• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.103-108
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• 2024

가꾸로 퍼즐은 다항시간으로 퍼즐을 풀 수 있는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전 문제이다. 지금까지는 가능한 모든 경우수를 대입해 보는 전수탐색 법이나 선형계획법을 적용하고 있다. 본 논문은 박스 크기와 합 실마리에 따른 들어갈 수 없는 숫자들에 대한 규칙인 마법의 규칙을 찾아내었다. 마법의 규칙에 기반하여 빈 셀에 들어갈 수 없는 숫자들을 행과 열 합 실마리에 대한 박스에서 삭제하였다. 다음으로 합 실마리 값에 기반하여 박스에 들어갈 수 없는 숫자들을 삭제하였다. 최종적으로 단일 숫자만 존재하는 셀을 실마리로 확정하였다. 제안된 알고리즘을 7개의 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 모든 문제에 대해 해를 구할 수 있음을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.271-282
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• 2000

본 연구의 목적은 데이터마이닝 기법을 임상적으로 중요한 위치를 차지하고 있는 고혈압 환자의 특성과 치료에 따른 예후를 예측할 수 있는 지식을 발굴하고 이의 임상적용의 타당성을 검증하여 의사결정지원시스템을 개발하고 이의 유용성을 평가하는데 있다. 이에 연세대학교 의과대학 부속 세브란스 병원의 환자를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 이용하여 혈압조절상의 위험요인의 규명하고, 의사결정나무분석을 통해 치료약제별 혈압조절군과 비조절군의 특성을 도출하고 각 대상군을 결정짓는 규칙을 생성하였으며, 이를 활용한 의사결정지원시스템의 개발 및c 평가를 시행하였다. 그 결과 기존 임상이론만을 활용한 시스템의 처방에 의한 혈압조절군보다 데이터마이닝 기법을 활용한 시스템의 처방에 의한 혈압조절군의 비율이 전체적으로 더 높게 나타남을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 우리나라 현실에 부합되는 고혈압 진료지침을 개발하고 적용, 평가하는데 기여할 수 있을 것으로 판단되며, 이와 같은 의사결정지원 시스템을 운영을 통해 실제 임상 진료에 적용해 봄으로써 그 효과와 실증적 가치를 창출할 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1A호
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• pp.87-94
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• 2010

협력 스펙트럼 감지(cooperative spectrum sensing) 방식은 지역적으로 분산되어 있는 다수의 부 사용자들이 협력하여 스펙트럼 감지를 수행하는 방법으로, 페이딩으로 인한 검파 성능의 손실을 효과적으로 줄일 수 있는 것으로 알려져 있다. 지금까지 협력 스펙트럼 감지에 관해 발표된 대부분의 연구 결과들은 부 사용자들의 스펙트럼 감지 결정이 통계적으로 서로 독립이라는 가정에 기초한 것이다. 그러나 실제 환경에서는 음영 효과(shadowing effect)로 인해 서로 가까이에 위치한 부 사용자들의 감지 결정(decision)들은 상관 관계(correlation)를 가질 수 있다. 이런 요인이 협력 스펙트럼 감지 방식의 성능에 미치는 영향을 평가하기 위하여, 본 논문에서는 주 사용자(primary user)가 활동할 때는 서로 다른 부 사용자 2명의 스펙트럼 감지 결정 사이에 일정한 통계적 상관도(correlation)가 존재하고, 활동하지 않는 경우에는 통계적으로 독립인 것으로 CR 시스템 환경을 설정한 후, 통계적 상관도에 따라 전송 용량(throughput)이 어떻게 변화하는 지를 분석하였다. 분석 결과 부 사용자들의 스펙트럼 감지 결정 사이의 상관 계수가 커질수록 OR 융합 규칙을 사용하는 경우에는 전송 용량이 줄어들은 반면 AND 융합 규칙을 사용하는 경우는 전송 용량이 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.895-907
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• 1997

연관규칙(asscociation rule) 탐사(mining)는 대용량 데이타베이스로부터 사건간의 동시 발생 경향을 발견하는 작업이다. 기존의 연관규칙은 전체 트랜잭션에 대하여 성립하는 사건 간의 연관 관계만을 고려하고 있다. 그러나 어떤 연관규칙은 비록 전체 시간구간에 대해서는 신뢰도가 그리 높지 않더라도 특징 기간에서 특별히 강한 신뢰도로 성립할 수 있고, 이러한 정보를 알 수 있다면 의사 결정에 매우 유용하리라고 생각한다. 본 논문 에서는 임의의 부분 시간구간에서 특별히 높은 신뢰도를 갖는 연관성을 한시적 연관규칙(transient assosiation rule)이라 정의하고, 대용량의 데이타베이스로부터 한시적 연관규칙이 성립하는 시간구간을 탐사하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 불필요한 구간 검색을 배제할 수 있는 데이타 주도(data-driven) 검색 기법을 제시하고, 한 번의 데이타베이스 스캐닝(scaning)으로 다음 단계의 검색에 필요한 정보를 획득하여 주기억장치 상에 관리할 수 있도록 하는 효과적인 자료구조를 설계한다. 아울러 실험을 통해, 제안 알고리즘이 현장에 적용할 만한 시간 비용으로 수행됨을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.365-371
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• 2014

