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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..

1학년 최종발표 피피티입니다.

[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 ..