• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.3
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• pp.145-154
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• 2016

Because of the recent interest in the u-Health and development of IT technology, a need of utilizing a medical information data has been increased. Among previous studies that utilize various data mining algorithms for processing medical information data, there are studies of association rule analysis. In the studies, an association between the symptoms with specified diseases is the target to discover, however, infrequent terms which can be important information for a disease diagnosis are not considered in most cases. In this paper, we proposed a new association rule mining system considering the importance of each term using TF-IDF weight to consider infrequent but important items. In addition, the proposed system can predict candidate diagnoses from medical text records using term similarity analysis based on medical ontology.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.6
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• pp.135-142
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• 2009

Data mining is an emerging area of computational intelligence that offers new theories, techniques, and tools for analysis of large data sets. The major techniques used in data mining are mining association rules, classification and clustering. Since these techniques are used individually, it is necessary to develop the methodology for rule extraction using a process of integrating these techniques. Rule extraction techniques assist humans in analyzing of large data sets and to turn the meaningful information contained in the data sets into successful decision making. This paper proposes an autonomous method of rule extraction using clustering and rough set theory. The experiments are carried out on data sets of UCI KDD archive and present decision rules from the proposed method. These rules can be successfully used for making decisions.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.S1
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• pp.501-506
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• 2000

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2000.05a
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• pp.501-506
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• 2000

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.4
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• pp.709-717
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• 2010

The task of association rule mining is to find certain association relationships among a set of data items in a database. There are three primary measures for association rule, support and confidence and lift. In this paper we developed a association rule ranking function using conditional probability increment ratio. We compared our function with several association rule ranking functions by some numerical examples. As the result, we knew that our decision function was better than the existing functions. The reasons were that the proposed function of the reference value is not affected by a particular association threshold, and our function had a value between -1 and 1 regardless of the range for three association thresholds. And we knew that the ranking function using conditional probability increment ratio was very well reflected in the difference between association rule measures and the minimum association rule thresholds, respectively.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.289-290
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• 2016

본 논문에서는 지속적인 상황인지 작업이 요구되어 업무 피로도가 매우 높은 선박교통관제 업무의 업무 부하 저감을 위해 관제맥락 정보를 활용한 의사결정지원 시스템을 제안하였다. 제안하는 의사결정지원 시스템은 선박교통관제에 활용되는 다양한 정보들을 정량화하여 사실 데이터베이스를 구축하고, 여기에 선박교통관제에 활용되는 비정형의 규칙들을 정형화하여 적용함으로써 의사결정에 필요한 정보를 도출할 수 있도록 하였다. 또한 여러 단계로 추상화된 관제맥락정보를 생성 및 적용할 수 있도록 하여 고수준의 논리 적용이 가능하도록 함으로써 선박교통관제 규칙 생성이 용이하도록 하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.1
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• pp.64-72
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• 2001

결정트리 생성은 일련의 특징값으로 기술된 사례들로부터 분류 지식을 추출하는 학습 방법중의 하나이다. 현장에서 수집되는 사례들은 관측 오류, 주관적인 판단, 불확실성 등으로 인해서 애매하게 주어지는 경우가 많다. 퍼지숫자나 구간값을 사용함으로써 이러한 애매한 데이타의 수치 속성은 쉽게 표현될 수 있다. 이 논문에서는 수치 속성은 보통값 뿐마아니라 퍼지숫자나 구간값을 갖을 수 있고, 비수치 속서은 보통값을 가지며, 데이터의 클래스는 확신도를 기자는 학습 데이터들로 부터, 분류 규칙을 마이닝하기 위한 퍼지 결정트리 생성 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법에 의해 생성된 퍼지 결정트리를 사용하여, 새로운 데이터에 대한 클래스를 결정하는 추론 방법을 소개한다. 한편, 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 수행한 실험의 결과를 보인다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.15 no.2
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• pp.304-313
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• 2012

Uncertainty increases as a result of environment change and change of individual decision-making in extreme weather. This study consider individual decision-making which has been not covered until now. The purpose of this study is making Agent-Based Model to predict it more accurate that how much change travel demand in heavy rain and heavy snow. Through this model, it can be utilized to forecast travel demand, changes in travel behavior and traffic patterns. It will be also possible to predict discomfort index and risk of accidents.

• Korean Journal of Materials Research
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• v.7 no.6
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• pp.517-521
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• 1997

고분해능 전자현미경과 컴퓨터 이미지 시뮬레이션이 La이 첨가되고 또한 첨가되지 않은 Pb(Mg/ sub 1/3/Nb$_{2}$3/)O$_{3}$고용체의 미세구조를 연구하기 위해서 사용되었다. 불규칙격자 영역의 격자 이미지는 정방정 형태와 유사 육방정 형태를 각각 보였다. 규칙격자 영역에서 Mg과 Nb의 비화학양론적인 규칙격자 구조 현상이 <111>방향에 따라 관찰되었다. 실험 격자 이미지와 컴퓨터 시뮬레이션 이미지의 비교로부터, 규칙격자 구조를 가지는 영역의 장거리 규칙도는 0.2-0.7의 값을 가지고 있었고, 또한 규칙격자는 (NH$_{4}$)$_{3}$FeF$_{6}$결정구조를 가지고 있었다. 작은 값의 장거리 규칙도를 가지는 규칙격자를 가지는 영역에서, 변형률 파형이 관찰되지 않았다. 이것은 대부분 두 양이온이 그들의 위치에 있기 때문에, 원자 변위가 없었기 때문이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.429-434
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• 2001

데이터(data)치 홍수와 정보의 빈곤이라는 환경에 처한 지금, 정보기술을 이용하여 데이터를 여과하고, 분석하며, 결과를 해석하는 자동화 된 데이터 분석 방안에 높은 관심을 가지게 되었으며, 데이터 마이닝(Data Mining))은 이러한 요구를 충족시키는 정보기술의 활용방법이다. 특히 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류(Classification) 방법은 중요한 분야가 되고 있다. 분류 작업의 핵심은 어떻게 적당한 결정규칙(decision rule)을 정의하느냐에 달려 있는데 이를 위해 학습능력을 가지고 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 기반으로 하는 강건한 학습방법을 제시했으며, 이러한 학습을 통해 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류시스템을 제안하였다.