• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.469-474
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• 2010

본 연구에서는 보건기관이 효율적으로 고혈압 관리 대상자를 탐색하고, 고혈압 관련 요인에 대한 지식을 효과적으로 관리할 수 있도록 하는 고혈압 고위험군 추정 모형 및 우선 사업 대상자 탐색 모형을 제안한다. 특히, 대용량 데이터 처리 및 실시간 시스템 운영, 외부 환경 변화를 고려한 자동 학습과 같은 현실적인 제약 조건을 해결하는 모형을 개발하는 것을 주 목표로 한다. 지역 보건소에서 수집된 의료 데이터를 이용하여 최적의 파라미터 값을 설정한 고혈압 고위험군 탐색 모형을 도출하였으며, 모형의 검증을 위하여 고혈압 환자정보로 구성된 평가용 데이터를 사용하여 고혈압 자연 발병률 대비 약 2배 수준으로 향상된 고혈압 환자 예측 정확도가 얻어지는 것을 확인하였다. 시스템 운영과 유비보수 측면에서 현실적으로 중요한 문제인 대용량 데이터 처리 및 외부 환경 변화에 강인한 자동학습 이슈를 해결하기 위한 방안에 대해서도 설명하였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.57 no.1
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• pp.213-231
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• 2023

The purpose of this study is to develop and present a model that can evaluate the data maturity of library. To achieve this goal, library data maturity model can be applied to library was designed by analyzing previous studies related to data maturity. As a result of this study, proposed data maturity model consisting of 19 evaluation factors in 5 areas was designed, and the maturity level was set to 5 levels. In the future, it will be possible to measure the data maturity of libraries participating in the library big data project using the data maturity evaluation model, and it can be expected that in the long term, it will be possible to present a direction for data-based library operation and data utilization development.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.138-138
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• 2023

본 연구에서는 유목과 연행침식을 고려한 토석류 수치모형을 개발하여 2011년 발생한 우면산 산사태의 관측데이터를 기반으로 수치모의를 수행하였다. 토석류 모형개발을 위해 천수방정식 기반의 침수모형인 Nays2DFlood 모형에 혼합유사농도의 이송확산, 토석류 지면전단응력, 연행침식모듈을 추가하였으며 유목생성과 유목거동 모의를 위해 입자법 기반의 유목동력학 모형을 결합하였다. 개발된 모형을 검증하기 위해, 민감도분석을 수행하였으며, 모의결과, 우면산 산사태 당시 래미안 APT에 피해를 끼친 충격수심과 충격유속, 최종 토석류 체적을 양호하게 재현한 것으로 판단된다. 또한 토석류를 구성하는 토사입경이 작을수록 토사점성에 의한 전단응력의 증가로 토석류 유속과 수심이 감소했지만 연행침식량이 증가하였으며, 토사입경이 증가하면 유속과 수심이 증가하고 연행침식량은 감소한 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발된 토석류 거동모형은 토사입경, 침식 및 퇴적계수 등의 다양한 토석류 매개변수가 요구되기 때문에, 이러한 물성치 데이터가 현장 또는 실내실험에서 충분히 확보되어야 모형의 정확도가 향상될 것으로 판단된다. 따라서, 향후 연구에서는 본 연구에서 고찰된 모형의 적용성과 한계점을 고려하여 토석류 거동을 예측모의 한다면 보다 세부적으로 토석류와 유목거동을 예측분석해 볼 수 있을 것으로 사료된다. 또한 본 연구의 결과는 기후변화로 인한 강우발생의 불확실성과 이로 야기되는 토석류 발생을 사전에 예측하여 토석류 저감대응방안을 구축하는 일환으로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.258-265
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• 2005

전자상거래의 확산에 따라 인터넷 쇼핑몰에서의 구매활동은 일반적인 현상이 되었다. 그 결과, 유사한 업종이나 업태의 인터넷 쇼핑몰이 범람하게 되었고 업체들 간의 경쟁도 심화되어 차별화된 서비스를 제공하지 않는 업체는 도태되기 쉬운 상황이다. 본 연구에서는 치열한 경쟁환경 하에서 인터넷 쇼핑몰의 차별화된 마케팅 서비스의 수단으로써 이용되고 있는 상품추천시스템의 개선된 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 전역 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 데이터 마이닝의 도구로 활용한 인터넷 쇼핑몰에서의 개인화된 상품추천시스템 모형이다. 유전자 알고리즘은 추출하기가 어려운 소비자의 성향을 데이터를 통해 추출하고 이에 맞는 상품군을 선택할 수 있도록 해주는 최적화 기법으로 상품추천시스템의 추천엔진으로써 유용할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.129-129
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• 2023

