• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.177-190
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• 2021

랜덤포레스트는 여러 의사결정나무 모형들을 융합하여 안정성과 예측력을 높여주기 때문에 종종 사용되는 방법이다. 예측력을 증가시키는 반면 해석의 용이성을 희생하기 때문에 이를 보상하기 위해 변수의 중요도를 제공한다. 변수의 중요도는 랜덤포레스트를 구축할 때 변수가 얼마나 중요한 역할을 하는지를 알려 준다. 그러나 어떤 예측변수가 다른 예측변수들과 상관되어 있을 때 기존 알고리즘의 변수중요도는 왜곡될 수 있다. 상관된 예측변수들의 하향 편향은 예측변수의 중요도를 실제 중요도보다 낮게 측정하게 한다. 우리는 기존 알고리즘을 수정하여 상관 예측변수의 하향 편향을 회복하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 모의 자료에 의해 증명되고 실제 자료에 의해 설명된다.

• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.717-729
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• 2014

본 연구에서는 나무구조의 분류분석에서 자료의 크기가 방대해짐에 따라 중요한 문제로 대두되고 있는 변수의 중요도에 대하여 사영추적분류나무를 중심으로 고찰하였다. 사영추적분류나무(projection pursuit classification tree)는 각 마디에서 사영추적을 이용하여 그룹을 잘 분리하는 변수들의 선형결합을 이용하는 방법으로 이때 사용되는 사영계수들은 각 마디에서의 분류에 대한 정보를 가지고 있다. 이를 종합하여 각 변수의 분류에 대한 중요도를 계산할 수 있다. 먼저 사영추적분류나무의 분류과정에서 계산되는 사영추적계수를 이용하여 분류를 위한 변수선택의 중요도를 계산하고 이들의 특성을 살펴보고 이를 같은 형태의 나무모형방법인 CART와 랜덤 포레스트의 결과와 비교 분석하여 사영추적분류나무의 특성을 살펴보고 비교, 분석하였다. 대부분의 자료에서 사영추적분류나무가 훨씬 좋은 성능을 보이고 있었으며 특히 상관계수가 높은 변수들이 포함되어 있는 경우에는 상대적으로 적은 수의 변수로도 잘 분류를 할 수 있음을 확인하였다. 랜덤 포레스트에서 제공하는 변수 중요도는 변수들 간의 상관관계가 높은 경우에는 사영추적분류나무의 변수중요도와 매우 다르게 나타나며 사영추적분류나무의 변수 중요도가 조금 더 나은 성능을 보이고 있음을 알 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.179-185
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• 2010

시스템의 민감도 분석을 위한 불확실성 중요도 측도란 어떠한 입력변수의 불확실성이 반응변수의 불확실성에 미치는 영향의 정도를 평가하여, 반응변수의 불확실성을 감소시키기 위해서는 어떤 입력변수들의 불확실성을 감소시키는 것이 효과적인지를 밝히는데 사용된다. 본 논문에서는 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 단조함수일 때, 어떤 입력변수의 불확실성이 제거될 때 반응변수 분산의 기대되는 감소량을 백분율로 측정하는 측도를 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 평가 방법은 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 선형 및 비선형 단조함수 모두에 적용될 수 있으며 입력변수의 분포에 제한이 없으며, 입력변수의 분포를 이산형 분포로 근사화하는 기법을 사용함으로써 불확실성 중요도 측도의 안정적인 추정치를 얻을 수 있다 반면에 제안된 평가 방법은 몬테칼로 시뮬레이션을 기반으로 하기 때문에 계산량이 많은 단점이 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.23-31
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• 2022

본 연구는 H해운사에서 제공받은 Starcool사의 실제 냉동 컨테이너 운영데이터를 분석하였다. H사의 현장 전문가와 인터뷰를 통해 4가지 고장 알람 중 Critical 및 Fatal Alarm만 고장으로 정의하였고, 냉동 컨테이너 특성상 모든 변수를 사용하는 것은 비용측면에서 비효율을 초래하는 것을 확인하였다. 이에 본 연구는 특성 중요도 및 PCA 기법을 통한 냉동 컨테이너 고장 탐지 방법을 제시한다. 모델의 성능 향상을 위해 XGBoost, LGBoost 등과 같은 트리계열 모델을 통해 변수 중요도(Feature Importance)를 기반으로 변수 선택(Feature selcetion)을 하고 선택되지 않은 변수는 PCA를 사용하여 전체 변수의 차원을 축소시켜 각 모델별로 지도학습을 수행한다. 부스팅 기반의 XGBoost, LGBoost 기법은 본 연구에서 제안하는 모델의 결과가 62개의 모든 변수를 사용한 지도 학습의 결과보다 재현율(Recall)이 각각 0.36, 0.39씩 향상되는 되는 결과를 보였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1995년도 추계학술발표회논문집(2)
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• pp.911-918
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• 1995

