본 논문은 데이터 마이닝의 기법 중 가장 잘 알려진 지도학습 기법의 성능 향상을 위한 새로운 Hybrid 및 Combined 기법인 불일치 패턴 모델(오차 패턴 모델)에 대한 연구 논문이다. 불일치 패턴 모델이란 2개 이상의 기법 중 향후 더 레코드별로 더 잘 맞출 수 있는 기법을 메타 분류하는 불일치 패턴 모델을 개발하여, 최종적으로는 기존의 기법보다 더 좋은 분류 정확도 및 예측 향상율을 기대하기 위한 기법을 의미한다. 본 논문에서는 의사 결정나무 추론 기법인 C5.0과 C&RT 그리고 신경망 분석, 그리고 로지스틱 회귀분석과 같은 대표적인 데이터 마이닝의 지도학습 기법을 이용하여 불일치 패턴 모델을 생성하여 보고, 이들이 기존 단일 기법과 기존의 Combined 모델인 Bagging, Boosting 그리고 Stacking 기법보다 성능이 우수함을 23개의 실제 데이터 및 공신력 있는 공개 데이터를 이용하여 증명하여 보였다. 또한 데이터의 특성에 따라서 불일치 패턴 모델의 성능의 변화 및 더 우수해 지는지를 알아보기 위한 연구포 같이 수행을 하여 본 모델의 활용성을 높이고자 하였다.
통신기술의 발달로 무선단말기의 보급이 급증하고 무선 네트워크 사용이 일반화됨으로써, 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 중요한 이슈가 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 시간과 장소의 한계를 넘어 사용자가 하고자 하는 일을 컴퓨팅 환경이 상황을 인지하여 돕는 것을 가능하게 한다. 상황인지를 위해 순차패턴과 시간 연관규칙 탐사를 이용하여 사용자의 행동패턴을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통한 행동패턴은 사용자의 특성을 간과하게 되며, 각 사용자에게 더욱 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자를 분류하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 연구는 단지 통계적인 사용자의 빈발 행동패턴만을 추출하여 각 사용자의 관심사와는 무관한 서비스 제공이 이루어질 수 있다. 성별, 나이, 직업 등의 개인정보와 위치를 고려하여 사용자에게 더욱 더 효율적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 행동패턴을 유형별로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 각 위치에 따른 사용자의 연령대별 유용한 행동패턴을 추출하여 정확한 서비스를 제공할 수 있는 마이닝 기법을 제안한다.
안면 특정 근육의 움직임으로부터 기록되는 Electronic Sensing System(ESS)신호는 인간의 관능검사에 사용할 수 있다. 본 연구는 ESS를 이용하여 저작패턴에 따라 나타나는 결과들을 분석, 분류하고 각 그룹별로 같은 식품에 대한 관능 감지도의 차이를 검사하기 위하여 각 그룹별 씹는 특성을 파악하여 이에 따라 패널요원들을 선발하였다. 패널들을 젊은 남$.$여 및 노년 남$.$여 총 4그룹으로 구분하여 껌 및 당근의 저작과정에 대한 패턴 즉 속도, 시간 및 총 에너지를 비교한 결과, 젊은 남$.$여 그룹(n=47, 18∼42세, 남성 27명, 여성 20명) 및 노년 남$.$여 그룹((n=44, 65세 이상, 남성 33명, 여성 31명)은 저작 특성들이 서로 달라 같은 식품에 대하여 서로 관능감지도가 달라질 수 있음을 나타내었다. 또한 ESS에 의한 각 패널들의 검사치를 분석한 결과 껌을 씹을 때의 에너지에 대한 표준편차는 2.0 이하(n=71)그리고 씹는 속도의 경우는 0.1 이하로 반복실험의 재현성이 있었다. 91명의 패널들을 저작 에너지 및 씹는 속도에 따라 4그룹(낮은 에너지를 사용하며 천천히 씹는 그룹, 낮은 에너지를 사용하면서 빨리 씹는 그룹, 높은 에너지를 사용하며 천천히 씸는 그룹, 그리고 높은 에너지를 사용하며 빨리 씹는 그룹)으로 분류하고 각 그룹별 평균값에 가장 비슷한 양상을 나타내는 6명씩 총 24명의 관능검사 요원들을 선발하였다.
금석문의 영상데이터를 디지털 형태로 검출하고, 영상신호처리 알고리즘을 사용하여 신호의 특성을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 대상체는 비석에 음각된 문자로 하였다. 대전 주변의 백제권에서 몇몇 유형의 음각 문자를 형태별로 분류하여 디지털 이미지화한 다음, 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출하였다. 먼저 칼라 이미지를 grey tone으로 변환한 후, 전처리 과정을 거쳐 이미지의 노이즈나 불명확성을 제거하고 히스토그램 전 영역에 걸쳐 스케일 확장시켰다. 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역을 구분하여 무작위로 소이미지 샘플을 취득하고 각 소이미지의 신호패턴을 분석하였다. 그 결과를 중첩의 원리를 이용하여 합성한 후 영역별 신호분석 패턴을 정형화하였다. 유형별로 다소 차이를 보이나 두 영역의 이미지 분석 결과는 차별성을 보였다. 문자 영역은 grey level 범위가 좁고 한정되며 일관성을 보이는데 비해, 바탕영역은 범위가 넓고 광범위하였다. 두 영역의 교차 레벨 범위는 극히 제한적이었으며 패턴 분리에 큰 영향을 끼치지 못하였음이 밝혀졌다. 이 일련의 과정은 알고리즘화되어, 1-2분 정도의 사전 작업만 하면 프로그램에 의해 문자를 추출할 수 있다. 이러한 사실들은 종래 무리한 탁본 작업에만 전적으로 의존하던 금석학 분야의 디지털화를 가능케 할 수 있다.
