• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.429-432
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• 2006

기존의 u-HealthCare 서비스는 환자에 대해서 일정한 공간에서의 센서의 on/off 타입에 대한 모니터링/환자관리의 서비스를 제공하였다. 이러한 환경하에서의 주된 서비스는 현재 환자의 상태에 대한 수동적인 형태이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 센서 데이터에 대한 연속센서 데이터마이닝 기법을 이용한다. USN의 응용서비스인 u-HealthCare 서비스는 센서데이터로부터 생체정보 및 위치정보를 이용하여 환자/보호자/관련 의료진에게 필요한 정보를 제공한다. 이것은 환자에 대한 관리/모니터링뿐만 아니라 환자의 상태에 따른 센싱(sensing)된 데이터를 이용한 패턴(pattern), 예측-(prediction), 이상치(outlier)를 분석함으로써 보다 나은 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 센서 데이터에 대해 새로운 연속 센서데이터 마이닝 기법을 적용하여 질의를 통해 지식을 추출하고 보다 지능화된 서비스를 제공할 수 있는 응용서비스 기법을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.67-80
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• 2009

다양한 센서의 개발과 센서 네트워크 구축으로 인해 특정 공간의 환경 데이터를 수집할 수 있다. 보다 유용한 정보 및 지식의 발견을 위하여 데이터 마이닝(Data mining) 기법이 활용되는 연구들이 소개되었다. 본 연구에서는 이와 같은 데이터 마이닝 기법의 효율성 증대를 위하여 센서 네트워크로부터의 데이터 스트림의 전처리 과정(Preprocessing)을 수행하고자 한다. 제안하는 센서 스트림 데이터의 전처리 과정은 i) 세션확인(Session identification)과 ii) 오류검증(Error detection) 문제를 해결하고자 한다. 특히, 이를 위해 각센서 장비로부터 수집되는 데이터의 의미(Semantics)를 표현하고 있는 온톨로지(Ontology)를 적용한다. 본 연구 결과의 성능 평가를 위하여 센서 네트워크 테스팅 환경을 교내에 설치하였으며 30여일 동안 수집된 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 실행하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.15-20
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• 2019

음악치료는 장애아동 및 정신치료에 많은 효과를 보이고 있다. 오늘날의 음악치료 시스템은 구체적인 치료 시스템이 구축되어 있지 않은 상황으로, 음악 치료사들이 정확한 치료를 하기 위해 다양한 음악치료 사례들과 치료 이력 데이터들을 분석하고, 해당 환자 또는 내담자에게 가장 적합한 치료를 시행해야 하지만, 현실은 여러 가지 요인들로 인해 많은 어려움이 따르고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 기존 치료 데이터와 텍스트 마이닝 기술을 융합한 음악치료 지식관리 모델을 제안한다. 제안 모델을 활용하면 유사한 사례검색 및 환자에 관련된 구체적이고 확실한 데이터들을 기반으로 환자 또는 내담자로 하여금 정확하고 효과적인 치료가 가능하다. 이를 통해서 음악치료의 본래 목적과 그 효과를 최대로 이끌어 내는 효과를 기대할 수 있고 나아가 많은 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.316-318
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• 2000

데이터마이닝 기능은 문서의 구조화되지 않은 텍스트보다는 테이블과 일반적인 DB에 있는 구조화된 자료에 초점이 맞춰져 있다. 정보화의 과정속에서 많은 기업이나 조직들은 과거의 시스템을 DB로 구축하여 어느 정도 형태를 갖추게 되었지만, E-business, E-commerce가 활발해지면서 보유하고 있는 DB기반이 아닌 무작위의 새로운 데이터가 사용자들에 의해 생성되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 텍스트 문서에 숨어있는 정보들을 발견하기 위한 텍스트마이닝 과정을 시나리오로 설정하고, 문서와 문서집합에 대해 분석도구를 적용하는 어플리케이션을 구현해 보았다. 대규모의 문서집합에 분석도구를 이용함으로써 빠른 문서처리가 가능하고 이는 사용자가 많은 양의 문서들을 다룰 때의 시간비용을 최소화시킬 수 있는 방법이 될 수 있다. 또한 마이닝과정을 통해 발견한 지식과 특징들을 기반으로 반구조화된 파일로 변환하여, 규칙발견, 데이터마이닝기법을 적용하여 의미있는 새로운 결론을 얻을 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.59-68
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• 2011

축구 경기를 분석하고 이를 팀 전략 수립에 활용하는 축구 분석관의 역할이 강조됨에 따라, 방송용 축구 경기에서 주요 이벤트의 탐지와 같은 절차적 기능 이상의 고수준의 해석 방법들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 기반의 텍스트 방송인 축구 웹 캐스트에서 실시간으로 제공하는 텍스트 정보를 기반으로 텍스트 마이닝을 이용한 축구 경기의 전략 수립이 가능한 고수준의 해석 기법을 제안한다. 제안하는 해석기법은 축구 웹 캐스트의 텍스트 정보와 도메인 지식을 기반으로 축구 경기의 다양한 속성, 동작 그리고 이벤트 등 메타데이터를 추출하고, 인덱싱하고, 텍스트 마이닝의 다양한 해석 기법인 연관 규칙 마이닝, 성장도 분석, 그리고 패스파인더 네트워크 분석 기법 등을 사용함으로써 유용한 지식을 추출한다. 실제 2010년 월드컵의 스페인 팀 경기들을 중계한 웹 캐스트의 텍스트 정보를 대상으로 제안된 기법의 타당성을 실험적으로 검증한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권5호
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• pp.9-19
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• 2001

