• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.27-34
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• 2006

최근 공간 정보들을 효과적으로 이용할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 효율적인 지식 탐사를 위해 다양한 기존의 데이터 마이닝 방법들이 확장되어 공간 데이터 마이닝에 사용되고 있다. 그러나 기존의 공간 연관 규칙 탐사 시스템들은 프레디킷 간의 연산을 통해 규칙을 발견함에 따라 질의 결과에 다양한 비공간 속성들을 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터베이스에서 사용되는 질의를 확장하고, 위상정보에 따른 데이터를 구성한 후 비공간 객체 속성간의 연관 규칙을 발견하는 시스템을 제안한다. 특히 지리 정보 시스템에 적용 가능한 모델을 구현하였다. 이렇게 구현된 시스템은 사용 중인 공간 데이터베이스를 확장하므로 이식성이 뛰어나고, 공간 속성뿐만 아니라 다양한 비공간 속성을 고려함으로써 좀 더 실생활에 유용한 공간 연관 규칙을 발견할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.335-346
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• 2002

위치 기반 서비스는 이동중인 사용자에게 위치와 관련된 정보를 제공한다. 최소한의 자원으로 사용자에게 유용한 정보를 개인화하여 제공하는 것은 위치 기반 서비스가 가져야 할 필수적인 기능이다. 이 기능은 데이타 마이닝을 통해 실현될 수 있다. 하지만 기존의 데이터 마이닝 연구는 시간 및 공간 속성을 동시에 고려하고 있지 않다. 따라서 시간에 따라 공간 위치 속성이 변경되는 특성을 갖는 위치 기반 서비스의 대상에는 적절하지 않다. 이 논문에서는 시간 및 공간 속성을 가지는 이동 객체의 위치 데이타로부터 유용한 시간 패턴을 탐사하기 위한 새로운 데이타 마이닝 기법을 제안하였다. 평면 상에서 좌표로 표현되는 이동 객체의 위치 정보를 일반화하기 위하여 contains와 같은 공간 연산을 사용하였다. 또한 이동 패턴 탐사 시 실제 유효한 시퀀스를 만들기 위해 객체의 위치 사이에 시간 제약조건을 적용하였다. 이렇게 생성된 이동 객체 위치의 시퀀스로부터 빈발 이동 시퀀스를 구하여 시간 패턴을 생성하였다. 제안한 기법은 기존과는 다른 시, 공간적 접근을 취함으로써 시간과 공간 의미가 중요시되는 위치 기반 서비스에 적합한 새로운 유형의 지식을 제공할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권5호
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• pp.483-490
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• 2007

최근에 데이터 스트림을 분석하여 잠재되어 있는 지식을 발견하기 위한 마이닝 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 대부분의 지지도 기반의 마이닝 방법들은 일정 주기 동안에 미리 정의된 지지도 이상의 발생 빈도를 갖는 이벤트만을 고려함으로써 발생 빈도에 비하여 중요도가 높은 이벤트를 간과하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이상 이벤트에 대한 연관 규칙을 탐사할 수 있는 SM-AF 방법을 제안한다. SM-AF 방법은 이상 이벤트가 감지된 윈도우만 고려하여 연관 정보를 탐사함으로써 자주 발생하지 않더라도 중요도가 높은 이벤트에 대한 연관 정보를 탐사할 수 있다. 또한 SM-AF 방법은 이상 이벤트에 대한 의미 있는 희소 항목 집합과 주기적인 이벤트 집합도 탐사한다. 그리고 다양한 실험을 통하여 SM-AF 방법이 기존의 연관 규칙 방법들에 비하여 우수함을 확인하였다.

• 자원환경지질
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• 제12권3호
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• pp.127-146
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• 1979

중석은 우리나라에서 40여년간 개발되어 1951년 이후 세계 굴지의 중석 생산국의 하나로 등장 했으나 중석에 대한 광물학적및 지화학적인 지식은 이들을 다루고 있는 전문가에게도 극히 제한되어 이해되고 있다. 중석에 대한 광물학, 지구화학적인 활동특성, 중석광상의 특정과 광화작용의 지질적인 환경등에 관한 연구논문이 세계적으로 상당량 발표되어 있다. 일반적으로 잘 알려진 중석광물중 회중석과 흑중석은 일차광물로 회중석계열 및 흑중석계열 광물중의 하나에 불과하며 이외 이차광물은 극히 드물게 산출되나 이들은 중석광물을 탐사하는데 중요한 자료가 되기도 한다. 반면 중석에 대한 지구화학지식은 아직도 불완전하게 알려져 있고 지질과정에 있어 중석의 활동 특성은 연구단계에 있다. 최근 중석의 기초 지구화학연구가 많이 진전되어 여러 학자들에 의하여 그 자료가 정리되어 발표되고 있다. 중석광상을 보다 더 이해하고 앞으로 효율적인 탐사를 위하여 현재까지 알려진 중석에 대한 지구화학적인 기초연구와 중석광상에 수반되는 원소들을 요약한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.647-653
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• 2022

