• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2005.11a
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• pp.324-327
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• 2005

급속도로 발전하는 산업의 고도화와 이에 따른 업종의 다양화, 이에 동반되는 예상치 못한 산업재해는 불특정 다수에게 인적, 물적 피해를 야기 시키고 있다. 산업재해 예방을 위해 다양한 선행 연구들이 진행되었으나 이들 연구는 기존의 산업재해 데이터를 토대로 빈도분석, 비교분석을 통한 관리적, 교육적 등치 대책만을 제시하고 있다. 본 연구에서는 산업재해 예방을 위해 객관적이고 정량화된 데이터를 통한 예측 분석이 가능한 데이터마이닝을 적용하여 대표적인 기법인 의사결정나무의 CHAID, CART, C4.5, QUEST 4가지 알고리즘 비교분석하여 산업재해 예방 및 전문가 시스템 구축을 위해 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 제시하도록 한다.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.8 no.4
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• pp.1-11
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• 2006

의사결정나무 알고리즘은 데이터마이닝 기법중 하나인데 관심이 되는 데이터들에 대하여 분류 및 예측을 가능하게 해준다. 이 기법은 데이터 형태의 특성을 분석할 수 있고 산업재해 형태의 차이점을 찾아내는데 사용될 수 있다. 본 연구에서는 산업재해 데이터의 특성을 파악하고자 C4.5 알고리즘을 사용하였다. 본 연구에서 분석을 위하여 사용된 데이터는 강원도에서 발생한 2년 동안의 산업재해 관련 데이터로서 연구에 적용된 데이터의 수는 19,909개로 구성되어 있다. 본 연구의 목적을 위하여 한 개의 목표변수와 여덟 개의 독립변수가 산업재해 형태에 따라 세분화 되었다. 분석 후 데이터는 222개의 전체 나뭇가지와 151개의 줄기가지로 분류되었다. 또한 본 연구에서는 재해자들의 위험도 관리와 감소를 위하여 이익도표를 제공하였다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 1999.11a
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• pp.9-21
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• 1999

안전공학이 추구하는 사회적인 목표는 산업에 종사하는 사람들의 생명과 건강을 지키고, 재해에 의한 생산설비나 원자재, 제품의 손실을 막는 것이다. 광범위한 산업안전 연구 중에서 재해 통계 분석에 관한 연구는 다양한 종류의 재해에 관한 기초적 정보를 제공함으로서, 이에 따른 문제점의 파악이나 안전대책의 설정 등 안전관리에 있어서 의사결정이나 연구 방향을 결정하는 중요한 역할을 하고 있다. 현재 사업장 등에서 안전관리를 실시하는데, 안전수준의 평가로서 세계적으로 널리 이용되고 있는 계산식은 단위시간당의 재해발생 건수로 나타내어지는 도수율, 또는 근로자 1천만명당 재해발생 인원수를 나타내는 연 천인율이 등이 있다. 영국 A.H,A Wynn등이 광산재해의 예로 실시한 시간의 재해발생율의 차이를 재해발생 간격의 분포에 사용하여 검증했었다. 이것을 기반으로 재해발생 간격을 추정하고 검증함으로 재해발생 확률을 도출하여 안전관리의 새로운 척도를 제시하고자 한다. 이미 일본에서 많은 연구가 이루어져 왔으며, 이를 기초로 노동재해 발생수를 통한 통상의 검증법과 축차검증법의 이용으로 재해의 성향을 분석하여 그 결과를 재해의 예측에 이용함으로 재해예방을 실현하고자 한다. 그래서, 실제 국내에 정유공장의 데이터를 이용하여, 이 분포 알고리즘을 검증하는데 본 논문의 목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.244-246
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• 2018

