• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권4호
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• pp.362-371
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• 2003

이 논문에서는 이미지 데이타베이스에서 모양 특징 기반 이미지 분류와 인덱싱을 위해 객체의 윤곽선 특성을 고려해 임계값을 동적으로 결정하여 최적 우세점을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계값결정은 원본 모양의 윤곽선 길이 비와 근사화된 다각형의 둘레 길이 비를 알고리즘 수행시 점진적으로 검사하는 방법을 사용한다. 이 알고리즘은 윤곽선 특징을 반영하여 동적인 임계값 검사를 함으로써 의사점 수를 최대한 줄이며 최소 우세점만으로 모양 특징 정보를 추출할 수 있는 장점을 보인다. 제안한 방법은 객체의 윤곽선을 이루는 n개의 점에서 m개의 최적 우세점을 찾는데 평균 O(nlogn)이 걸린다. 최적화 평가는 7가지 서로 다른 특성을 가지는 70개의 합성 모양과 1,100개의 어류 모양에 대해 알고리즘을 적용하고 피 결과에 대해 평가 함수를 구성하여 수행하였다. 최적화율은 실험 모양들에 대해 평균0.92를 보였으며 기존 알고리즘에 대해 약 14% 최적화 성능 개선을 보였다. 제안한 알고리즘을 통해 추출한 모양 특징 정보는 정규화를 통해 이미지 분류와 인덱싱, 유사도 검색에 활용할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.29-35
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• 2010

토양유기탄소는 산림의 형성에 도움을 주며, 대기 중의 이산화탄소양을 조절함으로써 지구 온난화에 영향을 미치는 중요한 인자 중 하나이다. 토양에 존재하는 인자의 분포를 정확히 파악하려면 모든 지역에 대해 샘플링을 수행 해야하나 이는 매우 비현실적인 방법이다. 따라서 알맞은 모델을 제작하여 토양유기탄소의 분포를 추정할 수 있다면 그 활용도가 높을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 의사결정나무 알고리즘을 이용해 경사 데이터, 경사향 데이터, Digital Elevation Model (DEM), 식생의 형태 데이터로부터 토양유기탄소를 상대적으로 다량 함유하고 있는 환경 인자를 파악할 수 있는 모델을 제작했으며, 정확도 검증은 10 집단 교차 검정을 통해 수행하였다. 이를 위하여 See 5와 Weka 소프트웨어를 이용하였다. See5 소프트웨어의 경우, 토양유기탄소 표층에 대해 식생의 형태에 의해 토양유기탄소량이 결정되는 것으로 나타났으며, 중간층에 대해서는 DEM에 의해 토양유기탄소량이 달라진다는 결론이 도출됐다. 생성된 모델의 정확도는 표층에 대해 70.8%, 중간층에 대해 64.7%인 것으로 나타났다. Weka 소프트웨어의 경우, 토양유기탄소 샘플의 표층에 대해 See5와 동일한 결과가 도출되었지만, 중간층에 대해서는 DEM이나 식생의 형태뿐만 아니라 경사향도 영향을 미친다는 결론이 도출되었다. 생성된 모델의 정확도는 표층에 대해 68.98%, 중간층에 대해 60.65%인 것으로 나타났다. 본 연구는 토양유기탄소량의 파악 및 토양유기탄소 지도 제작에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.683-690
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• 2015