데이터 마이닝 기법 중에서 연관성 규칙은 하나의 거래나 사건에 포함되어 있는 항목들의 관련성을 파악하기 위한 탐색적 자료 분석 방법이다. 이 기법은 지지도, 신뢰도, 향상도 등과 같은 흥미도 측도들을 이용하여 연관성 규칙을 생성한다. 일반적인 연관성 규칙에서는 최소 지지도를 만족하는 빈발항목집합을 생성한 후 최저 신뢰도를 만족하는 것을 연관성 규칙으로 채택하게 된다. 이 때 규칙 여부를 결정하기 위해 가장 많이 사용되는 신뢰도는 고려하는 항목의 순서가 바뀌게 되면 그 값이 달라지는 비대칭적 측도가 되는 동시에 항상 양의 값을 가진다. 따라서 신뢰도 값의 크기로는 양의 연관성이 있는지, 아니면 음의 연관성이 있는지를 알 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 분류 모형 구축에 유용한 신뢰도 측도들을 소개하고, 신뢰도들 간의 비교 분석을 통해 유용성을 평가하였다. 그 결과, 인과적 확인 신뢰도가 연관성의 방향을 보다 정확하게 나타내고 있다는 사실을 확인 하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권1호
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• pp.203-209
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• 2016

본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.224-231
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• 2012

본 논문에서는 비선형 공정을 퍼지 모델링하기 위해 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 퍼지 모델의 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용한다.

• 대한지리학회지
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• 제41권3호
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• pp.319-330
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• 2006

본 연구의 목적은 1990년대부터 급속히 증가한 대형할인점에 대하여 입지영향인자를 추출하여 의사결정에 객관성을 확보하고 대량의 데이터베이스를 이용하여 숨겨진 유용한 정보를 입지 선정에 활용하는 것이다. 이를 위해 대형할인점이 입점하는데 미치는 인구학적 변수, 경제학적 변수 그리고 주변환경적 변수에 대한 다양한 인자를 통계자료를 수집하고 연구대상 지역의 공간 자료를 구축하여 공간 연관성 분석을 실시하여 공간 연관규칙을 추출하였다. 결과의 검증을 위해 추출된 규칙과 대형할인점의 매출액을 이용한 적용성 여부를 상호 비교하였다. 검증 결과 추출된 공간 연관규칙이 해당 대형할인점에 많이 부합할수록 매출액도 많은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 공간 연관규칙을 활용하여 객관적이고 매출에 이익을 주는 대형할인점의 최적입지 선정을 기대할 수 있다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2865-2872
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• 2018

데이터 마이닝 분야에서 개발된 기법에는 연관성 규칙, 군집분석, 의사결정나무, 신경망 등 여러 가지가 있는데 이들 중에서 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 그리고 향상도 등 여러 가지 연관성 평가 기준을 이용하여 항목들 간에 특정한 연관성을 탐색하는 기법이다(Park, 2014). 이러한 연관성 규칙은 Agrawal et al.(1993)이 처음 제안하였으며, 그 이후로 여러 연구자들에 의해 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 교차 엔트로피와 관련된 연구들이 발표되고 있다(Park, 2016b). 본 논문에서는 기존에 발표된 J 측도에 방향성과 순수성을 고려한 순수 대칭적 J 측도를 제안하고 예제를 활용하여 그 유용성에 대해 알아보았다. 그 결과, 동시발생빈도가 증가함에 따라 순수 대칭적 J 측도가 기존의 J 측도와 대칭적 J 측도, 순수 교차 엔트로피 측도보다 훨씬 분명하게 변하는 것을 알 수 있었으며, 불일치빈도의 크기에 따라서도 순수 대칭적 J 측도가 변화하는 폭이 더 커짐에 따라 연관성 유무를 더 분명하게 파악할 수 있었다. 따라서 순수 대칭적 J 측도는 데이터가 존재하는 어느 분야에서든지 연관성 규칙의 평가에 적용이 가능할 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.485-487
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• 1999

본 논문에서는 온라인 필기체 수식 인식을 위한 순차적인 구조 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 캐블릿상에서 필기된 수식에 대한 심볼 인식 결과와 각 심볼의 Bounding Box이 좌표를 입력받아서 필기 순서를 기반으로 순차적으로 수식의 구조를 해석한다. 그래프 내의 이웃하는 두 노드 사이의 관계를 결정하기 위해서 심볼의 사용에 관한 표기 정보와 6단계 관계 결정 규칙을 사용하여 노드들 사이에 생성될 수 있는 에지의 수를 최소화하고 BackTracking을 피했다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 100개의 테스트 샘플에 대해 구조 분석 실험을 수행하였다.