• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.453-455
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• 2023

본 연구는 은행에서 리스크 관리 자동화를 위해 고객의 대출 상환 여부 예측 모델을 제안하고자 한다. 예측 모델로 금융 데이터 같은 정형데이터에서 전통적으로 높은 성능을 보인 의사결정나무기반 모델 LightGBM, CatBoost, XGB 와 최근 제안된 정형데이터에서 사용할 수 있는 설명 가능한 딥러닝 기반 모델 TabNet 간의 성능 비교를 진행한다. 다만, 대출 상환 여부 데이터는 불균형 클래스 데이터로 구성되어있어 샘플링을 진행한다. SMOTE, Random Under Sampling, 혼합 방식을 비교해 가장 높은 성능의 샘플링 기법을 제안한다. 대출 상환 여부 예측 결과 TabNet 모델이 의사결정나무모델들보다 좋은 성능을 보여 정형데이터에서 의사결정나무 기반 모델을 딥러닝 모델이 대체 할 수 있는 가능성을 확인했다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.10 no.1
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• pp.23-36
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• 2007

This research focused on eliciting and analyzing mental models of mobile device purchasing consumers who are distinguished by their familiarity with information technology. Mental model elicitation processes proceeded by critical decision method. And Pathfinder algorithm and Social Network Analysis were used to analyze the mental models. The results show that IT-familiar consumers have mental models of which elements are more organized and distinctive while IT-unfamiliar consumers have vague and socially affected mental models.

• Journal of the Korean Vacuum Society
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• v.4 no.1
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• pp.26-31
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• 1995

본 연구에서는 Co/Si 계에 대한 이온선 혼합실험을 온도와 이온선량을 변수로 하여 실시하였고, Co/Si 계에 대한 상형성 과정을 금속/Si 계에 대한 이온선 혼합시의 비정질상 및 결정상 형성예측 모델(ADF Model)과 초기 결정상 예측 모델(PDF Model)을 이용하여 해석하였다. 이온선 혼합은 80KeV 가속기를 이용하여 상온$-400^{\circ}C$의 온도 범위에서 1.0X1015Ar+/$\extrm{cm}^2$-2.0X1016Ar+/$\textrm{cm}^2$의 이온선량을 변화시키면서 실험하였으며 상분석은 투과전자현미경(TEM)과 X선 회절 분석을 이용하였다. Co/Si 계에서 이온선 혼합시 형성되는 초기 결정상은 Co2Si이며 이온선량의 증가에 따라 CoSi로 상전이하였다. 이러한 실험 결과는 비정질상 및 결정상 형성 예측 모델(ADF model)과 초기 결정상 예측모델(PDF model)의 예측결과와 매우 잘 일치하고 있다. 이상의 연구 결과로부터 ADF 모델과 PDF모델을 이용하여 박막에서 형성되는 상을 보다 정확히 예측할 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.602-603
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• 2011

본 논문은 전체 수요반응의 결과를 예측하는데 필요한 개별 수용가의 수요반응 모델을 제시하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해, 개별 수용가의 수요반응 결정이 투자결정 문제가 유사함을 보이고, 수요 반응의 결정에 있어서도 투자결정 문제에서 위험선호 성향에 따라 수익과 위험 사이에서 개별적인 결정이 이루어진다고 보았다. 개별 수용가의 수요반응 모델을 유도할 때는 수요반응의 결과로 이루어지는 전력사용량 조정이 잘못된 결정일 확률을 고려하였고, 위험선호 지수라는 파라미터를 정의하여 일반적인 식으로 수요반응 모델을 표현하였다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통해 위험선호 지수 R의 값에 따라 수요반응의 전력요금 감소 효과와 변동성이 달라짐을 확인하였다. 본 논문의 모델을 이용하면 전체 수용가의 총 수요반응을 예측하는 것이 가능해지고, 그 결과는 수요반응 제도 시행을 위한 장비투자 결정이나 정책 결정에 있어 중요한 지표로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.458-461
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• 2004

