• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.213-219
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• 2020

본 연구는 스마트폰 과의존을 진단하고 예측하기 위하여 할 수 있는 분류분석 방법과 스마트폰 과의존 분류율에 영향을 미치는 중요변수를 규명하고자 시도되었다. 이를 위해 인공지능의 방법인 기계학습 분석 기법 중 의사결정트리, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신의 분류율을 비교하였다. 자료는 한국정보화진흥원에서 제공한 '2018년 스마트폰 과의존 실태조사'에 응답한 25,465명의 데이터였고, R 통계패키지(ver. 3.6.2)를 사용하여 분석하였다. 분석한 결과, 3가지 분류분석 기법은 정분류율이 유사하게 나타났으며, 모델에 대한 과적합 문제가 발생되지 않았다. 3가지 분류분석 방법 중 서포트벡터머신의 분류율이 가장 높게 나타났고, 다음으로 의사결정트리 기법, 랜덤포레스트 기법 순이었다. 스마트폰 이용 유형 중 분류율에 영향을 미치는 상위 3개 변수는 생활서비스형, 정보검색형, 여가추구형이었다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.139-155
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• 2003

본 논문은 결합된 의사결정 나무(C4.5)와 신경망기법을 적용함으로써 고객의 신용에 대한 예측을 높이기 위하여 이동통신 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(C4.5)를 형성하여 선택된 결정변수와 함께 규칙을 생성함으로써, 신경망의 입력벡터 값을 정의하는 체계적인 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 이동 통신 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한 이러한 분류를 통하여 신규 고객에 반영함으로써 고객의 향후 관리에도 기여할 수 있을 것이다. 실제 이동통신 고객데이터를 중심으로 연구의 결과는 예측의 정확도가 기존의 의사결정 트리 모델 (CART, C4.5), 회귀모형, 신경망 접근 방법과 기존에 연구되었던 결합모델(CART ＆ 신경망)보다 훨씬 높게 연구되었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권1호
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• pp.1-6
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• 2007

안전한 네트워크의 운영을 함에 있어 네트워크 침입 탐지에서 오탐지율을 줄이고 정탐지율을 높이는 것은 매우 중요한 일이라 할 수 있다. 최근에 얼굴 인식과 생물학 정보칩 분류 등에서 활발히 적용 연구되는 SVM을 침입탐지에 이용하면 실시간 탐지가 가능하므로 탐지율의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 기존의 연구에서는 입력값들을 벡터공간에 나타낸 후 계산된 값을 근거로 분류하므로, 이산형의 데이터는 입력 정보로 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 의사결정트리를 SVM에 결합시킨 침입 탐지 모델을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 침입 탐지율, F-P오류율, F-N오류율에 있어 각각 5.5%, 0.16%, 0.82% 향상이 있음을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.116-127
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• 2009

본 연구는 스틸 파이프 생산의 과거 이력을 분석하여 주요 특성별 높은 수율을 갖는 제품을 선별하고 각 공정별 최소 불량률을 가진 제품 모델을 구현함으로써 제품 생산의 효율성을 제고하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 본 논문에서는 주문을 통해 생산되는 각종 스틸 파이프 제품들의 특성을 비교 및 분석하여 어떠한 특성을 가지는 제품들이 가장 높은 수율을 창출해내고 적은 불량을 발생시키는지 의사결정트리 데이터마이닝 기법을 적용하여 분석하였다. 실험 결과로부터 중소구경이 많은 ERW 스틸 파이프는 기호에 의해, 그 외 주로 대구경 범위인 롤벤더, 스파이럴 스틸 파이프 경우에는 외경 범위에 따라 수율과 불량률이 분류되고 있다는 사실을 확인하였다. 본 연구는 주요 특성별 수율과 불량률이 어떠한 형태를 나타내는지 수치적으로 분류 및 구체화하여 그 영향정도를 구분하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.680-684
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• 2020

최근 국내에서는 식품에 대한 관심도가 높아짐에 따라 먹거리에 건강·환경·미래지향적 가치가 부여되고 있으며 식품 산업에서도 신규 식품 개발이 증가하는 추세이다. 식단을 구성할 때 기준이 되는 식품교환표는 개정과정에서 많은 인력과 시간이 소요되기 때문에 식품 섭취 변화를 신속하게 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 식품교환표의 활용도를 높이기 위한 식품교환표 갱신 기법을 제안한다. 제안 기법은 의사결정트리 모델을 학습하여 새롭게 추가된 식품의 정보를 바탕으로 식품군을 분류하여 식품교환표를 갱신한다. 이는 영양 관리가 필요한 당뇨병 환자 등에게 실용적이며 기호성·다양성이 높은 식단을 구성하는 데 도움을 준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.30-39
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• 2007

