• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.341-348
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• 2000

의사결정 나무라고 불리우기도 하는 나무모형은 결과 해석의 용이성으로 데이터마이닝의 분류예측 모형으로써 큰 각광을 받고 있다. 현재 나무모형으로 가장 많이 사용되는 Breiman et. al의 CART나 Quinlan의 C4.5 모두 생성된 노드들의 자료 구성이 목표변수를 기준으로 수준 구성비 측면에서 순수해지도록 진행된다. 그러나 CRM에 있어 가장 흔한 주제인 해지예측을 위한 모델링을 실시하는 경우 관심의 대상인 해지자가 전체 자료에 극히 일부를 차지하여, 기존의 분할 방법에서와 같이 모든 노드의 순수성을 고려하기란 불가능하다. Buja와 Lee는 이와 같이 소수의 관심에 대상이 되는 부류를 찾아내기 위한 나무모형 생성방법을 소개하였다 즉, 해지자 관리가 중요한 경우 해지자와 비해지자 구분을 진행하는 기존의 방법과는 달리 전체 자료 중 해지자를 집중적으로 찾아가는 탐색적 분할 기준인 단측 순수성(one-sided purity)을 제안하였다. 본 연구에서는 단측 순수성에 의한 나무모델링을 모 PC통신 회사의 해지자 자료에 적용하며 기존의 방법과 비교하였고 몇 가지 시뮬레이션 자료를 통해 단측 순수성의 문제점과 앞으로 해결하여야 할 과제에 대하여 살펴보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.235-243
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• 2011

데이터 마이닝 기법 중에서 가장 많이 이용되고 있는 기법은 연관성 규칙을 탐색하는 것으로, 이 기법은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 평가 기준을 기반으로 하여 각 항목집합들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되고 있다. 연관성을 평가하기 위한 기준으로 많은 흥미도 측도가 개발되어 있다. 그 중에서도 신뢰도가 가장 많이 활용되고 있으나 신뢰도는 연관성의 방향을 알 수가 없다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 측도로 순수 신뢰도가 개발되었으나, 이 또한 양의 신뢰도의 값과 음의 신뢰도의 값이 동일한 경우에는 순수 신뢰도의 값이 같아지므로 이러한 경우에는 순수 신뢰도로는 차이를 알 수 없다. 이에 본 논문에서는 기존의 신뢰도와 순수 신뢰도의 단점을 보완한 연관성 평가기준인 기여 순수 신뢰도를 제안하였다. 또한 예제를 통하여 그 유용성을 알아본 결과, 기여 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 파악할 수 있는 동시에 순수 신뢰도에 의해서는 구분할 수 없는 상황도 해석 가능하게 할 수 있다는 사실을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2865-2872
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• 2018

데이터 마이닝 분야에서 개발된 기법에는 연관성 규칙, 군집분석, 의사결정나무, 신경망 등 여러 가지가 있는데 이들 중에서 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 그리고 향상도 등 여러 가지 연관성 평가 기준을 이용하여 항목들 간에 특정한 연관성을 탐색하는 기법이다(Park, 2014). 이러한 연관성 규칙은 Agrawal et al.(1993)이 처음 제안하였으며, 그 이후로 여러 연구자들에 의해 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 교차 엔트로피와 관련된 연구들이 발표되고 있다(Park, 2016b). 본 논문에서는 기존에 발표된 J 측도에 방향성과 순수성을 고려한 순수 대칭적 J 측도를 제안하고 예제를 활용하여 그 유용성에 대해 알아보았다. 그 결과, 동시발생빈도가 증가함에 따라 순수 대칭적 J 측도가 기존의 J 측도와 대칭적 J 측도, 순수 교차 엔트로피 측도보다 훨씬 분명하게 변하는 것을 알 수 있었으며, 불일치빈도의 크기에 따라서도 순수 대칭적 J 측도가 변화하는 폭이 더 커짐에 따라 연관성 유무를 더 분명하게 파악할 수 있었다. 따라서 순수 대칭적 J 측도는 데이터가 존재하는 어느 분야에서든지 연관성 규칙의 평가에 적용이 가능할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.17-25
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• 2001

