• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권1호
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• pp.133-138
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• 2006

최근 인터넷의 보급으로 전자상거래가 대중들에게 나타났고 현재 기업들의 경영환경 변화를 주도하고 있다. 전자상거래에서는 기업이 고객과의 유지 및 관계 구축을 위하여 고객이 원하는 것이 무엇인가를 파악하고 그것을 고객에게 제안하는 여러 가지 고객 채널을 가지고 있는데, 그 중 게시판과 전자메일은 고객의 질의를 직접적으로 들을 수 있는 인바운드(Inbound) 정보로서 매우 중요한 채널로 다루어지고 있다. 그러나 현재 운영되는 전자상거래의 게시판과 전자메일은 체계적인 관리와 처리과정 없이 질의와 답변이 이루어지고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점의 해결을 위해 인공지능 분야의 문서 분류에서 널리 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 대표적인 나이브 베이지안(Naive Bayesian), TFIDF, 신경망, k-NN 알고리즘을 도입하여 전자상거래에서 존재하는 여러 가지 고객 질의의 카테고리를 자동으로 분류할 수 있도록 함으로써 관리자가 정확한 답변을 신속하게 처리할 수 있도록 하였다. 그리고 도입한 알고리즘의 고객 질의 문서 자동 분류 성능 실험을 통해 어떤 알고리즘이 우수한 분류 성능을 나타내는지 확인하였으며 실험 결과 나이브 베지이지안 알고리즘이 95%이상의 높은 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.373-384
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• 2014

데이터 마이닝이란 대량의 데이터나 복잡한 구조의 데이터들을 정교한 통계분석과 모델링 테크닉을 이용하여 정확히 식별되지 않는 패턴이나 자료간의 상관관계를 밝혀내어 여러 가지 결과를 예측해 내는 통계적 기법이다. 이러한 데이터 마이닝 기법은 금융, 통신, 유통, 의학 등 다양한 분야에 활용되는데, 본 연구에서는 의학 분야에 적용하여 호흡기질환에 영향을 끼치는 요인을 선별하였다. 분석은 2012년도 경상북도 지역사회건강조사에 참여한 사람 중 의사에게서 폐결핵, 천식, 알레르기성 비염을 진단받은 경험이 있는 호흡기질환군과 건강군으로 정리한 자료를 대상으로 하였다. 호흡기질환이 영향을 끼치는 주요인을 선별하기 위해 인공신경망, 로지스틱 회귀모형, 베이지안 네트워크, C5.0, CART 기법을 이용하였다. 공정한 모형 평가를 위해 전체 데이터를 훈련용 데이터와 검증용 데이터로 나누었고, 훈련용 데이터에서 설정된 모형을 검증용 데이터에 적용하여 정확도를 비교하였다. 그 결과 CART가 최적 모형으로 선정되었으며 CART의 의사결정나무를 통하여 우울감 인지 여부, 현재 흡연여부, 스트레스 인지 여부 순으로 호흡기질환에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 호흡기질환의 주요인들에 대한 오즈비를 구하여 개별적인 영향력에 대해서도 밝혔다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.279-300
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• 2001

지식탐사 프로세스의 핵심적인 역할을 담당하는 데이터마이닝 단계에서는 여러 가지 목적에 따라 알고리즘을 선택하여 사용한다. 최근 통계, 비즈니스, 전자 상거래, 의학, 생물학 등의 분야에서 데이터마이닝 기술아 적극적으로 활용되고 있으며, 이를 위해 다양한 알고리즘들이 계속해서 연구.개발되고 있다. 그러나 시간이 지나면 이들 중 각 분야 별로 우수한 응용성을 보이는 알고리즘이나 방대한 양의 데이터를 다루는데 있어 좋은 성능을 보이는 몇몇 알고리즘만이 남게 될 것이며 또한 앞으로는 이러한 알고리즘들만을 선별하여 집중 연구할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터마이닝에 널리 사용되고 활발한 연구가 진행중인 알고리즘들 중에서 연관규칙(association rule), 클러스터링(clustering), 신경망(neural network), 결정트리(decision tree), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 베이지안 네트워크(bayesian network), 메모리 기반 추론(memory-based reasoning)등 7가지 카테고리에 속하는 알고리즘들을 선정하여 분류.분석하였다. 우선 각 알고리즘의 계통과 특성들을 분석하였고 이를 토대로 비교.분석을 위한 14가지의 분류 기준을 제시하였다. 이러한 분류 기준에 근거하여 세부 알고리즘들을 분석해 보고 비교 가능한 일부 알고리즘은 여러 특징과 성능을 중심으로 각각 최상의 알고리즘을 도출해 보았다. 본 연구 결과는 데이터마이닝 분야의 흔재된 알고리즘들을 분류.분석함으로써 마이닝 기술 적용시 사용자에게 알고리즘 선택의 지표를 제시할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.163-170
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• 2019

과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.141-166
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• 2023

재현자료를 생성하여 배포하는 것은 데이터 공개에 따른 정보 유출의 위험을 방지하는 대표적인 방법이다. 최근 산업에서 데이터의 활용이 중요해진 만큼 한국을 포함한 많은 국가 및 기관에서 재현자료에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 재현자료 생성 기법들과 평가 지표들을 소개한다. 전통적인 재현자료 생성 방법인 다중대체와 최근 제시된 인공신경망 기반의 재현자료 생성 방법 등을 활용하여 재현자료를 생성하는 과정을 기술함에 따라 재현자료 생성 방법에 대한 전반적인 이해를 돕는다. 이에 더해 다양한 재현자료 평가 지표를 바탕으로 생성된 재현자료들을 분석 및 비교함에 따라 앞으로의 연구에 대한 방향을 제시하고 그에 대한 토대를 마련하고자 한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.29-39
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• 2017

다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.