 MAE 13% 개선, MSE 20% 개선, R² 5% 개선을 달성함.
잘못된 종속성 평가로 인한 오류 전파 문제를 효과적으로 해결함.
불균형한 산업 데이터에서 변수 간 숨겨진 종속성을 파악하는 새로운 접근법을 제시함.
기여점 (Contributions):
데이터 분포가 불균형한 섬유 방사 데이터에서 기존 상관 분석의 한계를 극복하는 새로운 종속성 평가 방법을 제안함.
데이터 변동률 기반 분석을 통해 물성 간 실제 물리적 종속성을 더 정확하게 파악함.
회귀 체인에서 오류 전파 문제를 해결하여 예측 모델의 성능을 효과적으로 향상시킴.
DOI (Digital Object Identifier): 제공되지 않음.
기타 식별 가능한 정보:
연구 분야: 인공지능, 기계 학습, 섬유 공학, 데이터 분석
대상 공정: 생분해성 섬유(PLA) 방사 공정
데이터셋: 총 1,998개의 데이터셋 (PLA 원료 용융지수 1개, 9개 방사 공정 변수, 6개 주요 물성)
제목 (Title): 데이터 불균형과 측정 오차를 고려한 생분해성 섬유 인장 강신도 예측 모델 개발 (The Development of Biodegradable Fiber Tensile Tenacity and Elongation Prediction Model Considering Data Imbalance and Measurement Error)
저자 (Authors) 및 소속 (Affiliations): 박세찬, 김덕엽, 서강복, 이우진 (경북대학교 컴퓨터학부)
제목 (Title): 생분해성 섬유 방사 공정 데이터 특성을 고려한 물성 예측 모델 개발 (The Development of Property Prediction Model in Consideration of Biodegradable Fiber Spinning Process Data Characteristics)
저자 (Authors) 및 소속 (Affiliations): 박세찬, 김덕엽, 서강복, 이우진 (경북대학교 컴퓨터학부)
학회 또는 저널명 (Conference or Journal Name): ASK 2022 학술발표대회 논문집 (29권 1호)
제출일 또는 발행일 (Submission or Publication Date): 2022년