행정 빅데이터 환경에서 컷오프-투표 분류기를 활용한 빅데이터 예측모형의 실험
Operation Plan of Big Data Prediction Model using Cut-off-Voting Classifier in Administrative Big Data Environment
In order to operate predictive models utilizing administrative big data, it is crucial to consider policy changes and the characteristics of highly volatile data. Considering this scenario, this study proposes the Cut-off Voting Classifier (CVC) algorithm. This proposed algorithm prevents a sharp decline in accuracy by utilizing multiple weak classifiers. The study validates the proposed algorithm's performance through experiments. The performance evaluation demonstrates the ability to maintain stable prediction rates even in situations with a sharp decline in predictive model accuracy.
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행정 빅데이터를 활용하는 예측 모형을 운영하기 위해서는 정책의 변화 및 변동성 심한 데이터의 특성이 고려 가 되어야만 한다. 이런 상황을 고려하여 본 연구에서는 Cut-off Voting Classifier(CVC) 알고리즘을 제안한다. 제안 하는 알고리즘은 여러개의 약 분류기를 활용하여 적중률이 급격하게 하락하는 것을 방지하는 알고리즘이다. 본 연구 에서는 제안하는 알고리즘을 실험을 통해 성능을 검증한다. 성능검증 결과 급격하게 예측모형 적중률이 하락하는 상 황에서도 안정적으로 예측률을 유지한다는 것을 입증할 수 있었다.
목차
요약 Abstract Ⅰ. 서론 Ⅱ. 이론적 배경 1. 행정 빅데이터와 관련기관 및 활용연구 Ⅲ. 행정 빅데이터 활용 시 고려해야 할 사항 Ⅳ. 다수 분류기를 활용한 예측모델의 효율적 운영을 위한 컷오프-다수결알고리즘(CVC) Ⅴ. 컷오프-다수결 알고리즘의 실험 및 분석 Ⅵ. 결론 References
국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
설립연도
2009
분야
공학>공학일반
소개
본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.
간행물
간행물명
The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]
간기
격월간
pISSN
2384-0358
eISSN
2384-0366
수록기간
2015~2025
등재여부
KCI 등재
십진분류
KDC 600DDC 700
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