메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송현진 (고려대학교) 정주이 (고려대학교) 한승봉 (고려대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제34권 제4호
발행연도
2023.7
수록면
533 - 565 (33page)
DOI
10.7465/jkdi.2023.34.4.533

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

생존 자료에서 기계학습 모형 및 평가 방법에 대한 연구
송현진 ,  정주이 ,  한승봉 한국데이터정보과학회지 2023.07 학술저널
생존자료에서 기계학습 모형 및 모형 평가 방법에 대한 연구
송현진 2023.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
생존 예측 모형에서 더 나은 예측은 질병의 재발, 사망과 같은 관심 사건의 정확한 예측을 통해 경제적 낭비와 환자의 고통을 감소시킬 수 있고 궁극적으로 환자의 생존 가능성을 증가시킬 수 있다. 콕스 비례위험모형이 많이 사용되지만 실제 자료에서 비례위험 가정을 따르지 않는 경우도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 유연하게 사용 가능하고 예측 모형의 정확성이 뛰어난 기계학습모형인 콕스비례위험 심층 신경망 (DeepSurv), 랜덤 생존 포레스트 (RSF), 생존 그래디언트 부스팅 의사결정 나무 (SurvXGBoost) 모형을 비교하여 높은 예측력을 가지는 모형을 찾고자 한다. 모의실험을 통해 다양한 생존 자료에서 생존 예측 모형에 대해 기존에 제안된 성능 평가 방법을 비교하여 예측 성능을 평가하고 향후 예측 모형 개발의 베이스 모형으로 활용하고자 한다. 모의실험 결과 기계학습모형 중 DeepSurv 모형의 예측 성능이 가장 우수하게 나타났다. 비례위험 가정이 어느 정도 만족하지 않더라도 DeepSurv 모형을 적합해 볼 것을 제안한다. 생존 예측 모형의 성능 평가 방법으로는 위험률의 변화와 중도절단율에 따라 성능 평가력이 일정하지 않게 나타나 특정 방법을 제안하기는 어렵다고 판단된다. 추가적으로 로테르담 유방암 환자의 자료분석을 토대로 모형 성능에 대한 평가 결과를 비교하였다.
#기계학습모형 #생존예측모형 #성능평가방법 #Machine learning model #performance measure #survival prediction model

목차

요약
1. 서론
2. 연구 방법
3. 모의실험
4. 고찰 및 결론
References
Abstract

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

랜덤 포레스트 기반 서울시 노인보호구역 입지선정 방안
박지연 ,  장윤진 ,  김태헌 외 2명 대한공간정보학회 학술대회 2023 .12
랜덤 포레스트 모델을 활용한 균열 진단 연구
김경수 ,  이현아 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2023 .11
폐수처리 공정에서의 기계학습 및 심층학습 알고리즘의 성능 비교
김재일 ,  이효섭 ,  장진욱 외 3명 대한환경공학회지 2023 .12
이수식 TBM 데이터와 랜덤포레스트를 이용한 일축압축강도 분류 예측에 관한 연구
강태호 ,  최순욱 ,  이철호 외 1명 터널과 지하공간 2023 .12
기계 학습을 기반으로 한 뉴스 제목의 감정 분석 연구
우위항 ,  친정 ,  최염 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2023 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-041-001920604