• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.209-215
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• 2018

본 논문은 동적 샌드박스 도구를 이용하여 최근 급증하고 있는 멜트다운(Meltdown) 악성코드를 사전에 검출 및 차단하는 방법을 제시하였다. 멜트다운 공격 취약점에 대한 패치가 일부 제공되고 있으나 여전히 해당 시스템의 성능 저하 등의 이유로 의도적으로 패치를 적용하지 않는 경우가 많다. 이와 같이 적극적인 패치가 적용되지 않은 인프라를 위해 머신러닝 기법을 이용하여 기존의 시그니처 탐지 방식의 한계를 극복하는 방법을 제시하였다. 우선 멜트다운의 원리를 이해하기 위해 가상 메모리, 메모리 권한 체크, 파이프 라이닝과 추측 실행, CPU 캐시 등 4가지의 운영체제 구동 방식을 분석하고 이를 토대로 멜트다운 악성코드에 리눅스 strace 도구를 활용하여 데이터를 추출하는 메커니즘을 제공하였으며 이를 기반으로 의사 결정 트리 기법을 적용하여 멜트다운 악성코드를 판별하는 메커니즘을 구현하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4C호
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• pp.255-264
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• 2006

터널 시공시 지반상황이 불량하거나 불확실한 지질정보로 인한 붕락사고를 방지하기 위하여 지보재와 병용하여 터널보조공법을 사용한다. 현재 보조공법에 관련된 전문가 시스템은 인공신경망, 퍼지추론 등의 연구가 진행되었고 터널 기술자에게 보조공법을 결정하는데 많은 도움을 주고 있는 상황이나 보조공법을 결정하는데 있어 정량적인 평가항목을 정하는데 어려움이 많은 것으로 파악되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 사회과학, 의료, 금융, 농업 등 다양한 분야에 걸쳐 데이터분석에 이용되는 데이터마이닝 기법을 공학분야에 적용시켜 보조공법 설계자료를 바탕으로 보조공법의 의사결정 규칙을 추론하고 PDA를 적용한 전문가 시스템을 구축하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.372-380
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• 2010

일반적으로 데이터 마이닝은 다양한 예측기법이나 차이점의 분석을 통하여 유용한 정보 도출을 통해 매출의 증대나, 비용 절감 등의 효과를 가져 올수 있다. 데이터 마이닝 분석은 정보의 분류 또는 다양한 각도나 영역의 관점을 통하여 새로운 뷰를 분석할 수 있다. 기술적으로 데이터 마이닝의 연관규칙이나, 패턴의 분석은 대량의 데이터베이스에서 분석된다. 따라서 데이터 마이닝은 가장 빠르게 성장한 산업중의 하나이다. 그 이유는 정보기술이 발달하면서 수많은 자료들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 기업의 데이터베이스의 규모는 폭발적으로 증가되고 있다. 본 논문에서는 자동차 마케팅에서 이용 가능한 데이터를 데이터 마이닝 분석 기법중의 하나인 Quinlan의 C4.5에 따라 분석 하였다. 본 논문에서는 기존 고객에 대한 고객 속성파악, 고객 분류 및 분석에 따른 고객의 구매패턴을 분석하여 해당 기업의 전략적 마케팅 수립을 통해 경영 과학적으로 접근할 수 있는 데이터 마이닝 분석에 관한 사례 연구이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.30-39
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• 2007

기존의 내용기반 스팸메일 분류는 전자메일이 이미지를 많이 가지고 있고 텍스트는 적게 가지고 있을 경우에는 내용을 분석하기 어려우므로 스팸메일을 분류하는 데 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 전자메일의 구조를 분석하는 링크구조분석 스팸메일 분류 알고리즘을 제안한다. 이것은 전자메일 안의 하이퍼링크의 개수와 하이퍼링크가 가리키는 웹 문서들이 다른 웹 문서에 의해 링크된 수를 측정하여 전자메일의 중요도를 계산한 후 의사결정트리를 학습하여 스팸메일과 정상메일을 분류한다. 또한 위의 링크구조분석 알고리즘과 하이퍼링크의 서버 주소만을 이용한 변형된 링크구조 분석 알고리즘, 그리고 SVM(support vector machine)을 이용한 내용기반 방법을 다수결 원칙으로 결합한 통합 스팸메일 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 링크구조분석 알고리즘은 기존의 내용기반 방법 보다 스팸메일 분류 정확도가 94.8%로 약간 향상되었으며 또한 통합 스팸메일 분류 시스템도 내용기반 방법과 비교하여 향상된 97.7%를 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.822-825
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• 2017

