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주제: 교통데이터분석을 통한 제 2,3판교테크노벨리 교통대책 동대문구 데이터 분석 공모전에서 성남시 공공데이터 활용분석 아이디어 공모전으로 변경되며 주제도 바꾸게 되었습니다.[배경 및 내용 정의] 판교 제2, 3테크노벨리는 경기도 성남시에 위치한 첨단산업지구다. 이곳은 교통문제가 꾸준히 제기되어 왔다. 연결도로 부족과 불법주차, 부족한 교통 인프라 등으로 많은 직원들의 출퇴근 불편이 발생하고 있다.  현재 제 2·3 판교테크노밸리 인근에는 버스 정류장이 10개 있으며, 운행 중인 버스 노선은 시내 14개, 시외 1개 노선에 불과하다. 또한, 가장 가까운 지하철역인 판교역은 약 3.4km 떨어져 있어 도보로 이동 시 50분 이상이 소요되어, 도보 접근성이 떨어지는 상황이다. 많은 인구가 유입되고 있음에도 ..

진행 상황 공유[연구 주제] 아직 논의 중인 상황(아이디어 공모전이기에 오래 걸리는 점 양해 부탁드립니다.) [도메인] 여성 가족부의 주된 목적: 여성, 청소년, 가족이 모두 행복한 사회를 만드는 것 현재 진행 중인 정책 (가족/청소년/양성평등/인권보호)  [전 수상작 분석]2024년 대상 - 학교밖 청소년 정신 건강 분석 및 맞춤 정책 추천 서비스2024년 우수상 - 지역별 청소년 건강 점수 산정 연구2023년 대상 - 유해 물질 사용 고위험군 청소년에 영향을 미치는 유해 환경 분석    → CHAT GPT 를 활용한 수상작 내용 유추 1. 학교 밖 청소년 정신 건강 분석 및 맞춤 정책 추천 서비스인터뷰 내용 발췌'10대 청소년 정신건강 실태조사' 데이터를 바탕으로 학교 밖 청소년들의 정신건강 문제를 ..

주제 : 금융카드 고객  세그먼트 분류 알고리즘 개발 [도메인]금융카드사는 고객의 특성과 소비 행동 패턴을 분석해 맞춤형 서비스를 제공한다. 이를 위해 유사한 소비 행동을 보이는 고객을 그룹화하는 세그먼트 분석을 활용한다. 효과적인 세그먼트 분류를 통해 각 그룹에 최적화된 마케팅 전략을 수립하고, 맞춤형 혜택을 제공할 수 있다. [프로젝트 계획]데이콘에서 제공된 데이터를 활용해 머신러닝 모델로 A~E까지 다섯 개 세그먼트를 분류분류된 세그먼트의 성능은 리더보드의 Macro F1-score를 기준으로 평가하며, 이를 기반으로 알고리즘 개선 방향을 수립 [진행 상황]1️. 데이터 전처리데이터는 총 8개로, 2018년 7월부터 12월까지의 월별 데이터가 제공됨.월별 데이터를 불러온 후, train/test 세..

저희 WIDA 3팀은 '교통 사고 예방책 효과 분석 및 예방 대책 마련'을 주제로 연구를 진행하고자 합니다. 본 연구를 통해 교통사고 감소 및 교통안전지수 개선 방안을 모색하고, 실효성 있는 정책을 제안함으로써 지역 내 교통안전 수준을 향상시키는 것이 목표입니다.

저희 WIDA 2팀은 '신용카드 고객 세그먼트 분류 AI 경진대회' 참가를 목표로 연구를 준비하고 있습니다.  본 프로젝트는 신용카드 고객들의 금융 활동 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 신용카드 고객 세그먼트(A~E)를 정확히 분류하는 AI 모델 개발을 목표로 합니다. 금융 산업의 디지털 전환이 빠르게 진행됨에 따라 데이터의 전략적 가치가 더욱 부각되고 있습니다. 특히, 신용카드 고객의 금융 활동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 금융 서비스를 제공하는 능력은 카드사의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 따라서, 신용카드 고객을 효과적으로 세분화할 수 있는 AI 기반 분류 모델 개발이 필수적입니다.  프로젝트의 핵심 목표는 금융 데이터를 활용하여 신용카드 고객을 세그먼트(A~E)로 ..

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..