동적섭식경로모델을 사용하여 "목초$\longrightarrow$우유$\longrightarrow$사람"의 핵종이동 경로에 대해 침적시점에 따른 입력변수의 민감도와 결과에 대한 불확실성분석을 수행하였다. Cs-137과 Sr-90의 경우 모든 침적시점에 대해 재부유인자가 가장 높은 중요도를 보였다. 두 핵종에 대해 침적시점에 따른 입력변수의 중요도의 변화는 비슷한 유형을 보였다. 목초의 성장기에서 전이율이 상대적으로 중요도가 높았고, Cs-137의 전이율은 Sr-90의 경우보다 높은 중요도를 나타냈다. 목초의 비성장기에서 Sr-90에 대한 농축인자의 중요도는 매우 높았다. Cs-137과 Sr-90에 의한 피폭선량의 95% 신뢰도구간은 약 1 $\times$ $10^1$, 5 $\times$ $10^1$ 범위를 나타냈다. 범위를 나타냈다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.537-538
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• 2022

LSTM은 딥러닝 RNN의 한 종류이며 RNN의 단점인 장기 데이터손실에 대한 문제를 해결하기 위해 제시된다. 본 논문에서는 LSTM의 하이퍼파라미터 적용 시 이전 state의 중요도와 이후 state에 대한 중요도 예측에 대한 신경망 처리를 위하여 유의미성 측정가능한 매개변수를 적용하여 처리하고 데이터에 대한 정밀도와 재현율을 높이는 것을 목적으로 한다. 동일한 데이터셋에 대하여 전통적인 LSTM 방식과 본 연구를 비교한 결과 정밀도와 재현율이 5%이상 증가함을 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제34권4호
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• pp.161-174
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• 2000

본 연구에서는 상품요소의 부분가치 추정 모형인 컨조인트 분석을 사용하여 대학 도서관 이용자 관점에서의 기능요소 중요도를 측정하였다. 주요 변수들을 선별하기 위해 자문집단을 구성하여 대학 도서관의 여러 가지 기능을 선별하였고, 자료수집을 위해 대도시의 한 대학에 재학중인 학부학생 200여명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석결과 전통적으로 인식되어 온 도서관 4대 요소들 가운데 그 중요도를 재확인하는 요소도 있었지만, 이용자의 측면에서 중요하게 생각하는 새로운 변수들도 발견되었고, 그 중요도가 모형에 의해 산출되었다. 이러한 결과는 최근 대학도서관이 추구하는 이용자 중심 운영에 많은 참고가 될 것으로 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.712-729
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• 2002