의사결정 나무라고 불리우기도 하는 나무모형은 결과 해석의 용이성으로 데이터마이닝의 분류예측 모형으로서 큰 각광을 받고 있다. 현재 나무모형으로 가장 많이 사용되는 CART(Breiman et al., 1984)나 C4.5(Quinlan, 1993) 모두 생성된 노드들의 자료 구성이 목표변수(target variable)를 기준으로 각 수준 구성비 측면에서 순수해지도록 진행된다. 그러나 CRM(Customer Relationship Management)에 있어 가장 흔한 주제인 해지예측을 위한 모델링을 실시하는 경우 관심의 대상인 해지자가 전체 자료에 극히 일부를 차지하여, 기존의 분할 방법에서와 같이 분할되어 생성되는 모든 노드의 순수성을 동시에 고려하기란 불가능하다 Buja와 Lee(1999)는 목표변수 중 소수의 관심에 대상이 되는 부류를 찾아내기 위한 나무모형 생성방법을 소개하였다. 즉, 해지자 관리가 중요한 경우 해지자와 비해지자 구분을 진행하는 기존의 방법과는 달리 전체 자료 중 해지자를 집중적으로 찾아가는 탐색적 분할 기준인 단측 순수성(one-sided purity)을 제안하였다. 본 연구에서는 단측 순수성에 의한 나무모형을 모 PC통신 회사의 해지자 자료에 적용하여 기존의 방법과 비교하였고 몇 가지 시뮬레이션 자료를 통해 단측 순수성의 문제점과 앞으로 해결하여야 할 과제에 대하여 살펴보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권3호
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• pp.601-609
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• 2014

빅 데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기법 중의 하나인 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 여러 가지 연관성 평가기준을 기반으로 하여 항목집합들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되고 있다. 기본적인 연관성 평가기준들 중에서 가장 많이 활용되고 있는 신뢰도는 연관성의 방향 (음 또는 양)을 알 수가 없다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 측도로 순수 신뢰도 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나, 이는 전항과 후항이 바뀌면 그 값이 달라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 신뢰도와 순수 신뢰도, 그리고 기여 순수 신뢰도의 단점을 보완한 연관성 평가 기준으로 네 가지의 대칭적 기여 순수 신뢰도를 제안하였다. 또한 신뢰도와 기여 순수 신뢰도, 그리고 네 가지의 대칭적 기여 순수 신뢰도를 예제를 통하여 비교 분석하였다. 그 결과, 대칭적 기여 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 파악할 수 있는 동시에 전항과 후항이 바뀌어도 그 값이 변하지 않으므로 연관성 규칙을 생성하는 데 매우 유익한 평가 기준이라는 사실을 확인할 수 있었다. 이들 네 가지 대칭적 기여 순수 신뢰도 중에서는 두 종류의 기여 순수 신뢰도의 분자의 합과 분모의 합의 비로 나타나는 측도가 가장 바람직한 것으로 예제를 통하여 확인하였다.

• 한국조리학회지
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• 제21권6호
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• pp.167-181
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• 2015

본 연구는 스마트폰 맛집 앱에 대한 순수성, 유용성, 과장성, 동의성이 신뢰 및 지각된 위험과 최종적으로 이용의도에 미치는 영향관계를 검증하여 모바일 애플리케이션의 유용한 정보를 제시하고자 하였다. 편의표본추출법(convenience sampling)에 의해 스마트폰 맛집 앱 이용자 275명을 분석에 사용하였다. 분석결과, 첫째, 사용후기 특성 중 순수성 및 유용성과 동의성은 신뢰에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 과장성은 신뢰에 부(-)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사용후기 특성 중 순수성 및 유용성만이 지각된 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 신뢰는 지각된 위험보다 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 신뢰와 지각된 위험 모두 스마트폰 맛집 앱 사용후기 특성 중 순수성 및 유용성, 사용후기 동의성과 이용의도 간에 매개역할을 하는 것으로 볼 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.179-188
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• 2011

