• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.373-384
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• 2014

데이터 마이닝이란 대량의 데이터나 복잡한 구조의 데이터들을 정교한 통계분석과 모델링 테크닉을 이용하여 정확히 식별되지 않는 패턴이나 자료간의 상관관계를 밝혀내어 여러 가지 결과를 예측해 내는 통계적 기법이다. 이러한 데이터 마이닝 기법은 금융, 통신, 유통, 의학 등 다양한 분야에 활용되는데, 본 연구에서는 의학 분야에 적용하여 호흡기질환에 영향을 끼치는 요인을 선별하였다. 분석은 2012년도 경상북도 지역사회건강조사에 참여한 사람 중 의사에게서 폐결핵, 천식, 알레르기성 비염을 진단받은 경험이 있는 호흡기질환군과 건강군으로 정리한 자료를 대상으로 하였다. 호흡기질환이 영향을 끼치는 주요인을 선별하기 위해 인공신경망, 로지스틱 회귀모형, 베이지안 네트워크, C5.0, CART 기법을 이용하였다. 공정한 모형 평가를 위해 전체 데이터를 훈련용 데이터와 검증용 데이터로 나누었고, 훈련용 데이터에서 설정된 모형을 검증용 데이터에 적용하여 정확도를 비교하였다. 그 결과 CART가 최적 모형으로 선정되었으며 CART의 의사결정나무를 통하여 우울감 인지 여부, 현재 흡연여부, 스트레스 인지 여부 순으로 호흡기질환에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 호흡기질환의 주요인들에 대한 오즈비를 구하여 개별적인 영향력에 대해서도 밝혔다.

• 대한교통학회지
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• 제24권2호
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• pp.139-145
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• 2006

본 논문에서는 보행-차량 충돌사고 시 보행자 사망 여부를 확률적으로 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 베이지안 신경망을 적용하여 보행자 사망확률모형을 개발하고, 로지스틱 회귀분석 기법 기반의 모형과 예측력을 비교하였다. 본 연구를 위하여 개별 교통사고 자료를 수집하였으며, 교통사고 재현을 통해 사고 당시의 충돌속도를 추정하여 보행자 연령, 차종과 함께 모형의 독립변수로 사용하였다. 보다 정확하고 신뢰성 있는 모형개발을 위해 반복적 샘플링기법을 적용하여, 다양한 학습자료 및 테스트 자료를 구성하고 모형의 성능을 평가하였다 본 연구를 통해 개발된 모형은 보행자 보호를 위한 첨단차량기술 개발, 제한속도의 설정 등 다양한 정책 및 관련기술의 개발을 지원하는 유용한 도구로 사용될 것으로 기대된다.

• 대한치과교정학회지
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• 제44권4호
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• pp.184-194
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• 2014

Objective: To evaluate the relative importance of bilabial prominence in relation to other facial profile parameters in a normal population. Methods: Profile stimulus images of 38 individuals (28 female and 10 male; ages 19-25 years) were shown to an unrelated group of first-year students (n = 42; ages 18-24 years). The images were individually viewed on a 17-inch monitor. The observers received standardized instructions before viewing. A six-question questionnaire was completed using a Likert-type scale. The responses were analyzed by ordered logistic regression to identify associations between profile characteristics and observer preferences. The Bayesian Information Criterion was used to select variables that explained observer preferences most accurately. Results: Nasal, bilabial, and chin prominences; the nasofrontal angle; and lip curls had the greatest effect on overall profile attractiveness perceptions. The lip-chin-throat angle and upper lip curl had the greatest effect on forehead prominence perceptions. The bilabial prominence, nasolabial angle (particularly the lower component), and mentolabial angle had the greatest effect on nasal prominence perceptions. The bilabial prominence, nasolabial angle, chin prominence, and submental length had the greatest effect on lip prominence perceptions. The bilabial prominence, nasolabial angle, mentolabial angle, and submental length had the greatest effect on chin prominence perceptions. Conclusions: More prominent lips, within normal limits, may be considered more attractive in the profile view. Profile parameters have a greater influence on their neighboring aesthetic units but indirectly influence related profile parameters, endorsing the importance of achieving an aesthetic balance between relative prominences of all aesthetic units of the facial profile.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.197-211
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• 2018

본 연구에서는 건강에 대한 공간적 연구에서 통상적으로 사용되는 센서스에 기반한 지역 박탈지수의 대안으로 지역 주택가격이 사용될 수 있는지 평가하였다. 평가를 위해 개인을 1수준으로, 수도권의 보건소 구역을 2수준으로 하는 다수준 로지스틱 모델이 추정되었다. 다수준 모델에는 개인의 점심식사후 칫솔질과 치간실 사용을 설명하기 위한 개인수준의 변수들과 보건소 구역을 대표하는 사회적 박탈지수 및 지역주택가격 수준이 포함되었다. 추정된 모델들의 설명력은 Akaike Information Criterion (AIC)와 Bayesian Information Criterion (BIC)를 이용하여 평가되었다. 모델의 추정결과는 사회적 박탈지수 및 지역 주택가격이 모두 개인의 치아관리 행동을 설명하는 데 기여하나 지역 주택가격을 사용한 모델의 AIC 및 BIC가 통상적인 센서스 기반 지역 박탈지수를 사용한 경우 보다 낮은 것을 보여 주었다. 본 연구결과는 센서스에 기반한 박탈지수를 생성하는 데 사용된 센서스 변수가 시점의 차이 등의 이유로 적절하지 않을 경우 지역 주택가격이 지역의 사회경제적 수준을 대표하기 위해 대안적으로 사용될 수 있음을 보여준다.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.137-158
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• 2008

기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.243-264
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• 2018

현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.