• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.293-303
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• 2000

데이터 마이닝의 수행 예측 오차를 줄이기 위한 방법으로 하나의 문제를 여러 기법들을 결합하여 해결하고 있다. 본 연구에서는 새로운 결합 모델을 제시하고 이를 통해 예측 오차를 감소시킬 수 있는 가능성을 제시한다. 제시된 결합모델의 성능을 검증하기 위해서 국내 자동차보험 회사의 고객데이터를 바탕으로 고객이탈 예측문제를 다루었다. 결합모델의 예측결과를 의사결정나무, 사례기반추론 그리고 인공신경망 중 하나의 기법만을 사용하여 예측한 결과와 비교 평가하였다. 평가 결과, 결합 모델의 예측 적중률이 개별 기법의 예측 적중률보다 우수했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.550-552
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• 2005

유비쿼터스 환경의 발달과 함께 모바일 장비에서 수집되어지는 컨텍스트 로그를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 컨텍스트 정보를 사용한 연구는 사용자 모델링에 그 초점을 맞추거나 단순하게 수집된 정보를 정리하여 한눈에 알아보기 쉽게 보여주는 정도에 그치고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위한 방법으로서 모바일 컨텍스트 로그와 외부 센서를 통해 정보를 수집하여 학습한 베이지안 네트워크를 이용하여 랜드마크를 찾아내는 예측 모델을 제안한다. 베이지안 네트워크 설계는 사전에 수집된 컨텍스트 정보를 요일과 주별로 분류하여 각각에 대한 베이지안 네트워크를 cross validation하여 랜드마크 예측에 대한 정확도를 평가하였다. 그리고 분류에서 가장 많이 사용하고 있는 SVM 방법을 사용하여 제안한 방법과의 성능을 비교평가하였다. 랜드마크 예측에 대한 정확도는 주간별로 설계한 베이지안 네트워크보다 요일별로 설계한 베이지안 네트워크가 랜드마크를 예측하는데 정화도가 높음을 확인하였고, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다. 예측에 한 정확성이 우수하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.383-383
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• 2020

한반도를 비롯한 전 세계를 대상으로 가뭄과 홍수 등 물관련 재해정보를 체계적으로 수집·분석하고 이를 정부부처 및 민간에서도 제공 가능한 국가 차원의 과학적이고 효율적인 수재해 대응 및 관리 위하여 현재 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단이 2014년 7월 1일 출범하여 수행중에 있다. 정보플랫폼 융합기술 연구단은 국토관측센서(위성, 레이더, 지상관측자료) 기반 광역 및 지역 수재해 정보 허브 구축 및 운영기술 개발로 행복한 안심국토 및 물산업 강국 실현이라는 연구비전 아래, 고정밀 수문레이더 기반 도시홍수 관리기술, 가뭄/하천건천화 평가 및 예측 기술 개발, 홍수재해 평가 및 예측 기술 개발, 빅데이터기반 광역 및 지역 수자원정보 서비스 플랫폼 기술 개발이라는 4대 연구성과 목표로 X-Net 실증 테스트베드 구축을 통해 획득된 자료를 기반으로 수재해 감시·평가·예측 등에 필요한 관련 수문정보를 생성하고 있으며, 생성된 위성영상 및 수문레이더 등의 수문정보를 활용하여 미계측 유역에 대한 수자원 변동 감시 및 가뭄과 하천 건천화를 효율적으로 평가·예측함으로써 물안보 대응체계를 강화하기 위한 기술을 확보하고 있다. 또한 광역 및 국지 홍수 피해 범위와 규모 등을 평가·산정하고 정확히 예측함으로써 홍수재해를 저감할 수 있는 기술 개발을 추진하고 있으며, 최종적으로는 광역 및 지역 수문자료와 수재해 관련 분석정보를 체계적으로 관리하고 맞춤형 수재해 정보를 제공할 수 있는 수재해정보플랫폼 및 포털시스템을 개발 글로벌 물 정보 허브로써 기반을 조성해 나가고 있다. 이에 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하여 운영중에 있는 수재해 정보플랫폼의 고정밀 수문레이더 기반 도시홍수 관리시스템, 위성기반 가뭄 모니터링 시스템, 미계측 지역 수문정보 및 수자원 모니터링 시스템, 한국형 지표 수문정보 생성 시스템 개발현황 등 그간의 노력에 대해 소개하고자 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.139-148
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• 2004

사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.3-3
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• 2015

임진강 유역면적은 $8,138.9km^2$이나 이 중 62.9%인 $5,108km^2$가 군사분계선 이북에 놓여있어 유역특성에 따른 수문량을 분석하는 데 어려움이 있다. 1996년, 1998년, 1999년 및 2011년 임진강 유역의 이상 강우로 인해 약 1조 원의 재산피해와 136명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 국지성 호우의 발생 여부 및 강우의 지역적 편차 등 수문 정보를 예측하지 못하여 상황 대처가 어려운 실정이다. 따라서 미계측 유역이 많은 임진강 유역의 홍수피해 최소화를 위해 예측 강우와 같은 수문 정보의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 임진강 유역 중 미계측 유역이 97%에 달하는 군남홍수조절지 유역에 예측 강우 자료의 적용을 위해, 임진강 유역의 한탄강 유역($2,436.4km^2$)에 대하여 예측 강우자료의 적용성을 평가하였다. 예측 강우 자료는 기상청의 Local Data Assimilation and Prediction System(LDAPS) 자료를 사용하여 선행 시간에 따른 예측 정확도로부터 적용성을 평가하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.190-197
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• 2007