기존의 내용기반 스팸메일 분류는 전자메일이 이미지를 많이 가지고 있고 텍스트는 적게 가지고 있을 경우에는 내용을 분석하기 어려우므로 스팸메일을 분류하는 데 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 전자메일의 구조를 분석하는 링크구조분석 스팸메일 분류 알고리즘을 제안한다. 이것은 전자메일 안의 하이퍼링크의 개수와 하이퍼링크가 가리키는 웹 문서들이 다른 웹 문서에 의해 링크된 수를 측정하여 전자메일의 중요도를 계산한 후 의사결정트리를 학습하여 스팸메일과 정상메일을 분류한다. 또한 위의 링크구조분석 알고리즘과 하이퍼링크의 서버 주소만을 이용한 변형된 링크구조 분석 알고리즘, 그리고 SVM(support vector machine)을 이용한 내용기반 방법을 다수결 원칙으로 결합한 통합 스팸메일 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 링크구조분석 알고리즘은 기존의 내용기반 방법 보다 스팸메일 분류 정확도가 94.8%로 약간 향상되었으며 또한 통합 스팸메일 분류 시스템도 내용기반 방법과 비교하여 향상된 97.7%를 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.295-297
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• 2001

최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지고 있는 암의 종류를 예측하기 위한 최적의 특징추출방법과 분류 방법을 찾고자 한다. 이를 위해 피어슨 상관관계, 유클리디안 거리, 코사인 계수, 스피어맨 상관관계, 정보 이득, 상호 정보, 신호 대잡음비의 7가지 특징 추출 방법을 사용하였으며, 역전과 신경망, 의사결정 트리, 구조 적응형 자기구성 지도, $textsc{k}$-최근접 이웃 등 가지의 기계학습 분류기를 이용하여 분류 실험을 하였다. 실험결과, 피어슨 상관관계와 역전파 신경망을 이용한 분류 방법이 97.1%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제41권4호
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• pp.299-308
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• 2007

본 연구의 목적은 의사결정트리를 생성하는 생물정보학 프로그램을 개발하고, 이를 갑상선유두암 혈청의 질량분석자료로 시험해 보는 것이다. 대상 및 방법: C4.5를 커스터마이징하여 의사결정트리 분석을 수행할 수 있는 'Protein analysis'라는 프로그램을 개발하였다 61개의 혈청시료(갑상선유두암 27, 자가면역성 갑상선염 17, 대조군 17)를 일정 기간 동안 순차적으로 냉동한 후 실온에서 일시에 해동하여 분석에 사용하였다. 모든 시료는 탈지질화 과정을 거쳐 준비한 후, 2종류의 단백질칩(CM10, IMAC3)에 각각 60개, 50개 시료를 적용하였다. 갑상선유두암의 특징적인 단백질 패턴을 찾기 위해 질량분석기를 이용하여 단백질칩을 분석했다. 'Protein analysis' 프로그램을 이용하여 단백질분포 자료로부터 의사결정트리를 작성하고, 생체표지자 후보물질을 검출하였다. CM10칩에서 발견된 생체표지자 후보물질을 무작위 표본추출 방법을 이용하여 검증하였다. 결과: 단백질분포 자료의 훈련과 검증이 가능한 의사결정트리 프로그램이 개발되었으며, 이 프로그램은 트리 구조와 노드 정보, 트리 구성 과정을 표시하는 3개의 창으로 구성되었다. CM10칩을 이용한 분석에서 총 113개의 단백질 피크 중 23개가 3그룹 간에 유의한 차이가 있었으며, IMAC3는 41개의 단백질 피크 중 8개가 3그룹 간에 유의한 차이가 있었다. 3그룹 분석에서 의사결정트리는 CM10칩과 IMAE3의 단백질분포 자료로부터 각각 60개와 50개의 시료를 높은 정확도로 분류하였으며(오차율 = 각각 3.3%, 2.0%), 각각 4개와 7개의 생체표지자 후보물질을 검출하였다. 암시료와 비암시료를 구분하는 2그룹 분석 에서, 의사결정트리는 모든 암시료를 정확히 구분하였으며(모두 오차율 = 0%), CM10칩을 이용한 분석에서는 단일 노드를 사용하고, IMAC3칩을 이용한 분석에서는 여러 개의 노드를 사용하였다. CM10칩의 단백질 분포자료를 5번의 무작위 추출에 의해 시행한 검증에서 암시료와 비암시료를 구분하는데 높은 정확도를 보였으나(정확도 = 98%, 54/55), 3그룹을 구분할 때는 중등도의 정확도를 보였다(정확도 = 65%, 36/55). 결론: 우리가 개발한 프로그램은 질량분석 자료로부터 성공적으로 의사결정트리를 생성하고, 생체표지자 후보물질을 검출할 수 있었다. 따라서 이 프로그램은 혈청 시료를 이용한 생체표지자 발굴 및 갑상선유두암의 추적관찰에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 정보기술응용연구
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• 제1권3_4호
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• pp.69-90
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• 1999

본 논문은 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 계층적(Hierarchical) 문제해결 방식인 인공신경망 기초 의상결정트리분류기상의 인공신경망 구조를 개선하여 지역문제(Local Problem)를 해결하는 복수개의 인공신경망 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 종합하는 병행적인 (Parallel) ARMA 모형활르 위한 방법론을 제시함으로써 의사결정트리분류기에 근거한 방법론의 단점을 보완하였다. 본 논문에서 제시한 ARMA 모형화를 위한 방법론은 세 단계로 구성되어 있다: 1) ESACF 특성 벡터 추출단계; 2) 개별 인공신경망에 의한 부분적 모델링 단계; 3) Conflict Resolution 단계, 제시한 방법론을 검증하기 위해 모의실험용 자료와 실제 시계열자료를 이용하여 제시된 방법론을 검증하였으며 실험결과 기존 연구에 비해 ARMA 모형화와 정확도가 높은 것으로 나타났다.