• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권5호
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• pp.341-351
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• 2009

유틸리티 패턴 마이닝은 데이터 항목에 대한 다른 가중치를 고려할 수 있는 장점으로 인하여 비즈니스 데이터를 분석하는 환경에서 효율적으로 이용되고 있다. 그러나 기존의 빈발 패턴(Frequent Pattern) 마이닝에서의 Apriori 규칙을 그대로 적용하기 어려운 문제점으로 인하여 패턴 마이닝의 성능이 현저하게 떨어지고 있다. 본 연구는 Prefix-tree를 이용하여 지속적으로 증가하는 비즈니스 트랜잭션 데이터베이스에 대한 유틸리티 패턴 마이닝을 효과적으로 수행하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Prefix-tree의 각 항목 노드에 유틸리티 값을 저장하여 FP-Growth 알고리즘에서와 같이 트리의 상향 탐색을 통하여 높은 유틸리티 패턴을 빠르게 찾아낸다. 여러 형태의 실험을 통하여 이용할 수 있는 세가지 다른 Prefix-tree 구조들 간의 성능적 특징과 패턴 탐색의 방법들을 비교하였으며 실험 결과에 따라 제안하는 기법이 기존의 기법들에 비해 많은 성능 향상을 가져올 수 있는 것을 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.69-76
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• 2014

대용량 지형 데이터는 최신 그래픽 하드웨어를 사용해도 실시간으로 표현하기가 어렵다. 일반적으로 이런 대용량 지형 데이터를 실시간에 처리하기 위해 연속 상세 단계 기법 같은 메쉬 간략화 기법이 사용된다. 하지만 기하 분할(geometry splitting)과 같이 기존의 GPU기반 사진트리를 사용하는 기법은 트리의 깊이가 깊어질수록 많은 정점을 사용하고 이를 다시 재전송하기 때문에 성능이 저하되며 텍스처를 이용해 트리를 구성하기 때문에 트리의 용량이 커지는 단점이 있다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사진트리 기반의 묶음(chunk)으로 구성된 상세 단계 선별 기법을 GPU에서 처리하는 실시간 지형 렌더링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 기하 분할 기법의 단점을 해결하기 위해 트리 탐색을 제한하고 테셀레이터(tessellator)에서 묶음을 생성한 후 렌더링함으로써 트리 탐색을 줄이고 묶음을 GPU에서 바로 생성할 수 있어 효율적으로 지형을 렌더링할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.215-221
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• 2012

데이터센터 네트워크에서의 병목현상 문제를 해결하기 위해 경로의 다양성을 제공하는 네트워크 구조들이 제안되고 있다. 이렇게 제공되는 다중 경로들을 활용함에 있어 TCP의 성능에 미치는 영향을 고려해야 하는데 이는 같은 플로우 내의 패킷들이 다중 경로를 통해 전송될 경우 패킷 순서 바뀜으로 인해 TCP성능이 저하될 수 있기 때문이다. 지금까지 제안된 대부분의 방식들은 패킷의 순서 바뀜을 막기 위해 사용가능한 경로들 중 하나를 선택하여 플로우를 할당함으로써 부하를 분산한다. 본 연구에서는 경로의 다양성을 제공하는 대표적인 토포로지인 Fat-Tree에서 패킷 단위의 분산방식으로 다중 경로를 이용할 때 패킷 순서 바뀜이 TCP성능에 큰 영향을 미칠 만큼 심하지 않음을 주장한다. 다양한 패턴의 트래픽을 이용한 모의실험 결과는 Fat-Tree와 같은 토포로지에서 큰 비용을 들이지 않고 TCP의 성능문제를 해결할 가능성을 암시한다.

