• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.291-303
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• 2006

대용량의 데이터로부터 의미있는 지식을 찾는 과정에서 데이터의 질은 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 데이터의 충실도를 높이기 위한 방법으로 여러 경로로부터 수집된 데이터의 정보를 활용하기 위해 데이터 마이닝 알고리즘인 의사결정 규칙을 이용한 데이터 통합 기법을 제안하고, 실제 데이터를 이용하여 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 효율성을 비교하였다. 실험결과 제안된 알고리즘이 데이터 통합의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1302-1304
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• 2015

컴퓨터 비전에서 다수의 보행자 궤적을 생성하는 문제는 여전히 어려운 문제이다. 전경에서 추출된 보행자 윤곽은 음영과 밝기 등의 문제로 윤곽이 명확하지 않고, 보행자들이 서로 다른 방향으로 움직이며 상호작용을 한다. 이로 인해 보행자를 식별하고 궤적을 생성하기에는 다소 어려움이 있다. 우리는 의사결정 트리를 사용하여 보행자 영역의 병합과 분할 상황을 개별 분리된 보행자로 검출한다. 검출된 개별 보행자는 점 대응 알고리즘으로 각 보행자의 궤적을 생성한다. 우리는 수정된 $A^*$ 검색 알고리즘으로 새로운 휴리스틱 점 대응 알고리즘을 소개한다. 우리의 실험은 PETS2010 데이터 세트로 구현되고 실험했다.

• 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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• 한국시스템다이내믹스학회 2000년도 학술대회발표논문집
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• pp.97-114
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• 2000

시스템 다이내믹스 연구에 있어서 피드백 루프는 시스템의 구조와 행태를 연결시키는 핵심적인 개념적 도구이다. 특히 여러 개의 피드백 루프로 구성된 복잡한 시스템에 있어서, 지배적 피드백 루프(dominant feedback loop) 및 그 전환(shift)은 시스템의 행태를 결정짓는 구조적 원인을 제공한다. 그러나 지배적 피드백 루프에 대한 연구는 아직까지 그 발견방법에 관한 알고리즘 연구에 머물러 있는 상태이다. 지배적 피드백 루프는 시스템의 급격한 변화를 예상하는 단초가 된다는 점에서, 지배적 피드백 루프를 어떻게 인식할 것이냐는 정부의 정책결정에 있어서나 기업의 의사결정에 있어서 중요한 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 지배적 피드백 루프 및 그 전환에 대한 의사결정자의 인식에 관하여 살펴보고 어떠한 인지적 편향이 있는지에 관하여 검토하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.321-324
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• 2009

비교적 적은 크기이면서 예측력에 있어 만족할 만한 의사결정목을 생성하는 방법으로서 적절한 크기의 샘플링을 제안하였다. 일반적으로 샘플의 크기가 작을수록 작은 의사결정목이 생성되므로 적절한 예측 정확도를 갖는 작은 트리를 생성하기를 원할 경우 적당한 크기의 샘플링을 하는 것이 트리의 최적화를 위한 계산을 더 시행하는 것보다 바람직하다고 할 수 있으며, 이와 같은 사실은 현재 알려진 가장 대표적 의사결정목 생성 알고리즘인 C4.5 및 CART를 사용하여 실험으로서 보여주었다.

• 정보화정책
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• 제27권4호
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• pp.47-66
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• 2020

머신러닝과 딥러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전은 행정-정책 분야에도 영향을 확대하고 있다. 이 논문은 데이터분석과 알고리즘의 발전으로 자동화된 구성과 운용을 설계하는 인공지능 시대의 정책의사결정에 관한 탐색적 연구이다. 이 연구의 의의는 정책의사결정에서의 주요 연구 중 하나인 정책 문제의 문제구조화를 기반으로 하여, 문제정의가 잘 구조화된 정도에 따른 유형으로 이론적 틀을 구성하여 성공과 실패 사례를 구분하고 분석해서 시사점을 도출하였다. 즉 문제구조화가 어려운 유형일수록 인공지능을 활용한 의사결정의 실패 혹은 부작용의 우려가 크다는 것이다. 또한 알고리즘의 중립성여부에 대한 우려도 제시하였다. 정책적 제언으로는 우리나라 인공지능 추진체계구축 시 기술적 측면과 사회적 측면의 전문가들이 전문적으로 역할을 하는 소위원회를 병렬적으로 두고 이 소위원회들이 종합적, 융합적으로도 작동할 수 있는 운영의 묘를 발휘하는 거버넌스 추진체계 구축이 필요함을 제시하고 있다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.47-73
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• 2023