연안 환경은 기후 및 도시개발과 같은 자연·인공적 요인에 따라 끊임없이 변화한다. 근래에는 연안 도시 인구증가, 기후변화 등의 영향으로 인해 그 변화가 가속화되고 있으며, 특히 연안 침식 및 이에 따른 해안선 변화에 대한 심각성이 대두되고 있다. 연안 침식은 해류와 해안 유사의 마찰로 발생하는 유사이송 현상으로 야기되며, 해안 환경을 변화를 초래하며 인간사회에 경제적인 피해를 주기도 한다. 연안침식이 사회적인 문제로 부상했음에도 여전히 이에 대한 대중적 문제의식은 부족한 실정이다. 이는 대중매체를 통한 시각적인 노출이 가능한 다른 재해에 비해 재해의 물리적 과정에 대한 시각적인 관측이 어렵다는 배경이 있다고 판단된다. 더불어, 재해의 간접체험이 가능한 플랫폼이 부족하다는 점도 원인으로 여겨진다. 기술이 발달함에 따라 시뮬레이션을 통한 재해의 간접체험이 가능한 플랫폼이 개발되어왔으며, 이는 직접 경험하기 어려운 재해에 대해 위험성 인지 및 경각심 고취에 활용되어왔다. 본 연구에서는 수치해석 플랫폼인 Celeris Advent(Tavakkol and Lynett, 2017)를 기반으로 실시간 유사이송 해석이 가능한 인터랙티브 수치모형을 개발하여 문제를 개선하고자 하였다. GUI(Graphical User Interface)를 통해 조작이 가능한 Celeris Advent는 수치해석 결과를 실시간으로 가시화하며, 이에 대한 사용자 상호작용이 가능하다. 이를 기반으로 유사의 흐름에 대해 모의가 가능하도록 모형을 구성하여 실시간 사용자 입력 및 유사이송 물리현상 관측이 가능하도록 모형을 개발하였다. 수치모형 지배방정식은 2차원 천수방정식과 유사이송방정식을 양방향 결합하여 구성하였다. 개발된 모형의 정확성 평가를 위해 1차원 및 2차원 수리실험 데이터를 활용하여 수치실험을 수행하였으며, 전반적인 결과는 실험데이터와 잘 일치하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.1
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• pp.49-64
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• 1999

본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.5
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• pp.603-614
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• 2020

This study focuses on the prediction and factors of apartment prices in Seoul using a convolutional neural networks (CNN) model that has shown excellent performance as a predictive model of image data. To do this, we consider natural environmental factors, infrastructure factors, and social economic factors of the apartments as input variables of the CNN model. The natural environmental factors include rivers, green areas, and altitudes of apartments. The infrastructure factors have bus stops, subway stations, commercial districts, schools, and the social economic factors are the number of jobs and criminal rates, etc. We predict apartment prices and interpret the factors for the prices by converting the values of these input variables to play the same role as pixel values of image channels for the input layer in the CNN model. In addition, the CNN model used in this study takes into account the spatial characteristics of each apartment by describing the natural environmental and infrastructure factors variables as binary images centered on each apartment in each input layer.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.620-622
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• 1998

Web 기반 시스템 구축시 저렴한 구축비용, 표준화된 문서환경, 클라이언트를 통일하지 않고도 어플리케이션의 구현이 가능한 장점 때문에 인터넷 프로토콜인 TCP/IP와 HTTP를 기반으로 시스템을 구축하려는 기업과 조직이 늘고 있다. 본 논문에서는 web 환경에서 시스템 구축시 적용할 수 잇는 web 기반 시스템 분석/설계 모형을 제안한다. 기존의 web 어플리케이션 개발 방법들이 데이터 분석에 기초를 둔 것과는 달리, 기업과 조직이 가지는 기능을 중심으로 web 어플리케이션을 분석하고, 파악된 기능에서 pageflow를 설계하여 사용자의 요구사항과 조직의 처리가 반영된 page와 네비게이션 경로(navigation path)를 설계할 수 있는 모형을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.350-353
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• 2004

홍수량을 산정하기 위한 강우-유출모형을 수행하기 위해서는 지형데이터 및 수문인자를 통하여 입력데이터를 구축하는데 많은 시간이 소요된다. 특히 강우-유출모형의 입력데이터의 구축에 내해서는 자료의 축적이 불가피하기 때문에 각각의 내상유역에 대한 홍수량은 주관성을 띄고 있어서 비교 검토가 어려운 실정이다. 따라서 본 인구에서는 지리정보체계(Geographic Information System, GIS)를 이용하여 각각의 대상유역의 홍수량을 객관화시킴으로써 모의 결과에 따른 값을 비교 검토하고 자료를 축적하여 하천유역관리를 수행하는데 도움을 주고자 하는 것을 연구목적으로 하고 있다. 본 연구에서는 Clark, Nakayasu, SCS, Nash 모형에 내하여 수치지도를 이용한 입력데이터를 자동으로 생성하여 반복적인 모의를 수행함과 동시에 입력데이터를 수치지도에 저장함으로써 자료를 축적할 수 있으며 향후 각각의 하천유역을 관리하는데 통합한 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.