• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.145-158
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• 2003

불완전 데이터 즉, 결측값을 가지는 데이터를 분석할 경우 결측데이터에 대해서 어떠한 처리를 해야할 필요가 있다. 결측데이터에 대한 처리로서 주로 이용되어온 방법으로는 결측값을 포함한 관측값(case)을 제외하는 방법이었다. 이후 여러 방법들이 제안되어 EM알고리즘이나 회귀알고리즘에 의한 추정을 바탕으로 결측값에 대한 추정을 해서 그 추정값으로 결측값을 대치하는 방법을 사용할 수 있게되었다. 본 논문에서는 복수 개의 데이터세트를 생성해서 대치하는 다중대입 소프트인 SOLAS를 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.446-448
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• 2003

실세계의 많은 데이터는 결측 값들을 포항하고 있기 때문에 데이터 마이닝 시스템에 완벽한 데이터를 제공하기는 불가능하다. 또한 결측 값이 존재하는 대용량의 데이터를 추천시스템에 적용하여 분석하고자 할 경우, 정확성이 떨어지는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 데이터에 결측 값이 존재할 경우 입력 데이터를 사전에 보간하는 전처리 방법이 필요하다. 이러한 기존의 보간 전처리 방법에는 결측 값 속성을 삭제하거나 대치하는 방범이 대표적이나. 삭제 방법은 결측 값이 존재하는 데이터를 제거하는 방법으로 중요속성 삭제 및 데이터 손실을 유발하는 단점이 있어 일반적으로 결측 값을 다른 값으로 처리하는 대치 방범이 널리 사용된다. 본 논문에서는 전처리 방법 중 결측 값을 처리하는 가장 일반적인 대치 방법과 신경망을 이용한 평가 예측 처리 방법을 소개한다. 또한 신경망을 이용 결측 값을 대치하는 새로운 모델을 제안하고, 각각의 결측 값 처리방법을 비교 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.47-48
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• 2020

데이터에 결측치가 존재할 때 어떤 데이터로 결측치를 대체시켜야 원래의 데이터에 가장 근접한 데이터를 만들어낼 수 있는지에 관한 연구. Z 값을 사용하면 평균으로 결측치를 대체시키는 것보다 더 정확한 결과를 도출해낼 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.116-118
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• 2012

데이터의 결측치는 데이터 마이닝 알고리즘 성능에 많은 저하를 일으킨다. 따라서 본 논문에서는 멀티태스크 러닝을 이용하여 회귀 분석시에 결측치를 효율적으로 다루는 방법을 제안한다. 데이터를 데이터의 분포에 따라서 무결점 데이터와 결측 데이터를 구분하여 태스크를 나눈 후 각각의 결과를 종합하여 최적화하는 것을 목표로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.463-465
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• 2021

센서 데이터는 여러가지 원인으로 인해 데이터 결측치가 발생할 수 있으며, 결측치로 인한 데이터의 처리 방식에 따라 데이터 분석 결과가 다르게 해석될 수 있다. 이는 펫 헬스 케어 서비스에서 치명적인 문제로 연결될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 펫 웨어러블 디바이스로부터 수집되는 다양한 센서 데이터의 결측치를 처리하기 위해 GATs(Graph Attention neTworks)와 LSTM(Long Short Term Memory)을 결합하여 활용한 데이터 결측치 처리 기법을 제안한다. 펫 웨어러블 디바이스의 센서 데이터가 서로 연관성을 가지고 있다는 점을 바탕으로 인접 노드의 Attention 수치와 Feature map을 도출한다. 이후 Prediction Layer 를 통해 결측치의 Feature 를 예측한다. 예측된 Feature 를 기반으로 Decoding 과정과 함께 결측치 보간이 이루어진다. 제안된 기법은 모델의 변형을 통해 이상치 탐지에도 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한교통학회지
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• 제26권2호
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• pp.109-119
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• 2008

대중교통 교통카드 도입 이후, 점차 이용율이 증가되고 있다. 카드 데이터를 통해 얻을 수 있는 자료를 고려할 때 대중교통 카드 이용의 증가는 통행패턴 분석 및 정책적 측면에서 중요한 의미를 가지고 있다. 그 중에서 특히 죤별 대중교통 통행수요(O/D)를 손쉽게 파악할 수 있다는 점에서 높은 중요성을 가진다. 카드데이터를 통해 대중교통 죤별 통행수요(O/D)를 파악함에 있어서 데이터 자체의 오류에 대한 분석이나 결측에 대한 보완 과정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 반드시 선행되어야 할 과제이지만 아직 연구사례가 없었던 카드데이터의 오류와 결측에 관해 살펴보았다. 그 결과, 통행수요(O/D)분석과 관련한 오류나 결측에 대한 특성을 제시하였고, 결측에 대한 보정방안을 제안하였다. 그리고 제시된 결측방안들에 대한 적용 및 평가와 함께 활용방안을 제시하여, 향후 보다 신뢰성있는 대중교통 OD구축을 위한 기반을 마련하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.185-190
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• 2007

