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1학년 최종발표 피피티입니다.

안녕하세요. 저희 1학년조는 중간고사 이후 새로운 주제의 프로젝트로 연구를 진행하려고 합니다. 이번 두 번째 프로젝트는 10월 29일부터 11월 26일 전까지 진행하고자 하며, 캐글의 인도, 미국 데이터셋을 활용해 당뇨병 원인 예측을 주제로 삼았습니다. 이를 통해 가능하다면 간단한 모델도 만들어 볼 예정입니다. 주차별 연구 계획 및 연구 필요성은 파일에 첨부하였습니다.

[주제] 인도 데이터 셋을 기반으로 당뇨병 예측하기 [목표] 미국과 인도의 데이터 셋 시각화 후 당뇨병과 속성 간의 상관관계 파악, 인도 데이터 셋 당뇨병 예측 모델 만들기 [진행 상황]미국 분석 결과: 당뇨병에 대한 속성 분석 결과 HighBP, HighChol, BMI, Stroke, GenHlth, PhysHlth, DiffWalk, Age에 유의미한 상관관계가 있음을 파악. 나머지 속성들은 관계가 없거나 약함.인도 분석 결과: 이상치 확인 후 평균 값으로 대체, Outcome 0,1 비교 시각화를 중점으로 시각화 진행. 속성들 중 혈당, 나이, BMI, 인슐린, 유전 가능성은 당뇨병과 뚜렷한 연관성을 보이지만 혈압은 당뇨병 여부와의 관련성이 약하다고 판단.[향후 계획] 인도 데이터 셋 당뇨병 예측..

주제 :  김(Seaweed) 이미지 기반 이물질 검출 및 품질 분류 [ 전체 프로젝트 목표 ]김의 이미지를 학습시켜,(1) 김이 결함이 있는지 없는지 이진분류하는 모델을 제작(2) 결함 있는 이미지로 분류된 이미지에서 결함 위치의 바운딩 박스를 정확히 예측, 클래스 분류하는 모델 제작 [ 현재 진행 상황 ]- 데이터 인사이트 추출: 데이터 결함 전체 클래스 수 시각화 : 데이터 결함 크기 시각화: 데이터 결함 위치 시각화>> 가장자리보다 중앙쪽에 위치함 - RetinaNet : One-Stage 모델의 약점을 해결하기 위해 Focal Loss라는 새로운 손실 함수를 도입하여 정확도를 크게 향상 One-Stage란?One-Stage 모델Two-Stage 모델이미지의 모든 위치에서 객체의 위치와 종류를 한..

[주제]고냉지 배추 가격 예측 모델 [지역]강원도 태백, 강릉, 평창, 정선, 삼척 [데이터 수집]1. 물가 지수 데이터-생산자 물가 지수 데이터 (KOSIS)-소비자 물가 지수 데이터 (KOSIS) 2. 날씨 데이터- 평균기온(˚C), 최저기온(˚C), 최고기온(˚C), 일강수량(mm), 평균풍속(m/s), 평균 상대습도(%), 일사량(MJ/m2), 평균 지면온도(˚C) (기상청 기상자료개방포털) 3. 고냉지 배추 데이터-고냉지 거래단위, 평균가격, 도매시장 데이터 (농넷) 모든 데이터 수집 완료.  [데이터 전처리]-강수량의 경우 비가 안 온 날을 null값으로 넣어놔서 해당부분 0으로 채우고 강수량을 제외한 null값은 전년도 혹은 전전년도로 채움-합계일조량이 태백, 정선에서 아예 없어서 합계일조시..

주제 :  머신러닝 및 딥러닝 모델을 통한 고랭지 배추 가격 예측  배추는 국내 채소류 5대 수급 민감 품목으로 불릴 정도로 가격 변동에 국민 체감이 높은 식품으로서, 고추, 마늘, 양파와 비교하였을 때도 가격 진폭계수가 높은 것으로 나타난다.  농림축산식품부의 2021년 농림축산식품 주요통계에 따르면 1인당 연간채소 소비량 중 배추가 차지하는 비중이 35.65%에 달한다.배추는 생산량 대비 수입량이 적은 품목으로서, 높은 소빙류과 낮은 수입률로 인해 국내 생산량에 민감하다고 볼 수 있다.배추는 저장성이 약한 데 비해 신선도가 중요한 식품 품목으로서, 생산성 변동에 다른 가격 변동이 민감함을 볼 수 있었다. 또한 도메인에 대한 파악 중, 농림수산품 물가가 이번년도 9월까지의 폭염으로 급상승하였고, 그 중..

주제 :  김(Seaweed) 이미지 기반 이물질 검출 및 품질 분류 [ 도메인 ]김(Seaweed)은 최근 중요한 수출 품목으로 대두되고 있으나, 품질 관리가 수출 경쟁력 유지에 핵심적인 요소이다. 그러나 기존의 김 품질 검사는 육안 검사에 의존하고 있어, 시간과 비용이 많이 소요되고 정확도가 낮다. 따라서 인공지능을 활용한 자동화된 결함 검출 및 품질 분류 시스템의 필요성이 대두되었다.  [ 전체 프로젝트 계획 ]김의 이미지를 학습시켜,(1) 김이 결함이 있는지 없는지 이진분류하는 모델을 제작(2) 결함 있는 이미지로 분류된 이미지에서 결함 위치의 바운딩 박스를 정확히 예측, 클래스 분류하는 모델 제작  [ 현재 진행 상황 ]- 추가 객체 탐지 모델에 대한 탐색 진행    ⇒ Faster R-CNN ..

안녕하세요. 저희 1학년조는 중간고사 이후 새로운 주제의 프로젝트로 연구를 진행하려고 합니다. 이번 두 번째 프로젝트는 10월 29일부터 11월 26일 전까지 진행하고자 하며, 캐글의 Medical Cost Personal Datasets 을 활용해 의료비 지출 예측과 분석을 주제로 삼았습니다.이를 통해 환자 정보에 따라 의료비가 어떻게 달라지는지 분석하는 것이 목표로 프로젝트에 임하려고 합니다. 주차별 연구 계획 및 연구 필요성은 파일에 첨부하였습니다.

[WIDA] 2학년 발표자료 용량 문제로 링크로 공유합니다 ! SEAWIDA_중간발표자료