• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.250-252
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• 2001

연관규칙 탐사기법은 트랜잭션을 대상으로 항목간, 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어져 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 그러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고, 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.233-238
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• 2005

본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.195-202
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• 2006

본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.232-241
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• 2000

본 연구는 대량의 데이터에서 효율적으로 최적 규칙을 발견하기 위해 개념 계층과 정보 이득 및 라프셋 이론에 딕반한 통합 방법을 제시하고,이를 최적 규칙 발견 시스템으로 구현한다. 본 방법은 데이터베이스에 있는 데이터에서 일반화된 지식을 추출하기 위한 속성중심의 개념 상승 기법과 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위한 지식 감축 기법을 적용하며, 최적 규칙의 도출을 위해 속성의 중요도를 사용한다. 본 시스템은 먼저, 속성값 개념의 일반화에 의해 종복 튜플을 제거함으로써 데이터 베이스의 크기를 줄이고, 결정속성에 뎡향을 주지않는 조건속성을 제거하여 간략화된 최적 규칙을 유도한다.그리고 실제 데이터에 적용하여 결정 규칙을 유도하고 그 규칙을 새로운 데이터에 테스트햐 봄으로써 새로운 데이터에도 잘 적용됨을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.291-294
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• 1998

본 논문에서는 퍼지라는 개념을 도입하여 기존의 전문가시스템에서 문제점으로 지적되어 온 불확실성, 모호성의 처리 기능을 부가하여 표현의 영역을 확장, 개선하여, 전문가시스템의 추론 엔진을 적용하는 근사적 유사 추론기법을 분석한다. 그리고 규칙의 조건부와 이에 대응하는 사실간의 유사도를 구하여 이들 규칙의 결론부에 반영하여 결론을 유도하는 근사적 유사 추론기법을 제안한다. 또한 이와 같은 이론적인 연구를 바탕으로 자연언어의 많은 부분을 차지하고 있는 퍼지 개념을 지원하는 당뇨병(의료)진단용 전문가시스템을 설계, 구현하여 기존의 불확실성 관리방안의 단점을 개선하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권5호
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• pp.339-349
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• 2012

모바일 컨버전스로 대표되는 스마트폰의 등장 이래 급속한 보급으로 국민의 절반이상이 사용하고 있다. 이에 따라 스마트폰에서 구동되는 모바일앱 시장도 빠른 속도로 성장하고 있다. 하지만 스마트폰과 모바일앱에 대한 기존 연구는 대부분 기술 수용 또는 기능 향상 등에만 초점을 맞춰 연구가 진행되었다. 따라서 본 연구는 모바일앱 각각에 대한 촉진 전략을 제시하기 위해 세 단계에 걸쳐 분석이 진행된다. 첫째, 빈도분석을 통해 가장 많이 사용하는 모바일앱을 도출하고 둘째, 연관성 규칙을 통해 모바일앱 간 관계에 대해 알아본다. 마지막으로 규칙유도기법은 앞선 두 단계에서 획득된 5개 모바일앱을 목표 변수로 설정하여, 각 모바일앱별 스마트폰 사용 특성을 도출하였다. 연구에 사용된 변수는 모바일앱 구분 20개와 인구통계학적 변수 및 PC, 영화, 음악, 도서, 게임의 사용 시간 그리고 지불 금액을 변수로 선정하여 총 35개가 사용되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.21-23
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• 1998

본 연구에서는 속성중심 귀납법에서 사용하는 개념 계층의 상승 기법, 결정트리에 의한 귀납법에서 사용하는 정보 획득량의 측정 기법, 그리고 라프셋에 의한 지식감축 방법을 복합하여 저수준의 데이터를 고수준 정보로 일반화하고, 불필요한 속성들을 감축하여 간략화된 결정규칙을 도출하는 통합방법의 지식 발견 시스템을 시험적으로 구현했다. 여기서 추출한 최소화 결정 규칙은 대규모 데이터베이스에서 추출할수 있는 유용한 지식으로 의사결정에 사용하는 정보가 된다. 생성된 규칙지식은 각기 방법들보다 간결하다. 그리고 개념 일반화에 의해 유도된 지식이 고수준의 추상으로 표현된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.53-64
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• 2002

연관규칙 탐사기법은 트랜잭션들을 대상으로 항목간 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할 수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자 중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 이러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 지역적 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 전역적 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제4권1호
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• pp.5-14
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• 2002

공간데이터의 일반화는 기존에 구축된 공간 데이터베이스로부터 새로운 소축척 데이터베이스를 유도할 수 있는 중요한 GIS 기법이다. 공간데이터의 일반화는 공간데이터의 기하 및 속성데이터를 변형[3, 15] 시킬 뿐만 아니라, 데이터 모델의 관계를 따라서 연결되어 있는 다른 공간데이터도 변형[8-10, 14]시킨다. 이것을 공간데이터 일반화의 파급이라고 한다. 이 파급을 처리하지 않은 채 일반화를 계속 진행하면, 일관성 혹은 원시데이터베이스 정보 중의 일부가 손실된 채 새로운 데이터베이스가 생성될 수 있다. 그럼에도 불구하고 일반화에 관한 기존 연구들은 공간데이터의 상호관계를 무시한 채 독립된 하나의 공간데이터에 대한 유도를 위해서 방법들을 제시해 왔다. 그리고 그 결과 공간데이터의 기하 및 속성을 변형시키는 많은 일반화 연산자들이 제시되어졌다. 본 연구는 이 일반화 연산자들이 어떤 공간데이터에 적용되었을 때 그와 관련된 다른 공간데이터에도 파급 적용될 수 있도록, 일반화 연산자를 확장을 시킬 것이다. 이 일반화 파급을 처리하기 위해서, 본 연구는 일반화 과정에서 반드시 고려될 필요가 있는 규칙들을 제시한다. 그리고 일반화 연산자들이 반드시 준수해야 하는 규칙들을 기술한다. 이 규칙들은 관계대수로서 표현될 수 있으므로, SQL로 쉽게 전환할 수 있다. 이 확장된 일반화 연산자들의 적합성을 검토하기 위해서 간단한 프로토타입을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.700-702
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• 2001

XML은 인터넷 상에서 복잡한 문서의 원활한 처리와 신속한 탐색 및 항해가 가능한 차세대 웹 언어로 각광받고 있다. XML로 표현된 문서들은 세분화된 계층구조(granularity hierarchy)로 나타낼 수 있으므로 필요한 구성 요소에만 엑세스 제어가 가능하다는 장점이 있다. 묵시적 권한 부여 기법은 명시적으로 저장된 권한으로부터 유도되는 권한기법으로 모든 구성 요소들에 대해 규칙들을 명시적으로 저장해야 하는 비효율적인 명시적 권한부여 기법보다 상위 구성 요소에 대한 한번의 권한 부여로 하위 구성 요소들에 동일한 권한부여 효과를 얻을 수 있다. 본 논문은 XML 문서를 위한 묵시적 권한 부여 기법을 제시하여 XML 문서의 엑세스 제어 시 권한 부여 시간 및 메모리의 효율성을 높인다.