상수도 관망은 지하에 매설되어 있어 노후화로 인한 누수, 파손, 부식 등의 문제가 지속적으로 발생하고 있으며, 상수도 관망에서의 노후도 평가와 정비는 수돗물 안전성과 서비스 안정성을 확보하기 위한 중요한 과제 중 하나이다. 본 연구는 상수도 관망에서의 노후도를 효율적으로 평가하기 위해 모든 간접⋅직접평가 인자를 조사하지 않고도 최소한의 주요 평가 인자만으로 실제 직접평가 등급에 근접한 예측 결과를 효율적으로 도출할 수 있는 머신러닝 기반 상태평가 절차와 모델을 제안하였다. 상수관로 상태평가 모델은 랜덤 포레스트와 SHAP 해석기법을 결합한 머신러닝 기반 상태평가 절차를 제안하였으며, 28개 지자체의 강관과 주철관에 대한 간접⋅직접평가 데이터를 대상으로 SHAP-based feature importance 순위가 낮은 평가 인자부터 단계적으로 제거하여 주요 평가 인자를 도출하였다. 결과적으로 강관의 경우 내부 슬라임 분포면적 비율, 수질부식성, 매설연수, 최대 및 외면 부식깊이 비율, 내⋅외면 도장재 손상 비율, 외면 부식 면적 비율, 파손건수, 토양 산화환원전위 및 함수율로 11개의 평가 인자가 주요 인자로 선정되었고, F1 Score는 0.9273이었다. 주철관의 경우 CML 중성화도, 최대 부식깊이 비율, 내부압력, 외부 토압으로 4개의 평가 인자가 주요인자로 선정되었고, F1 Score는 0.6188이었다. 주요 평가 인자만으로도 직접평가 등급에 근접한 예측 결과를 도출할 수 있었으며, 이를 통해 효율적인 상수관로 상태평가를 위한 머신러닝 기법 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

본 연구는 성격이 정신병리를 예측하는 가를 지도식 기계학습 방법론을 통해 확인해보고자 하였다. 이를 위해, 한국판 싱어루미스 심리 유형 검사(K-SLTDI) 제 2판과, KSCL-95 검사를 사용하여 전국의 총 521명의 성인을 대상으로 비대면 설문조사를 실시하였다. 예측 분석을 위하여 군집분석, 분류분석, 회귀기반 디코딩을 수행하였다. 그 결과 정신병리의 심 각도를 반영하는 4개의 군집을 확인하였다. 또한, 한국판 싱어루미스 심리 유형 검사로 정신병리 수준에 대한 가설 기반 및 데이터 기반 심각도가 반영된 군집을 예측할 수 있었으며, 이는 전체 KSCL-95 및 3개의 상위 범주, 그리고 타당도에 대해 모두 정확하게 분류되었다. 회귀기반 디코딩 결과는 SLTDI 유형검사는 전체 검사 데이터를 활용하였을 때 임상수준 을 유의미하게 예측할 수 있었으며, KSCL-95의 22가지 하위 범주 중 긍정왜곡, 우울, 불안, 강박, PTSD, 정신증, 스트레 스 취약성, 대인민감, 낮은 조절을 유의수준에서 개별적으로 예측하였다. 이러한 연구 결과는 성격 검사가 정신병리의 심 각도에 대한 선별 도구로 활용될 수 있고 예방 및 조기 개입 전략을 구현하는 데 활용될 수 있음을 시사한다.

In this paper, machine learning models were applied to predict the seismic response of steel frame structures. Both geometric and material nonlinearities were considered in the structural analysis, and nonlinear inelastic dynamic analysis was performed. The ground acceleration response of the El Centro earthquake was applied to obtain the displacement of the top floor, which was used as the dataset for the machine learning methods. Learning was performed using two methods: Decision Tree and Random Forest, and their efficiency was demonstrated through application to 2-story and 6-story 3-D steel frame structure examples.

본 연구에서는 2 016년부터 2 02 0년까지 내륙 관측소 중 안개 최다발 지역인 안동을 대상으로 XGBoost-DART 머신러닝 알고리즘을 이용하여 1 시간 후 안개 유무를 예측하였다. 기상자료, 농업관측자료, 추가 파생자료와 각 자료 를 오버 샘플링한 확장자료, 총 6개의 데이터 세트를 사용하였다. 목측으로 획득한 기상현상번호와 시정계 관측으로 측 정된 시정거리 자료를 각각 안개 유[1]무[0]로 이진 범주화하였다. 총 12개의 머신러닝 모델링 실험을 설계하였고, 안개 가 사회와 지역사회에 미치는 유해성을 고려하여 모델의 성능은 재현율과 AUC-ROC를 중심으로 평가하였다. 전체적으 로, 오버샘플링한 기상자료와 기상현상번호 기반의 예측 목표를 조합한 실험이 최고 성능을 보였다. 이 연구 결과는 머 신러닝 알고리즘을 활용한 안개 예측에 있어서, 목측으로 획득한 기상현상번호의 중요성을 암시한다.

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.