데이터 마이닝은 데이터를 탐색하고 분석하여 데이터 사이의 관계나 패턴 등의 지식을 탐사하는 기법이다. 실세계에서 발생하는 데이터는 시간 속성을 포함한다. 시간 속성을 포함하는 데이터에서 유용한 지식을 찾아내기 위한 시간 데이터마이닝 연구는 미래를 예측할 수 있는 예측 판단에 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문은 데이터베이스를 일정한 시간 간격 단위로 구분하고, 시간 단위에서 빈발한 패턴 아이템셋을 발견하기 위한 시간 단위 그룹핑을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 시간 단위에 포함된 트랜잭션과 아이템 정보를 매트릭스로 구성하고, 그룹핑을 통한 시간 단위에서의 빈발한 아이템셋을 발견한다. 성능평가의 실험 결과에서 수행시간은 기존의 알고리즘보다 1.2배 소요되지만, 2배 이상의 빈발 아이템셋이 탐사되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.341-353
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• 2022

도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.

• 대한지리학회지
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• 제43권5호
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• pp.761-774
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• 2008

원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.99-110
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• 2010

이벤트는 환자의 증상과 같은 시간 속성을 갖는 흐름을 의미하며 센서를 통하여 수집된 스트림 데이터는 시작과 종료 시점을 갖는 인터벌 이벤트로 요약 가능하다. 그러나 대부분의 시간 마이닝 기법은 빈발 이벤트만을 고려하며, 빈발하지 않는 이벤트는 중요하더라도 제외되는 문제가 있다. 이 논문에서는 다차원 스트림 데이터 환경에서 인터벌 이벤트에 기초하여 의미있는 시간 관계에 대한 연관 규칙 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 이벤트 가중치와 이상 이벤트가 감지된 시점의 스트림 데이터만 고려하여 이벤트의 발생 횟수에 상관없이 의미있는 시간 관계에 대한 연관 규칙을 탐사한다. 그리고 성능 평가를 통하여 제안 방법이 기존의 방법에 비하여 보다 유용한 지식을 탐사함을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권6호
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• pp.7-17
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• 2009

효과적인 재활 시스템을 구상하는데 있어서 훈련 데이터의 정교한 분석은 다음 단계 훈련을 위한 피드백 자료로서 매우 중요하다. 현재 다양한 생체 역학적 실험을 통해 인간의 운동 능력을 평가하고 이로부터 생성된 데이터의 분석을 위한 객관적이고 신뢰성 있는 연구결과들이 발표되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로써, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 데이터마이닝은 대용량 데이터에 들어있는 숨겨진 규칙과 패턴을 탐사함으로써 임상 데이터에 숨어있는 의미 있는 정보추출에 성공적으로 사용되고 있으며, 특히 임상 연구 분야에서는 훌륭한 의사 결정 지원 시스템으로서 점점 그 사용이 증가되고 있다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 자세 제어 능력(Postural control ability) 평가를 위해서 측정된 훈련 데이터에 가중연관규칙 탐사를 적용하여 자세 훈련 유형에 따른 근육 활성 패턴과의 연관성을 분석, 효율적인 재활 훈련 규칙을 탐사하였다. 탐사된 규칙은 재활 및 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식으로 사용 될 수 있으며, 이를 근거로 환자 맞춤형 최적의 재활 훈련 모델을 구상하기 위한 지표로서 사용될 수 있다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2007년도 한국우주과학회보 제16권2호
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• pp.139-143
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• 2007

전기 추진시스템은 저렴한 개발비와 높은 신뢰성을 제공하는 추진 장치로 많은 분야에서 응용 되어 왔다. 특히 최근에 발사된 SMART-1과 MUSES-C는 우리에게 시사하는 바가 크다. 각각 European Space Agency(ESA)와 Japan Aerospace Exploration Agency(JAXA)에서 개발한 행성 탐사선으로, SMART-1은 달 탐사를 목적으로 하고 MUSES-C는 소행성 Itokawa의 토양을 채취해오는 것을 목적으로 한다. 이 두 탐사선에는 각각 Hall effect thruster와 Micro wave ion engine이 탑재되었는데, 작고 저렴한 비용의 탐사선을 이용해서 충분히 행성 탐사가 가능하다는 좋은 선례를 남겼다. 현재 개발되고 있는 과학기술위성 3호(STSAT-3)에도 전기추진 장치가 탑재되는데, SMART-1에 탑재 되었던 것과 유사한 Hall effect thruster가 인공위성 연구센터와 KAIST 물리학과의 GDPL과 공동으로 개발되고 있다. 성능이 좋은 전기 추력 장치를 개발하기 위해 추력기 내부에서 발생하는 플라즈마의 물리적 특성을 파악하는 것은 매우 중요한 일이다. 이 논문에서는 이러한 플라즈마의 특성을 모사하는 방법으로 Particle In Cell 모사와 더불어 독립적인 개개 입자의 운동을 기술하는 입자모사(particle simulation)를 이용하는 방법을 제시 하고자 한다. 이러한 접근 방법은 실제 전기추력장치를 설계하고 실험하는 담당자에게 플라즈마 운동에 대한 명료한 지식을 제공해 줄 수 있을 것으로 생각된다.