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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 170 - 175 (6page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.2.170
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최근 다양한 산업 분야에 기계학습 기술들이 적용됨에 따라, 개발된 AI 모델들의 행동을 이해하고 효과적으로 관리하기 위한 XAI(eXplainable Artificial Intelligence)의 중요성이 강조되고 있다. 시계열 모델의 경우에도 XAI 이슈가 중요하지만, 만약 특징의 수가 충분하지 않은 경우 XAI 기법들의 적용이 용이하지 않다. 이를 위해, 본 논문에서는 일변량 시계열로부터 설명 가능한 모델을 확보하기 위한 다중 특징 추출 방법을 제안한다. 먼저, 시계열 분해 및 특징 공학 라이브러리를 이용하여 일변량 시계열로부터 다변량 시계열을 추출한다. 다음으로 기계학습 알고리즘을 이용하여 다변량 시계열로부터 예측 모델을 생성한다. 마지막으로 XAI 기법을 이용하여 생성된 모델에 대한 설명결과를 출력한다. 이와 관련하여 한국전력공사의 배전선로 부하데이터를 이용한 실험을 통해 제안 방법을 검증한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 다중 시계열 특징 추출
Ⅳ. 시계열 모델 설명 기법
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
G. David and D. Aha, “DARPA’s explainable artificial intelligence (XAI) program,” AI Magazine, vol. 40, no. 2, pp. 44-58, Jun. 2019. DOI: 10.1609/aimag.v40i2.2850.
A. Sharma, Decrypting your machine learning model using LIME, Towards Data Science [Internet]. Available: https://bit.ly/2ZACylk.
S. Bach, A. Binder, G. Montavon, F. Klauschen, K. R. Müller, and W. Samek, “On pixel-wise explanations for non-linear classifier decisions by layer-wise relevance propagation,” PloS one, vol. 10, no. 7, e0130140, Jul. 2015. DOI: 10.1371/journal.pone.01301
M. T. Ribeiro, S. Singh, and C. Guestrin, “Why should i trust you? Explaining the predictions of any classifier,” in Proceeding of the 22nd ACM SIGKDD Int. Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Francisco: USA, pp. 1135-1144, 2016. DOI:10.
S. M. Lundberg and S.-I. Lee, “A unified approach to interpreting model predictions,” in Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, Long Beach: USA, pp. 4768-4777, 2017.
A. Sharma, Decrypting your machine learning model using LIME, Towards Data Science [Internet]. Available: https://bit.ly/2ZACylk.
S. Bach, A. Binder, G. Montavon, F. Klauschen, K. R. Müller, and W. Samek, “On pixel-wise explanations for non-linear classifier decisions by layer-wise relevance propagation,” PloS one, vol. 10, no. 7, e0130140, Jul. 2015. DOI: 10.1371/journal.pone.01301
M. T. Ribeiro, S. Singh, and C. Guestrin, “Why should i trust you? Explaining the predictions of any classifier,” in Proceeding of the 22nd ACM SIGKDD Int. Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Francisco: USA, pp. 1135-1144, 2016. DOI:10.
S. M. Lundberg and S.-I. Lee, “A unified approach to interpreting model predictions,” in Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, Long Beach: USA, pp. 4768-4777, 2017.
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