• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.671-678
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• 2011

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무, 연관 규칙, 군집분석, 신경망 분석 등의 기법이 있으며, 이중 의사결정나무 알고리즘은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법으로서 고객세분화, 고객 분류, 문제 예측 등의 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 하며 특히 입력 변수의 수가 많을 경우 종종 모형 생성 및 해석에 있어 어려움을 격기도 한다. 이에 본 논문에서는 의사결정나무 생성 시, 입력 변수에 대한 매개 관계를 파악하여 나무 생성에 불필요한 입력 변수를 제거하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.

• 의정연구
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• 제15권2호
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• pp.5-34
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• 2009

민주화 이후 민주적 의사규칙과 절차들이 도입되어 왔음에도 불구하고, 왜 한국의 국회는 파행적 의사진행을 되풀이 하고 있는가? 이 질문에 대해 본 연구는 의사규칙의 제도화 수준과 의안이 갖는 정치적 현저성에 주목하고, 그간 국회운영과 관련하여 헌법재판소에 청구된 사건들을 분석한다. 분석의 결과에 의하면, 의안의 정치적 현저성이 낮은 경우 국회 의사진행은 비교적 순조롭게 전개되는 경향을 보이나, 의안의 정치적 현저성이 높은 경우 의사진행은 여야간의 갈등과 대립 끝에 결국 파행으로 마감되는 경향을 보였다. 이는 국회 의사규칙의 제도화가 아직 충분한 수준에 이루지 못하고 있음을 의미한다. 의사규칙의 낮은 제도화 수준은 본질적으로 한국 대통령제가 지닌 제도적 특이성에서 비롯된다. 대통령에 편중된 정치권력으로 인해, 대통령을 엄호하고 옹호하는 여당의 역할이 두드러졌으며, 이에 따라 야당은 대통령과 행정부를 견제·비판하는 경향을 강하게 띠게 되었다. 그 결과 여야 간의 정쟁이 국회 의사결정과정을 지배하였고, 이는 종종 변칙적인 국회운영으로 이어졌다. 그 최종적인 결과는 국회 의사결정과정에 있어서 외부비용의 증가이며, 의사규칙의 더딘 제도화이고, 되풀이 되는 국회파행이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.75-78
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• 2004

이 논문에서는 규칙 기반 시스템의 문제에 대한 뛰어난 표현력과 빠른 추론 등의 장점을 BDI 에이전트 구조에 적절히 반영할 수 있는 규칙 기반 BDI 에이전트 구조를 제안한다. 제안하는 구조에서는 에이전트의 능력과 계획을 이해하기 쉬운 if-then 규칙으로 기술하고, 에이전트 상태를 믿음,목적,의도 집합으로 표현하여 이를 기반으로 어떤 규칙을 실행할 것인가를 결정한다. 절차적 지식에 해당되는 규칙계획의 실행을 독립적인 규칙 엔진이 담당하기 때문에 진행 중인 작업의 컨텍스트를 유지할 수 있고, 컨텍스트가 다른 여러 작업을 동시에 처리할 수 있다. 또한, STRIPS 연산자로 자연스럽게 변환 가능한 규칙을 이용하여 계획생성이 가능하고, 생성된 계획을 규칙으로 추가하여 점진적으로 에이전트 능력을 향상시킬 수 있다. 제안하는 에이전트 구조는 규칙 기반의 BDI 모델을 따르기 때문에 동적인 환경에서 반응성과 목표 지향성을 충족할 뿐만 아니라 에이전트의 지식 표현과 구축 및 제어 구조가 간단한 에이전트 구축이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.193-195
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• 2001

정보추출과 정보검색 시스템에서 문서의 내용을 보다 정확히 분석하기 위해 3인칭 대명사 \"그/그녀/그들/그녀들\"의 선행사를 결정하는 방법을 제안한다. 일반적으로 3인칭 대명사의 선행사는 현재문장 또는 이전문장의 주어인 경우가 많고, 또한 3인칭 대명사가 2회 이상 반복되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 특성을 이용하여 현재 문장과 이전 문장에 출현한 인칭명사들 중에서 선행사로 사용되는 경우를 조사하여 경험적인 방법으로 선행사 결정 규칙을 발견하였다. 이 경험 규칙은 3인칭 대명사의 격에 따라 조금씩 달라지기 때문에 대명사의 격에 따라 \"주격/목적격/소유격\"으로 구분하여 기술하였다. 실험 결과, 3인칭 대명사의 선행사 결정 정확도는 주격, 소유격, 목적격에 대해 각각 88.6%, 90.3%, 81.5%로 나타났다. 90.3%, 81.5%로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.593-596
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• 2007

복합 질환과 관련된 임상데이터에 대한 예측 모델을 회귀분석, 신경망, 또는 MDR과 같은 방법을 이용하여 분석할 경우 데이터의 차원 문제(Dimensionality Problem)가 발생할 수 있다. 엔트로피(Entropy)를 이용한 의사결정규칙 방법은 이러한 데이터의 차원 문제를 줄이고 의사결정규칙의 결과를 바로 해석할 수 있다는 점에서 질환 예측 모델을 만드는데 유용하다. 본 논문에서는 천식과 관련된 임상데이터를 사용하여 예측 모델을 구성하고 결과를 분석한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2001년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.99-102
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• 2001

