• 농촌계획
• /
• 제12권1호
• /
• pp.75-83
• /
• 2006

본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제25권6호
• /
• pp.1371-1383
• /
• 2014

분류 앙상블 모형이란 여러 분류기들의 예측 결과를 통합하여 더욱 정교한 예측성능을 가진 분류기를 만들기 위한 융합방법론이라 할 수 있다. 분류 앙상블을 구성하는 분류기들이 높은 예측 정확도를 가지고 있으면서 서로 상이한 모형으로 이루어져 있을 때 분류 앙상블 모형의 정확도가 높다고 알려져 있다. 하지만, 실제 분류 앙상블 모형에는 예측 정확도가 그다지 높지 않으며 서로 유사한 분류기도 포함되어 있기 마련이다. 따라서 분류 앙상블 모형을 구성하고 있는 여러 분류기들 중에서 서로 상이하면서도 정확도가 높은 것만을 선택하여 앙상블 모형을 구성해 보는 가지치기 방법을 생각할 수 있다. 본 연구에서는 Lasso 회귀분석 방법을 이용하여 분류기 중에 일부를 선택하여 모형을 만드는 방법과 가중 투표 앙상블 방법론의 하나인 WAVE-bagging을 이용하여 분류기 중 일부를 선택하는 앙상블 가지치기 방법을 비교하였다. 26개 자료에 대해 실험을 한 결과 WAVE-bagging 방법을 이용한 분류 앙상블 가지치기 방법이 Lasso-bagging을 이용한 방법보다 더 우수함을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.41-54
• /
• 2007

주문 검토 및 투입(ORR; Order Review/Release) 모형의 활발한 활용을 위해서는 ORR모형의 분석과, 사용 환경에 맞는 분류가 이뤄져야 한다. 본 논문은 ORR의 역할과 관련 패러독스를 소개하고, ORR의 DSS화를 위한 분류체계를 제시한다. "COMPACT(COMplexity-imPACT) 매트릭스"라 명명된 ORR모형 분류체계는 복잡성에 따라 모형을 분류하고 각 복잡성 단계에서 모형의 유효성을 평가한 결과물이다. 이 분류체계는 사용자가 설정한 복잡성 정도에 맞춰 효과적인 모형을 제시한다는 사상을 통해 ORR모형의 DSS화와 활용에 기여할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.239-239
• /
• 2023

최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제12권2호
• /
• pp.113-124
• /
• 2001

의사결정나무모형 가운데 하나인 CHAID, 로지스틱 회귀모형, 이들을 이용한 각각의 베깅모형 등 4가지 예측분류모형에 대한 오분류율과 훈련시간을 표본크기별로 계산하고, 이들 모형에 대한 모의실험 비교를 통하여 주어진 알고리즘들의 효율성을 평가하였다. 베깅 의사결정나무모형은 오분류율은 낮았으나 상대적으로 훈련시간이 가장 길었다.

• 지능정보연구
• /
• 제15권3호
• /
• pp.151-165
• /
• 2009

퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)모형을 기반으로 하는 분류모형을 설계하고 기존의 분류기법(C5.0 의사결정나무)과 비교하여 분류 정확성 관점에서 평가한다. ANFIS 추론의 경우, 최종 결과값이 계급값이 아닌 연속형 변수값을 취하게 되므로 산출된 결과값을 이용하여 적절한 계급값을 할당하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 의사결정나무기법을 이용하여 계급값을 할당하는 방식과 군집분석을 이용하여 계급값을 할당하는 두 가지 방식을 제안하고 두 가지 데이터 세트에 적용하여 ANFIS를 기반으로 한 분류모형의 정확도를 평가하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
• /
• pp.155-159
• /
• 2008

