데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.
패션트렌드와 소비자감성에 적합한 패션소재를 기획, 선정하는데 도움을 주는 컴퓨터 기반의 의사 결정시스템이 개발되었다. 패션소재로서의 유용성을 결정하는 속성을 두께, 무게, 밀도, 광택, 색상등으로 한정한 후 다속성 모델을 구축하였다. 각 속성들의 가중치는 의류 매장의 방문객 대상의 설문 조사에 의해 결정되었으며, 한 소재의 최조 가치는 퍼지 추론 시스템에 의해 계산되었다. 구축된 “퍼지-다속성” 모델을 이용하여 패션소재의 총 가치를 i) 품질로부터의 가치, ii) 품질을 기반으로 부가되는 가치, iii) 품질과는 무관하게 형성되는 브랜드 가치의 세가지 요소롤 분해하였다. 시중의 유명 스포츠 의류 브랜드 2종을 선정하여 위의 모델을 적용하였다. 위의 모델은 컴퓨터 시스템으로 개발되어, 특정 소재의 기본정보가 입력이 되면 그에 해당하는 감성정보로 변환되는 소재 평가 시스템과 역으로 원하는 감성 어휘를 입력하면 그에 해당하는 소재를 제안하는 소재 기획 시스템의 독립적인 두 요소로 구성된다.
오늘날 대부분의 인터넷 경매 시스템은 단지 가격이라는 단일 속성만을 상품 거래의 절대 기준으로 삼고 있다. 이러한 경매 시스템은 단일 판매자와 다수의 구매자가 경매에 참여하므로 구매자에게 공정만 협상을 할 수 있는 기회를 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 제품을 거래할 때 가격 외에도 배달시간, 보증기간 등 다중 속성을 가지고 협상을 수행할 수 있는 지능형 에이전트가 요구된다. 또한 다수의 판매자와 다수의 구매자가 협상을 진행할 수 있는 M:N 지능형 협상 에이전트도 필요하다. 본 논문에서는 Multi-Attribute Utility Theory(HAUT)를 이용하여 다중 속성을 가지고 거래를 하고 각각의 속성별로 거래 우선순위 가중치를 두어 협상하는 경매시스템을 제안한다. 그리고 다수의 판매자와 구매자가 협상을 하여 실제 협상과 차이가 많은 온라인 경매 협상 방법의 문제에 대한 해결방안도 제시하였다. 또한 사용자의 만족도를 높이기 위해 각 에이전트에게 최적의 상대 에이전트와 거래할 수 있는 예약시스템을 구현하였다. 제안한 모델은 약 85%의 거래 성사비율과 약 80%의 거래만족도를 보여준다.
결정 트리(Decision Tree)는 주어진 데이터의 경향을 학습하는 데 사용되는 대표적인 방식이다. 이것은 주어진 데이터를 구조화하기 위하여 데이터의 속성과 정보의 엔트로피에 기반을 둔 정보획득량을 이용한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자 프로파일 정보처럼 시간에 따라 그 경향이 변하는 데이터에 유용하게 적용할 수 있는 시간 가중치 엔트로피를 정의한다. 그리고 ID3 알고리즘을 기반으로 새롭게 제안하는 시간 가중치 엔트로피를 이용하는 향상된 ID3 알고리즘을 쓰고 사용자의 경향을 분석한다. 본 논문에서 제안하는 엔트로피를 이용하는 방식은 데이터들의 시간에 관한 영향을 고려해서 기준방식보다 분석결과가 더욱 유리하다. 두 방식의 비교 테스트 결과를 보면 시간 가중치 엔트로피를 이용하는 알고리즘은 기존의 ID3 알고리즘보다 구성된 트리의 구조가 매우 간단하고 유리하다.
본 논문은 이동노드의 클러스터링내에서 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기위한 딥러닝의 선형회귀적 적응적 보정가중치에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 이웃한 이동노드중 목적노드와는 연결가능성이 가장높은 이동노드를 클러스터내에서 중계노드로 선택해야 한다. 본 연구에서는 이러한 상황정보를 이해하고 동적이동노드간 속도와 방향속성정보간의 상관관계의 친밀도를 고려한 자율학습기반의 회귀적 모델에서 적응적 가중치에 따른 분류를 제시한다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 적응적 가중치에 따른 딥러닝 모델을 제시 한다.
최근에 인터넷 기반의 상거래가 활발하게 진행되면서 공급자와 구매자간의 협상을 위한 연구 개발이 활발하게 진행이 되고 있다. 이러한 협상에는 여러 가지 방법들이 있지만 대부분을 그 고려 대상이 단순하거나, 개념적인 증명에 제한되는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 협상 과정중에 발생하는 심리적인 환경을 속성화시켜서 그 가중치를 부여하는 방법을 제시함으로 함으로 협상의 진행을 효율성을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 Mobbing(집단 따돌림) 현상에 관련된 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 60개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 '1', 관계가 없으면 '0'으로 표현하고, 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들을 포함한 요소들이 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 Social Network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G2 Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the Social Network, Bullies, Aggressive victimes, Victimes)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 알아본다.
악성코드를 효과적으로 분류 및 대응하기 위해서 유사도 비교를 통한 그룹화 과정이 요구된다. 기존 유사도 비교 방법에서 사용되는 기준 또는 속성만을 이용했을 경우, 미탐 및 오탐이 증가하는 문제점이 발생한다. 그러므로, 본 논문에서는 악성코드 자동분석시스템의 2차적인 휴리스틱 기반 행위분석의 문제점을 보완하기 위해 다양한 속성을 선택하여 사용하고, 속성별 가중치 적용을 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process) 의사결정기법을 반영한 유사도 비교 방법을 제안한다. 악성코드의 유사도 비교를 통하여 탐지율과 오탐율의 최적 임계치를 설정하고, 새로운 악성코드에 대한 분류 실험으로 악성코드생성기로 생성된 그룹을 결정함을 보이므로 향후 해킹 유형 및 악성코드 근원지를 추적 할 수 있는 악성코드 그룹 정보로서 활용할 수 있기를 기대한다.
본 연구에서는 연구개발 사업에서 기술가치평가의 중요성 및 필요성을 인식하며, ANP(Analytic Network Process)기법을 적용하여 연구개발 사업으로 추진되고 있는 가스하이드레이트 개발 사업의 기술향상도를 평가하였다. ANP 방법은 요인들간의 상호 종속성 및 네트워크를 고려하여 연구개발 사업을 통해 개발된 기술의 가치를 평가 할 수 있다는 장점이 있다. 가스하이드레이트 개발사업의 기술향상도 평가를 위하여 사업의 4개 기술 분야 별 전문가의 자문 및 설문 결과를 바탕으로 기술향상도에 영향을 미치는 속성을 선정하였고, 각 속성 및 대안의 상호 종속성 관계를 고려한 네트워크 구조도를 도출하였다. ANP 기법을 적용하여 가중치 행렬을 도출한 결과 네트워크 구조도에서 보여지는 상호 관계를 확인할 수 있었다. 이러한 속성간 네트워크 관계는 기술가치평가에서 ANP 방법의 적용의 당위성을 제공해 준다. 기술향상도를 나타내는 요인의 극한 가중치 도출 결과에서는 모든 기술에서 실현 가능성이 가장 높게 평가되었다. 1위 이외에 다른 속성의 순위 및 기술향상도의 평가에서는 사업 수행 전 기술의 수준에 따라 영향을 받는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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