• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.378-378
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• 2017

본 연구는 도시에서 발생하는 홍수에 대응하기 위해서 홍수취약요인을 구성하고 홍수 위험성을 기반으로 취약지역과 정도를 도출하는 동적의사결정 모형 구성을 목표로 한다. 취약 요인은 인명피해에 초점을 맞추었으며 발생 가능한 홍수의 규모에 따른 취약 요인의 대응역량 등을 반영하여 동적의사결정 모형을 구성하고자 한다. 홍수위험성 산정에는 예상되는 홍수 시나리오를 반영한 SWMM 모델링 결과를 이용하였으며, 취약요인은 델파이기법으로 구성하였다. 구성한 모형은 빈번하게 내수침수가 발생한 지역인 도림천 유역을 대상으로 적용성을 검토하였다. 수립된 모형은 홍수 위험성의 정도에 대하여 발생 가능한 인명피해 지역을 공간적으로 파악할 수 있도록 하며 인명피해 예상 수치를 제공할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.12
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• pp.24-34
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• 2015

With the development of the semantic web, a large amount of data being produced nowadays is in RDF format. RDF is represented by a triple. An RDF database consisting of triples requires the high cost of join query processing. Materialized view is known as a scheme to reduce the query processing cost by accessing materialized views without accessing the database. It is physically stored the results or the intermediate results of the query processing in a storage area. In this paper, we propose a materialized view selection scheme by using decision tree to solve such a problem. The decision tree considers the size and maintenance costs of the materialized view as well as the profit of query response times. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme increases the number of materialized views in the limited storage space and decreases the update rates of the materialized views.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.27-30
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• 2006

GIS 분야에서 데이터 교환의 표준으로 OGC(Open Geospatial Consortium)에서 GML(Geography Markup Language)이 제안되어 웹 어플리케이션이나 공간 데이터 교환에서 사용이 일반화 되어가고 있다. 또한, 공간 데이터를 효과적으로 수집하여 의사결정을 지원하기 위한 시스템인 공간 데이터 웨어하우스에서도 GML 데이터를 추출하여 소스 데이터로 활용하는 것이 요구되고 있다. 하지만 GML 은 반구조형식(semi-structured)의 데이터 형식을 가진다. 따라서 기존 구조적인 데이터와는 추출하는 방식이 다르므로 GML 의 특징에 맞는 공간 데이터 추출이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 GML 기반의 공간 데이터 소스를 추출할 때, 중복되는 공간 객체를 하나의 표현으로 통합하여 효율적으로 적재하는 기법을 제안한다. 이는 GQuery를 이용하여 GML 데이터를 추출한 후, GML 스키마를 메타데이터에서 관리하는 스키마 정보와 비교하여 공간 데이터 웨어하우스에 통합된 공간 데이터를 제공하는 기법이다. 성능평가에서는 기존의 GML 데이터를 추출하는 기법과 제안기법과의 비교를 통하여 제안 기법의 기존 기법에 비해 평균적으로 약 9.95%의 성능향상을 보였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.13 no.2
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• pp.1-11
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• 2014

In this paper, travel speed patterns were deducted based on historical DSRC travel speed data using Decision Tree technique to improve availability of the massive amount of historical data. These patterns were designed to reflect spatio-temporal vicissitudes in reality by generating pattern units classified by months, time of day, and highway sections. The study area was from Seoul TG to Ansung IC sections on Gyung-bu highway where high peak time of day frequently occurs in South Korea. Decision Tree technique was applied to categorize travel speed according to day of week. As a result, five different pattern groups were generated: (Mon)(Tue Wed Thu)(Fri)(Sat)(Sun). Statistical verification was conducted to prove the validity of patterns on nine different highway sections, and the accuracy of fitting was found to be 93%. To reduce travel pattern errors against individual travel speed data, inclusion of four additional variables were also tested. Among those variables, 'traffic condition on previous month' variable improved the pattern grouping accuracy by reducing 50% of speed variance in the decision tree model developed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.976-980
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• 2007

본 논문에서는 비점원오염 관리를 위한 지역선정을 위하여 계층분석적 의사결정기법에 의한 접근 방법을 제시하였다. 주어진 유역 내에서의 비점원오염의 중요기여 인자간의 관계를 반영한 것이 본 연구의 특징이다. 주요인자로는 경사도, 유달거리, 유효강우비, 불투수면적비, 토양유실량이다. 각 인자의 가중치는 계층분석적 의사결정기법(AHP)으로 구하였으며 각 인자의 가중값과 속성 값의 단순 부가가중 합으로 표현되는 비점원오염 영향지수를 정의하였다. 높은 영향지수를 가지는 지역을 비점원오염 관리지역으로 제안하였으며, 시험유역으로 발안HP#6유역을 선정하여 적용해보았다. 관리지역 결과를 비교하기 위하여 AGNPS 모의를 통한 비점원오염 부하량간의 분석을 시도하였다. 비교 및 분석을 위해 Moran's I를 이용하였으며, T-N은 $0.38{\sim}0.45$, T-P는 $0.15{\sim}0.22$의 범위를 보였다. 이는 두 접근 방법이 상이함에도 공간적으로 유사한 경향을 보인다는 것을 말한다. 본 연구에서 제시하는 방법은 비점원오염 관리지역 선정에 있어서 적용가능 함을 의미한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.4D
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• pp.695-702
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• 2006