연관성 규칙은 방대한 데이터베이스에서 항목간의 관계를 명확히 수치화 함으로써 그들간의 관련성을 표시해주는 기법으로 데이터 마이닝 기법들 중에서 가장 많이 활용되고 있다. 어느 항목이 발생하면 다른 항목도 발생한다는 규칙을 발견하기 위한 기법이 연관성 규칙이라면 음의 연관성 규칙 마이닝은 어느 항목이 발생하면 다른 항목도 발생하지 않는다는 규칙을 찾아내는 기법이다. 기존의 연관성 규칙에 음의 연관성 규칙을 추가하게 되면 어떤 제품을 판매하기 위해서는 그 제품만 마케팅 하는 것 뿐 만 아니라 더 나아가 그 제품이 아닌 어느 제품을 마케팅 하는 것이 필요한지를 판단할 수 있다. 본 논문에서는 음의 연관성 규칙의 단점을 보완할 수 있는 음의 순수 연관성 규칙의 측도들을 제시하고 흥미도 측도가 가져야 할 조건들을 조사하였으며, 예제 데이터를 활용하여 음의 순수 연관성 규칙의 유용성에 대해 살펴보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.495-503
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• 2011

데이터 마이닝에서의 연관성 규칙은 방대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 방법이다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐사하기 위한 가장 기본적인 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 향상도는 그 값에 의해 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지, 즉 연관성의 방향을 알 수 있는 반면에 지지도와 신뢰도는 그 방향을 알 수가 없다. 이를 위해 순수 신뢰도와 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나 이들 또한 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 기존의 여러 형태의 신뢰도가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 군집분석이나 다차원 분석에서 활용되고 있는 이분형 예측 유사성 측도 중에서 -1과 1 사이의 값을 가지는 Yule의 Y 및 Q 측도를 연관성 평가 기준으로 제안하였다. 또한 기존의 순수 신뢰도 및 기여 순수 신뢰도의 문제점을 파악한 후, 예제를 통하여 이분형 예측 유사성 측도의 유용성에 관해 알아보았다. 그 결과, 본 논문에서 고려한 유사성 측도들은 기존의 측도들이 가지고 있는 문제점을 해결할 수 있어서 본 논문에서 제안한 이분형 예측 유사성 측도가 연관성 평가 기준으로 활용할 수 있다는 사실을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권12호
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• pp.220-225
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• 1998

압축성 초탄성 평판의 순수굽힘에 대한 비선형 변형해석의 수학적 정해가 본 논문에 구해져 있다. 이차원 평면 변형도 상태가 해석을 위하여 가정되었으며, 비선형 순수굽힘 변형해석결과는 고전적인 선형 순수굽힘 변형해석결과와 비교되었다. 고전적인 선형굽힘 결과와는 다르게 비선형 순수굽힘 상태에서는 반경방향응력은 영이 아니며 또한 각방향응력도 선형 상태가 아닌 것으로 규명되었다.

• 생명과학회지
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• 제18권7호
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• pp.907-911
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• 2008

무(Raphanus sativus L.)는 세계적으로 중요한 작물 중의 하나이다. 십자화과 식물 종자 생산에서 원하지 않은 내교잡에 의한 종자 결실로 오염이 발생하므로 씨의 순수성 검증은 매우 중요하다. 재배종 진주 대평 무(R. sativus cv. Daepeng)와 백자 무(R. sativus cv. Backza)의 교잡 분석을 실시하였다. 알로자임으로 상업적으로 이용되는 잡종 제1세대($F_1$) 무에 있어서 씨의 순수성을 평가하였다. 웅성과 자성 양친 360개체에 27개 대립유전자좌위를 조사하였다. 특히 Par-1 ($aa{\times}bb$), Lap-1($aa{\times}bb$), Est-1 ($aa{\times}bb$)에서 명확한 잡종 밴드를 나타내었다. Est-1 대립유전자좌위에서 자성 배우체로부터 기원된 것이 15개체(8.3%)가 발견되었고, 웅성 배우체로부터 기원된 것이 26개체(14.4%)가 발견되었다. 또한 다양도 측면에서 양친 계통에 비해 잡종 계통에서 높은 유전적 다양도를 유지하고 있었다. 샤논의 정보지수(Shannon's index)를 이용한 표현형 다양도는 교잡 계통이 가장 높았다. 알로자임에 의한 무 계통의 교잡에 의한 종자 생성에서 씨에 대한 순수성 검증이 효과적으로 탐지되어 육종 연구에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.