• 디지털융복합연구
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• 제13권6호
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• pp.157-164
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• 2015

최적의 의사결정시스템에서 효율적인 정보검색을 위해서는 정보의 감축이 필수적이다. 다양한 종류의 데이터에 존재하는 유용한 정보를 찾는 데이터 마이닝 기법에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되어 왔고 타 산업과의 융복합을 위한 빅데이터 활용이 높아져 가고 있다. 유용한 지식의 발견을 위한 여러 가지 기법들이 특징을 가지고 있지만 단점이 존재하기 마련이다. 따라서 그러한 특징을 수렴하는 하나의 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 베이지언 정리를 이용하여 정보의 대수학적인 확률을 측정하고 이 확률에 대하여 정보엔트로피를 계산함으로써 정보의 불확실성을 계산한다. 제안된 척도를 기반으로 불필요한 속성을 제거하여 최소의 리덕트를 생성하고 이를 기반으로 결정규칙을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 효율성을 위하여 콘텍트 렌즈를 결정하는 실험을 통하여 기존방법과 비교 결과, 본 연구가 의사결정의 유용성면에 있어 일반성이 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1275-1282
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• 2014

유비쿼터스 환경에서는 수많은 정보들이 존재한다. 하지만 이 정보들은 너무 광범위하기 때문에 이로부터 필요에 따라 적절하게 사용 할 수 있는 정보를 얻기란 쉽지가 않다. 이로 인해 의사 결정 트리 알고리즘은 데이터 마이닝 분야 또는 기계 학습 시스템 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 왜냐하면 빠르고 정확하게 정보를 분류하여 좋은 결과를 도출하기 때문이다. 하지만 때때로 의사 결정 트리가 매우 작은 데이터나 노이즈 데이터로 구성된 리프 노드들로 인해 좋은 정보를 제공하지 못하는 경우가 있다. 이 논문은 이러한 분류 문제를 해결하기 위해 분류기, UChoo를 사용할 것이고 노이즈 또는 노이즈 형태로 보이는 리프들을 제외하고 오직 중요한 리프들만을 검사하는 효과적인 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 의사 결정시 오직 중요한 리프들만을 의사 결정 트리에서 선택함으로써 효과적으로 에러가 줄어드는 것을 보일 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.715-721
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• 2012

위협평가는 전장상황을 인지하여 아군의 자산을 보호하고 무장 할당의 효율적 의사결정에 도움을 줄 수 있는 기술로서, 교전을 실시할 트랙들에 대한 우선순위를 결정하는 알고리즘이다. 즉, 다 표적 교전상황에서의 신속한 의사결정을 도와 아군의 피해를 최소한으로 하고 적군에 대한 공격을 최대한으로 하는 것을 목적으로 한다. 위협평가에 이용되는 위협치 산출은 전장에서 발생하는 센서 데이터들을 통해 연산된다. 그러나 전장상황은 예측 불허하고 다양한 변수가 일어날 가능성이 높으므로 이러한 데이터들의 변질 및 유실은 위협평가를 통한 의사결정에 혼란을 더할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 불완전한 몇 몇 데이터만을 가지고도 신뢰도 높은 결과를 산출하는 데 유리한 베이지안 네트워크의 추론기능과 전장 환경변화에 네트워크의 적응을 가능하게 해주는 학습기능을 위협평가 분야에 적용하여 보다 견고한 위협치를 산출할 것을 제안하여 실험을 통해 이에 대한 성능을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.125-144
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• 2006

최근들어 모바일 환경에서 운영되는 많은 응용시스템들이 개발되고 있다. 대부분의 시스템들은 모바일 사용자와의 단순한 상호작용만을 필요로 하는 메시지 전송, 은행 거래, 위치 서비스 등을 위한 것들이다. 단순한 기능만을 지원하는 이유는 모바일 장치가 스크린 크기가 제한적이고, 네트워크 대역폭이 좁으며, 컴퓨팅 능력이 낮기 때문이다. 이와 같은 이유로 모바일 장치를 활용하여 그룹의사결정을 지원하는 복잡한 알고리즘을 구현하는 것은 거의 불가능하였다. 본 연구에서는 모바일 환경에서의 그룹의사결정 과정을 지원하기 위하여 간결한 상호교호적 절차를 제시하고자 한다. 이 상호교호적 절차는 모바일 환경에서 그룹의 절충해를 선택하도록 돕기 위한 다목적 선형계획 프로그램에 기반을 두고 있다. 이 절차를 활용하게 되면 그룹의사결정자들의 정보제공의 부담을 줄여줄 수 있다. 최선의 절충해를 찾기 위해서 변수 및 목적식에 대한 부분적 순위 정보만을 활용하였다. 본 방법론은 의사결정자의 효용함수에 대한 형태 혹은 존재 여부에 대한 어떠한 가정도 하지 않고 있다. 본 절차의 실험적 연구를 위해서 모바일 환경에서의 그룹의사결정지원시스템인, MOBIGSS를 개발하였으며, 이 시스템을 개인 투자자의 자산 투자 문제에 적용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.35-40
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• 2015

