• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.7-9
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• 2000

데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정 과정을 향상시킬 수 있게 하는 정보기술이다. 대표적인 정의로는 '기업의 의사결정 과정을 지원하기 위한 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 자료의 집합 '이다.[1] 즉, 기업들이 보유하고 있는 분산된 대량의 데이터를 추출, 변환, 통합하여 요약된 읽기 전용의 데이터베이스로 구축함으로써, 경영분석이나 기업내의 의사 결정 지원 자료로 주로 활용된다. 데이터 웨어하우스의 경우, 일반사용자는 웨어하우스내에 저장된 데이터를 직접 이용하는 경우가 대부분이다. 따라서, 데이터의 구조와 의미에 대한 일반 사용자의 이해가 필요하게 되었다. 즉, 데이터의 추출 및 정제규칙, 데이터의 통합규칙, 요약알고리즘, 데이터 처리스케쥴 등을 알아야만 한다. 메타데이터는 최소한의 데이터 구조, 데이터의 요약에 사용된 알고리즘, 운영 데이터베이스와 데이터 웨어하우스사이의 대응관계와 같은 정보를 포함하여야 한다.[3] 여기서 변환프로세스에 대한 정보를 데이터의 형식에 대한 정보와 일반적인 데이터들과 차별화하여 메타프로세스라 한다.[5] 메타프로세스는 데이터를 변환하여 데이터 웨어하우스에 적재하는 과정에서 생성되는 메타데이터의 일부로써 데이터 웨어하우스에 통합된 자료들이 어떤 변환과정을 거쳐 생성된 자료인지를 알려주는 변환프로세스에 관한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 대부분의 데이터 웨어하우스에서 구현되고 있는 메타데이터들은 데이터 항목의 속성정보를 위주로 한 것이며, 변환 프로세스와 관련된 데이터 관리가 미약하다. 따라서, 데이터 웨어하우스의 메타데이터 중 메타프로세스 정보의 추출 및 관리 시스템을 제안하는 것이다.

• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.343-354
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• 2005

데이터 마이닝에서 데이터를 효율적으로 분류하고자 할 때 많이 사용하고 있는 알고리즘을 실제 자료에 적용시켜 분류성능을 비교하였다. 분류자 생성기법으로는 의사결정나무기법 중의 하나인 CART, 배깅과 부스팅 알고리즘을 CART 모형에 결합한 분류자, 그리고 SVM 분류자를 비교하였다. CART는 결과 해석이 쉬운 장점을 가지고 있지만 데이터에 따라 생성된 분류자가 다양하여 불안정하다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이러한 CART의 단점을 보완한 배깅 또는 부스팅 알고리즘과의 결합을 통해 분류자를 생성하고 그 성능에 대해 평가하였다. 또한 최근 들어 분류성능을 인정받고 있는 SVM의 분류성능과도 비교?평가하였다. 각 기법에 의한 분류 결과를 가지고 의사결정나무를 형성하여 자료가 가지는 데이터의 특성에 따른 분류 성능을 알아보았다. 그 결과 데이터의 결측치가 없고 관측값의 수가 적은 경우는 SVM의 분류성능이 뛰어남을 알 수 있었고, 관측값의 수가 많을 때에는 부스팅 알고리즘의 분류성능이 뛰어났으며, 데이터의 결측치가 존재하는 경우는 배깅의 분류성능이 뛰어남을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 추계학술발표논문집
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• pp.155-158
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• 2007

현대사회의 발전으로 인해 생성되는 수많은 정보는 시간과 공간의 제약이 없는 다차원적인 특성을 갖고 있으며, 사회 전반에 걸쳐 보다 나은 결과를 위한 의사결정에 활용되고 있다. 또한 우리생활에서 발생하는 많은 현상을 보다 합리적이고 과학적인 방법으로 분석하여 정확한 예측이 이루어진다면 미래의 불확실성에 대한 불안을 해소하고, 현재의 의사 결정을 하는데 큰 도움이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다층 신경망을 이용하여 비선형적 관계를 표현할 수 있는 적응 능력을 갖을 뿐만 아니라 비선형 통계예측에 적용이 가능한 알고리즘을 제안하고 분석하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.51-61
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• 2016

최근 응급의료 서비스의 환자 만족도에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 사물인터넷(IoT: Internet of Things)을 활용한 프로세스 개선에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 IoT기술을 응급실 운영에 활용한 스마트 응급실의 핵심 기술을 살펴보고, 의사와 간호사의 의사결정을 지원하는 진료테스크 우선순위 결정 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 진료테스크 선정에 따른 책임소재, 환자 불평, 위급환자 진료 지연, 체류시간 길어짐 등의 의사결정 리스크를 최소화한다. 이를 통해 의료진의 감정 육체 소진(Burn-out)을 줄이고 친절과 배려가 있는 환자 진료 케어를 가능하게 하여 환자 만족도와 응급실 의료진의 근무 만족도를 높이고 나아가 간호사의 정체성 제고에 도움을 줄 수 있다. 가상의 응급실을 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과 환자 체류시간 측면에서도 우수한 성능을 보였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.29-41
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• 2007

