To improve the cost performance of construction sites, various systems and standards are constantly being developed and implemented. Although legal requirements for these system and standard improvements have been increasing, the cost efficiency performance of construction sites remains stagnant. We have digitized documents generated through construction supervision work at 39 building construction sites and proposed a model that can support decision-making in cost efficiency evaluation. This model selects key keywords that are considered to be highly related to cost efficiency by identifying the patterns and relationships of keywords through associated rule analysis and social network analysis using keywords derived from documents. In addition, it is expected to be used as a decision-making aid to determine the cost efficiency of a specific building construction site by establishing a logistic regression model using core keywords. As a systematic database of construction supervision documents and an integrated system of massive data generated by digital technology are established in the future, the accuracy and reliability of the cost efficiency evaluation model are expected to be reinforced.
최근 해양사고 발생 건수의 급격한 증가와 더불어 어선의 조업 중 안전사고로 인한 인명피해 또한 크게 증가하였다. 중앙해양안전심판원의 공식 통계에 따르면, 2017년 46명이었던 안전사고의 사망실종자는 2019년 38명으로 소폭 감소하였으나, 2020년 60명으로 크게 증가하였다. 그러나, 사망자가 감소하였던 2019년 안전사고로 인한 부상자는 164명으로 전년도 76명 대비 2배 이상 증가하며 어선원에 대한 안전재해 예방은 실효성을 갖지 못하는 실정이다. 국내 업종별 산업재해율을 비교해볼 때, 어업 재해율은 농업, 광업, 제조업, 건설업, 임업 등을 포괄한 전체 산업 평균 재해율의 약 10배에 이르며 어업인들의 안전이 큰 위협에 놓여있음을 시사한다. 본 연구에서는 2017년부터 2019년의 수협중앙회의 어선원 공제보험데이터를 활용하여 선박별, 재해자별 사고 현황과 발생 형태를 분석하였다. 특히, 교차분석과 연관규칙분석기법을 통해 승선 직책별 부상 부위와 사고발생 형태를 식별하였으며, 이에 따라 직책에 따른 부상 부위를 비교하여 맞춤형 예방대책 수립을 위한 지원과, 사고발생형태의 군집 분석을 통해 발생형태간의 연결고리를 도출하여, 스위스 치즈 모델에서 제안하는 취약점(Weakness)를 식별하고, 이러한 취약점을 보완하기 위한 방어 장벽(Protective barriers)을 제언한다.
본 논문에서는 워크플로우 시스템의 관리에 유용한 잠재 규clr을 도출하기 위한 프레임워크를 제안한다. 워크플로우 시스템의 전반적인 수행과정 관리에는 워크플로우 시스템의 모니터링 기능이 이용된다. 그러나 기존의 모니터링 기능은 시스템 수행과정에 대만 관리가 해당 시점에 한정된다는 문제점과, 모니터링 툴이 제공하는 이력 정보는 가공되지 않은 단순한 데이터베이스 필드 수준이라는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 워크플로우 시스템에 데이터 마이닝 기법을 이용해 누적된 데이터로부터 얻을 수 잇는 공통의 잠재 규칙에 대한 정보를 제공함으로써 기존의 모니터링 기능을 보완한다. 제안된 방법론은 분석 데이터 추출. 전처리. 연관관계 분석등의 단계를 거치며. 이러한 과정을 통해 워크플로우 시스템 관리에 유용한 잠재 규칙이 도출된다. 도출된 잠재 규칙은 추후 워크플로우 시스템에서 BPR(Business Process Reengineering)의 근거로 사용될 수 있다.
데이터 마이닝 기법 중 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining)은 연관 규칙에 시간의 개념을 추가하여 시간의 흐름에 따른 항목(item)들의 상호 연관성을 찾아내는 것이다. 본 연구의 목적은 순차적인 상병의 발생 가능성이 높은 상병 군의 패턴을 찾아내어 이를 모형화함으로써 차후에 발생된 상병을 예방하고 이를 통하여 환자와의 관계를 관리하여 보다 나은 의료서비스를 제공하는데 있다.
개인정보 유출을 위한 공격자의 시도는 다양한 보안 시스템에 로그를 남기게 된다. 이러한 로그정보들은 개인정보 유출에 관여했다고 보고된 특정 IP 주소에 대한 확신도를 도출하기위한 요소가 될 수 있다. 본 논문에서는 보편적으로 활용 가능한 보안 시스템들의 로그정보들을 기반으로 확신도를 도출하기 위한 규칙기반 전문가 시스템의 섣계 및 구현을 다루고 있다. 일반적으로 개인정보유출과 연관된 다양한 로그정보들은 개인정보 관리자에 의해서 분석되어, 의심 대상이 되는 IP 주소에 대해 정보유출에 관여한 정도를 도출하게 된다. 이러한 개인정보 관리자가 수행하는 분석절차는 전문가의 축적된 지식 (Know-how)이라고 할 수 있으며, 이는 규칙 형태로 정의되어 분석절차의 자동화에 활용될 수 있다. 특히, 개인정보유출과 관련된 로그정보의 분석 범위는 다양한 해킹시도를 탐지 해내야하는 침입탐지 및 대응 분야와 비교할 때 상대적으로 넓지 않다. 따라서 도출해내야 하는 규칙의 개수가 상대적으로 많지 않다고 할 수 있다. 본 논문에서는 특히 IDS. Firewall 및 Webserver 의 로그정보들을 개인정보유출의 관점에서 상호 연관성을 도출하였고, 이러한 연관성을 기반으로 규칙을 정의하고 이들을 생성/변경/삭제 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구의 결과에 해당하는 규칙기반 지식베이스 및 전문가 시스템은 개인정보유출에 관여 했다고 여겨지는 특정 IP 주소에 대한 낮은 수준(Low-level)의 검증을 수행하여 확신도를 도출하는데 활용이 가능하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권5호
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pp.877-884
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2011
의사결정나무는 데이터마이닝의 대표적인 알고리즘으로서, 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법이다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 입력 변수의 수가 많을 경우 생성된 의사결정모형은 복잡한 형태가 될 수 있고, 모형 탐색 및 분석에 있어 어려움을 겪기도 한다. 이때 입력변수들 간의 내재적인 관련성은 없으나, 외적 변수에 의하여 각 변수가 우연히 어떤 다른 변수와 연결됨으로써 관련성이 있는 것으로 나타나는 것을 종종 볼 수 있다. 이에 본 논문에서는 의사결정나무 생성 시, 입력 변수에 대한 외적 관계를 파악할 수 있는 다중외적연관성규칙을 이용하여 의사결정나무 생성에 불필요한 입력변수를 제거하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.