외환위기 이후 우리나라 금융기관은 상대적으로 위험성이 높은 기업대출보다, 높은 수익성을 가지는 가계 대출에 관심을 기울이게 되었다. 가계대출이 증가함에 따라 개인신용평가의 중요성이 부각되고, 이에 많은 신용평가시스템이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 신용평가시스템은 대출 신청 당시의 데이터 및 과거의 데이터를 가지고 개인의 신용을 평가하기 때문에, 미래 상황에 대한 예측은 고려하지 못한다. 시스템 다이나믹스는 시간의 흐름에 따른 각 요인의 변화를 살펴봄으로써 미래 상황에 대한 예측이 가능한 분석 방법이다. 이에 본 연구에서는 시스템 다이나믹스 방법론을 활용하여 개인 신용 상태에 대한 미래의 동태적인 변화를 예측하여, 그 결과를 반영한 신용평가모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여, 먼저 신용평점 영향을 주는 변수들을 선정하고, 이 변수들 간의 인과관계를 밝혀낸 후, 인과관계를 토대로 분석 모델을 구축한 뒤, 컴퓨터 시뮬레이션을 실행함으로써, 대출 희망자의 미래의 신용상태 변화 모양을 예측해 본다. 이러한 시뮬레이션 결과를 신용평가에 반영하게 되면, 금융기관의 신용 대출의 위험을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1111-1120
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• 2005

협력적 여과 시스템에서 대부분의 사용자들은 모든 아이템에 대하여 선호도를 평가하지 않으므로 인하여 사용자~아이템 행렬은 희박성을 나타내며, 또한 사용자가 평가하지 않은 아이템으로부터 결측치가 발생한다. 일반적인 결측치 예측 방법은 특정 대상의 사용자가 평가하지 않은 결측치를 이 사용자와 비슷한 흥미를 갖는 사용자들의 평가값을 기반으로 예측하나, 기본 평가값 예측 방법은 사용자-아이템 렬의 결측치를 특정 사용자가 아닌 전체 사용자에 대하여 예측한다. 기본 평가값 예측 방법 중 가장 많이 사용되는 방법은 아이템 평균이나 사용자 평균을 이용한 방법이다. 그러나 이 방법은 아이템이나 사용자의 특성, 또한 데이타 집합의 분포 특성을 전혀 고려하지 않는다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 데이타 집합에 나타난 사용자의 변동 계수를 이용하는 기본 평가값 예측방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 수식을 이용하여 자동적으로 사용자 변동 계수의 임계값을 선택하고, 그 임계값에 따라 사용자 평균에서 아이템 평균으로 전환하여 사용자들의 결측치에 대한 기본 평가값을 결정한다. 그러나 사용자 변동 계수들의 분포 정보로 인하여 사용자 변동 계수와 임계갈이 항상 일정한 관계를 유지하는 것이 아니므로, 제안된 방법에서는 임계값을 선택하기 위하여 사용자 변동 계수의 평균과 변동 계수의 분포 정보를 병합한다. 제안된 방법은 사용자가 영화에 대하여 평가한 MovieLens 데이타 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 기본 평가값 예측 방법보다 그 성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.603-606
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• 2005

오늘날 컴퓨터와 데이터 통신의 급속한 발달로 인해 멀티미디어 정보통신 기술이 비약적으로 발전하고 있다 .이러한 멀티미디어 데이터 중에서 동영상은 다른 데이터 형태에 비해 정보량이 매우 방대하다. 따라서 동영상을 처리하는 시스템에서는 압축 기법이 매우 중요한 역할을 차지한다. 이에 본 논문은 H.264 Intra예측을 기반으로 고속의 움직임 탐색 모드를 미리 결정하여 최적의 움직임 탐색 모드로 움직임 예측을 시행하였고, 기존의 4$^*$4, 8$^*$8, 16$^*$16 완전블록 탐색방식과 비교 평가하였다. 뿐만 아니라 이후 이를 바탕으로 움직임 예측 모듈을 VHDL로 구현한 후 성능평가의 기준으로 이용할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.350-350
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• 2021

한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 돌발홍수예측 시스템을 구축하여 2019년부터 전국에서의 돌발홍수정보를 제공하고 있다. 2019년에는 초단기 예측 모델인 Macgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) 알고리즘으로부터 생산된 초단기 예측 강우를 활용하여 동(읍/면) 단위로 1시간 선행 예보를 제공하였다. 2020년에는 추가로 초단기 예측 강우와 수치예보 자료를 병합한 예측 병합 강우 자료를 생산하여 예측 선행시간을 1시간에서 3시간까지 확장하였다. 돌발홍수예측 시스템의 목표는 도시 및 산지소하천에서의 돌발홍수에 대응하기 위한 정보를 실시간으로 사용자에게 제공하여 수재해에 빠르게 대응하는 것이다. 이에 돌발홍수예측 시스템은 2019년부터 실시간으로 운영하여 홍수기에 보다 빠른 돌발홍수정보를 제공해왔다. 본 연구에서는 2020년 우기에 운영된 돌발홍수시스템에 대한 평가를 수행하였다. 이를 위해 부산(07.23), 대전(07.29), 서울(08.01), 경기-충북(08.02)에서 발생한 수재해 사례를 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.109-111
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• 2001

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.