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초록

영어

In the situation of increasing data at fast speed, we use all kinds of complex ensemble and deep learning algorithms to get the highest accuracy. It’s sometimes questionable how these models predict, classify, recognize, and track unknown data. Accomplishing this technique and more has been and would be the goal of intensive research and development in the data science community. A variety of reasons, such as lack of data, imbalanced data, biased data can impact the decision rendered by the learning models. Many models are gaining traction for such interpretations. Now, LIME and SHAP are commonly used, in which are two state of the art open source explainable techniques. However, their outputs represent some different results. In this context, this study introduces a coupling technique of LIME and Shap, and demonstrates analysis possibilities on the decisions made by LightGBM and Keras models in classifying a transaction for fraudulence on the IEEE CIS dataset.

한국어

데이터가 빠른 속도로 증가하고 있는 가운데 가능한 최고의 정확도를 달성하기 위해 모든 종류의 복잡한 앙상블 및 딥 러닝 알고리즘이 사용되고 있다. 그렇지만, 이러한 모델이 알 수 없는 데이터를 예측/분류/인식/추적하는 방법과 관련하여 예측, 분류, 인식, 추적이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니다. 데이터 부족, 불균형 데이터 세트, 편향된 데이터 세트 등과 같은 다양한 이유가 학습 모델에 의해 포착되는 결정에 영향을 미칠 수 있다. 이와 관련하여 현재 모델의 설명 가능성에 관한 연구가 관심을 끌고 있다. 현재 설명 가능성 기법과 관련하여 LIME과 SHAP가 보편적으로 사용되고 있지만, 출력 결과들은 다소 상이한 측면을 나타내고 있다. 이에 본 연구에서는 LIME과 SHAP을 결합하는 방식을 소개 하고, 데모와 관련해서 IEEE CIS 데이터 세트에서 거래를 사기로 분류할 때 LightGBM 및 Keras 모델이 내린 결정에 대한 설명 가능성을 분석한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. SHAP 최적화와 LIME 모델 공유
Ⅳ. 비교 실험
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 김용길 [ Yong-Gil Kim | 정회원, 조선이공대학교 컴퓨터보안과 ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380