매일 각종 모바일 디바이스와 온라인, 소셜네트워크서비스 등에서 쏟아지는 데이터로 인해 정보의 홍수를 넘어 과부하 상태에 있다. 이미 생성되어 있는 기존 정보들도 있지만 시시각각 새롭게 생겨나고 있는 정보들이 헤아릴 수 없을 정도이다. 연관분석은 이러한 정보들 속에서 나타나는 항목의 발생 빈도수가 최소 지지도보다 큰 빈발항목집합(Frequent Item set)을 찾는 방법이다. 항목의 수가 많아짐에 따라 규칙의 수도 기하급수적으로 늘어나므로 원하는 정보를 찾기가 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 트랜잭션데이터 집합을 Boolean 변수 아이템으로 나타내었다. 논리함수를 간소화하는데 사용되는 Quine-McKluskey의 방법으로 알고리즘화하여 각 항목에 가중치를 부여한 WT-알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 항목의 개수와 관계없이 간략화가 가능한 장점으로 인하여 불필요한 규칙을 감소시켜 데이터마이닝 효율을 향상시킬 수 있다.
본 연구는 학교도서관에서 활용할 수 있는 도서추천시스템을 제안하는데 목적이 있다. 도서추천시스템은 DLS의 대출 데이터를 활용하여 연관규칙 기반의 알고리즘을 적용하였으며, 학교도서관 이용자들에게 개인화 도서추천 서비스 제공이 가능하도록 설계하였다. 이를 위해 Apriori 알고리즘 기반의 연관규칙과 매개 중심성 분석을 적용하고, 기술통계, 연관규칙 생성, 학생중심 추천, 도서 중심추천 등 세부 기능을 구현하였다. 이어서 사서교사를 대상으로 심층면담을 통해 도서추천시스템 사용에 대한 의견을 조사하였다. 조사 결과, 도서추천의 필요성 및 어려움, 학생의 반응, 기존 추천방식과의 차이점 및 활용방안, 개선 사항에 대한 의견을 확인할 수 있었으며, 이를 토대로 다음의 논의점을 제안하였다. 첫째, 개별학교의 특성을 파악하기 위해서 장기간의 대출 데이터의 제공이 필요하다. 둘째, 지역별 혹은 학교 특성별 데이터 통합 방안에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 독서교육종합시스템에서 제공하는 도서추천시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서 제안된 내용을 토대로 향후 학교도서관 현장에서 활용할 수 있는 개인화 추천시스템 적용에 대한 다양한 논의가 이루어지길 기대한다.
최근 새로운 공격기법에 대한 대응방법의 하나로 네트워크 상황 즉, 네트워크 사용량을 분석을 통한 외부 공격 예방기법이 연구되고 있다. 이를 위한 네트워크 분석을 데이터 마이닝 기법을 통하여 네트워크 이벤트에 대한 연관 규칙을 주어 외부뿐만 아니라 내부 네트워크를 분석할 수 있는 기법이 제안되었다. 대표적인 데이터 마이닝 알고리즘인 Apriori 알고리즘을 이용한 네트워크 트래픽 분석은 과도한 CPU 사용시간과 메모리 요구로 인하여 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 새로운 연관 규칙 알고리즘을 제시하고 이를 이용하여 네트워크 이벤트 감사 모듈을 개발하였다. 새로운 알고리즘을 적용한 결과, Apriori 알고리즘을 적용한 시스템에 비해 CPU 사용시간과 메모리의 사용량에 있어 큰 향상을 보였다.
본 연구의 목적은 게임 중독을 개선하기 위한 게이미피케이션 개발 방법 방향 제언이다. 연구 진행을 위해 782개의 게이미피케이션 사례를 수집했다. 게이미피케이션 개발에 필요한 요소를 분석하기 위해 4F 프로세스를 기반으로 게임 메커닉스와 재미 경험을 분석했다. 분석한 사례를 기반으로 개발 요소 패턴을 분석하기 위해 아프리오리 알고리즘을 적용했다. 연구결과, 게임 메커닉스는 63개의 연관규칙이 발견됐다. 재미 경험은 37개의 연관규칙이 발견됐다. 본 연구 결과를 바탕으로 게임 중독 개선을 위한 게이미피케이션 개발 방향에 대해 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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