• 서비스연구
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• 제3권1호
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• pp.87-93
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• 2013

선진국형 질병으로만 알려져 있던 유방암이 우리나라 현대 여성들에게 발병률이 꾸준히 증가하고 있다. 유방암은 보통 50대 이상의 여성에서 발병하는 병으로 알려져 있지만 우리나라의 경우 40대의 서양보다 젊은 여성들에게 발병률이 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 우리나라 성인여성을 기준으로 유방암에 대한 정확한 진단을 할 수 있는 매뉴얼을 구축하는 것이 시급한 과제이다. 본 논문에서는 데이터마이닝기법을 이용하여 유방암을 예측하는 방법을 제시한다. 데이터마이닝이란 데이터베이스 내에 숨어 있는 일정한 패턴이나 변수들 간의 관계를 정교한 분석모형을 이용하여 쉽게 드러나지 않은 유용한 정보를 찾아내는 과정을 말한다. 실험을 통하여 Deicion Tree와 Naive Bayes 분석기법을 사용하여 유방암을 진단하는 분석기법을 비교분석을 하였다. Deicison Tree는 C4.5 알고리즘을 적용하여 분석하였고 두 알고리즘이 상당히 좋은 분류 정확도를 나타냈다. 그러나 Naive Bayes 분류방법이 Decision Tree방법보다 더 상회하는 정확도를 보였고 이는 의료데이터의 특성에 많이 기인한다고 볼 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제96권2호
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• pp.160-169
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• 2007

The data used to develop distance-independent individual models for natural mixed forests were collected from 712 remeasured permanent sample plots (25,526 trees) of 10-year periodic from 1990 to 2000 in Baihe Forest Bureau of Changbai Mountains, northeast China. Based on analyzing relationship between diameter increment of individual trees with tree size, competitive status, and site condition, the diameter growth models for individual trees of 15 species growing in mixed-species uneven-aged forest stands, that have simple form, good predicting precision, and easily applicable, were developed using stepwise regression method. The main variables influencing on diameter increment of individual trees were tree size and competition, however, the site conditions were not significantly related with diameter increment. The tree size variables (lnDBH and $DBH^2$) were the most significant and important predictors of diameter growth existing in all 15 growth models. The diameter increment was directly proportional to tree diameter for each species. For the competitive factors in growth model, the relative diameter (RD), canopy closure (P), and the ratio of diameter of subject tree with maximum diameter (DDM) were contributed to the diameter increment at a certain extent. Other measures of stand density, such as basal area of stand (G) and stand density index (SDI), were not significantly influenced on diameter increment. Site factors, such as site index, slope and aspect were not important to diameter increment and excluded in the final models. The total variance explained by the final models of squared diameter increment ($R^2$) for all 15 species ranged from 35% to 72% and these results compared quit closely with those of Wykoff (1990) for mixed conifer stands. Using independent data set, validation measures were evaluated for predicting models of diameter increment developed in this study. The result indicated that the estimated precision was all greater than 94% and the models were suitable to describe diameter increment.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제32권3호
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• pp.237-252
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• 2016

Improved knowledge of the environmental factors affecting the natural regeneration of tree species in limestone forest is urgently required for species conservation. We examined the environmental factors and tree species characteristics that are important for colonization in diverse forest stands growing on a limestone hill in northern Thailand. Our analysis estimated the relative influence of forest structure and environmental factors on the regeneration traits of tree species. We established sixty-four $100-m^2$ plots in four forest stands on the limestone hill. We determined the species composition of canopy trees, regenerating seedlings, and saplings in relation to the physical environment. The relationships between environmental variables and tree species abundance were assessed by canonical correspondence analysis (CCA), and we used generalized linear mixed models to examine data on seedling/sapling abundances. The CCA ordination indicated that the abundance of tree species within the mixed deciduous forest was closely related to soil depth. The abundances of tree species growing within the sink-hole and hill-slope stands were positively related to the extent of rocky outcropping; light and soil moisture positively influenced the abundance of tree species in the hill-cliff stand. Physical factors had a greater effect on tree regeneration than did factors related to forest structure. Tree species, such as Ficus macleilandii, Dracaena cochinchinensis, and Phyllanthus mirabilis within the hill-cliff or sink-hole stand, colonized well on large rocky outcroppings that were well illuminated and had soft soils. These species regenerated well under conditions prevailing on the limestone hill. The colonization of several species in other stands was negatively influenced by environmental conditions at these sites. We found that natural regeneration of tree species on the limestone hill was difficult because of the prevailing combination of physical and biological factors. The influence of these factors was species dependent, and the magnitude of effects varied across forest stands.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.595-601
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• 2014

