• 한국조경학회지
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• 제29권2호
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• pp.68-76
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• 2001

The purpose of this study is to computerize street tree management using a CAD program in order to manage the drawing record of street trees systematically and concurrently. The configuration of this program is composed of Reference Data, Data Inquiry, and Cost Assessment. The Reference Data includes characteristics of trees, monthly managements records, damage by blight and insects and usage of pesticides. The Data Inquiry includes an individual search of the tree index, simple searches and multiple searches. The Cost Assessment includes two main components, the data input with labor cost, manure ocst and pesticide cost and the assesment of management cost for prevention of blight and insects, pruning and fertilization. The results of this study are as follows: 1) When there are practices such as transplanting and removing of street trees it is immediately updated with the various situation. By creating an in progress a tree management system, up to the date information can be given to the manager for decision making. 2) To identify individual tree at the site or in drawing, the street name and numbers were used instead of coordinates. Tree tags are attached to the street trees individually. It can make DB management simple and easy. 3) By doing simple or multiple search with constructed DB, data can be provided quickly. 4) The result of this type of search are useful in the assessment of management cost very useful in regards to items such as the pruning, pesticides scattering and fertilization. 5) By using the AutoCAD software and existing PC without purchasing new equipment, the cost of system implementation can be minimized.

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.429-436
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• 2013

상황인지 환경의 유헬스 서비스는 환자가 실생활에 접촉할 수 있는 여러 상황에 대해 컴퓨터가 인지하여 건강 서비스를 제공하는 것이다. 상황인지 환경의 서비스를 추천하기 위해서는 상황 데이터의 정의와 서비스 추천 요인과 관련이 있는지를 식별해야 한다. 본 논문에서는 상황인지 환경의 유헬스 서비스를 제공하기 위해 상황 데이터에 대한 추천 요인들을 다변량 분석기법을 이용하여 식별하며, 의사결정 트리 및 연관성 규칙 기반의 의사결정 모델을 생성한다. 추천 요인의 식별을 통해서 건강 서비스 제공에 유의한 상황 데이터를 판별할 수 있다. 또한 선호도 의사결정 모델을 통해 환자의 상황 데이터에 따라 선호 요인을 알 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제17권3E호
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• pp.12-21
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• 1998

In this paper, we describe the one channel five-way, V/U/M/N/S (Voice/Unvoice/Nasal/Silent), classification algorithm for automatically classifying speech. The decision making process is viewed as a pattern viewed as a pattern recognition problem. Two aspects of the algorithm are developed: feature selection and classifier type. The feature selection procedure is studied for identifying a set of features to make V/U/M/N/S classification. The classifiers used are a vector quantization (VQ), a neural network(NN), and a decision tree method. Actual five sentences spoken by six speakers, three male and three female, are tested with proposed classifiers. From a set of measurement tests, the proposed classifiers show fairly good accuracy for V/U/M/N/S decision.

• Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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• 제1권2호
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• pp.21-25
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• 2023

The purpose of this study was to compare the performance using multiple regression models to predict the energy consumption of steel industry. Specific independent variables were selected in consideration of correlation among various attributes such as CO2 concentration, NSM, Week Status, Day of week, and Load Type, and preprocessing was performed to solve the multicollinearity problem. In data preprocessing, we evaluated linear and nonlinear relationships between each attribute through correlation analysis. In particular, we decided to select variables with high correlation and include appropriate variables in the final model to prevent multicollinearity problems. Among the many regression models learned, Boosted Decision Tree Regression showed the best predictive performance. Ensemble learning in this model was able to effectively learn complex patterns while preventing overfitting by combining multiple decision trees. Consequently, these predictive models are expected to provide important information for improving energy efficiency and management decision-making at steel industry. In the future, we plan to improve the performance of the model by collecting more data and extending variables, and the application of the model considering interactions with external factors will also be considered.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.27-30
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• 2018

의사결정나무를 이용한 토마토 스마트 팜 용 전문가시스템을 설계하여 각 하우스의 주변 환경에 따라 달라지는 요소들에 의해 생성되는 데이터를 사용하여 보다 농민의 결정과 비슷한 의사결정구조를 가진 제어시스템을 구축한다. 현재 스마트 팜의 제어시스템은 지금까지 농민들이 해온 방식과 유사하게 스스로 제어하지 못하였기에 스마트 팜 제어시스템의 의존율은 여전히 높지 못하다. 스마트 팜 내의 센서 값 등 주변 환경을 기준으로 한 환경제어에 농민들의 직접적인 개입이 필수불가결 하다. 그래서 보다 농민의 의사결정과 비슷한 시스템을 만들기 위하여 전문가시스템에 의사결정나무를 접목시킨 제어기를 설계하는 것을 목표로 하였다. 하우스 내의 장비를 제어하기에 앞서 여러 환경요소 중에 가장 직접적인 영향을 미치는 것을 자동으로 선정한 후, 농민들의 의사결정 선정기준을 포함시켜 복합적인제어를 위하여 전문가시스템을 구축한다. 이번 연구는 무거운 툴을 사용하지 않고 데이터를 이용하여 결과를 도출하는 것에 초점을 맞추어 진행하였다. 현재 많은 농장에서 스마트 팜을 이용한 데이터들이 쏟아져 나오고 있고 이것을 농민들이 손쉽고 빠르게 접근하여 직접적인 개입을 줄일 수 있는 방법론에 대한 표준이 될 수 있을 것으로 예상 한다.

