• 제목/요약/키워드: decision hierarchy tree

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시공간 집계정보를 위한 Aggregation R-tree 기반의 하이브리드 인덱스 (A Hybrid Index based on Aggregation R-tree for Spatio-Temporal Aggregation)

  • 유병섭;배해영
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제33권5호
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    • pp.463-475
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    • 2006
  • 교통 관리 시스템과 같은 응용에서는 공간 데이타 웨어하우스의 공간 계층을 이용한 분석을 수행하는데, 이러한 분석에서는 주로 단순한 집계정보만을 요구한다. 공간 계층 기반의 집계정보 제공을 위하여 기존의 연구들은 공간 인덱스를 사용한 해결방법을 제시하였는데, 대부분의 연구들은 공간 인덱스 중 가장 널리 이용되는 R-tree를 확장한 방법을 이용하였다. 그러나 단순히 현재 집계 정보만을 제공하여 수년에 걸친 분석을 요구하는 교통 정책에 대하여 의사결정을 지원할 수 없었다. 본 논문에서는 과거의 집계정보까지 관리할 수 있는 aR-tree(Aggregation R-tree)기반의 하이브리드 인덱스를 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 공간 계층과 현재시점의 집계정보를 제공하며, 시간 구조체를 이용한 정렬 해쉬 테이블로 시간 계층과 과거의 집계정보를 제공한다. 따라서 제안기법은 시공간 분석을 통한 효율적인 의사결정을 지원하며, 이는 현재의 교통 분석 및 과거를 통한 교통 정책 결정을 가능하게 한다.

Knowledge Extractions, Visualizations, and Inference from the big Data in Healthcare and Medical

  • Kim, Jin Sung
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.400-405
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    • 2013
  • The purpose of this study is to develop a composite platform for knowledge extractions, visualizations, and inference. Generally, the big data sets were frequently used in the healthcare and medical area. To help the knowledge managers/users working in the field, this study is focused on knowledge management (KM) based on Data Mining (DM), Knowledge Distribution Map (KDM), Decision Tree (DT), RDBMS, and SQL-inference. The proposed mechanism is composed of five key processes. Firstly, in Knowledge Parsing, it extracts logical rules from a big data set by using DM technology. Then it transforms the rules into RDB tables. Secondly, through Knowledge Maintenance, it refines and manages the knowledge to be ready for the computing of knowledge distributions. Thirdly, in Knowledge Distribution process, we can see the knowledge distributions by using the DT mechanism.Fourthly, in Knowledge Hierarchy, the platform shows the hierarchy of the knowledge. Finally, in Inference, it deduce the conclusions by using the given facts and data.This approach presents the advantages of diversity in knowledge representations and inference to improve the quality of computer-based medical diagnosis.

컴퓨테이셔널 방법론에 따라 제안된 100가지 미개발 게임 유형들에 대한 기대 시장성 기준의 위계 분석 (Hierarchy analysis of computationally proposed 100 cases of new digital games based on the expected marketability)

  • 김익환
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.133-142
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    • 2019
  • 본 연구에서는 컴퓨테이셔널한 방법에 의해 제안되는 100가지 유형의, 개발이 가능하지만 아직 개발 혹은 공개되지 않은, 새로운 게임들을 대상으로 이들에게서 기대되는 시장성을 기준으로 위계를 부여하고 그룹을 구성하였다. 김익환(2017)이 제안하는 5가지 분류 기준에 의한 게임 분류 방법론과 새로운 유형의 디지털 게임들 그리고 Decision Tree를 활용한 소거법이 본 연구의 방법론으로 활용되어졌으며, 이에 따라 100가지 유형의 게임들은 크게 셋으로 분류될 수 있었다. 본 연구는 새로운 유형의 게임을 설계하고자 하는 개발자들에게 즉각적인 활용이 가능한 실용적인 방향성을 제시해줄 수 있을 것으로 기대된다.

기본지리정보 구축 우선순위 평가에 관한 연구 (A Study on Evaluation of the Priority Order about Framework Data Building)

  • 김건수;최윤수;조성길;이상미
    • 한국측량학회:학술대회논문집
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    • 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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    • pp.361-366
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    • 2004
  • Geographic Information has been used widely for landuse and management, city plan, and environment and disaster management, etc., But geographic information has been built for individual cases using various methods. Therefore, the discordancy in data, double investment, confusion of use and difficulty of decision supporting system have been occurred. In order to solve these problems, national government is need to framework database. This framework database was enacted for building and use of National Geographic Information System and focused on basic plan of the second national geographic information system. Also, the framework database was selected of eight fields by NGIS laws and 19 detailed items through meeting of framework committee since 2002. In this research, The 19 detailed items( road, railroad, coastline, surveying control point etc.,) of framework database consider a Priority order, In the result of this research, the framework database is obtain to a priority order for building and the national government will carry effectively out a budget for the framework database building. Each of 19 detailed items is grouping into using the priority order of the framework database by AHP analysis method and verified items by decision tree analysis method. The one of the highest priority order items is a road, which is important for building, continuous renovation, and maintain management for use.