본 논문은 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경 하에서 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에 관한 것이다. 메타 학습법을 이용한 다중 분류기 시스템의 구축에서 분류기는 일반 분류기와 메타 분류기로 구성된다. 메타 분류기는 사례에 대한 일반 분류기의 분류 결과에 학습 알고리즘을 적용하여 얻어진다. 분류시스템의 의사 결정과정에서 메타 분류기의 역할은 일반 분류기의 분류 결과를 평가하여 최종 의사 결정 과정에의 참여 여부를 결정하는 것이다. 분류 시스템은 분류기의 분류 결과가 옳은 것으로 평가된 결과들만 취합하여 이를 바탕으로 최종 분류 결과를 도출해 낸다. 메타 학습법이 다중 분류기 시스템의 성능에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.119-125
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• 2014

본 논문에서 우리는 GNSS 항법 신호 생성 시뮬레이터 개발 연구를 수행하고, DCO(Digitally Clock Oscillator) 누적오차로 인한 의사거리 오차를 보상하기 위한 알고리즘을 구현한 후 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석하였다. 일반적으로 신호를 생성하기 위하여 위성과 수신기의 위치 정보를 이용하여 초기의사거리 및 도플러를 계산한다. GNSS 신호생성기는 초기 의사거리를 이용하여 신호를 생성할 시점의 비트정보 및 코드정보를 생성하고 시간에 따라 계산된 도플러 정보를 이용하여 코드 및 반송파 출력주파수를 결정한 후 신호를 생성하게 된다. 이때 코드 및 반송파 출력주파수는 DCO를 이용하게 된다. DCO를 누적하여 샘플마다 코드 정보 및 비트정보를 추출하는데 DCO의 누적오차로 인하여 의사거리의 오차가 발생하게 된다. 의사거리 오차가 발생하면 수신기의 항법해에 영향을 주게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 DCO 누적오차 성분을 제거하기 위한 DCO 누적오차 보상 알고리즘을 구현하고 실험을 통하여 의사거리 누적오차가 제거되며 항법해가 정밀해지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.66-68
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• 2012

적의 주타격 방향은 적 지휘관의 주요 결정사항 중에 하나이다. 이런 적의 주타격 방향에 영향을 미치는 요소들을 분석하여 예측할 수 있다면 전쟁에서 좀 더 유리한 여건을 조성할 수 있을 것이다. 그러나 현재 군에서는 과학적 분석방법이 아닌 분석관 및 지휘관의 경험에 의한 적 주타격 방향 분석이 주를 이루고 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 마이닝의 대표적 방법인 의사결정트리의 C4.5 알고리즘을 사용하여 북한군의 지휘관 결심지도를 분석하였다. 또한 도출된 분류 규칙을 통해 적 주타격 방향 영향요소를 식별하고 영향요소들 간의 관계 및 정도의 수준을 예측하였다. 분석결과 현재 군에서 사용하고 있는 정보와 유사하고 의미 있는 정보를 도출할 수 있었다.

• 한국경영과학회지
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• 제23권4호
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• pp.203-212
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• 1998

본 논문에서는 FCM을 이용하여 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 이를 위하여 FCM의 추론의 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제(synchronizatinon Problem)를 설명하고. 이를 해결하기 위한 방안으로서 FCM 계층화(levelization) 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안된 계층화된 FCM을 이용한 추론절차를 제시하고, 그 활용예를 설명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.193-196
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• 2003

그리드 환경에서 OGSA(Open Grid Service Architecture)는 분산된 서비스의 이용 편의를 위한 시스템 독립적인 인터페이스를 제공한다. 하지만 OGSA 에서 사용자가 작업 수행시 필요로 하는 QoS 와 서비스의 신뢰성을 보장하기 위해, 동일한 그리드 정보 제공자를 이용하는 여러 서비스간의 공유 자원에 대한 경쟁 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 OCSA 에서 여러 서비스의 효율적인 자원 할당을 보장하는 다이나믹 Data Replication 관리를 위한 의사결정 알고리즘을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.21-29
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• 2015

본 논문은 목적이 네 개 이상인 고도 다목적 문제(many-objective problem)에서의 의사 결정을 위한 새로운 이중(two-tier) 최적화 접근법을 제안한다. 목적의 개수가 증가할수록, 특히 네 개 이상부터는, 전체해(solution) 중에서 파레도 최적해(Parero-optimal solution)가 차지하는 비율이 기하급수적으로 증가한다. 그래서 일반 다목적 문제와는 달리, 의사 결정을 하는데 단순히 파레토 최적 해만을 찾는 것으로는 충분하지 않고, 찾은 파레토 최적 해들 중에서도 상대적으로 좀 더 선호하는 해들을 가려내는 것이 필요하다. 제안하는 접근법에서는 추가적인 최적화 단계를 추가함으로써 사용자의 선호도를 균형있게 반영하는 방향으로 파레토 최적해들을 찾는다. 이러한 2차 최적화는 관련된 2차 목적들을 수반하게 되는데, 2차 목적으로는 광역평가값과 혼잡 거리를 사용하였다. 광역평가값과 혼잡 거리는 각각 사용자의 선호도와 다양성을 대변하는 척도이다. 제안한 접근법의 우수성을 보이기 위해서는 잘 알려진 검증 함수들을 활용하는데, 같은 함수에 대해 제안한 접근법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우의 결과를 비교한다. 제안한 접근법을 적용함으로써 기존보다 사용자의 선호도를 잘 반영하면서 동시에 우수하고 다양한 의사 선택이 가능하다.