• 신재생에너지
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• 제9권2호
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• pp.40-50
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• 2013

Government spending on research and development increased continuously is much more important to decision-making methodology for rational investment. Rely on a group of minority experts in the application of a general methodology, a tipping effect occur in specific technology field or difficult balanced procedure and objective control to maintain. This paper presents a qualitative-quantitative methodology to avoid such risks by utilizing Technology-Tree pertaining to energy R&D planning of the government Energy Technology Development program. Especially Energy Technology Development program "energy storage system" is applied to the analysis of Technology-Tree, mapping and analysis of existing government-supported projects during the recent 5 years, is derived essential missing elements of the technology value chain. This study suggests that significant evidence is utilized for improving efficiency of government R&D budget considering the importance of technology, domestic research-based and so forth, could be used to implement the R&D project planning.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.386-390
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• 2003

데이터마이닝은 많은 양의 데이터로부터 의사결정에 유용한 패턴을 발견하는 과정으로서 최근 경영 및 공학 분야의 폭넓은 영역에서 많은 관심을 모으고 있다. 어떤 그룹을 여러 하위그룹으로 분류해내는 일은 데이터마이닝의 주요 내용 중 하나이다. 의사결정나무로 알려진 트리기반 기법은 그러한 분류모형을 수립하는 데 효율적인 방안을 제공한다 트리학습에 있어서 우선적인 관건은 목표변수에 의해 측정되는 노드불순도를 최소화하는 것이다. 하지만 공정관측, 마케팅과학, 임상분석 등과 같은 문제에서는 여러 목표변수를 동시에 고려해야 하는 상황이 쉽게 등장하는 데, 본 논문의 목적은 이처럼 다변량 목표변수를 갖는 데이터셋에서 활용할 수 있는 노드불순도 측정방안을 제시하는 데 있다. 아울러 수치 예를 이용하여 적용결과에 대해 논의한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권1호
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• pp.103-112
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• 2020

Job seekers are making various efforts to find a good company and companies attempt to recruit good people. Job search activities through self-introduction essay are nowadays one of the most active processes. Companies spend time and cost to reviewing all of the numerous self-introduction essays of job seekers. Job seekers are also worried about the possibility of acceptance of their self-introduction essays by companies. This research builds a classification model and conducted an experiments to classify self-introduction essays into pass or fail using deep learning and decision tree techniques. Real world data were classified using stratified sampling to alleviate the data imbalance problem between passed self-introduction essays and failed essays. Documents were embedded using Doc2Vec method developed from existing Word2Vec, and they were classified using logistic regression analysis. The decision tree model was chosen as a benchmark model, and K-fold cross-validation was conducted for the performance evaluation. As a result of several experiments, the area under curve (AUC) value of PV-DM results better than that of other models of Doc2Vec, i.e., PV-DBOW and Concatenate. Furthmore PV-DM classifies passed essays as well as failed essays, while PV_DBOW can not classify passed essays even though it classifies well failed essays. In addition, the classification performance of the logistic regression model embedded using the PV-DM model is better than the decision tree-based classification model. The implication of the experimental results is that company can reduce the cost of recruiting good d job seekers. In addition, our suggested model can help job candidates for pre-evaluating their self-introduction essays.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.51-58
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• 2022

본 논문에서 우리는 기존 식품과 웹 크롤링으로 찾은 식품 데이터에 대해 기계학습으로 식품군을 분류하여 식품교환표를 갱신하기 위한 의사결정트리 기반의 기계학습 모델을 제안한다. 식품교환표는 영양 관리가 필요한 환자의 식이요법이나 다이어트 식단을 편성할 때 식품 교환 섭취에 사용된다. 식단의 기준이 되는 식품교환표는 국민건강영양조사를 통한 개정과정에서 많은 인력과 시간이 소요되어 새로운 식품이나 트렌드에 따른 식품 변화를 신속하게 반영하기 어렵다. 제안 기법은 기존의 식품군을 바탕으로 새롭게 추가되는 식품을 분류하기 때문에 식품의 트렌드를 반영한 식품교환표 구성이 가능하다. 연구에서 제안 모델로 식품을 분류한 결과, 식품교환표의 식품군에 대한 정확도가 97.45%로 나타났으며, 본 식품 분류 모델은 병원, 요양원 등에서 식단 구성에 활용도가 높을 것으로 전망된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제28권4호
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• pp.94-101
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• 2005

This paper presents a data-mining aided heuristic algorithm development. The developed algorithm includes three steps. The steps are a uniform selection, development of feature functions and clustering, and a decision tree making. The developed algorithm is employed in designing an optimal multi-station fixture layout. The objective is to minimize the sensitivity function subject to geometric constraints. Its benefit is presented by a comparison with currently available optimization methods.