사출성형에서 제품의 최종 품질에 영향을 미치는 중요한 인자들 중의 하나는 사출압력이다. 전통적으로 현장의 사출전문가는 오래된 현장 경험을 바탕으로 사출압력을 결정한다. 그러나 비전문가에게는 제품의 크기, 형상 그리고 사출공정의 전반적인 과정을 고려하여 적절한 사출압을 찾아내기가 쉽지 않다 본 연구에서는 퍼지 논리(fuzzy logic)를 이용하여 제품도면에 나와 있는 제품두께와 유동길이를 알면 쉽게 초기 사출압을 결정할 수 있도록 전문가의 경험을 규칙베이스화 하였다. 규칙베이스를 구성하기 위해서 현장 전문가들을 인터뷰하고 설문조사를 한 후 기술적인 문서를 작성하여야 하지만 본 연구에서는 C-Mold와 Mold FLOW와 같은 사출해석 프로그램을 이용하여 수 차례의 시뮬레이션을 반복 수행하여 규칙베이스를 구성하였다.

• 지능정보연구
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• 제2권2호
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• pp.1-15
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• 1996

전문가의 지식을 지식베이스화하여 의사결정지원시스템으로 사용하려는 노력이 증대하고 있다. 특히 투자의사결정과 같은 원인결과의 관계를 명확히 규정할 수 없는 복작한 영역에서 전문가의 지식베이스는 비전문가의 의사결정에 중요한 조언을 제공할 수 있다. 불확실한 지식을 지식베이스화하는 한 방법으로 퍼지프러덕션시스템이 널리 사용되고 있다. 주식시장과 같은 동태적인 시스템에서 어떤 정보의 중요성은 상황에 따라 변화하는데 이를 정태적인 프로덕션시스템의 규칙으로 지식베이스화하는 것은 불가능하다. 그러나 추론을 수행하는 과정에서 수행당시 각 정보의 중요도에 부응하는 가중치를 부여하여 평가함으로써 정태적인 지식베이스에 동태적인 실제시스템의 특성을 반영할 수 있다. 이는 가중치가 높은 정보에 해당하는 조건명제의 충족정도가 해당규칙의 전체평가결과에 더욱 중요하게 반영되게 하여 좀더 현실성 있는 추론 결과를 얻게 한다. AHP(Analytic Hierachy Process) 방법에 의하여 얻어진 정보의 상대적 중요도에 따른 가중치 (w)를 해당 정보와 조건명제의 합치정도(Degree of Match : DM)에 (DM)w 의 형식으로 적용함으로써 퍼지프러덕션시스템에서 정보의 중요도를 반영하여 프러덕션규칙을 평가하는 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.127-135
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• 2011

백트래킹을 이용한 깊이우선탐색에서 해를 빨리 찾기 위한 방법 중 하나는 결정변수의 순서를 효과적으로 배열하는 것이다. 이 때 문제의 동적 및 정적 특성을 고려한 변수 순서화 알고리즘 개발은 매우 중요한 문제이다. 그러나 문제에 적합한 최적의 변수 순서화 알고리즘을 개발하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 변수의 속성에 기반을 두어 문제의 형태를 규정하는 문제분류규칙을 제안하고 이 규칙을 이용하여 문제에 적합한 변수 순서화 알고리즘의 형태를 예측할 수 있게 한다. 결정변수가 동적 및 정적 특성을 갖는 DS-type 문제로서 주파수 할당문제를 선택하여 최적의 변수 순서화 알고리즘을 예측한다. 또한 문제분류규칙에 의해 생성되지 않는 특별한 형태의 문제인 기지국 위치문제를 적용하여 제안하는 문제분류규칙의 효용성을 입증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.965-967
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• 2013

본 논문에서는 헬스케어시스템에서 효율적인 질병 관리를 위한 질병 규칙을 생성하는 질병규칙생성 기법(Disease Rule Creation Scheme)을 제안한다. DRCS는 기본적으로 Rough Set Theory의 개념을 이용하며, 각 속성과 결정 속성간의 지지율을 계산한다. 그리고 결정 속성을 기준으로 지지율이 낮은 속성은 제거한 후에, 질병을 판단할 수 있는 질병 규칙을 생성한다. 그 결과, DRCS는 C4.5알고리즘 보다 적은 질병규칙의 수를 생성하였으며, 질병 규칙의 정확성은 향상되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.219-228
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• 2003

본 논문은 한국어정보처리 과정에서 구문 관계를 의미역으로 사상시키기 위한 규칙을 효과적으로 구축하는 방법을 제시하고 있다. 의미역의 결정은 의미 분석의 핵심 작업 중 하나이며 자연어처리에서 해결해야 하는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 일반적인 언어학 지식과 경험만 가지고 의미역 결정 규칙을 기술하는 것은 작업자의 주관에 따라 결과가 많이 달라질 수 있으며, 또 모든 경우를 다룰 수 있는 규칙의 구축은 불가능하다. 하지만 본 논문에서 제시하는 방법은 대량의 원시 말뭉치를 분석하여 실제 언어의 다양한 사용례를 반영하며, 또 수십 명의 한국어 학자들이 심도 있게 구축하고 있는 세종전자사전의 격틀 정보도 함께 고려하기 때문에 보다 객관적이고 효율적인 방법이라 할 수 있다. 의미역을 보다 정확하게 결정하기 위해 구문관계, 의미부류, 형태소 정보, 이중주어의 위치정보 등의 자질 정보를 사용하였으며, 특히 의미부류의 사용으로 인해 규칙의 적용률이 향상되는 효과를 가져올 수 있었다.