본 연구는 인공지능 기법 중 다중레이블 속성선택 방법을 적용하여 복잡한 경영환경에서 의사결정의 효과성을 증대시키는 방안을 설명한다. 인공지능 기반의 의사결정 시스템은 의사결정자의 선택과 판단을 돕거나, 대신하는 중요한 역할을 한다. 더욱이 최근 인공지능을 중심으로 한 비즈니스 의사결정은 기업의 성장 동력으로 평가받는데, 이를 위해서는 효과적인 의사결정 방법이 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 의미 있는 속성값을 선별하는 CFS-BR(이진연관성 접근 기반의 상관관계 속성선택 모델)을 제안하여, 효과적인 의사결정을 지원하는 것을 돕는다. 예시데이터와 실증데이터의 분석 결과, CFS-BR은 유의미한 속성을 최상우선선별 알고리즘 기반으로 최상의 조합을 선별하므로 효율적 의사결정을 지원할 수 있고, 기존의 다중 레이블 속성선택 방법과 비교하였을 때 정확도가 높은 것으로 보아 효과적인 의사결정을 증대시키는 데 유용하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.827-833
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• 2020

본 논문에서는 지자체의 요금 체납을 줄이기 위해 특정 지자체를 대상으로 검침원의 면담 등을 통해 지방상수도 통합정보시스템에서 체납에 영향을 미치는 내부 데이터 요소를 찾았다. 또한 국가 통계 데이터 중에서 체납에 영향을 미치는 후보 데이터를 도출하였다. 독립변수가 종속변수에 미치는 영향도는 정보이득이라는 데이터 집합에서 종속변수에 대한 무질서도를 조사하여 표본 데이터를 수집하였다. 그리고 빅 데이터 분석 알고리즘인 의사결정트리와 로지스틱 회귀기법 중 어느 알고리즘이 더 높은 예측율을 나타내는지 n-fold cross-validation 방법을 사용하여 평가하였다. 이를 통해 지자체의 데이터를 기초로 알고리즘의 성능을 비교한 결과 의사결정트리가 로지스틱회귀보다 더 정확한 수용가 납부 패턴을 찾을 수 있음을 확인하였다. 머신러닝을 이용한 분석 알고리즘 모델 개발의 과정에서는 알고리즘의 정확성 향상을 위해 의사결정트리의 복잡성과 정확성에 직접적인 영향을 주는 최소 데이터 개수와 최대 순도라는 두 개의 환경변수의 최적값을 도출하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.56-62
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• 2008

의사결정나무를 구성하여 강판튜브 비파괴평가에 사용하는 산업용 CR영상의 측정 패턴인식을 도모한다. 본래 비파괴평가는 기계학습기법에 의한 패턴식별과 그 분류에 적합한 분야이다. 의사결정나무의 속성들은 비파괴평가 테스트 절차로부터 취한다. 방사선조사 입사각, 경사도 및 거리 둥의 기하학적 특성들은 입력 영상 데이터 분석으로부터 추정한다. 이 요소들은 대상 입력을 의사결정나무에서 미리 정해진 분류에로 정확히 그리고 쉽게 분류가 이루어지도록 한다. 이 알고리즘은 비파괴평가 결과의 특성화를 간단히 하며 특성 결정을 간편하게 한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘의 유용성을 보였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.283-288
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• 2004

지금까지 의사결정나무에서 분리 변수의 선택에 관한 연구는 많았으나, 대부분 연속형 변수와 명목형 변수에 국한되어 왔다. 본 연구에서는 순서형 변수에 주목하여 CART, QUEST, CRUISE 등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 비모수적 접근 방법인 K-S test, framer-von Misos test 방법의 변수 선택력을 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 framer-von Mises test 방법이 다른 알고리즘에 비하여, 변수 선택력과 안정성에 있어서 좋은 성과를 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.129-136
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• 2003

설비입지문제는 고객에게 좋은 서비스를 제공하면서 전체 비용을 최소화하는 의사결정을 요구한다. 본 논문은 제한된 총 투자 비용 하에서 최대의 서비스 수준을 달성하기 위하여 고정비를 가지는 설비의 입지를 결정하는 문제에 관한 것이다. 이 문제에 대해 수리 모형을 제시하고, 라그랑지안 기법을 이용한 발견적 기법을 통하여 해를 구하였다. 문제의 상한(Upper Bound)은 서브그래디언트(Subgradient) 최적화 기법을 사용하여 구하였고, 하한(Lower Bound)을 구하기 위하여 커팅(Cutting) 알고리즘이라는 새로운 기법을 개발하여 적용하였다. 임의로 생성된 데이터를 이용하여 비용과 커버 가능거리라는 두 가지 관점에서 실험을 하고 제안된 알고리즘의 성능을 비교 분석하였다.