• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.13-29
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• 2020

자동차는 우리의 일상에 필수재가 된 지 오래지만 자동차 교통사고로 인한 사회적 비용이 국가 예산의 9%를 넘을 정도로 심각하여 이에 대한 국가적인 예방 및 대응 체계 구축이 매우 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 차대차 교통사고의 상해 심각도를 정확히 예측할 수 있는 모형을 제시하고자 하였다. 이를 위해 과거 3년간의 전국교통사고 발생 데이터를 토대로, K-최근접 이웃, 로지스틱 회귀분석, 나이브베이즈, 의사결정나무, 앙상블 알고리즘을 적용하여 각 모델의 상해 심각도 분류의 성능을 비교 분석하였다. 특히 이 과정에서 각 상해 심각도 수준 간의 데이터 수에 차이가 있음에 주목하여 표본수가 많은 그룹에 대해서는 과소표본추출을 시행하는 등의 방법을 통해 분류 예측의 정확도를 높일 수 있었고, 분산 분석을 통해 모델의 유의성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.411-425
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• 2013

데이터마이닝이란 대용량의 자료로부터 의미있는 패턴과 규칙을 찾기 위해서 자동화되거나 반자 동화된 도구를 이용하여 데이터를 탐색하고 분석하는 과정이다. 이러한 데이터마이닝 기법을 통해 정보의 연관성을 파악함으로써 가치 있는 정보를 만들어 합리적인 의사 결정이 가능하게 된다. 금융분야에서도 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 서비스 품질개선, 부정행위 적발 등에 데이터마이닝 기법이 다양하게 사용되고 있다. 금융거래에서 대출의 중요도와 필요성이 시간이 지날수록 점점 높아지고 있으나, 대출을 이용하는 사람과 대출건수가 증가할수록 부실대출의 위험이 함께 증가하기 때문에 대출을 해주는 여신기관의 손실을 막기 위해서는 대출여부를 정확하게 예측할 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 국내 A 여신기관의 실제 데이터를 사용하여 대출심사에 관한 연구를 진행하였으며, 모형 구축에 있어서 안정적이고 정확한 예측을 보이는 모형을 찾기 위하여 원 데이터에서의 샘플 정제와 여러가지 모형, 데이터마이닝 기법 등을 사용하여 다양한 모형을 구축하고 비교, 평가하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.38-46
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• 2010

P2P온라인 게임 시스템에서 대규모 사용자의 동시 접속을 수용할 수 있는 안전한 게임 운영 시스템이 필수적이다. 본 논문에서 제안하는 P2P 온라인 게임 시스템은 RS(Region Sever)들의 재구성 및 RS간의 숭호 정보 교환을 통해 한 영역에 플레이어가 집중되는 현상을 피하여 대규모 플레이어를 수용할 수 있으며, 안전한 게임을 운영할 수 있다. 또한 모니터링 서버의 광역 버퍼(Global Zone Buffer)를 이용한 부하분산으로 타임스탬프 시간 내의 게임 동기화가 가능하며고 미들웨어를 단위 영역별로 관리하여 게임 월드의 크기에 관계없이 수행 가능하다. 따라서, 서버 추가 문제의 해결 및 메시지 전송의 안정성을 확보할 수 있다. 또한, 시뮬레이션을 통하여 제안 시스템에 대한 효율성을 입증한다.

• 식물조직배양학회지
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• 제26권4호
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• pp.271-274
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• 1999

아배양을 통한 물박달나무 성숙목의 기내증식은 DKW 배지에서 양호하였다. 이 배지는 다른 두 배지보다 줄기증식 및 줄기생장이 양호하여 물박달나무의 적정 배지로 생각되었다. DKW 배지에서 액아배양과 정아배양에는 큰 차이는 없었으나 증식에는 액아배양이, 생장에는 정아배양이 다소 양호하였다. 한편 1/2 MS 배지에서는 절편기부에 callus가 직경 1.0cm이상 지나치게 형성되어 줄기신장을 억제하였고, WPM에서는 줄기형태는 정상이나 생장이 저조하여 물박달나무의 아배양 배지로는 부적당하였다. 발근은 NAA 처리가 IBA 보다 효과적이었다. l/2 DKW 배지에 1.0 mg/L NAA 처리로 80%의 기내발근 되었으며 유도된 뿌리수도 많았다 얻어진 줄기는 직접 기외삽목도 가능하였는데, 이 같은 결과는 물박달나무 성숙목의 효율적인 기내번식이 가능함을 시사한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제23권1호
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• pp.51-59
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• 2020

In this paper, the WEKA platform was used to mine and analyze measured data of floor failure depth and a prediction system of floor failure depth was developed with Java. Based on the standardization and discretization of 35-set measured data of floor failure depth in China, the grey correlation degree analysis on five factors affecting the floor failure depth was carried out. The correlation order from big to small is: mining depth, working face length, floor failure resistance, mining thickness, dip angle of coal seams. Naive Bayes model, neural network model and decision tree model were used for learning and training, and the accuracy of the confusion matrix, detailed accuracy and node error rate were analyzed. Finally, artificial neural network was concluded to be the optimal model. Based on Java language, a prediction system of floor failure depth was developed. With the easy operation in the system, the prediction from measured data and error analyses were performed for nine sets of data. The results show that the WEKA prediction formula has the smallest relative error and the best prediction effect. Besides, the applicability of WEKA prediction formula was analyzed. The results show that WEKA prediction has a better applicability under the coal seam mining depth of 110 m~550 m, dip angle of coal seams of 0°~15° and working face length of 30 m~135 m.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.183-185
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• 2015