스마트 정보통신시대에 데이터의 수는 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 데이터 발생지역과 발생상황을 실시간으로 파악하고 분석하는 것이 신속한 조치를 취하는 중요한 요소로 떠오르고 있다. 본논문에서는 분석자가 원하는 특성 데이터 발생지역의 국소적 판단을 하기 위하여 데이터 발생에 대한 값을 최하위 모듈에서부터 최상위 모듈까지 이어지는 루트를 역순으로 진행하면 데이터 발생과 동시에 분석이 가능하다. 먼저 군집분석에 대해 알아보고 군집원들의 합에 의한 분석법을 트리 구조에 병합하여 최하위 모듈부터 최상위 모듈까지 발생 특성값에 대해 수치로 치환하고 그 합을 도출하도록 설계하였다. 또한 특성값에 대한 가중치를 부여하여 원하는 값의 발생상황을 실시간으로 도출되도록 설계하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권3호
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• pp.47-61
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• 2017

Purpose Although automobile production has increased since the development of the Korean automobile industry, the number of customers who can purchase automobiles decreases relatively. Therefore, automobile companies need to develop strategies to attract customers and promote their repurchase behaviors. To this end, this paper analyzed customer data from a Korean automobile company using data mining techniques to derive repurchase strategies. Design/methodology/approach We conducted under-sampling to balance the collected data and generated 10 datasets. We then implemented prediction models by applying a decision tree, naive Bayesian, and artificial neural network algorithms to each of the datasets. As a result, we derived 10 patterns consisting of 11 variables affecting customers' decisions about repurchases from the decision tree algorithm, which yielded the best accuracy. Using the derived patterns, we proposed helpful strategies for improving repurchase rates. Findings From the top 10 repurchase patterns, we found that 1) repurchases in January are associated with a specific residential region, 2) repurchases in spring or autumn are associated with whether it is a weekend or not, 3) repurchases in summer are associated with whether the automobile is equipped with a sunroof or not, and 4) a customized promotion for a specific occupation increases the number of repurchases.

• 대한안전경영과학회지
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• 제8권1호
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• pp.53-64
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• 2006

Many researches and analyses have been focused on industrial accidents in order to predict and reduce them. As a similar endeavor, this paper is to develop an expert system for prevention of industrial accidents. Although various previous studies have been performed to prevent industrial accidents, these studies only provide managerial and educational policies using frequency analysis and comparative analysis based on data from past industrial accidents. As an initial step for the purpose of this study, this paper provides a comparative analysis of 4 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, and QUEST. Decision tree algorithm is utilized to predict results using objective and quantified data as a typical technique of data mining. Enterprise Miner of SAS and Answer Tree of SPSS will be used to evaluate the validity of the results of the four algorithms. The sample for this work was chosen from 10,536 data related to manufacturing industries during three years$(2002\sim2004)$ in korea. The initial sample includes a range of different businesses including the construction and manufacturing industries, which are typically vulnerable to industrial accidents.

• 한국안전학회지
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• 제20권4호
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• pp.130-137
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• 2005

Decision tree algorithm is one of the data mining techniques, which conducts grouping or prediction into several sub-groups from interested groups. This technique can analyze a feature of type on groups and can be used to detect differences in the type of industrial accidents. This paper uses C4.5 algorithm for the feature analysis. The data set consists of 24,887 features through data selection from total data of 25,159 taken from 2 year observation of industrial accidents in Korea For the purpose of this paper, one target value and eight independent variables are detailed by type of industrial accidents. There are 222 total tree nodes and 151 leaf nodes after grouping. This paper Provides an acceptable level of accuracy(%) and error rate(%) in order to measure tree accuracy about created trees. The objective of this paper is to analyze the efficiency of the C4.5 algorithm to classify types of industrial accidents data and thereby identify potential weak points in disaster risk grouping.