학습관리시스템의 도입으로 학습자들은 다양한 형태로 학습하게 되고 데이터를 남기게 된다. 교육데이터마이닝은 다양한 형태로 기록되는 교육 데이터를 분석해서 유의미한 정보를 찾아 내는 방법이다. 교육데이터마이님을 활용하면 학생 개인의 학습성과 향상에 도움을 주거나 학습성과 예측 결과를 참고하여 부족한 부분을 지원해 줄 수도 있다. 기존 연구에서는 학습자의 행동 영역 특징이 학습성과에 영향을 끼친다는 것을 검증하기 위하여 나이브 베이즈, 의사결정트리, 신경망 기계학습알고리즘으로 데이터를 분석했다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구를 확장하여 학습자의 행동 영역 특징이 학부모 학교 만족도에 영향을 끼치는지 여부를 확인하는 실험을 수행했으며 kNN, 의사결정트리, SVM 기계학습 알고리즘으로 데이터를 분석하였다. 분석결과 학습자의 행동 영역 특정이 학부모 학교 만족도에 영향을 미치는 것을 확인했다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.8 no.3
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• pp.309-314
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• 2007

A decision tree algorithm should be modified to be suitable in distributed and collaborative environments for distributed data mining. The distributed data mining system proposed in this paper consists of several agents and a mediator. Each agent deals with a local data mining for data in each local site and communicates with one another to build the global decision tree model. The mediator helps several agents to efficiently communicate among them. One of advantages in distributed data mining is to save much time to analyze huge data with several agents. The paper focuses on a transfer technique among agents dealing with each local decision tree model to reduce huge overhead in communication among them.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.373-376
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• 2018

Traditional paprika smart farm systems are often harmful to paprika growth because they are set to follow the values of several sensors to the reference value, so the system is often unable to make optimal judgement. Using decision tree techniques, the expert system for the paprika smart farm is designed to create a control system with a decision-making structure similar to that of farmers using data generated by factors that depend on their surroundings. With the current smart farm control system, it is essential for farmers to intervene in the surrounding environment because it is designed to follow sensor values to the reference values set by the farmer. To solve this problem even slightly, it is going to obtain environmental data and design controllers that apply decision tree method. The expert system is established for complex control by selecting the most influential environmental factors before controlling the paprika smart farm equipment, including criteria for selecting decisions by farmers. The study predicts that each environmental element will be a standard when creating smart farms for professionals because of the interrelationships of data, and more surrounding environmental factors affecting growth.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.923-927
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• 2010

본 연구는 가격 및 수요 불확실성하의 강건한 (robust) 생산 및 수송 전략을 수립함으로써 수요 및 가격 불확실성이 존재하는 TFT-LCD 제조업 공급사슬망의 의사결정 문제를 해결하고자 한다. 품질로 구분되는 제품들의 생산, 재고 및 물류에 관한 의사결정을 조정하기 위해, 본 연구에서는 생산용량 제약, 해상/항공 수송 리드타임 및 용량 제약 등의 현실적인 제약조건들 이외에 시나리오 모델을 이용하여 수요 및 가격 불확실성을 함께 반영하는 확률적 혼합정수선형계획법모형들을 개발한다. 또한 이들 모형들의 효율적 솔루션을 위해 제안한 휴리스틱 알고리즘의 성능을 평가하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.323-332
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• 2002

전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.51-69
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• 2002

In the supply chain environment on the web, collaborative problem solving and case-based modeling has been getting more important, because it is difficult to cope with diverse problem requirements and inefficient to manage many models as well. Hence, the approach on case-based modeling is required. This paper provides a framework that generates a goal model based on multiple cases, modeling knowledge, and forward chaining and it also develops a search algorithm through sensitivity analysis to reduce the modeling effort.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.409-412
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• 2002

본 논문에서는 실제 경영의 의사결정 등을 위한 활용가치가 있는 정보를 추출해 내는 방법론으로 SOM을 적용하였다. SOM은 자율(upsupervised)과 경쟁(competitive) 학습을 한다. 데이터를 입력하였을 때, SOM의 출력 노드중에서 다른 출력 노드과 비교해서 가장 강하게 반응하는 노드가 있을 것이며, 그러한 출력 노드를 더욱 더 강하게 반응하게끔 반복적으로 학습시키는 것이다. 입력에 대해 자연스럽게 반응하는 출력 노드를 선택하여 반복 학습을 시키면, 후에는 결과적으로 어떤 출력 노드가 반응되는지를 조사하면 거꾸로 입력을 알 수 있게 되는 것이다. 대량의 데이터, 잠재적으로 활용가치가 있는 데이터를 SOM을 통해 유용한 정보들을 추출할 수 있으며 이는 실제 경영의 의사결정을 위한 수단으로 충분히 활용될 수 있을 것이다.