PURPOSES : In this study, model-agnostic methods are applied for interpreting machine learning models, such as the feature global effect, the importance of a feature, the joint effects of features, and explaining individual predictions. METHODS : Model-agnostic global interpretation techniques, such as partial dependence plot (PDP), accumulated local effect (ALE), feature interaction (H-statistics), and permutation feature importance, were applied to describe the average behavior of a machine learning model. Moreover, local model-agnostic interpretation methods, individual conditional expectation curves (ICE), local surrogate models (LIME), and Shapley values were used to explain individual predictions. RESULTS : As global interpretations, PDP and ALE-Plot demonstrated the relationship between a feature and the prediction of a machine learning model, where the feature interaction estimated whether one feature depended on the other feature, and the permutation feature importance measured the importance of a feature. For local interpretations, ICE exhibited how changing a feature changes the interested instance’s prediction, LIME explained the relationship between a feature and the instance’s prediction by replacing the machine model with a locally interpretable model, and Shapley values presented how to fairly contribute to the instance’s prediction among the features. CONCLUSIONS : Model-agnostic methods contribute to understanding the general relationship between features and a prediction or debut a model from the global and/or local perspective, securing the reliability of the learning model.

최근 일본에서 발생한 지진으로 이동통신용 전자장비들이 많이 파손되었으나. 국내에서 제작되어 일본에 설치된 모제품은 강진에서도 대부분 구조적 손상이 없었다. 본 논문에서는 이동통신 네트워크 장비의 정/동적 특성을 평가하기 위하여 제품의 유한요소 모델을 생성하여 정적 및 동적 구조해석을 수행하였다. 또한 Zone 3 GR-63-CORE 동적 실험을 수행하여 제품의 안정성을 검증하였고, 유한요소 구조해석 결과와 비교하여 실험과 해석 결과가 유사함이 입증되었다. 구조해석 결과인 동적 응답특성은 실험보다 다소 크게 나왔으며, 부재의 특성파악을 위해 구조물의 치수를 설계변수로 하여 진동특성에 대한 민감도 해석으로 고유진동수에 민감한 부재를 판별하였고, 치수변경으로 경량화 설계치를 산출하였다. 경량화된 디자인의 동적 응답변위가 원래 디자인보다 작게 나와 최적화 결과가 유용할 것으로 보인다.

유역의 강우-유출 현상을 분포형으로 모의하기 위해서는 삼각형 혹은 사각형 요소로 유역을 모형화하고 각 요소에서의 수문성분의 변화를 해석하여야 한다. 본 연구는 사각형 요소인 격자로 모형화된 유역에서의 강우-유출 현상을 1차원 운동파 방정식을 이용하여 모의할 때 각 격자에서 발생된 흐름의 추적을 위한 격자 네트워크 해석에 대해 수행하였다. 격자의 흐름방향은 D8-method(deterministic eight-neighbors method)에 의해 결정된