최근 기계학습기반 빅데이터 분석이 많은 주목을 받으며 축산분야에도 다양한 기계학습 방안들이 적용되고 있다. 많은 양의 생체데이터와 환경데이터에 기계학습기법을 적용하여 분석함으로써 이전에는 발견하지 못했던 새로운 사실들을 밝혀낼 수 있다. 본 연구에서는 실험돈사에서 수집된 데이터를 기반으로 비육돈의 비율일당증체를 예측하는 방안에 대해서 다루었다. 비율일당증체 예측을 위해서 매일 측정된 온도/습도/이산화탄소/풍속의 일평균/일최소/일최대 데이터(환경데이터)과 비율일당증체(생체데이터)를 이용하였고, 트리기반 알고리즘을 사용하여 비율일당증체 예측수식을 도출하였다. 이를 통해 평균 온도가 비율일당증체에 가장 큰 영향을 미치는 요소인 것을 보였다. 본 연구의 결과는 각 양돈농가에서 비육돈의 성장을 예측하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제14권4호
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• pp.335-346
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• 2015

The electronic commerce site (EC site) has become an important marketing channel where consumers can purchase many kinds of products; their access logs, including purchase records and browsing histories, are saved in the EC sites' databases. These log data can be utilized for the purpose of web marketing. The customers who purchase many product items are good customers, whereas the other customers, who do not purchase many items, must not be good customers even if they browse many items. If the attributes of good customers and those of other customers are clarified, such information is valuable as input for making a new marketing strategy. Regarding the product items, the characteristics of good items that are bought by many users are valuable information. It is necessary to construct a method to efficiently analyze such characteristics. This paper proposes a new latent class model to analyze both purchasing and browsing histories to make latent item and user clusters. By applying the proposal, an example of data analysis on an EC site is demonstrated. Through the clusters obtained by the proposed latent class model and the classification rule by the decision tree model, new findings are extracted from the data of purchasing and browsing histories.

• 한국동물학회지
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• 제13권1호
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• pp.3-8
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• 1970

경기도 파주지역의 밤나무숲은 밤나무혹벌(Dryocosmus kuriphilus Yasumatsu)이 1965년 이래로 번성하여 막심한 피해를 받고 있으며 벌목되는 나무의 수가 증가 되어가는 실정이다. 저자는 밤나무혹벌의 생물학적 자연구제의 대책을 연구코저 파주군의 법원리, 마장리, 분수리의 3개처와 양주군의 보광사, 벽제리, 2개처에 대하여 밤나무숲의 곤충상을 조사하였다. 전 지역에 대하여 5목 35종의 곤충을 채집하였으며 법원리에서는 해충의 번성이 심하였으나 분수리에서는 작년가지에 많은 밤나무혹벌의 혹이 금년가지에서는 볼수 없어 하나의 회복증상을 발견하고 그 이유로서 법원리는 숲이 고립되어 있으나 분수리는 상수리나무숲으로 잘 둘러싸여 있다는 사실을 지적, 삼림조성에 있어서의 혼합림조성 방식을 제창하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.535-545
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• 2014

최근 소프트웨어 산업의 발전과 더불어 소프트웨어 취약점을 이용한 공격이 사회적으로 많은 이슈가 되고 있다. 특히, 웹 브라우저 취약점을 이용한 공격은 윈도우 보호메커니즘을 우회할 수 있기 때문에 주요 공격 대상이 될 수 있다. 이러한 보안위협으로부터 웹 브라우저를 보호하기 위한 퍼징 연구가 지속적으로 수행되어 왔다. 하지만 기존 웹 브라우저 퍼징 도구에서는 대부분 DOM 트리를 무작위로 변형시키는 단순한 형태의 퍼징 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 알려진 취약점에 대한 패턴 분석과 기존 웹 브라우저 퍼징 도구의 분석을 통해 최신 웹 브라우저 취약점을 보다 효과적으로 탐지하기 위한 이벤트 및 커맨드 기반 퍼징 방법을 제안한다. 기존 퍼징 도구 3종과 제안하는 방법을 비교한 결과 이벤트 및 커맨드 기반의 퍼징 도구가 더욱 효과적이라는 것을 볼 수 있었다.

• 한국안전학회지
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• 제26권4호
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• pp.111-119
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• 2011

This study was designed to provide basic data applicable to fire investigation through consideration of combustion products and propose vulnerability of combustibles through analysis of $CO_2$ emission. In order to achieve these research objectives, characteristics of combustion products such as smoke release rate of each part(raw leaves, branches and barks), $CO_2$ emission and ash production were considered targeting on 6 oak species(Quercus variabilis Blume, Quercus aliena Blume, Quercus serrata, Quercus mongolica Fisch, Quercus dentata Sapling and Quercus acutissima) using cone calorimeter and smoke density tester. As a result, it was found that raw leaves release smoke more relatively than branches and barks, when they burn, and that Quercus variabilis Blume has the highest smoke density. Also, Quercus acutissima released CO and $CO_2$ which are respectively, 6.67 times and 1.43 times more than Quercus variabilis Blume with low $CO_2$ emission. In addition, branches released CO and $CO_2$ more relatively. There was a big difference in ash production among raw leaves(3.1 g), branches(10.5 g) and barks(16.43 g). It was identified that Quercus serrata produces ashes which are nearly 9.95 times more than Quercus variabilis Blume. It demonstrates that Quercus serrata contains relatively higher minerals and that Quercus variabilis Blume can leave lots of traces like stain and carbonization, as it releases smoke a lot and it's difficult to predict visibility, when a forest fire breaks out in its community area. It is also considered that smoke particles containing oil in the air leave strain on the surface of a tree, and that CO and $CO_2$ emission increases, when crown fire to burn branches breaks out.