오늘날 정보통신기술(IT technology)의 급속한 발전은 우리의 생활을 빠르게 변화시키고 있으며, 이러한 변화는 과거와는 전혀 다른 새로운 세계를 형성해 가고 있다. 특히 인터넷의 급속한 이용 확산과 기술 발전은 기업들이 전세계를 기반으로 사업을 전개하는 방식에 혁신을 가져 왔다. 본 연구는 기업간 전자상거래(business to business E-commerce)가 활성화되면서 가상시장(cyber market)으로 등장한 기업간 e-마켓플레이스(B2Be-Marketplace)에 대하여 수행되었다. 기업간 e-마켓플레이스를 구축을 위해서는 적절한 솔루션의 선정과정이 선행되어야 하는데 아직까지 e-마켓플레이스에 대한 연구가 미흡하기 때문에 선정 요인의 기준에 관한 연구가 없었다. 따라서 본 연구에서는 기업간 e-마켓플레이스를 구축할 때 솔루션 선정의 올바른 의사결정을 위한 선정요인의 중요도를 평가해 보았다. 선정요인의 중요도 평가는 e-마켓플레이스의 운영주체와 산업별로 구분하여 각각 수행하였다. 선행연구에서 사용되었던 변수들이 e-마켓플레이스에서는 어떤 상호관련성을 갖고 묶이는지 알아보기 위하여 요인분석을 먼저 실행하였다. 분석결과 솔루션의 특징에 관한 16개의 솔루션 선정 변수들은 '유연성(flexibility)', '용이성(ease of use)', '보안성(security)', '경제성(cost)' 등 4개의 요인으로 분류되었다. 그리고 벤더의 특징에 관한 11개의 솔루션 선정 변수들은 '지원사항(support of vendor)', '일반현황(situation of vendor)', '사업실적(accomplishment of vendor)' 등 3개의 요인으로 구분되었다. 그리고 기업간 e-마켓플레이스 구축 시 중요하게 여기는 솔루션의 중요도 평가를 위해서 e-마켓플레이스의 운영주체와 산업별로 나누어 분실을 하였다. e-다켓블레이스의 운영주체는 각각 구매자 중심형(buyer- biased), 중개자 중심형 (Neutral), 공급자 중심형 (seller-biased)으로 구분하였다. 솔루션의 특성에 관한 중요도 평가 결과 데이터 항목에 대한 보안이 모든 유형에서 상대적으로 높게 나타났다. 벤더의 특성에 관한 중요도는 구매자 중심형의 경우 '추가적 인 지원인력, 교육, 비용, 중개자 중심형은 '교육코스의 장소, 시기, 수준', 공급자 중심형은 '벤더의 시장점유율'로 나타났다. 또한 e-마켓플레이스 산업별로 중요도 평가를 실시한 결과 솔루션 특성에 관해서는 전자업, 무역·유통업, 서비스업(service industry) 모두 '데이터 항목에 대한 보안'이 가장 중요한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 솔루션 선정요인에 관한 중요도를 e-마켓플레이스의 유형과 산업 별로 평가해보았는데, 여기에서 밝혀진 중요도를 통해 e 마켓플레이스를 구축하고 자 하는 기업은 솔루션을 자체 개발하거나 구입할 때 올바른 의사결정을 할 수 있다. 그리고 솔루션을 제공하려는 기업측면에서는 e-마켓플레이스를 구축하고자 하는 기업에게 유형과 산업별로 적절한 솔루션을 제공할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.329-333
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• 2019

안전한 수공구조물의 설계를 위하여 가장 큰 홍수량이 유발되는 지속시간 즉, 임계지속시간을 적용할 필요가 있다. 임계지속시간은 유역의 지형 인자 특성에 따라 상이 하다. 다양한 연구자들에 의하여 임계지속 시간은 유역의 지형 인자를 고려하여 추정할 수 있고, 이의 추정에 지형 인자를 고려하는 것이 합리적인 것으로 제안하였다. 본 연구에서는 기존에 발표된 임계지속시간 추정에 관련된 연구 성과를 분석하고, 이를 토대로 다양한 지형특성을 포함하고 있는 유역의 하천에 대하여 지형 인자가 임계지속시간을 추정에 기여하는 중요도를 분석하였다. 각 지형 인자의 중요도 판단 지표로는 베타계수를 활용하였다. 형상계수의 크기에 따라 지형 인자의 중요도는 상이 하였다. 임계지속시간을 지형 인자를 활용하여 회귀모형으로 추정할 때 각 인자의 중요도를 고려하여 변수를 선택하면 상관성이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지질공학
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• 제30권3호
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• pp.315-325
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• 2020

이 연구는 도로 비탈면에서 발생하는 산사태의 확률론적 예측에 기반된 산사태 발생에 영향을 미치는 인자의 중요도 산정 및 예측 모델을 개발하는 것이다. 산사태 예측 모델을 개발하기 위해 한반도 전 지역을 대상으로 2007년부터 2020년까지 조사된 30,615사면의 현장조사 자료를 활용하였다. 전체 131개의 변수 인자 중 지형인자 17개, 지질인자 114개(기반암 89개를 포함), 도로와의 이격거리를 사용하였다. 산사태 발생에 영향을 미치는 인자를 자동화된 머신러닝인 AutoML을 실시하여 예측 성능이 뛰어난 XRT(extremely randomized trees)를 선정하였다. 변수 중요도 분석결과 지형적 요인 10개, 지질인자 9개, 사회적 영향성인 도로와의 이격 거리와 관련된 항목순으로 급경사지 불안정에 가장 많은 영향을 주는 것으로 분석되었다. 개발된 모델의 신뢰성 검증을 수행한 결과 AUC 83.977%의 예측율을 확보한 것으로 나타났다. 이 모델은 산사태 이력을 기반으로 한 현장조사 자료만을 이용하여 변수 중요도의 순위를 도출함으로써 그에 따른 산사태 발생 가능성을 확률적 및 정량적으로 평가하였다. 향후 의사 결정자들에게 현장조사를 통한 사면진단 안전평가 시 신뢰성 있는 근거를 제공하리라 판단된다.