본 논문에서는 사상체질분류검사 설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질 분류모형을 개발하기 위하여 데이터마이닝의 주요 분류기법인 판별분석(discriminant analysis), 의사결정나무(decision tree analysis), 신경망분석(neural network analysis), 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis), 군집분석(clustering analysis) 등 다양한 분류분석모형을 이용한다. 본 연구에서는 분류의 비교적 정확도가 우수하며, 특히 분석과정을 쉽게 이해하고 설명할 수 있다는 점과 구현이 용이하다는 장점을 가지고 있는 판별분석모형과 의사결정나무분석모형을 기반으로 사상체질 분류모형을 개발하고, 두 분류모형을 적용한 사상체질 진단시스템을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.735-736
• /
• 2021

인터넷에서 댓글 시스템은 자신의 의사표현을 위한 시스템으로 널리 사용되고 있다. 하지만 이를 악용하여 상대방에 대한 혐오를 드러내기도 한다. 악성댓글에 대한 적절한 대처를 위해 빠르고 정확한 탐지는 필수적이다. 본 연구에서는 악성 댓글 분류 문제를 해결하기 위해서 순서가 있는 분류 레이블의 성질을 활용한 순서형 회귀 (Ordinal regression) 기반의 분류 모델을 제안한다. 일반적인 분류 모형과는 달리 혐오 발언 정도에 따라 다중 레이블을 부여하여 학습을 진행하였다. 실험을 통해 Korean Hate Speech Dataset에 대해 LSTM기반의 모형의 출력층을 다르게 구성하여 순서형 회귀 기반의 모형들의 성능을 비교하였다. 결과적으로 예측 결과에 대한 조율이 가능한 순서형 회귀 모형이 일반적인 순서형 회귀 모형에 비해서 편향된 예측에 대해 추가적인 성능 향상을 보였다.

• 정보관리학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.63-81
• /
• 2006

본 연구는 모든 지식조직체계의 근간인 용어관계가 동일성, 계층성, 연관성이라는 세 가지 포괄적인 기준에 의해 정의되어 사용됨으로써 정보의 정확성이 중시되는 오늘날의 정보 환경에서 제 기능을 다하지 못하고 있으므로, 그 해결 방안의 하나로 용어관계의 분류 모형을 제시하고자 하는데 목적이 있다. 이를 위해 기존의 여러 지식조직체계에 나타나는 각종 용어관계의 사례와 용어관계에 대한 이론적 연구들을 광범위하게 수집하여 다양한 용어관계의 유형을 파악하였다. 그리고 이를 바탕으로 용어관계를 명확하게 정의하고 범주화할 수 있는 용어관계 분류의 근거를 세우고 용어관계의 분류 모형을 개발하였다. 더 나아가 이 분류 모형을 정보검색을 비롯한 다양한 방면에 활용할 수 있는 방안을 모색하고 향후 용어관계 분류 연구에 대한 제언을 했다.

• 정보관리학회지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.83-101
• /
• 2011

국제 표준인 ISO 15489와 관련코드에 따르면 공공조직이든 민간조직이든지를 막론하고 안정적인 기록물 분류체계를 구현하게 하는 기능 분류 사용을 권고하고 있다. 기업에서도 이를 따라 업무 수행 기록물을 분류 축적하여 검색 활용할 수 있는 체계를 구축하는 것은 기업 성장을 위해서 중요하다. 따라서 기업의 기록물 분류체계 개발에 적용할 수 있는 분류기준이나 개발 방법론 연구 및 모형의 연구가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 대기업 3개 회사와 중소기업 4개 회사 등 총 7개의 종합건설기업의 기록물 분류체계 사례연구를 통하여 분류체계의 내용을 비교 분석하였다. 사례연구를 통하여 도출한 분류원칙을 정리 종합하여 핵심적인 건설기록물 분류기준을 제시하고, 건설기록물 분류체계 모형을 도출하기 위하여 대기업 사례기업의 본사조직 및 프로젝트조직의 대분류 및 중분류 항목 구성을 상호 비교하면서 표준적인 본사조직 및 프로젝트조직 기록물 분류 항목을 도출하는 과정을 기술하고 그 결과로 개발된 건설기록물 분류체계 모형을 제시하였다.