• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권4호
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• pp.317-326
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• 2010

군 병원에서는 장병들에 대한 진단과 처방 과정을 보다 효율적으로 지원하기 위해 진료 의사결정지원 시스템의 도입이 요구되고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 구현된 군 병원을 위한 진료 의사결정지원 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해, 의료 지원에 사용되는 다양한 개념들과 지식들로 구성된 국방 의료 온톨로지와 국방 의료 규칙을 구축하였고, 구축된 온톨로지와 규칙이 환자 진료에 활용되는 것을 보여주기 위해 진료 의사결정지원 시스템을 구현하였다. 또한 진료 의사결정지원 시스템을 통해 작성된 진료 기록들을 활용하여 의미 기반 검색이 수행되는 과정을 설명하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.297-309
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• 2020

본 연구는 국내 공공 DB에 데이터마이닝 기법인 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 적용하여 국내 청소년의 삶의 만족도 증진에 관한 의미 있는 의사결정 규칙을 추출하는 과정을 분석한다. 분석을 위하여 한국아동·청소년패널조사(KYCPS) 중에서 중1 패널데이터의 4~6차연도 자료인 고등학생 학년별 자료를 활용하였다. 로지스틱 회귀분석으로 추출된 영향요인은 1학년은 전체 성적 만족도, 주의집중 문제, 우울, 자아 탄력성, 애정, 과잉간섭, 학습활동, 교사관계, 2학년은 가정의 경제 수준, 건강상태, 전체 성적 만족도, 신뢰, 소외, 학습활동, 학교규칙, 교우관계, 교사 관계, 3학년은 가정의 경제 수준, 전체 성적 만족도, 우울, 자아 탄력성, 애정, 학대, 학교규칙, 교사 관계로 나타났다. 의사결정나무 기법을 적용한 결과 국내 고등학생의 삶의 만족도는 개인의 정서 문제, 학교성적, 가정의 경제적 환경, 학교적응 등에 의하여 복합적으로 영향을 받는 것으로 파악되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1147-1154
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• 2010

데이터 마이닝의 중요 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 이를 위해 필요한 기법인 연관성 규칙은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아 낸다. 본 논문에서는 수익성이 가장 높은 고객을 찾기 위해 고객 정보를 이용하는 기법으로 가장 널리 사용되어온 방법인 알에프엠 기법을 항목에 적용하여 항목의 알에프엠 점수를 항목의 중요도로 고려하여 가중 연관성 규칙의 평가기준을 제시하였다. 모의실험에서는 일반적인 연관성 규칙과 알에프엠 점수를 가중치로 한 가중 연관성 규칙의 유용성을 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1579-1582
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• 2003

점차 네트워크상의 침입 시도가 증가되고 다변화되어 침입탐지에 많은 어려움을 주고 있다. 시스템에 새로운 침입에 대한 탐지능력과 다량의 감사데이터의 효율적인 분석을 위해 데이터마이닝 기법이 적용된다. 침입탐지 방법 중 비정상행위 탐지는 모델링된 정상행위에서 벗어나는 행위들을 공격행위로 간주하는 기법이다. 비정상행위 탐지에서 정상행위 모델링을 하기 위해 연관규칙이나 빈발에피소드가 적용되었다. 그러나 이러한 기법들에서는 시간요소를 배제하거나 패턴들의 발생순서만을 다루기 때문에 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 시간연관규칙과 분류규칙을 이용한 비정상행위 탐지 모델을 제안하였다. 즉, 발생되는 패턴의 주기성과 달력표현을 이용, 유용한 시간지식표현을 갖는 시간연관규칙을 이용해 정상행위 프로파일을 생성하였고 이 프로파일에 의해 비정상행위로 간주되는 규칙들을 발견하고 보다 정확한 비정상행위 판별 여부를 결정하기 위해서 분류기법을 적용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.90-93
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• 1998

