2021 인공지능 온라인 경진대회, 아라서 팀

1. 팀 구성

본 경진대회에 참여하는 아라서 팀의 팀원은 다음과 같다. (가나다 순으로 나열)

• 이형석
• 이혜정
• 정중팀
• 최강해 (팀장)

1.1. 참여 과제

주제: 치매 예방을 위한 라이프로그 치매 분류 모델

2. 프로그래밍 언어

2.1. Python

본 애플리케이션이 구현되는 모든 과정에서 Python을 주요 프로그래밍 언어로 사용한다.

2.2. 버전 정보

본 애플리케이션은 주최 측에서 규정한대로 Python 3.6.10 버전을 사용한다.

2.3. 외부 라이브러리의 사용

본 애플리케이션을 구현하는 과정에서 활용 가능한 외부 라이브러리는 제한없이 사용하는 것을 원칙으로 한다.

2.3.1. Requirements.txt

본 애플리케이션의 소스코드 내에서 활용한 모든 외부 라이브러리는 requirements_***.txt에 해당 라이브러리 리스트를 저장하여 팀원들에게 공유하여야 한다.

$ pip freeze > requirements_cpu.txt   // CPU 전용 컴퓨터
$ pip freeze > requirements_cuda11.txt   // CUDA Toolkit 11 버전이 설치된 컴퓨터

requirements_***.txt에 저장된 외부 라이브러리를 다운로드 받는 명령어는 다음과 같다.

$ pip install -r requirements_cpu.txt   // CPU 전용 컴퓨터
$ pip install -r requirements_cuda11.txt   // CUDA Toolkit 11 버전이 설치된 컴퓨터

2.4. Python 애플리케이션 실행

$ python app.py [모델] [훈련/검증]

2.5. Python 가상환경

2.5.1. 주요 가상환경 프로그램

1. Anaconda: Anaconda Inc.에서 개발한 데이터과학용 Python 가상환경 프로그램
2. Miniconda: Anaconda Inc.에서 개발한 데이터과학용 Python 가상환경 프로그램 (Anaconda의 최소 설치 버전)
3. pyenv (+ pyenv-virtualenv): UNIX 기반의 Python 버전 관리 및 가상환경 구현용 프로그램

2.5.2. 비교

	Anaconda	Miniconda	pyenv
사용자 인터페이스	---	---	---
GUI	O	O	O
Bash		O	O
Zsh		O	O
운영체제	---	---	---
Windows	O	O
WSL		O	O
MacOS	O	O	O
Linux	O	O	O

표 1. 가상환경 프로그램 별 차이점 비교

3. 분류모델 성능평가

분류모델의 성능평가는 Macro F1 Score를 사용하여 분류성능을 평가한다.

• True Positive (TP): 실제 참인 값을 참으로 예측한 결과의 집합
• True Negative (TN): 실제 거짓인 값을 거짓으로 예측한 결과의 집합
• False Positive (FP): 실제 거짓인 값을 참으로 예측한 결과의 집합
• False Negative (FN): 실제 참인 값을 거짓으로 예측한 결과의 집합

	실제 참	실제 거짓
예측 참	TP	FP
예측 거짓	FN	FP

표 2. Confusion Matrix

정밀도 (Precision)

• 정의
• Precision = TP / (TP + FP)

재현율 (Recall)

• 정의
• Recall = TP / (TP + TN)

Macro F1 Score

• 정의
• F1 score = 2 x (precision x recall) / (precision + recall)

4. 환경변수 파일

.gitignore

• Git 관련 환경변수 파일

requirements.txt

• 파이썬 라이브러리 종속성 파일