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Predicting Discharge Rate of After-care patient using Hierarchy Analysis

  • Jung, Yong Gyu;Kim, Hee-Wan;Kang, Min Soo
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • 제4권2호
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    • pp.38-42
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    • 2016
  • In the growing data saturated world, the question of "whether data can be used" has shifted to "can it be utilized effectively?" More data is being generated and utilized than ever before. As the collection of data increases, data mining techniques also must become more and more accurate. Thus, to ensure this data is effectively utilized, the analysis of the data must be efficient. Interpretation of results from the analysis of the data set presented, have their own on the basis it is possible to obtain the desired data. In the data mining method a decision tree, clustering, there is such a relationship has not yet been fully developed algorithm actually still impact of various factors. In this experiment, the classification method of data mining techniques is used with easy decision tree. Also, it is used special technology of one R and J48 classification technique in the decision tree. After selecting a rule that a small error in the "one rule" in one R classification, to create one of the rules of the prediction data, it is simple and accurate classification algorithm. To create a rule for the prediction, we make up a frequency table of each prediction of the goal. This is then displayed by creating rules with one R, state-of-the-art, classification algorithm while creating a simple rule to be interpreted by the researcher. While the following can be correctly classified the pattern specified in the classification J48, using the concept of a simple decision tree information theory for configuring information theory. To compare the one R algorithm, it can be analyzed error rate and accuracy. One R and J48 are generally frequently used two classifications${\ldots}$

기본지리정보 항목별 구출 우선순위 평가에 관한 연구 (Prioritizing the Building Order of the Geographic Framework Data)

  • 최윤수;전철민;김건수
    • 한국측량학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.269-275
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    • 2004
  • 지리정보는 도시 및 국토의 이용 및 관리, 도시계획, 환경 및 재난관리, 교통ㆍ물류 등 국가, 공공기관뿐만 아니라 실생활에서도 광범위하게 활용되고 있다. 그러나 다양한 방법으로 각자의 필요성에 의하여 지리정보를 구축하고 있어 데이터간의 불일치, 불필요한 비용의 중복투자, 의사결정의 어려움 등의 문제점이 발생하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 국가적 차원에서 모든 지리정보를 공동으로 활용하기 위한 기본지리정보구축의 필요성이 대두되었다. 이에 따라 기본지리정보는 국가지리정보체계의구축및활용에관한법률에 8개 분야가 선정되었고 기본지리정보구축 추진협의회 협의를 거쳐 8개 분야의 세부 항목으로 19개 항목이 협의ㆍ선정되었다. 본 연구는 계층분석(Analytical Hierarchy Process)과 의사결정나무분석을 이용하여 19개 항목(도로, 철도, 해안선, 측량기준점 등)간의 상대적 중요도를 도출하였고 도출된 중요도에 따라 각 항목의 구축 우선순위를 그룹화하여 제시하였다. 본 연구 결과를 적용하여 기본지리정보 구축시 사업의 우선순위를 정하고 그 순위에 따라 추진함으로써 국가 예산을 효율적으로 집행할 수 있을 것으로 기대된다.

공간 데이터웨어하우스에서 통합된 다차원 개념 계층 지원을 위한 데이터 큐브 색인 (Data Cude Index to Support Integrated Multi-dimensional Concept Hierarchies in Spatial Data Warehouse)

  • 이동욱;백성하;김경배;배해영
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권10호
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    • pp.1386-1396
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    • 2009
  • 공간 데이터 웨어하우스에서 의사 결정 지원을 위한 공간 데이터 큐브는 크기가 방대하기 때문에 이를 효율적으로 관리하고 질의 처리의 수행 속도를 높이기 위한 공간 데이터 큐브 색인 기법이 요구된다. 제안된 데이터 큐브 색인 기법들 중 Hierarchical Dwarf는 사실 테이블의 튜플 필드 값의 중복을 이용하여 큐브를 압축하여 저장 비용과 질의응답 속도 면에서는 우수하지만 공간 차원을 지원하지 않으며, OLAP-favored Search 기법은 R-tree기반으로 공간 차원에 대한 계층적 집계 값을 제공하고 공간 OLAP 연산을 지원하지만 공간 및 비공간 차원들을 통합한 의사결정을 지원하지 못한다. 본 논문에서는 통합된 다차원 개념 계층지원을 위한 데이터 큐브 색인을 제안한다. 이는 개념 계층에 대한 정보와 사실 테이블에 지장된 튜플들을 참조하여 각각의 차원에 대해 생성된 개념 계층 트리들이 연결되어 통합된 색인이다. 이 때, 중복되는 개념계층 트리가 존재할 경우 이를 공유함으로써 저장 비용을 줄인다. 특히 제안 기법은 공간 및 비공간 차원이 통합된 개념 계층 트리들을 사용하므로, 공간 및 비공간 차원에 대한 OLAP 연산 비용이 감소한다.