대용량의 자료가 생산됨에 따라 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 이용할 수 있는 데이터 웨어하우스의 역할이 중요하게 되었고, 그에 따라 자료 처리 기법의 개발은 필수 과제가 되었다. 품질 평가와 오류 판단, 결측 보정의 자료 처리 과점은 자료의 신뢰도를 판단하고 활용도를 높일 수 있는 과정으로 매우 중요하다. 본 논문에서는 우리나라의 실제 교통상황을 반영하고 평가 기준의 오차를 줄이면서 더욱 간단 명료한 평가 계산식을 도입하여 효율적인 품질평가와 오류판단, 결측 보정의 자료 처리 기법을 제안한다. 또한 오류 판단 기준에 새로운 파라미터론 도입하여 교통 연구자의 요구 사항을 반영할 수 있게 하였다. 결측 보정 과정은 여러 기법을 연구하고 기존의 결측 보정 기법에 입력 변수를 추가하여 실제 대용량의 교통 자료에 적용하였다. 그리고 교통 자료가 저장되는 데이터베이스에 직접 접근하여 결측 보정과정을 수행하도록 PL/SQL로 구현하였으며, 이를 통해 교통 연구자에게 쉽고 다양한 방법으로 결측 보정을 수행하고 그 결과를 이용하여 다양한 교통 정보를 가공할 수 있는 환경을 제공하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.105-108
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• 2001

본 논문에서는 결측치가 있는 불완비 데이터에서 분류나루를 구축하는 방법을 고찰하였다. 기존의 결측치 처리 방법인 대리 분리 방법의 대안으로 대체 방법으로 결측치를 처리한 후 분류나무를 구축하는 방법을 제안하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.109-118
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• 2022

정점 표층 수온 관측 데이터 중 결측 구간의 데이터를 양방향 순환신경망(Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN) 기법을 이용하여 보간하였다. 인공지능 기법 중 시계열 데이터에 일반적으로 활용되는 Recurrent Neural Networks(RNNs)은 결측 추정 위치까지의 시간 흐름 방향 또는 역방향으로만 추정하기 때문에 장기 결측 구간에는 추정 성능이 떨어진다. 반면, 본 연구에서는 결측 구간 전후의 양방향으로 추정을 하여 장기 결측 데이터에 대해서도 추정 성능을 높일 수 있다. 또한 관측점 주위의 가용한 모든 데이터(수온, 기온, 바람장, 기압, 습도)를 사용함으로써, 이들 상관관계로부터 보간 데이터를 함께 추정하도록 하여 보간 성능을 더욱 높이고자 하였다. 성능 검증을 위하여 통계 기반 모델인 Multivariate Imputation by Chained Equations(MICE)와 기계학습 기반의 Random Forest 모델, 그리고 Long Short-Term Memory(LSTM)을 이용한 RNN 모델과 비교하였다. 7일간의 장기 결측에 대한 보간에 대해서 BiRNN/통계 모델들의 평균 정확도가 각각 70.8%/61.2%이며 평균 오차가 각각 0.28도/0.44도로 BiRNN 모델이 다른 모델보다 좋은 성능을 보인다. 결측 패턴을 나타내는 temporal decay factor를 적용함으로써 BiRNN 기법이 결측 구간이 길어질수록 보간 성능이 기존 방법보다 우수한 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제15권1호
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• pp.33-43
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• 2002

범주형 데이터의 결측치 추정을 위하여 최빈 범주법, 로지스틱 회귀분석, 연관규칙과 같은 다양한 방법이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 방법의 추정 값을 결합하는 신경망 융합과 투표융합 방법을 제안하고 이의 성능을 시뮬레이션을 이용하여 비교하였다. 실험에 사용된 데이터의 특성을 나타내는 인자로는 (1) 입출력 변수간의 연결함수, (2) 데이터의 크기, (3) 노이즈의 크기 (4) 결측치의 비율, (5) 결측발생 함수를 사용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 데이터의 크기가 작고 결측 발생 비율이 높으면 최빈 범주법, 연관규칙, 신경망 융합의 성능이 높게 나타났으며 데이터의 크기가 작고 결측발생 확률이 결측이 안된 나머지 변수에 높은 의존관계가 있으면 로지스틱 회귀분석, 신경망 융합의 성능이 높게 나타났다. 데이터의 크기가 크고, 결측치의 비율이 낮으면서, 노이즈가 크고 결측발생 확률이 결측이 안된 나머지 변수에 높은 의존관계가 있으면 신경망 융합의 성능이 높게 나타났다.