• 디지털융복합연구
• /
• 제17권9호
• /
• pp.79-88
• /
• 2019

본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 항공기 사고와 준사고로 인한 사망 발생 요인들과 패턴들을 분석하고자 한다. 이를 위해, 항공기 사고와 준사고 데이터를 보유하고 있는 미국연방교통안전위원회(NTSB)와 미국연방항공청(FAA)의 데이터를 사용하였다. 다음으로 의사결정나무 알고리즘을 사용하여 항공기 사고 및 준사고에 따른 사망여부 예측모형들을 구축하였고 이를 토대로 사망 발생에 영향을 주는 주요 요인들과 패턴들을 도출하였다. NTSB 데이터의 경우 항공기가 완파되거나 고기동 또는 고위험 임무를 수행할 때 주로 사망이 발생하는 것을 알 수 있었다. FAA 데이터의 경우 항공기가 일부 파괴된 경우 조종사의 숙련도가 저조하거나 미인가 조종사의 경우 사망이 발생하였으며, 고공낙하점프와 지상운용단계에서 발생되는 다양한 사망관련 패턴들도 발견되었다. 또한 도출된 패턴들을 활용하여 사망 사고 예방을 위한 실용적인 방안들을 제시한 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권11호
• /
• pp.445-456
• /
• 2021

본 연구는 소비자의 구매행동에 영향을 미치는 거시경제변수와 소비자 판매가격을 변수로 여성 골프웨어 판매량에 영향을 미치는 변수의 중요도를 확인하고 골프웨어의 판매 증진을 위한 가격전략을 제안하는 것을 목적으로 한다. 국내 여성 골프웨어 브랜드의 매출자료를 의사결정나무 알고리즘과 앙상블을 이용해 분석하였다. 티셔츠, 팬츠와 니트류는 소비자 판매가격이 판매량에 가장 중요한 영향을 미치는 요인인 것으로 밝혀졌으며, 스커트와 원피스의 경우 소비자 판매가격 외에 카테고리가 중요 요인인 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구 결과는 아이템에 따라 소비자의 구매 행동에 영향을 주는 경제 변수가 다르다는 것을 의미하는 것으로 적절한 가격전략을 통해 매출 및 이윤을 극대화할 수 있음을 시사하고 있다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2015년도 추계 학술논문 발표대회
• /
• pp.64-65
• /
• 2015

As construction projects have increased in size and height recently, lifting accounts for increasingly greater portion and tower cranes are used more frequently. At present, the selection and arrangement of tower crane are depend on the experience of experts. However, since the number of experts is fairly limited and a database for tower cranes regarding lifting capacity, operation properties, rent, etc has not been widely employed, tower cranes are often not effectively selected and arranged which can cause cost overruns and delays in the lifting work. To address such issues, this study attempts to perform a basic study for development of automatic arrangement algorithm of tower crane using drawing recognition. If relevant database is established and the algorithm suggested in this study is refined more systematically, even beginning level engineers will be able to plan tower crane arrangement in a way comparable to experienced experts.

• 지능정보연구
• /
• 제7권2호
• /
• pp.83-93
• /
• 2001

기업부실예측은 과거로부터 많은 연구가 이루어진 분야로, 주로 통계기법에 의한 분류예측문제로 다루어져 왔다. 최근에는 인공신경망, 의사결정나무 등 비선형성을 반영할 수 있는 인공지능 기법을 적용한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 최적화에 주로 활용하는 인공지능 기법인 유전자 알고리즘을 규칙추출을 통한 기업부실예측 모형의 개발에 적용하고, 활용가능성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제6권8호
• /
• pp.1259-1268
• /
• 2002

분산 시스템에서 전체 시스템의 부하 균형을 이루어 시스템의 성능을 향상시키는 것이 주요 목표 중 하나이다. 시스템간의 부하를 균등하게 함으로써 처리기의 가동률을 높이고 작업 반환 시간도 줄일 수 있다. 본 논문은 지식 기반 메카니즘을 이용하여 각 노드에서 과거 및 현재의 정보를 기반으로 추론한 미래 부하상태 정보를 서로 공유하여 최적의 부하 균등화를 이루는 의사 결정 규칙과 정보 교환 규칙을 설계하였다. 성능 평가 결과 각 노드의 가동률이 균등해지고 처리 속도의 향상을 보였으며, 시스템의 신뢰성과 가용성이 향상되었다. 본 논문에서 제안한 기법은 분산 운영 체제의 부하 조절 알고리즘 설계에 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.63-69
• /
• 2010

최근 기계학습 분야에서 분류자의 정확도 개선을 위하여 제안된 다양한 방법들 중 가장 큰 주목을 받고 있는 학습방법 중 하나는 앙상블 학습이다. 그러나 앙상블 학습은 의사결정트리와 같이 불안정한 학습 알고리즘의 성과 개선 효과는 탁월한 반면, 인공신경망과 같이 안정적인 학습알고리즘의 성과 개선 효과는 응용 분야와 구현 방법에 따라 서로 상반된 결론들을 보여주고 있다. 본 연구에서는 국내 기업의 부실화 예측문제를 활용하여 인공신경 망 분류자 및 대표적 앙상블 학습기법인 부스팅 분류자를 적용한 결과 앙상블 학습은 기업부실 예측문제에 있어 전통적 인공신경망의 성과를 개선할 수 있음을 검증하였다.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제17권3호
• /
• pp.323-328
• /
• 2005

