• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.177-189
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• 2013

스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.

• Journal of Community Nutrition
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• 제1권1호
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• pp.25-32
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• 1999

In this study, focus group interviews were used to investigate female university students' eating behavior, factors related to eating behavior, information sources for nutrition, and formats for nutrition education. Thirty-six students participated in one of five focus groups during December 1998 in Seoul. Focus group discussions were video, audio-taped, transcribed and analyzed by major themes. Results showed that subjects have undesirable eating behaviors, such s eating irregular meals and skipping meals. These behaviors are caused by a lack of time, habit, or for the purpose of losing weight. The students tended to have unbalanced diets and frequently ate out. They had a large amount for dinner and frequently snaked when stressed or had an empty stomach. Most of them were interested in weight control and had attempted to lose weight, but they did not participate in regular exercise. The most frequently used source for nutrition information was the mass media, but much nutrition information was based on what they learned from home economics class during middle to high school. They received more support from mothers, elder sisters, and friends for eating behaviors, such s lowering caloric intake and losing weight. In nutrition education, they wanted to learns behaviorla skills to adopt healthy behaviors, including meal planning, applying scientific weight control methods, exercise that fit into their lives, and stress management. They also mentioned that nutrition screening and assessment should be a part of nutrition education programs. As a method for nutrition education, subjects preferred an individualized approach to group education. These results provide the qualitative information for developing nutrition education programs which will be implemented for Korean University students.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권2B호
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• pp.105-116
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• 2003

IP 망에서 차별 서비스 구조는 코아 노드에서 클래스별 서비스 기반의 단순한 모델을 적용한다. 그러나, 이러한 단순 처리로 인하여, 망 구조나 프로비저닝은 더욱 복잡하게 되고 서비스 제공자가 동적 프로비저닝이나 효율적인 대역 보장 방법을 제공하려면 시그널링 프로토콜이나 연결 수락 제어 방법이 제공되어져야 한다. 그러나, 이러한 방법은 망의 복잡성을 증가시키게 됨으로 차별 서비스 망에서 복잡하지 않고 대역을 효율적으로 사용할 수 있는 동적 프로비저닝 기법이 연구되어야 한다. 본 논문에서는 차별 서비스 망에서 다양한 서비스 품질 요구 사항을 만족시킬 수 있는 연결 수락 제어 메커니즘으로 대역폭 브로커와 측정 기반 수락 제어 및 가변 영역 대역 관리 방법을 사용하는 DPM2 (Dynamic Provisioning over MBAC and Movable Boundary) 메커니즘을 제안하였다. 또한, ns-2 시뮬레이터를 이용하여 성능 분석을 하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권4D호
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• pp.511-518
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• 2011

축중계를 통한 화물차량의 축하중 자료는 도로의 설계, 유지관리, 시설물 보호 등의 위해서 필수적인 자료이다. 이와 같은 용도로 고속축중계의 자료는 도로계획, 연구자, 공무들은 고속축중계 자료를 활용한다. 또한 최근에는 중차량에 대한 단속에도 고속축중계의 자료를 활용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 일반국도에서 수집된 고속축중계 자료를 활용하여 축하중을 추정하는 모형을 개발하였다. 추정된 축하중 추정 모형은 기존의 평균값을 이용한 방법과의 비교를 통하여 개발된 모형에 대한 비교 평가하였다. 축중량 추정에 있어 기존의 평균값을 적용하는 것보다 회귀모형을 적용하는 것이 모든 차종에 걸쳐서 작은 오차를 보이는 것으로 분석되었다. 향후 이러한 모형은 현장에서 운영되는 고속축중계의 결측자료 보정, 재보정 여부에 대한 평가 등의 목적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.455-461
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• 2016

본 연구는 장애학생의 학교생활적응에 미치는 영향 요인을 분석함으로써 장애 아동 및 청소년들이 학교생활에 잘 적응하도록 돕기 위한 방안을 수립하는 데 필요한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 보건복지부에서 실시한 2014년 장애인실태조사 원자료를 분석자료로 하여, 초등학교, 중학교, 고등학교에 재학 중인 학생 197명을 대상으로 학교급별, 학교유형, 장애유형, 장애정도, 주관적건강상태, 차별경험 등 학교 및 장애 특성요인이 학교생활 적응에 영향을 미치는 지를 검증하고자 집단 간 평균비교 및 다중회귀분석 등을 실시하였다. 분석결과 학교급별, 학교유형, 장애정도 등이 장애학생의 학교생활 적응에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 장애학생의 학교생활 적응을 돕기 위한 또래지원 프로그램 도입, 특수학급 증설, 보조인력, 제도적 보완 등이 필요하다.