오존 반응 메카니즘은 상당히 복잡하고 비선형적이기 때문에 오존 농도를 예측하는 것은 상당한 어려움을 안고 있다 따라서, 신뢰성 높은 오존 예측값을 구하는데 단일 예측모델만으로는 한계가 있으며, 이를 개선하기 위하여 다중 모델을 제안하였다. 입력데이터에 퍼지 클러스터링을 사용하여 고, 중, 저농도별로 그룹핑한 후, 그룹핑된 오존농도에 대해서 의사결정 트리를 사용하여 그룹핑된 오존데이터가 어느 정도 분류능력을 갖는지 파악하여, 오차가 가장 적은 분류특성을 갖는 그룹을 설정하여, 다중모델의 입력 데이터로 사용하여 모델을 형성하였다. 의사결정 트리를 이용하여 모델의 입력 데이터를 설정하는 것은 어떤 오존농도까지의 범위를 클래스로 설정하느냐에 따라서 모델의 성능과 고, 중, 저농도의 오존을 분류하는 성능이 달라지므로 본 논문에서는 퍼지 클러스터링을 이용하여 의사결정 트리의 클래스의 범위를 설정하여 예측 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the KWS Conference
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• 2010.05a
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• pp.1-10
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• 2010

강재의 구조화에 필수적인 용접 공정 후의 저합금강 용접 열영향부 미세조직 및 재질 예측을 위해 가열 중 상변태 거동에 미치는 초기 결정립 크기의 영향, 석출물-free 오스테나이트 결정립 성장 예측 모델, 임계 석출물 크기의 영향을 고려한 용접 열영향부 석출물 조대화 예측 모델, 석출물의 Kinetics을 고려한 결정립 성장 모델, 초기 오스테나이트 결정립크기 및 냉각 속도의 영향을 고려한 용접 열영향부 상변태 모델, 용접 열영향부 경도 예측 모델 등에 대해 연구를 수행하였다. 이를 통해 작성된 최종 모델은 실 용접부와의 비교를 통해 신뢰성을 확인하였으며, 저합금강 용접 열영향부의 미세조직과 경도값을 잘 예측하는 것으로 판단된다. 따라서 본 연구를 통해 작성된 모델을 통하여 용접 열영향부에서의 용접부 품질을 확인하기 위한 시간적, 경제적 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.1
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• pp.243-248
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• 2015

Recognition model is not defined when you configure a model, Been added to the model after model building awareness, Model a model of the clustering due to lack of recognition models are generated by modeling is causes the degradation of the recognition rate. In order to improve decision tree state tying modeling using parameter estimation of Bayesian method. The parameter estimation method is proposed Bayesian method to navigate through the model from the results of the decision tree based on the tying state according to the maximum probability method to determine the recognition model. According to our experiments on the simulation data generated by adding noise to clean speech, the proposed clustering method error rate reduction of 1.29% compared with baseline model, which is slightly better performance than the existing approach.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.9 no.1
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• pp.43-55
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• 2012

In recent years, outsourcing of information systems, including decision support systems has become a key method for managing the system portfolio of a corporation. Since the outsourced DSSs provide their own models and solvers, which may be created on the basis of different modeling practices and system platforms, the decision maker wishing to solve business problems using the outsourced DSSs frequently faces a difficulty in selecting and/or applying appropriate models and solvers to the problems on hand. This paper proposes a DSS outsourcing architecture that enables a user to discover and execute appropriate models and solvers, even though the user is not knowledgeable enough about all the details of the models and solvers. Specifically, this paper adopts a Web services approach to integrate the heterogeneous models and solvers by encapsulating individual models and solvers as Web services and hiding all system specific implementation details from the users.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.35 no.2
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• pp.29-36
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• 2019

There always exist the spatial variations of material properties such as a shear wave velocity in a dam and between same type dams. These uncertainties cause those in evaluation of a shear wave velocity profile of a dam and should be considered in determining the shear wave velocity profile for a rockfill zone of a fill dam. In this paper, these uncertainties of a shear wave velocity in the rockfill zone of the fill dam in Korea are evaluated. And the shear wave velocity profile model considering these uncertainties in rockfillzone is proposed using the method based on Harmonic wavelet transform. The proposed shear wave velocity profile model is compared with Sawada-Takahashi model widely used for evaluation of a shear wave velocity profile of a rockfill zone of fill dams.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.343-346
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• 2018

기존의 의미역 결정은 먼저 구문 분석을 수행한 후에 해당 구문 분석 결과를 이용해 의미역 결정 테스크에 적용하는 파이프라인 방식으로 진행한다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 구문 파싱과 의미 파싱에 대해 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱과 의미역 파싱을 동시에 진행하도록 전이 액션을 확장한 의존 파싱 & 의미역 결정 통합 모델을 제안하고 실험 결과, Korean Prop Bank 의미역 결정 데이터 셋에서 파이프라인 방식 전이 기반 방식을 사용한 모델보다 논항 인식 및 분류(AIC) 성능에서 F1 기준 0.14% 높은 결과을 보인다.