러프집합에서 누락된 속성 값들은 Reduct와 Core 계산, 더 나아가서 결정 트리 구축에 있어서 식별 불능의 패턴 부합 문제를 가진다. 현재 누락된 속성 값들의 추정과 관련하여 보편적인 속성 값으로의 대체, 속성들의 모든 가능한 값 할당, 이벤트 포장 방법, C4.5, 특수한 LEM2 알고리즘과 같은 접근방식들이 적용되고 있다. 그렇지만, 이들 접근방식은 결국 전형적으로 자주 등장하는 속성 값 혹은 가장 보편적인 속성 값으로의 단순 대체를 나타내기 때문에, 주요 속성 값들이 누락된 경우에 정보 손실이 큰 의사 결정 규칙들이 유도되기 때문에 의사결정 규칙들의 교차 검증에서 문제가 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선시키기 위해 속성들간에 엔트로피 변동을 활용하여 정보 이득이 높은 방향으로 누락된 속성 값들을 대체하는 방식을 제안한다. 제안된 접근방식에 관한 타당성 검토는 비교적 가까운 유사 관계에 의해 누락 값 대체 방식을 적용하는 ROSE 프로그램과의 비교를 나타낸다.

• 정보교육학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.73-81
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• 2013

초등학생들은 매일 정보를 접하면서 생활하고 있다. 또한 초등학생들은 학교 교과 수업에서도 정보를 기반으로 다양한 학습을 하고 있다. 따라서 정보를 기반으로 초등학생들이 일상 생활과 학교 교과에서 계산 사고를 하는 것이 중요하다. 지금까지 계산사고에 대한 교육 자료들은 많이 개발되었지만 계산 사고를 위한 교육 모델들은 개발되어 있지 않다. 본 연구에서는 초등학생들을 위한 계산사고를 위한 교수 학습 모델을 개발한다. 본 연구에서 제안한 계산 사고 교육 모델은 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 정보 수집단계이다. 두 번째 단계는 계산 수행 단계이다. 세 번째 단계는 의사 결정 단계이다. 의사 결정 단계에서 계산 수행 단계 또는 정보 수집 단계로 순환할 수 있다. 본 연구에서 제안한 모형은 초등 학교에서 계산 사고 교육을 위한 효과적인 교수 학습 방법으로 사용될 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.9-18
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• 2012

본 연구에서는 청소년의 컴퓨터 사용 유형별 관련변수의 추출 알고리즘 과정을 조사하였다. 이를 위해 한국청소년 패널 조사(KYPS)의 중 2패널의 1차년도 자료(총 3409명, 남: 1704명, 여: 1705명)를 활용하여 데이터마이닝의 의사결정트리분석을 하였다. 그 결과, 오락추구는 성별, 컴퓨터 사용시간, 비행친구 수, 부모감독, 주변문제아인식, 부모공부기대, 자아통제력, 교사애착, 형제자매사이 등, 관계추구는 성별, 사이버동아리 참여, 컴퓨터 사용시간, 자기신뢰, 온라인 비행 등, 정보추구는 학업에 대한 열중, 개인공부시간, 낙관적 성향, 학기 중 공부시간과 여가시간, 본인희망교육, 사이버동아리 참여, 자기신뢰, 주변사람들비난 등의 변수들이 조합되는 다양한 조건에 따라 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 청소년의 컴퓨터 사용과 관련된 다양한 조건들을 심층적으로 이해하고 컴퓨터를 좀 더 효율적으로 활용할 수 있음을 제언하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.693-701
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• 2012

각 대학마다 복수전공에 대한 선택의 폭이 넓어짐에 따라 학과별 복수전공자의 유입과 유출에 심한 편중현상이 나타나고 있다. 이런 현상의 결과로 특정 학과에서는 과도한 복수전공자의 유입(유출)으로 여러 가지 문제가 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사회연결망 분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 학과별 복수전공자들의 유입과 유출에 대한 특성을 분석하였다. 분석방법으로 데이터 마이닝의 한 기법인 의사결정나무 모형을 활용하였으며, 분석결과에 대한 적절한 함의를 찾기 위해서 이지분리를 하는 CART 알고리즘을 사용하였다. 분석결과에 따르면, 복수전공 유입에 영향을 미치는 특성으로는 학과별 수능성적이 가장 많은 영향을 미치며, 그 다음으로 계열, 강의평가점수, 취업률의 순서로 나타났다. 한편 복수전공 유출에 영향을 미치는 특성으로는 계열이 가장 많은 영향을 미치며, 그 다음으로 수능성적, 취업률, 강의평가점수의 순서로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권1호
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• pp.35-46
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• 2006