• 가정과삶의질연구
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• 제24권5호
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• pp.251-270
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• 2006

This study examined how the households used and combined financing sources to pay for college education. It compared the probability of using each source (current incomes, saving, education loans and grants) by households' socio-economic characteristics and analyzed which factors influence the decision to use each source and the amounts from each source for financing college education. Data for this study were from a questionnaire completed by 4-year college students (n=623) and were analyzed by t-tests, ANOVA and Heckman's two-step estimation models. The findings of this study were as follows: First, the most frequent source for college education was parents' savings and the second one was parents' incomes. Also, the most frequent combination of sources was saving and current incomes and the second was combination of three sources, saving, incomes and education loans. Second, the probability of using incomes was higher for younger students than for older students. The number of siblings showed significant differences among income, savings and education loans. Those who had higher incomes were more likely to use current incomes, saving, but less likely to borrow for financing college education. Middle-class income groups were more likely to borrow for education. Third, household incomes and asset holdings had generally positive impacts on the probability of using incomes and savings for college education, while total debt burden decreased both the probability and amounts of income and saving sources. The college costs had significantly positive effects on both the probability and the amounts of all of financing sources. Total grants received significantly decreased the amounts from incomes, savings and borrowing sources.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권1호
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• pp.57-64
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• 2017

In order to reduce damages to major railroad components, which have the potential to cause interruptions to railroad services and safety accidents and to generate unnecessary maintenance costs, the development of rolling stock maintenance technology is switching from preventive maintenance based on the inspection period to predictive maintenance technology, led by advanced countries. Furthermore, to enhance trust in accordance with the speedup of system and reduce maintenances cost simultaneously, the demand for fault diagnosis and prognostic health management technology is increasing. The objective of this paper is to propose a highly reliable learning model using various machine learning algorithms that can be applied to critical rolling stock components. This paper presents a model for railway rolling stock component fault diagnosis and conducts a mechanical failure diagnosis of motor components by applying the machine learning technique in order to ensure efficient maintenance support along with a data preprocessing plan for component fault diagnosis. This paper first defines a failure diagnosis model for rolling stock components. Function-based algorithms ANFIS and SMO were used as machine learning techniques for generating the failure diagnosis model. Two tree-based algorithms, RadomForest and CART, were also employed. In order to evaluate the performance of the algorithms to be used for diagnosing failures in motors as a critical railroad component, an experiment was carried out on 2 data sets with different classes (includes 6 classes and 3 class levels). According to the results of the experiment, the random forest algorithm, a tree-based machine learning technique, showed the best performance.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.8-13
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• 2003

최근 인터넷에서는 인터넷 방송, 영상회의, VoIP 등 서비스 품질 보장을 요구하는 새로운 멀티미디어 서비스들의 출현으로 서비스 품질(QoS) 제공이 주요한 과제 가운데 하나다. 이를 위해 차등서비스 구조(DiffServ)가 제시되었는데, 이 구조는 트래픽을 흐름들의 집합을 단위로 서비스를 차별하고, 이를 위해 AF, EF, BE 등 다양한 트래픽 클래스와 이들 사이의 서비스 우선순위를 정의되고 있다. 그러나 AF PHB 메카니즘은 AF out-profile 패킷과 BE 패킷 사이에 초과 자원을 어떻게 공유할 지에 대한 규격이 정해져 있지 않다 따라서 BE 패킷에 대해 좀 더 좋은 서비스를 제공하기 위해 이 두 클래스 패킷 사이에 공평한 공유 메카니즘이 적용되는 것이 필요하다. 본 연구에서는 차등 서비스 영역 내에서 동적 스케줄링과 버퍼관리기법을 이용하여 코어 라우터에서 AF out-profile 패킷으로부터 BE 트래픽을 보호하기 위한 수정된 가중치 라운드 로빈 방식과 동적 버퍼관리기법을 제안하고, 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행한다 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 AF out-profile 패킷으로부터 BE 패킷을 잘 보호할 뿐만 아니라 혼잡상태에서 AF in-profile 패킷도 잘 보호하는 것을 알 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제10권1호
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• pp.13-21
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• 2020

인터넷 기술 및 디지털 콘텐츠 편집 소프트웨어의 발전으로 인해 점점 많은 수의 1인 미디어 창작자(크리에이터)들이 다양한 콘텐츠들을 생산하고 공유하고 있다. 그러나 1인 미디어 활성화를 위해서는 콘텐츠의 사용, 판매, 편집, 재가공 등 다양한 거래 유형별 이용권한(라이선스) 생성과 함께 콘텐츠 사용 모니터링, 라이선스 거래 추적 등의 핵심 기술이 1인 미디어 플랫폼에서 지원되어야 한다. 본 논문에서는 ODRL(Open Digital Rights Language) 온톨로지(ontology)에 기반하여 다양한 수준의 디지털 콘텐츠 이용권한 및 이용추적을 명세할 수 있는 Policy 클래스 확장 모델을 정의하고 모델의 성능을 평가하기 위한 사용자 인터페이스 프로토타입을 구현하였다. 본 논문의 제안 모델은 개인 창작물 공유 플랫폼의 라이선스 관리 모듈 구현의 핵심 요소로 참조될 수 있다.