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Video Ranking Model: a Data-Mining Solution with the Understood User Engagement

  • Chen, Yongyu;Chen, Jianxin;Zhou, Liang;Yan, Ying;Huang, Ruochen;Zhang, Wei
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제1권1호
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    • pp.67-75
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    • 2014
  • Nowadays as video services grow rapidly, it is important for the service providers to provide customized services. Video ranking plays a key role for the service providers to attract the subscribers. In this paper we propose a weekly video ranking mechanism based on the quantified user engagement. The traditional QoE ranking mechanism is relatively subjective and usually is accomplished by grading, while QoS is relatively objective and is accomplished by analyzing the quality metrics. The goal of this paper is to establish a ranking mechanism which combines the both advantages of QoS and QoE according to the third-party data collection platform. We use data mining method to classify and analyze the collected data. In order to apply into the actual situation, we first group the videos and then use the regression tree and the decision tree (CART) to narrow down the number of them to a reasonable scale. After that we introduce the analytic hierarchy process (AHP) model and use Elo rating system to improve the fairness of our system. Questionnaire results verify that the proposed solution not only simplifies the computation but also increases the credibility of the system.

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정보 엔트로피에 의한 RC 교량 상판의 상태속성 및 등급 영향 구조 분석 (The State Attribute and Grade Influence Structure for the RC Bridge Deck Slabs by Information Entropy)

  • 황진하;박종회;안승수
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제23권1호
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    • pp.61-71
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    • 2010
  • 기 수행된 1, 2종 교량에 관한 정밀안전진단 등의 많은 사례를 분석해 보면, 실제로 많은 경우 외관상태가 교량의 대표등급 결정에 지배적인 요인이 되는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 기 시행된 점검 및 진단 자료를 학습사례집합으로 인공지능 분야의 귀납적 학습법을 활용하여 철근 콘크리트 교량 바닥판의 상태평가를 지배하는 상태속성들의 교량등급에 대한 계층적 영향도와 구조적 연관성을 분석하였다. 이는 세부적으로 목표속성은 평가등급으로, 평가속성은 1방향균열, 2방향균열, 백태, 박락 및 층분리, 재료분리 등 7가지로 구성하고, 엔트로피 분석을 통해 주요 속성의 정보량, 정보기대값 및 정보 이득을 산정하고 범주별 상태 등급 분포를 분석하였다. 이를 위해 본 논문은 먼저 6개 교량에 대한 안전진단보고서를 토대로 상태등급 평가 과정에서 각 속성이 미치는 간접적 영향을 개관하고 정보공학적 분석의 동기를 부여하였다. 아울러 본 연구는 정보 변별력에 대한 순서로 평가를 지배하는 주 속성 및 조건별 하위 속성 연관성을 의사결정트리 형태로 나타내어 계층적 영향 및 속성간의 구조적 연관성을 보임으로써 손상에 대한 이해도를 높이고 차후 상태평가를 위한 합리적 접근을 지원할 수 있도록 하였다.

데이터마이닝 알고리즘의 분류 및 분석 (Classification and Analysis of Data Mining Algorithms)

  • 이정원;김호숙;최지영;김현희;용환승;이상호;박승수
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제28권3호
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    • pp.279-300
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    • 2001
  • 지식탐사 프로세스의 핵심적인 역할을 담당하는 데이터마이닝 단계에서는 여러 가지 목적에 따라 알고리즘을 선택하여 사용한다. 최근 통계, 비즈니스, 전자 상거래, 의학, 생물학 등의 분야에서 데이터마이닝 기술아 적극적으로 활용되고 있으며, 이를 위해 다양한 알고리즘들이 계속해서 연구.개발되고 있다. 그러나 시간이 지나면 이들 중 각 분야 별로 우수한 응용성을 보이는 알고리즘이나 방대한 양의 데이터를 다루는데 있어 좋은 성능을 보이는 몇몇 알고리즘만이 남게 될 것이며 또한 앞으로는 이러한 알고리즘들만을 선별하여 집중 연구할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터마이닝에 널리 사용되고 활발한 연구가 진행중인 알고리즘들 중에서 연관규칙(association rule), 클러스터링(clustering), 신경망(neural network), 결정트리(decision tree), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 베이지안 네트워크(bayesian network), 메모리 기반 추론(memory-based reasoning)등 7가지 카테고리에 속하는 알고리즘들을 선정하여 분류.분석하였다. 우선 각 알고리즘의 계통과 특성들을 분석하였고 이를 토대로 비교.분석을 위한 14가지의 분류 기준을 제시하였다. 이러한 분류 기준에 근거하여 세부 알고리즘들을 분석해 보고 비교 가능한 일부 알고리즘은 여러 특징과 성능을 중심으로 각각 최상의 알고리즘을 도출해 보았다. 본 연구 결과는 데이터마이닝 분야의 흔재된 알고리즘들을 분류.분석함으로써 마이닝 기술 적용시 사용자에게 알고리즘 선택의 지표를 제시할 수 있을 것이다.

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