본 연구는 키넥트를 통해 사람의 걸음걸이를 측정하고 의사결정트리(Decision Tree)를 통해 분석함으로써 현재의 걸음걸이를 통해 측정자의 허리 또는 무릎에서 발생할 가능성이 높은 문제 또는 질병들을 예측하고 해당결과를 측정자에게 알린다. 본 연구를 진행하며 첫 번째 단계에서는 관련 논문이나 병원 자료 결과들을 통해 판별할 속성들을 정하였다. 두 번째 단계에서는 키넥트를 통해 측정한 실제 데이터를 적용하기에 앞서 첫 번째 단계에서 정한 속성들이 측정자의 문제 또는 질병들을 판단해내는 연관 정도가 높은지 테스트 데이터를 이용하였고 의사결정나무를 통해 분석하였다. 그 결과 7개의 속성 중 6개로 약 85.7%정도의 연관이 있었다. 마지막 세 번째 단계에서는 판별식을 세우고 실제 데이터들을 쌓아나가며 69명의 측정한 데이터를 분석한 결과 6개의 속성 중 5개의 속성이 허리와 연관정도가 높았고 이는 두 번째 단계에서 나왔던 결과인 약85.7%에 가까운 약83%의 결과가 도출되었다. 이를 기반으로 시스템을 개발해 나가며 판별 정확도를 향상시키기 위해 계속 측정해 데이터를 쌓아가고 관련된 식들의 문제점을 보완하며 또한 어떤 환경에서 키넥트의 측정값의 정확도가 올라가는지 연구할 예정이다.

• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.19-30
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• 2010

정보화의 진전에 따라 공공 서비스인 대중교통 정보서비스 제공의 올바른 방향 제시가 필요하게 되었다. 이에 본 연구는 상황에 따른 의사결정 특성이 강한 대중교통 정보서비스의 내용과 매체 이용 행태를 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 주로 개인의 사회 인구학적 특성과 정보이용의 특정 행태 간 상관관계를 분석하는 전통적 접근 방법론을 보완하여, 상황에 따라 가변적인 의사결정 특성 분석이 가능한 접근 방법론을 채택하였다. 보다 구체적으로, 인지심리학적 의사결정 테이블(decision table)을 바탕으로 하는 분석도구인 CHAID의 귀납적 의사결정트리 추론(decision tree induction)을 이용하여 대중교통 이용자의 활동패턴과 정보이용 행태에 대해 분석하였다. 주요 연구결과로, 대중교통 정보서비스 이용은 사회 인구학적 변수 이외에도 정보 이용 당시의 상황 변수가 큰 영향을 미침을 확인하였다. 본 연구의 결과는 효율적 대중교통 정보서비스 제공을 위한 시장세분화(market segmentation)에 대한 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.67-77
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• 2018

