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앙상블 학습을 이용한 적조 발생 예측의 성능향상
Enhancing of Red Tide Blooms Prediction using Ensemble Train

박선    (목포대학교 정보산업연구소   ); 정민아    (목포대학교 컴퓨터공학과   ); 이성로    (목포대학교 정보전자공학과  );
  • 초록

    적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다를 적색으로 변화시키며 양식장의 어패류를 집단 폐사 시킬 뿐 아니라 연안환경 및 바다 생태계에 악영향을 미치는 자연 현상이다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있으며 매년 적조방제에 많은 비용을 소비하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해 및 방재 비용을 최소화 시킬수 있다. 본 논문은 앙상블 학습은 이용한 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 앙상블 학습의 bagging과 boosting 방법을 이용하여서 적조를 예측의 성능을 향상시킨다. 실험결과 제안방법은 단일 분류기에 비하여서 더 좋은 적조 발생 예측 성능을 보였다.


    Red tide is a natural phenomenon temporary blooming harmful algal with changing sea color from normal to red, which fish and shellfish die en masse. It also give a bad influence to coastal environment and sea ecosystem. The damage of sea farming by a red tide has been occurred each year which it cost much to prevent disasters of red tide blooms. Red tide damage and prevention cost of red tide disasters can be minimized by means of prediction of red tide blooms. In this paper, we proposed the red tide blooms prediction method using ensemble train. The proposed method use the bagging and boosting ensemble train methods for enhancing red tide prediction and forecast. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves a better red tide prediction performance than other single classifiers.


  • 주제어

    적조 발생 .   적조 예측 .   앙상블 .   분류기.  

  • 참고문헌 (17)

    1. 국립수산과학원 적조정보 홈페이지 http://portal.nfrdi.re.kr/redtide/index.jsp 
    2. 박선, 이진석, 이성로, "신경망과 SVM을 이용한 적조발생 예측", 대한전자공학회 논문지 2011년 9 월호 게재예정, 2011.     
    3. 박선, 이성로, "퍼지 추론을 이용한 적조 발생 예측", 한국정보처리학회 논문지 2011년 8월호 게재 예정, 2011.     
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    12. 해양수산연구정보포털, "http://portal.nfrdi.re.kr/page?id=pr_index", 2011. 
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    14. L. Breiman, "Bagging predictors", Macnine learning, vol. 24, no. 2, pp.123-140, 1996. 
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    16. Breiman, L., J. Friedman, R. Olshen, and C. Stone. "Classification and Regression Trees", Boca Raton, FL: CRC Press, 1984. 
    17. Soumen, C. "mining the web discovering knowledge from hypertext data", Morgan Kaufmann, 2003. 

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