교량구조물은 설계당시에 설계기준에서 요구하는 구조적 안전성을 확보할 수 있도록 설계 및 가설된다. 그러나 시간이 지날수록 중차량이나 교통환경변화 등 여러 원인에 의해 손상을 받게되고 문제가 있는 교량은 결국에는 교체 또는 개선이 필요하게 된다. 본 논문에서는 기존 연구자료를 검토하여 교량의 유지관리조치를 수행하기 위한 의사결정과정에 영향을 미치는 인자를 파악하였고, 이를 이용하여 우선순위 산정 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
• /
• pp.200-204
• /
• 2007

최근 유비쿼터스 환경의 발달로 인해 사용자 중심의 유비쿼터스 기술이 활발히 연구되고 있다. 이에 따른 각종 응용 분야가 활발히 연구 중이며, 그 중에서 특히 U-Health 기술이 주목받고 있다. U-Health 기술은 질병의 치료라는 전통적인 관점의 의료 서비스에서 벗어나 건강한 상태의 지속적인 관리와 질병의 예방이라는 적극적이고 확장된 개념으로 발전해가고 있다. 건강상태를 관리하고 진단하기 위해서는 기존의 진단데이터를 효율적으로 관리하고, 그것을 토대로 하여 유용한 정보를 얻어 낼 수 있는 방법이 필요하다. 지금까지는 데이터를 처리하기 위하여 통계적인 수치나 전문가에 의한 전문지식을 토대로 하는 방법을 사용하고 있다. 그러나, 건강상태를 관리하고 진단을 목적으로 하는 시스템에서는 높은 정확성이 보장되어야 한다. 또한 유비쿼터스 환경의 특성상 적은 메모리의 사용과 빠른 마이닝 속도가 수반되어야 한다. 본 논문에서는 튜플기반의 진단데이터들을 마이닝하여 진단패턴을 뽑아내는 의료 진단 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 진단패턴정보의 정확성을 높일 수 있는 장점을 가지며, 튜플기반의 데이터들을 트리 구조로 구성함으로써 마이닝 속도를 향상시킨다. 더 나아가 트리 구조의 컴팩트한 데이터 구조로 메모리 적재가 용이하다. 이는 센서가 부착된 개별 사용자로부터 실시간으로 들어오는 건강상태와 진단패턴과의 비교, 분석을 가능하게 함으로써 보다 정확하고 빠른 진단결과를 내려줄 수 있는 의사결정시스템의 사용에 적합하다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제47권3호
• /
• pp.42-50
• /
• 2010

기존의 선박 USN 관련 시스템은 선박 USN에서 획득한 데이터를 단순히 모니터링 하는 데 그치고 있으므로 해양의 특성을 고려한 지능적인 의사 결정 알고리즘을 갖는 시스템 구현이 필요하다. 본 논문에서는 사례 기반 추론 기법을 이용하여 디지털 선박의 화재, 파손에 관한 사례를 지식 베이스로 구축하고 추론하는 시스템을 설계하였다. 가장 유사한 사례 추천을 위해 KNN 알고리즘을 이용하였고 화재 상황과 파손 상황 사례 베이스를 구축하기 위하여 각 상황별로 3,000 건의 데이터를 입력받아 실험하였다. 실험 결과 화재 사례와 파손 사례에 대한 평균 정확도는 약 82.5%, 80.1%를 나타냈고 유사도 분류 k 개수가 7인 경우에 최적의 수행 결과를 나타냈다. 또한, 추론된 결과를 이용하여 선박 모니터링 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
• /
• pp.131-133
• /
• 2000

인터넷 경매는 경매인과 입찰자의 상호의사표현을 통한 구매 거래를 인터넷으로 하는 것을 말한다. 인터넷 경매는 상품을 게시하고 그 상품에 대해 경매 입찰자가 입찰에 참여하여 입찰마감시간에 가장 높은 입찰을 제시하는 경매 입찰자에게 상품이 낙찰되는 방법이 사용되고 있다. 국내에서도 인터넷 경매가 활성화됨에 따라 인터넷 경매 사용자를 위한 소프트웨어 에이전트 시스템의 연구가 진행이 되고 있다. 그러나 현 에이전트 시스템은 경매 정보에 대한 검색기능만이 제공되고 있다. 일반 경매에서 경매 분석가를 통해 경매 정보와 입찰 참여에 대한 자문을 구할 수 있으나 인터넷 경매에서 이러한 경매분석 시스템이 도입되어 있지 않다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자에게 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계하며 마진 알고리즘을 이용하여 마진 결정 에이전트에 의해 마진을 생성하며 생성된 마진은 푸쉬에이전트에 의해 경매자에게 메일로 결과값을 전송해 주는 시스템을 제안한다.