머신러닝을 활용한 단일 변수 합성 함수의 근 예측 시스템

정석준; 오유수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 정석준 (대구대학교) 오유수 (대구대학교)

저널정보: 한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2025 학술대회 발표 논문집

발행연도: 2025.2

수록면: 399 - 405 (7page)

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본 논문은 단일 변수 합성 함수의 값을 머신러닝 회귀 알고리즘과 역함수 원리를 사용하여 구하는 시스템을 제안한다. 기존의 방정식 해 도출 모듈들은 수치적 방법을 사용해서 초기 값에 따라 해가 발산할 수 있다는 한계가 있다. 제안된 시스템은 합성 함수에 역함수를 연쇄적으로 대입하여 변수에 대한 식으로 바꾼다. 변수에 대한 식은 머신러닝 회귀 알고리즘으로 예측한 실수 값으로 바꾼다. 머신러닝 회귀 알고리즘은 SVM, Decision Tree Regressor, Random Forest Regressor를 실험에 사용한다. 데이터 전처리는 Min-Max Scaling 을 사용한다. 제안된 시스템은 합성 함수의 근을 제공하는 UI 계산 프로그램을 포함한다.

#머신러닝 회귀 알고리즘 #수학 #합성 방정식 #해석적해

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