• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.515-518
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• 2009

이동단말기가 보급이 확산됨에 따라 많은 사용자들이 이동단말기를 사용하고 필연적으로 많은 통신행동을 하고 있다. 특히 SMS 는 시간과 장소의 제한이 적어 사용자들의 통신행동 중 큰 비중을 차지하고 있다. SMS 통신행동에서 이모티콘의 사용이 많이 나타나고 있으며 이는 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복하기 위한 방안으로 볼 수 있다. SMS 로부터 사용자의 감정을 추론하려는 기존의 연구가 있었지만 SMS 텍스트에 국한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최근 휴대폰, PDA, 스마트폰 등 이동단말기의 발전에 따라 통신행동 기록, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 수집하고 이용할 수 있음에 착안하여 SMS 텍스트와 함께 이동단말기의 컨텍스트 정보를 추론에 사용하였다. 의사결정트리를 이용하여 가용한 컨텍스트 정보로부터 추론한 정황 정보를 SMS 통신에서 사용하여 기존의 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복할 수 있는 Visual SMS 를 제안한다. 사전에 정의한 훈련 데이터 집합을 통하여 의사결정트리를 생성하고 이를 기반으로 Visual SMS 를 구현, 시뮬레이션하여 추론 결과를 통해 그 기대효과를 확인한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.1
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• pp.1-10
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• 2008

In order to high-performance data Processing, effective resource selection is needed since grid resources are composed of heterogeneous networks and OS systems in the grid environment. In this paper. we classify grid resources with data properties and user requirements for resource selection using a decision tree method. Our resource selection method can provide suitable resource selection methodology using classification with a decision tree to grid users. This paper evaluates our grid system performance with throughput. utilization, job loss, and average of turn-around time and shows experiment results of our resource selection model in comparison with those of existing resource selection models such as Condor-G and Nimrod-G. These experiment results showed that our resource selection model provides a vision of efficient grid resource selection methodology.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.321-327
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• 2002

본 논문은 기존의 귀납적 결정 트리 방식에서의 문제점 개선을 통한 사용자 관심 프로파일 구축을 목적으로 한다. 특히 사용자 관심 프로파일의 정확도 향상을 위한 속성 선택에 대한 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용자의 관심, 비관심 문서를 대상으로 사용자 관심 키워드를 생성하고 이를 바탕으로 초기 문서들을 재표현한다. 재표현된 문서를 입력 집합으로 하여 기계학습을 진행한다. 본 논문의 의사 결정 트리 생성 알고리즘은 입력 집합을 클래스별로 가장 잘 나누는 속성을 선택하여 노드를 구성하는 면에서는 기존의 알고리즘과 같다. 그러나 기존의 의사 결정 트리 알고리즘에서는 hill-climbing.방식을 사용함으로써 사용자의 관심을 나타내는 중요한 단어가 사용자 관심 프로파일에서 숨겨질 경우가 발생한다. 이를 최소화하기 위해 특징 추출을 통해 선택된 속성을 그대로 학습의 입력 데이터로 사용하는 것이 아니라 입력데이터를 가장 잘 나누는 속성과 그 다음 속성을 대상으로 disjunctive 연산을 통해 새로운 속성을 생성하여 이것을 속성 집합에 포함시키고 이를 학습의 입력 데이터로 이용한다. 이와 같이 disjunctive operator를 이용하여 새로운 속성을 의사 결정 트리 형성 시 이용하면 사용자의 중요한 관심을 포함하는 의미 있는(semantic) 사용자 관심 프로파일 구축이 가능해지고, 사용자 관심 프로파일을 기반으로 사용자가 관심 있는 문서를 제공할 수 있는 개인화 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.47-48
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• 2015

본 논문에서는 의사 분산 트리를 이용하여 효율적으로 후보 실체 뷰를 선택하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 후보 실체 뷰의 이득, 실체화 크기, 그리고 갱신율을 고려하여 의사 결정 트리로 구축한다. 의사 결정 트리를 이용하여 효율이 높은 후보 실체 뷰의 선택 및 빠른 교체 수행을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.99-104
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• 2001

본 연구의 주된 목표는 1997년 주가자료를 데이터마이닝 기법인 로지스틱모형, 의사결정트리, 신경망, SVM(support vector machine), 뉴로퍼지모형을 사용하여 분석한 후 우리나라 경제상황을 진단하고 예측하는데 가장 적합한 모형을 찾고 그 모형을 해석하는데 있다. 1997년 주가자료를 훈련자료로 간주하여 그 당시 경제 상황에 따라 적절한 구간으로 나누고 훈련시킨 결과 중요한 변수로는 주가지수, 등락률 10일 이동분산, 10일 이동분산의 변동비로 나타났으며 적절한 기법으로는 의사결정트리, 신경망, SVM임을 알 수 있다. 1997년 이외의 주가자료를 데이터마이닝 기법(신경망, 의사결정트리, SVM)에 적용한 결과, 우리나라 경제상황을 고려해 볼 때 신경망이 가장 정확도가 좋은 기법으로 보여진다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.17-24
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• 2008