본 논문에서는 웹 도큐먼트로부터 사용자의 관심과 선호도를 반영하는 지식을 자동으로 확장 탐색하고 추출하기 위한 연관지식 추출 기법을 제시한다. 사용자의 학습의도를 내포한 중심어와 연관된 정보를 예제 도큐먼트로부터 탐색 추출하기 위하여 연관 규칙 탐색 데이터 마이닝 기법을 웹 도큐먼트상의 연관 객체 추출에 적용한다. 또한 추출된 연관 정보들의 가중치 부여를 위하여 연관 태그 블록 기반 가중치 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 연관 지식 추출 기법을 생명정보학 분야에 적용하여 의미적으로 연관성 있는 지식 추출 실험을 수행한 결과 매우 높은 정확성을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.369-387
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• 2001

인터넷 기술의 발달과 인터넷 비즈니스의 발전으로 인해 오늘날 사람들은 더욱 많은 시간을 인터넷 상에서 보내고 있다. 사용자가 기업의 웹 사이트를 방문한 기록은 웹 로그파일이라는 형태로 기업의 서버에 남게 되는데 이러한 로그 파일을 이용해 고객의 행동을 더욱 잘 이해하는 것이 매우 중요한 경쟁력의 요소로 자리 잡게 되었다. 이제까지는 웹 로그를 분석하기 위해 웹 로그 분석 도구를 이용해 왔는데, 경영 의사 결정에 도움이 되는 지식을 발견하기보다는 단순한 기술적인 통계량을 구하는데 그쳤다. 본 연구에서는 통계와 데이터마이닝 기법을 웹 데이터에 적용하여 경영 의사 결정에 도움이 되는 의미 있는 정보를 추출한다. 이를 위해 실제 인터넷 기업의 데이터를 기반으로 하여 대량 데이터를 데이터마이닝을 위해 전처리 하는 과정과 준비된 데이터를 분석하는 과정을 소개한다. 웹 사이트의 분석은 경영 지식을 찾아내기 위한 과정으로 개별 사이트가 처한 상황에 따라 분석과정이 상이해 질 수 있기 때문에 실제 기업의 데이터를 가지고 분석해 나가는 과정을 보이는 것은 의미 있는 연구라 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권1호
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• pp.64-72
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• 2001

결정트리 생성은 일련의 특징값으로 기술된 사례들로부터 분류 지식을 추출하는 학습 방법중의 하나이다. 현장에서 수집되는 사례들은 관측 오류, 주관적인 판단, 불확실성 등으로 인해서 애매하게 주어지는 경우가 많다. 퍼지숫자나 구간값을 사용함으로써 이러한 애매한 데이타의 수치 속성은 쉽게 표현될 수 있다. 이 논문에서는 수치 속성은 보통값 뿐마아니라 퍼지숫자나 구간값을 갖을 수 있고, 비수치 속서은 보통값을 가지며, 데이터의 클래스는 확신도를 기자는 학습 데이터들로 부터, 분류 규칙을 마이닝하기 위한 퍼지 결정트리 생성 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법에 의해 생성된 퍼지 결정트리를 사용하여, 새로운 데이터에 대한 클래스를 결정하는 추론 방법을 소개한다. 한편, 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 수행한 실험의 결과를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.10-12
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• 2001

대용량의 공간 데이터베이스로부터 임시적이고 유용한 지식을 자동적으로 추출하는 공간데이터 마이닝은 데이터양의 급격히 증가하면서 필요성이 더욱 증대되고 있다. 공간데이타 마이닝에서 데이터를 분석하여 유사한 그룹으로 분류하는 것은 중요한 분야이며, 이를 위해서는 공간 클러스터링 과정이 먼저 수행되어야 한다. 이러한 공간 클러스터링에서 가장 중요한 점은 클러스터링에 드는 비용의 감소와 점 공간객체에 한정된 클러스터링이 아닌 선 및 다각형 객체들의 클러스터링도 가능해야 한다. 본 본문은 이를 위하여 공간지역성을 보장하는 대표적인 공간분할 방법인 그리드 셀을 이용한다. 기존의 클러스터링에서 사용되는 객체들 간의 거리 계산을 인접한 그리드 셀들 간의 관계 연산으로 대체시키는 것이 핵심아이디어이다. 이 방법은 기존 클러스터링에서 객체들 간의 거리 계산으로 인한 비용을 현저하게 줄일 수 있고, 선 및 다각형 객체들의 클러스터링도 가능하게 하는 장점이 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.334-337
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• 2004

차세대 생산 시스템(Next Generation Manufacturing System： NGMS)의 핵심 개념은 분산 생산 시스템과 다품종 소량의 유연 생산 시스템의 지원이다. 이러한 시스템의 구성을 위하여 실시간 데이터에 기반한 예측 모델이 필수적인데, 이러한 예측 기능을 통하여 생산공정의 관리와 운영, 특히 전체 공정관리를 효율적으로 수행할 수 있다. 한편, 공정으로부터 전송된 데이터는 특정한 형태의 지식으로 표현된다. 이러한 지식들은 시스템에 대한 다양한 정보를 가지고 있으므로 정보를 이용하여 시스템 상태를 빠르고 쉽게 진단할 수 있다. 공정 진단은 현재 공정 상태에서 생산되는 제품의 품질을 추정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 이러한 개념이 바탕이 되어 공정관리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템의 적용 대상은 반도체 제조 공정의 단위 공정인 에칭 공정이다. 에칭 공정은 공정 중에 연속적인 검사가 수행되지 않고 최종 제품에 대한 검사가 수행되므로 불량 원인을 찾는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 공정관리를 위한 의사지원시스템을 통해 공정의 연속적인 간접진단을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 의사지원시스템은 각 공정에서 얻어지는 데이터와 경험적 지식을 토대로 공정시스템의 해석과 진단이 가능한 시스템이다.