본 연구에서는 안전하고 원활한 용수공급을 목적으로 하는 상수도관망시스템의 오염예방 및 위험관리를 위한 통합의사결정시스템의 기본구조를 제시하고 유럽과 미국에서 널리 사용되고 있는 다기준 의사결정기법인 PROMETHEE와 ANP를 적용해 상수도관망의 이상징후 판정을 위한 위험요소들의 우선순위를 평가하였다. 문제 구성을 위하여 pH 잔류염소농도, 유량, 수압, 전기전도도, 탁도, 블록누수량, 수온을 자료항목으로 선정하였고 관부식, 관파열, 관내수질오염을 평가기준으로 하여 PROMETHEE와 ANP의 결과를 비교 분석하였다. 본 연구에서 제시한 상수도관망의 위험요소 평가결과는 위기상황 대처방안시스템 구축시 사고대응 제어알고리즘 설계의 기초자료가 될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.28-32
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• 2006

최근 연구결과에 의하면 심장질환을 포함한 심혈관질환은 성별에 관계없이 미국 및 전 세계적으로 질병사망의 주요 원인으로 조사되었다. 본 연구에서는 보다 효율적으로 진단하기 위해 진단의사 결정 보조시스템에 대해서 다룬다. 개발된 시스템은 혈청 내의 특정 단백질의 상대적 양을 측정할 수 있는 바이오칩인 압타머칩을 이용해 생성한 환자들의 칩 데이터를 Support Vector Machine, Neural Network, Decision Tree, Bayesian Network 등의 총 4가지 기계학습 알고리즘으로 분석하여 질환단계를 예측하고 진단을 위한 보조정보를 제공한다. 논문에서는 총 135개 샘플로 구성된 3K 압타머칩 데이터에 대해 측정된 초기 시스템의 질환단계 분류성능을 제시하고 보다 유용한 진단의사결정 보조 시스템을 구성하기 위한 요소들에 대해서 논의한다.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.693-706
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• 2018

노인의 신체기능에 부합하는 복지용구를 제공하는 것은 노인이 가능한 한 오랫동안 자신의 집과 지역사회에서 자립하여 생활할 수 있도록 돕기 위해 매우 중요하다. 본 연구는 수급자의 신체 및 인지 기능 상태를 고려하여 개개인에게 적합한 복지용구 품목을 권고할 수 있는 과학적인 복지용구 표준급여모형 알고리즘을 개발하고자 수행되었다. 모형개발에는 데이터마이닝기법인 의사결정나무를 활용하였다. 수급자 8,084명의 장기요양인정조사자료와 파워어세서가 작성한 표준급여계획, 수급자 특성 자료를 이용하여 데이터를 구축하였고, 15개 복지용구 품목별로 표준급여모형을 개발하였다. 본 연구는 노인장기요양보험의 복지용구 급여계획의 객관성 및 과학성을 확보하고 수급자의 자립생활과 안전을 향상시키는 데에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권4호
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• pp.141-153
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• 2012

시장 상황의 변화에 따라 상품의 효율적인 공급을 위해 기업은 한정된 예산 내에서 공급 사슬을 변화시킬 필요가 있다. 또한, 경쟁의 심화로 공급 사슬 내에서의 비용 절감뿐만 아니라 적절한 공급 사슬의 구성을 통해 상품의 정시 배송 등 고객 만족도를 높이는 것은 점점 더 중요한 요소로 고려되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 공급 사슬 확장에 따른 네트워크 재설계 문제를 다루고 있으며 이에 따른 수리 모형을 제안한다. 또한 유전 알고리즘을 이용하여 예산 제한의 변화에 따른 총 가중 거리의 변화를 계산하여 경영진의 의사결정을 도울 수 있는 방법을 모색한다.