최근 학령인구 감소에 따라 많은 문제점들이 나타나고 있다. 우리나라는 인구대비 가장 많은 대학을 보유하고 있기 때문에 각 대학의 생존에 필요한 최소한의 학생 유지율 관리가 점점 더 중요해 지고 있다. 따라서 본 연구는 계속되는 학력인구의 감소에 따라 각 대학들이 생존 방안으로 학생 유지율의 적절한 관리 방안을 모색한다. 이를 위하여 특정 대학에 입학한 학생들을 대상으로 성별, 출신고, 출신지역, 성적, 졸업여부 등의 데이타를 분석하여, 학생들이 입학에서 졸업에 이르기까지 지속적으로 유지될 수 있는 학생 유지율을 관리하기 위한 기본적인 방향이 어떤 것인지 알아본다. 또한, 최적의 입력 변수를 파악하고, 최적의 입력 파라메터를 기초로 apriori 알고리즘을 이용하여 연관 분석을 실행하여 유지율 관리에 가장 적합한 자료를 수집할 수 있도록 한다. 이를 바탕으로 각 대학들이 학생들을 모집하고 유지하는데 도움이 되도록 가장 효율이 높은 딥러닝(Deep Learning) 모듈을 개발하기 위한 기초 자료로 만들고자 한다. 의사결정트리를 활용하여 졸업여부를 측정한 결과는 딥러닝의 정확도 보다 낮은 75%로 나타났다. 의사결정트리에서 졸업여부를 결정하는 요인은 일반고를 졸업하고, 도시지역에 거주하면서 여성이면서 성적이 높은 학생들이 졸업확율이 높은 것으로 나타났으며 결과적으로 의사결정트리 보다는 개발된 딥러닝듈이 더 효율적으로 학생들의 졸업여부를 평가할 수 있는 모델로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.57-62
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• 2010

최근 의료분야에서는 대규모의 데이터를 빠르게 검색 및 추출이 가능하게 의사결정트리 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 현재 CART, C4.5, CHAID 등 여러 기법이 개발되었는데, 이러한 클레시파이 기법들은 몇몇 의사결정 나무 알고리즘이 이진분리로 분류를 하는데, 나머지 데이터의 결과가 손실될 우려가 있다. 그중 C4.5는 엔트로피의 측정값에 높고 낮음으로 트리 모양을 구성해 가는 방식이고, CART 알고리즘은 엔트로피 매트릭스를 사용하여 범주형 자료나 연속형 자료에 적용할수가 있다. 이에 본 논문에서는 클래시파이 기법 중 C4.5와 CART를 유방암 환자 데이터에 대해 적용하여 실험하여, 그 결과 분석을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험에서는 교차검증을 통해 그 결과에 대한 정확성을 측정하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권4호
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• pp.75-82
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• 2016

우리나라의 경제 성장과 도로 환경의 변화를 통해 국내 자동차 시장이 성장하였으나, 이로 인해 교통사고율 또한 증가하였고, 인명 피해가 심각한 수준이다. 이에 따라, 정부에서는 교통사고 데이터를 개방하고 문제를 해결하기 위한 정책을 수립 및 추진 중이다. 본 논문에서는 교통사고 데이터를 이용하여 클래스의 불균형을 해소하고, Hybrid Model 구축을 통한 교통사고 예측을 위해 원본 교통사고 데이터와 Sampling을 수행한 데이터를 학습 데이터로 사용한다. 두 학습데이터에 연관규칙 학습기법인 FP-Growth 알고리즘을 이용하여 교통사고 상해 심각도와 연관된 패턴을 학습한다. 두 학습 데이터의 연관 패턴을 분석을 통해 같은 연관된 패턴을 추출하고 의사결정트리와 다항 로지스틱 회귀분석기법에 연관된 속성에 가중치를 부여하여 융합형 Hybrid Model을 구축하고 교통사고 피해자 상해 심각도를 예측하는 방법에 대해 제안한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.27-35
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• 2024

본고에서는 인공지능 모델 학습에 사용하는 데이터셋에 내재한 편향성이 인공지능 예측 결과에 미치는 영향을 분석함으로써, 위의 경우가 사회적 격차를 고착화시키는 문제를 조명하고자 하였다. 따라서 데이터 편향성이 인공지능 모델에 끼치는 영향을 분석하기 위해, 성별 임금 격차에 관한 편향이 포함된 원본 데이터셋을 제작하였으며 해당 데이터셋을 비식별 처리한 데이터셋을 만들었다. 또한 의사결정트리 알고리즘을 통해 원본 데이터셋과 비식별화 된 데이터셋을 학습한 각각의 인공지능 모델 간의 산출물을 비교함으로써, 데이터 비식별화가 인공지능 모델이 산출한 결과의 편향에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 이를 통해 데이터 비식별화가 개인정보 보호뿐만 아니라, 데이터의 편향에도 중요한 역할을 할 수 있음을 도출하고자 하였다.