다른 복잡한 의사 결정 문제와 같이 구조설계는 많은 다른 기준들 사이의 상반관계에서 이루어지는 의사 결정 문제이다 . 다양하게수학적으로 프로그래밍 된 설계 기법이 점차 현실적인 요소를 감안하여 현실화되고 있으나 여전히 많은 설계의 제한, 즉 수학적으로 모델화 되지 못하는 많은 설계요소들과 관련되어 있다. 본 연구는 이러한 제한을 인식하고 강 프레임 구조물의 최적 설계에 관하여 다루어 지지 않은 설계요소를 감안하여 실무 설계자들에게 하나의 유일한 설계해가 아닌 다른 몇 가지 유용한 설계 대안을 제시할 수 있는 설 계 시스템을 개발 하였다. 본 연구의 알고리즘에 의해 얻어진 설계 대안들은 모델화된 목적함수에 관해 최적의 해는 아니지만 매우 적합한 해들이 며, 동시에 유일한 최적해와 비교 시 다른 설계 해로써 때로는 임의 모델화 되지 않은 설계요소에 관해서는 오히려 더 나은 결과를 나타내 줍 중에 효과적으로 저항하도록 보와 기둥이 모멘트 연결된 강 프레임 구조물을 대상으로 안정성에 문제가 없이 경비절감에 효과적인 설계를 위해 재료비뿐만 아니라 가설 시 부재연결에 소요되는 경비를 포함하는 최소 경비 설계를 위한 의사 결정 지원 시스템을 개 발하고자 한다. 본 시스템은 최적 설계해에 대한 설계대안을 생성하기 위한 변형된 최적화 문제형식으로, 이때 최적 설계해는 하중저항계수설계법 에 따른 비선형 해석과정과 유전알고리즘을 바탕으로 한 최적화 알고리즘을 결합한 알고리즘을 반복 수행하여 얻은 모멘트 연결의 수와 총 경비 와의 상반관계로부터 결정된다. 유용성 평가를 위해 생성된 각 설계대안을 다양한 설계요소에 관해 고찰하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권6호
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• pp.517-523
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• 2004

컨테이너 적하계획은 항만 장비운용의 효율성을 결정짖는 주요 요인 중 하나이다. 적하계획 문제에 유전알고리즘을 응용할 때 처리 작업 수가 많게 되면, 기존의 방법으로 많은 시간이 걸린다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이주모델과 링구조 기반의 의사병렬 유전알고리즘을 개발하고 컨테이너의 최적 적하순서를 결정하는 문제에 적용하여 그 유효성을 밝힌다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.671-678
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• 2011

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무, 연관 규칙, 군집분석, 신경망 분석 등의 기법이 있으며, 이중 의사결정나무 알고리즘은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법으로서 고객세분화, 고객 분류, 문제 예측 등의 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 하며 특히 입력 변수의 수가 많을 경우 종종 모형 생성 및 해석에 있어 어려움을 격기도 한다. 이에 본 논문에서는 의사결정나무 생성 시, 입력 변수에 대한 매개 관계를 파악하여 나무 생성에 불필요한 입력 변수를 제거하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.824-834
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• 1993

주파수 이용 효율을 극대화하기 위한 셀룰러 이동 통신 시스템에서는 셀의 반경이 작아지면 이동국이 한 셀내에 잔류하는 시간이 짧아지고, 많은 핸드오버가 발생할 수 있게 된다. 또한 핸드오버 결정에 사용되는 수신 신호 전계 강도와 비트 에러율, 기지국과 이동국과의 거리 등의 파라미터는 부정확하게 측정되고 단일 파라메터에 의해 핸드오버 결정은 불충분하기 때문에, 측정치들을 함께 고려하여 핸드오버 결정을 강인하고 유연하게 할 수 있는 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 퍼지 이론을 이용한 다기준(multi-criteria) 의사 결정 문제로 부정확한 다수의 파라미터를 이용하는 핸드오버 알고리즘을 제안하였는데 모의 실험 결과에 따르면 이 알고리즘을 쓸 경우 전체적인 의사 결정이 신뢰성이 있으며 유연하게 되었다. 제안된 알고리즘은 호 중단율, 핸드오버 요청율등의 평가 파라미터를 이용하여 전계 강도만을 이용하는 방법들과 비교되었다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1998년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.57-61
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• 1998

FCM은 비구조적인 (unstructured) 문제영역에서 주어진 문제에 대한 효과적인 추론시 적용될 수 있는 매우 유용한 추론도구이다. 그러나, FCM에 사이클이 존재하면 추론효과가 크게 감소한다. 본 논문에서는 사이클이 있는 FCM을 이용하여 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 이를 위하여 FCM내에 존재하는 사이클을 확인하고 해소하는 알고리즘을 제시한다. 아울러 사이클이 제거된 FCM의 추론의 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제 (levelization) 알고리즘을 제시한다.