본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함이 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포를 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따르는 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표(Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램(Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.
본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함의 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행 중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포론 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따른 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표 (Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치 데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램 (Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.
취수원에서 정수장과 배수지를 거쳐 수용가에 이르기까지 공급되는 급수량을 결정하는데 있어 각 수용가별 물 사용 패턴은 수요량을 예측하여 취수량을 결정하는데 있어 매우 중요한 지표이다. 생활용수 추정은 용도별(가정용, 상업용, 공업용 등)로 분류하여 경향성이 나타날 수 있도록 과거 사용실적을 바탕으로 장래 용도별 사용량을 추정한다. 이는 경험을 바탕으로 한 것으로 일반적으로 시계열 모형을 이용하는데 수요예측의 실패 가능성이 높으며 효율적인 방법이라 할 수 없다. 이에 본 연구에서는 최근 통신기술의 발달로 양방향 통신이 가능한 AMI(Advanced Metering Infrastructure, 원격검침인프라)센서를 영종도 112블록의 528개의 수용가에 설치하였다. AMI는 스마트 미터에서 측정한 데이터를 원격 검침기를 통해 물 사용량을 자동으로 계측할 수 있다. AMI 데이터를 이용하여 영종도 112블록의 운북동과 운서동의 각 용도별, 요일별, 그리고 도심지와 농가의 실시간 물 사용 패턴을 분석하였다. 분석 결과 운북동과 운서동의 물 사용 패턴은 비슷한 경향을 보이는 것으로 보이나 도시화된 운서동에 비해 운북동의 물사용량이 상대적으로 적고 첨두사용량의 발생시간 또한 빠른 것으로 나타났다. 또한 가정용과 공공용의 경우 시간별 물 사용량이 요일에 따라 일정한 경향이 있으나 상업용과 공업용은 일정한 사용량을 보였다. 향후 112블록의 관망해석에 실시간 물사용 패턴을 적용하여 효율적으로 급수량 결정을 할 수 있을 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권3호
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pp.551-562
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2009
수협의 어선조업정보는 국가 공식 통계가 가지고 있지 못한 위치별 조업정보를 가지고 있다는 장점이 있다. 위치별 조업정보는 해당 지역의 어업피해보상, 자원가치 산출 등을 추정할 수 있어 국가통계자료로의 가치가 매우 높으나 어업인들의 자기 정보의 노출에 대한 기피로 인해 신뢰성이 떨어지는 단점을 지니고 있다. 본 연구는 유용성분석을 통해 이러한 수협의 어선조업정보의 활용을 위한 방안을 제시하고 위치별 조업패턴의 특성을 분류하여 해구별 유사성의 정보를 산출을 목적으로 하였다. 분석결과 수협의 어선조업정보는 정부 생산통계대비 어획량의 약 33% 수준이나 유용성 분석에서 그 패턴과 상관관계가 밀접해 위치별 패턴파악에 유용한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 대해구별 2단계 군집분석을 통해 어획량, 조업일수, 조업척수에 대해 각각 최적의 군집을 구분하고 이를 종합하여 8개의 군집으로 패턴을 구분하였다.
지문을 이용한 개인 인증 절차는 지문 형태 별로 구분하는 분류(classification) 과정과 본인임을 확인하는 정합(matching) 과정으로 구분할 수 있다. 지문의 분류와 정합을 위해서는 기존 연구들이 지문의 특징점 수와 방향성의 흐름 패턴에 의존한다. 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 중심점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 중심점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 기준점을 축으로 생성되어진 직교좌표는 지문 영상의 상ㆍ하, 좌ㆍ우 위치 이동에 대한 영향을 최소화 시켜줌으로써 지문 정합의 정확도를 높여준다.
본 연구에서는 재활정도를 정량적으로 표현하기 위하여 정상 보행과 모의 비정상 보행 시 보행주기에 따른 근전도 패턴에 고차 곡선 맞춤을 적용하여 분석하였다. 보행 근전도 패턴에 적합한 다항식을 생성하였으며, 그 변수를 군집분석 하여 5개의 그룹으로 분류하였다. 정상패턴을 포함한 그룹을 기준으로 거리가 가까운 그룹을 나열하여 각 변수의 분포를 확인하였다. 진폭감소 패턴, 불규칙 패턴, 역상 패턴 순으로 정상 패턴에 유사하였으며, 분류된 그룹의 분포는 중첩되는 범위가 작아 변수 값을 이용한 그룹 분류가 가능하였다. 분류된 재활정도를 정량적으로 나타내기 위하여 각 계수항의 표준편차를 패턴별로 비교하였고, 정상에 가까울수록 큰 값을 가지는 것을 확인하였다. 역상 패턴의 경우는 편차 값은 크지만 부호가 음의 값을 가지므로 가장 작았다. 본 연구의 결과인 정량적인 재활정도의 표현은 보다 효율적인 재활방법 연구에 기여할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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