입？출력 데이터 쌍만을 이용하여 규칙 및 소속 함수를 자동적으로 결정하는 자기 학습 퍼지 알고리즘 중에서, 가장 이해하기 용이하고 퍼지 규칙 및 소속 함수 생성이 빠른 방법으로 기울기 강하를 이용한 방법들이 있다. 기울기 강하를 이용한 방법중에서 가장 대표적인 Araki가 제안한 방법은 퍼지 조건부가 퍼지 집합 형태이고 결론부는 단일값으로 구성된 알고리즘으로써 입력 퍼지 공간을 세분화하면서 시스템을 규명해나가는 간단하면서도 효율적인 알고리즘이다. 그러나 이 방법은 퍼지 입력 변수가 증가하면 퍼지 공간이 세분화 되면서 소속 함수 및 규칙 생성 개수가 급격히 제곱배로 증가하는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 퍼지 입력 변수가 증가함에 따라 급격히 퍼지 규칙 및 소속 함수의 수가 증가하는 Araki 알고리즘의 문제점을 분석하여 소속 함수 및 규칙 수의 급격한 증가를 억제하고 Araki 방법에 비해 학습속도가 현저히 향상된 새로운 방안을 제안한다. 연구 결과, Arki 방법이 입력 변수의 개수가 증가 할수록 규칙 수가 기하 급수적으로 많이 필요하였던 것에 비해 제안한 방법은 훨씬 적은 규칙 수로 우수한 성능을 얻을 \ulcorner 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.367-374
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• 1999

본 논문은 대규모 데이터베이스에서 의사 결정을 위한 지식을 효율적으로 추출하기 위해 개념 상승과 속성 감축에 기반한 통합적 방법을 제안한다. 본 방법은 클리스터링 기법에 의해 개념 트리를 자동생성하고 개념 상승기법에 의해 데이터 베이스를 일반화하며 속성의 중요도를 사용한 속성 감축에 의해 최적감축을 하고 식별가능 행렬과 함수를 사용하여 효율적으로 속성값을 감축하여 최적의 최소결정 규칙을 유도한다. 본 방법은 투자 계획이나 가격 결정과 같은 의사결정 업무 각종 고장 진단이나 의료 진단을 위한 지식 베이스구축 마케팅 분석이나 실험 데이터 분석 고수준의 질의 에 의한 정보검색 등에 효과적으로 사용될수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권11호
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• pp.822-832
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• 2001

주어진 사례의 집합으로부터 그 사례들을 분류할 수 있는 프러스펙터 규칙 유형의 분류 규칙들을 습득하는 학습 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 학습 시스템의 구현에서 개체 집단은 규칙 집합으로 구성되고 규칙 집합은 교배, 돌연 변이, 역치 연산자 등의 유전 연산자를 이용하여 규칙 집합내의 규칙을 교환함으로써 새로운 자식을 생성한다. 본 논문에서는 구현된 학습 환경을 분류 규칙의 구문 형태와 의미, 개체 집단의 구조 및 유전 연산자의 구현 등을 중심으로 설명한다. 효율적인 돌연변이 연산자의 구현을 위해 개발된 규칙 성능 평가 기법과 규칙생성 기법을 소개하고 분류 성능을 향상시키기 위한 기법으로 다수의 규칙 집합을 이용하여 분류 시스템을 구축하기 위한 기법을 소개한다. 본 연구를 통해 구현된 학습 시스템의 성능을 다양한 사례 집합을 이용하여 평가하고 이를 신경망, 결정 트리 등과 비교하였다.

• Applied Microscopy
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• 제27권1호
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• pp.101-109
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• 1997

La이 첨가되고 또한 첨가되지 않은 $Pb(Mg_{1/3}Nb_{2/3})O_3$ 고용체에서 Mg과 Nb의 비화학양론적인 구조 규칙화 현상이 고분해능 전자현미경과 컴퓨터 이미지 시뮬레이션에 의해 연구되었다. 고분해능 격자 이미지는 여러 이미지 형성 조건과 대물렌즈 구경에서 얻었다. 컴퓨터 이미지 시뮬레이션은 여러 시편 두께, 초점 거리, 장거리 규칙도에서 실시되었다. 규칙격자 구조를 가지는 영역의 격자 이미지는 장거리 규칙도에 크게 의존되는 것이 발견되었다. 규칙격자 구조를 가지는 영역에 있어서, 실험 격자 이미지와 컴퓨터 시뮬레이션 이미지의 비교로부터, 규칙격자 구조를 가지는 영역의 장거리 규칙도는 $0.2\sim0.7$의 간을 가지고 있는 것이 관찰되었다. 또한 규칙격자는 $(NH_4)_3FeF_6$ 결정구조를 가지고 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 1999년도 춘계공동학술대회:정보화시대의 지식경영
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• pp.303-303
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• 1999