In GIS-based Spatial Decision-making Support System (SDSS), the Boolean logic by conventional simple overlay method contains two problems. One is losing lots of information in analysis process, the other is unable to reflect of weighting values between evaluated items. Therefore, evaluation system as Analytic Hierarchy Process (AHP) needs to improve these problems effectively. The purpose of this study is to provide the benefit of AHP method and GIS spatial analysis in site analysis for crop cultivation. First, the weighting value of AHP for topography, distribution grade of water, property of soil and slope items are evaluated throughout survey to experts of soil, crop and agricultural management fields. On the basis of these weighting value of AHP by items, site suitability analysis for black raspberry cultivation is performed. To estimate the benefit of AHP method, the current cultivating map of black raspberry is constructed in Ssangchi-myeon district. In comparison with site analysis of Boolean logic, site analysis of AHP method shows more realistic.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.359-366
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• 2000

기업의 환경에서 이-메일(e-mail)은 회사내의 업무흐름을 완전히 뒤바꾸며 혁명적인 변화를 이끌고 있다. 업무 공간의 극복, 사내 커뮤니케이션의 극대화 등 이-메일이 제공하는 장점이 매우 많다. 그러나 최근 사회적 문제가 되고 있는 스팸 메일(spam mail)의 등장은 이러한 장점의 커다란 반대급부를 제공한다. 스팸메일이란 인터넷이용자들에게 원하지도 않았는데 무작위로 발송되는 광고성 이-메일을 일컫는 말로, 벌크(bulk)메일, 정크(junk)메일, 언솔리시티드(Unsolicited)메일과도 유사한 의미로 사용된다. 스팸메일은 사용자들로 하여금 스트레쓰의 요인이 되게 함은 물론, 이를 발신하고 수신하는 과정에서 이용되는 서버에 엄청난 부하를 줄 뿐만 아니라, 공공의 성격을 지니는 네트웍 자원을 아무런 비용의 지불 없이 독점하게 되는 좋지 않은 결과를 가져오게 된다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 기법 중 분류(classification tack) 문제에 적웅이 활발한 인공신경망 (artificial neural networks)과 의사결정나무(decision tree)기법을 이용하여 스팸메일의 분류와 예측을 가능케 하는 모형을 구축한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.3
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• pp.156-166
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• 2002

Decision tree induction is a kind of useful machine learning approach for extracting classification rules from a set of feature-based examples. According to the partitioning style of the feature space, decision trees are categorized into univariate decision trees and multivariate decision trees. Due to observation error, uncertainty, subjective judgment, and so on, real-world data are prone to contain some errors in their feature values. For the purpose of making decision trees robust against such errors, there have been various trials to incorporate fuzzy techniques into decision tree construction. Several researches hove been done on incorporating fuzzy techniques into univariate decision trees. However, for multivariate decision trees, few research has been done in the line of such study. This paper proposes a fuzzy decision tree induction method that builds fuzzy multivariate decision trees named fuzzy oblique decision trees, To show the effectiveness of the proposed method, it also presents some experimental results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1-3
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• 2001

점차 지리정보시스템(GIS; Geographic Information System)에서 표현의 다양화가 요구되어지며 특히 위성영상의 데이터는 거대하기 때문에, 지라공간의 자세한 연구를 원하는 사용자에게 많은 처리시간과 고가의 비용이 요구된다. 바면 웹에서 성능향상을 위해 공간데이터의 양을 줄인다 보면 공간데이터를 다양하게 표현하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 공간데이터에 대한 양적 부담을 줄이고 공간데이터의 정확도를 유지할 수 있는 Multi-Scale에 따른 Multi-Resolution(MS-MR) 기법을 제안하고자 한다. 즉, 서버에서 축척의 정량화를 통해 레이어가 추가될 지점과 다중 해상도의 구간을 정하여 맵을 점차 확대함에 따라 다중해상도의 레스터맵이 클라언트에게 점진적으로 전송된다. 이는 인터넷 연결상태와 GIS 사용목적에 따라 적절한 다중 해상도의 레스터맵을 제공하게 되며, 사용자가 진화적으로 시스템 추구로 빠른 정보습득과 의사결정을 돕는 효과를 기대할 수 있게 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.10
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• pp.1386-1396
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• 2009

Most decision support functions of spatial data warehouse rely on the OLAP operations upon a spatial cube. Meanwhile, higher performance is always guaranteed by indexing the cube, which stores huge amount of pre-aggregated information. Hierarchical Dwarf was proposed as a solution, which can be taken as an extension of the Dwarf, a compressed index for cube structures. However, it does not consider the spatial dimension and even aggregates incorrectly if there are redundant values at the lower levels. OLAP-favored Searching was proposed as a spatial hierarchy based OLAP operation, which employs the advantages of R-tree. Although it supports aggregating functions well against specified areas, it ignores the operations on the spatial dimensions. In this paper, an indexing approach, which aims at utilizing the concept hierarchy of the spatial cube for decision support, is proposed. The index consists of concept hierarchy trees of all dimensions, which are linked according to the tuples stored in the fact table. It saves storage cost by preventing identical trees from being created redundantly. Also, it reduces the OLAP operation cost by integrating the spatial and aspatial dimensions in the virtual concept hierarchy.