위치기반 서비스(LBS: Location Based Service)는 사용자의 현재 위치를 파악하여, 사용자의 위치를 고려한 유용한 정보를 제공하는 서비스를 일컫는다. 위치기반 서비스에는 디렉토리 서비스, 게이트웨이 서비스, 유틸리티 서비스, 표현 서비스, 경로 서비스 등이 있는데, 이러한 서비스를 개발하려면 필수적으로 사용자의 위치를 파악해야 한다. 본 논문에서는 옥내 무선근거리통신망 환경에서 Fingerprint 방식으로 의사결정트리를 이용한 옥내 측위 방법을 소개한다. 또한 이 측위 방법으로 실험 데이터를 수집하고, 이를 이용한 이동 패턴 정보 추출에 대하여 살펴본다. 실험을 위해 의사결정트리를 생성하는 알고리즘과 현재 위치를 판정하는 알고리즘을 소개하고, 이 알고리즘을 적용한 옥내 측위 프로그램을 이용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.17-18
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• 2008

다변량 퍼지 의사결정트리(이하 MFDT)는 학습 모델의 구조가 간소하고 분류율이 높다는 장점 때문에 일반 퍼지 의사결정트리를 대신해 손동작 인식 시스템의 분류기로 사용되었다. 다양한 사용자의 손동작 특성을 분류하기 위해 여러 개의 인식 모델을 만들고 새로운 사용자에게 가장 적합한 모델을 선택해 사용하는 모델 선택 기법도 손동작 인식에 적용되었다. 모델 선택 과정을 통해 선택된 모델은 기존 모델 중에서 새로운 사용자의 특성에 가장 가깝지만 해당 사용자에 최적화된 모델이라고는 할 수 없다. 이 논문에서는 MFDT 모델을 새로 입력된 데이터를 이용해 적응시키는 방법을 설명하고 실험 결과를 통해 적응 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.458-461
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• 2004

오존 반응 메카니즘은 상당히 복잡하고 비선형적이기 때문에 오존 농도를 예측하는 것은 상당한 어려움을 안고 있다 따라서, 신뢰성 높은 오존 예측값을 구하는데 단일 예측모델만으로는 한계가 있으며, 이를 개선하기 위하여 다중 모델을 제안하였다. 입력데이터에 퍼지 클러스터링을 사용하여 고, 중, 저농도별로 그룹핑한 후, 그룹핑된 오존농도에 대해서 의사결정 트리를 사용하여 그룹핑된 오존데이터가 어느 정도 분류능력을 갖는지 파악하여, 오차가 가장 적은 분류특성을 갖는 그룹을 설정하여, 다중모델의 입력 데이터로 사용하여 모델을 형성하였다. 의사결정 트리를 이용하여 모델의 입력 데이터를 설정하는 것은 어떤 오존농도까지의 범위를 클래스로 설정하느냐에 따라서 모델의 성능과 고, 중, 저농도의 오존을 분류하는 성능이 달라지므로 본 논문에서는 퍼지 클러스터링을 이용하여 의사결정 트리의 클래스의 범위를 설정하여 예측 시스템을 구현하였다.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.13 no.4
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• pp.51-59
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• 2010

In order to manage the lectures efficiently in the university and improve the educational outcome, the process is needed that make diagnosis of the present educational outcome of each classes on a lecture and find factors of educational outcome. In most studies for finding the factors of the efficient lecture, statistical methods such as association analysis, regression analysis are used usually, and recently decision tree analysis is employed, too. The decision tree analysis have the merits that is easy to understand a result model, and to be easy to apply for the decision making, but have the weaknesses that is not strong for characteristic of input data such as multicollinearity. This paper indicates the weaknesses of decision tree analysis, and suggests the experimental solution using multiple decision tree algorithm to supplement these problems. The experimental result shows that the suggested method is more effective in finding the reliable factors of the educational outcome.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.63-66
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• 2006

본 논문에서는 SNP데이터를 이용하여 간경화에 대한 감수성을 예측하기 위해 의사결정 트리를 이용하였다. 데이터는 간경화 환자와 정상환자 총 116명의 데이터를 사용하였으며, Feature 값으로는 간질환과 밀접한 연관성을 갖는 28개의 SNP데이터를 사용하였다. 실험방법은 각각의 SNP에 대하여 의사결정트리로 분류율을 측정한 후 가장 높은 분류율을 가지는 SNP부터 조합해 나가는 방식으로 C4.5 의사결정트리를 이용 leave-one-out cross validation으로 간경화와 정상을 구분하는 정확도를 측정하였다. 실험결과 간 질환 관련 SNP중 IL1RN-S130S, IRNGR2-Q64R, IL-10(-592), IL1B_S35S 4개의 SNP조합에서 65.52%의 정확도를 얻을 수 있었다.