Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.04a
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pp.293-303
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2000
데이터 마이닝의 수행 예측 오차를 줄이기 위한 방법으로 하나의 문제를 여러 기법들을 결합하여 해결하고 있다. 본 연구에서는 새로운 결합 모델을 제시하고 이를 통해 예측 오차를 감소시킬 수 있는 가능성을 제시한다. 제시된 결합모델의 성능을 검증하기 위해서 국내 자동차보험 회사의 고객데이터를 바탕으로 고객이탈 예측문제를 다루었다. 결합모델의 예측결과를 의사결정나무, 사례기반추론 그리고 인공신경망 중 하나의 기법만을 사용하여 예측한 결과와 비교 평가하였다. 평가 결과, 결합 모델의 예측 적중률이 개별 기법의 예측 적중률보다 우수했다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.163-165
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2000
고객 DB를 통해 세분 고객별로 구매량, 주요 고객을 파악케 하며 각종 마케팅 활동이나 판촉활동이 고객의 구매/이용 패턴에 어떤 영향을 미치며, 물품을 구매하는 소비자의 다양한 구매 패턴을 분석하기 위해서 쇼핑몰 운영자가 여러 각도에서 문제 분석과 의사 결정을 빠르고 신속하게 할 수 있도록 기존 쇼핑몰의 관계형 DB을 이용하여, 다차원적 데이터 모델링을 통해서 다차원적인 분석이 가능하도록 하는 ROLAP를 이용한 인터넷 쇼핑몰의 데이터 웨어하우스 구축 방안을 제시하고자 한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.1
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pp.69-74
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2021
Internet access is also increasing as online activities increase due to the influence of Corona 19. However, network attacks are also diversifying by malicious users, and DDoS among the attacks are increasing year by year. These attacks are detected by intrusion detection systems and can be prevented at an early stage. Various data sets are used to verify intrusion detection algorithms, but in this paper, CICIDS2017, the latest traffic, is used. DDoS attack traffic was analyzed using the decision tree. In this paper, we analyzed the traffic by using the decision tree. Through the analysis, a decisive feature was found, and the accuracy of the decisive feature was confirmed by proceeding the decision tree to prove the accuracy of detection. And the contents of false positive and false negative traffic were analyzed. As a result, learning the feature and the two features showed that the accuracy was 98% and 99.8% respectively.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.357-360
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2010
본 연구는 효과적 생애주기 지원을 위한 사회기반시설물의 3차원 기반 정보모델의 활용방안에 대해 기술하였다. 3차원 기반 정보모델은 형상 정보뿐만 아니라 각 구성요소의 속성정보도 포함하고 있어야 하며, 의사결정 지원을 위한 엔지니어링 문서정보와도 연계 가능해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 국제표준 데이터 모델링 도구인 IFC를 도로시설물에 적용하기 위한 확장방안을 제시하였고, XML을 이용한 엔지니어링 문서와의 통합연계 방안을 통해 사회기반시설의 효과적 생애주기 지원 전략을 제시하였다. 또한, 이를 활용한 구조해석 모델의 생성, GIS와의 연계 방안 도출의 실사례 구현을 통해 응용 도메인으로의 활용 가능성을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.3-4
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2023
자연어처리는 수많은 정보가 수집된 전자의무기록의 비정형 데이터에서 유의미한 정보나 패턴 등을 추출해 의료진의 의사결정을 지원하고, 환자에게 더 나은 진단이나 치료 등을 지원할 수 있어 큰 잠재력을 가지고 있다. 그러나 전자의무기록은 개인정보와 같은 민감한 정보가 다수 포함되어 있어 접근하기 어렵고, 이로 인해 충분한 양의 데이터를 확보하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 의료 합성 텍스트를 생성하기 위해 ChatGPT 기반 의료 텍스트 증강 도구를 개발하였다. 이는 사용자가 입력한 실제 의료 텍스트로 의료 합성 데이터를 생성한다. 이를 위해, 적합한 프롬프트와 의료 텍스트에 대한 전처리 방법을 탐색하였다. ChatGPT 기반 의료 텍스트 증강 도구는 입력 텍스트의 핵심 키워드를 잘 유지하였고, 사실에 기반한 의료 합성 텍스트를 생성할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.01a
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pp.373-376
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2014
최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.
With the recent increase in the use of artificial intelligence, AI TRiSM data management within organizations has become important, and thus securing data reliability has emerged as an essential requirement for data-based decision-making. Digital content is transmitted through the unreliable Internet to the cloud where the digital content storage is located, then used in various applications. When detecting anomaly of data, it is difficult to provide a function to check content modification due to its damage in digital content systems. In this paper, we design a technique to guarantee the reliability of video data by expanding the function of data annotation. The designed annotation technique constitutes a prototype based on gRPC to handle a request and a response in a webUI that generates classification label and Merkle tree of given video data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.3
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pp.45-54
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2014
In this paper, an improved two-step P2P traffic classification scheme is proposed to overcome the limitations of the existing methods. The first step is a signature-based classifier at the packet-level. The second step consists of pattern heuristic rules and a statistics-based classifier at the flow-level. With pattern heuristic rules, the accuracy can be improved and the amount of traffic to be classified by statistics-based classifier can be reduced. Based on the analysis of different decision tree algorithms, the statistics-based classifier is implemented with REPTree. In addition, the ensemble algorithm is used to improve the performance of statistics-based classifier Through the verification with the real datasets, it is shown that our hybrid scheme provides higher accuracy and lower overhead compared to other existing schemes.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.373-376
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2018
Traditional paprika smart farm systems are often harmful to paprika growth because they are set to follow the values of several sensors to the reference value, so the system is often unable to make optimal judgement. Using decision tree techniques, the expert system for the paprika smart farm is designed to create a control system with a decision-making structure similar to that of farmers using data generated by factors that depend on their surroundings. With the current smart farm control system, it is essential for farmers to intervene in the surrounding environment because it is designed to follow sensor values to the reference values set by the farmer. To solve this problem even slightly, it is going to obtain environmental data and design controllers that apply decision tree method. The expert system is established for complex control by selecting the most influential environmental factors before controlling the paprika smart farm equipment, including criteria for selecting decisions by farmers. The study predicts that each environmental element will be a standard when creating smart farms for professionals because of the interrelationships of data, and more surrounding environmental factors affecting growth.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.980-980
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2012
기존 홍수시각화 기법은 홍수위 분석 결과를 지형자료 기초로 단순히 침수위를 표현하는 방식으로 홍수 분석결과를 시각적으로 표출하는 일차원적 기법으로 홍수상황 대응을 위한 의사결정을 지원하기에는 다소 부족한 실정이다. 이를 개선하기 위해서는 정밀지형 자료를 근간으로 하도내에서 유체의 흐름 특성을 사실적으로 시뮬레이션 할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 홍수 시뮬레이션 기술은 고성능 컴퓨터를 활용하여 실좌표계를 기반으로 정밀 하천지형, 하도구성, 홍수시 유체흐름 표현 등에 필요한 데이터 필터링 및 융합처리, 하상생성 기법, 지형자료의 변환 및 가공 등의 처리 가능한 기법을 적용한다. 본 연구에서는 침수영향에 대해 정밀지형을 근간으로 홍수 시뮬레이션을 통해 의사결정을 지원할 수 있는 기반을 제공하고자 하였으며, 홍수시뮬레이터에는 하상지형 처리 및 생성 모듈, 홍수 시뮬레이션 모듈 등으로 구성된다. 또한, 하천 상황의 3차원 표현을 위한 지형 및 시뮬레이션 처리 기법 개발으로 랜더링 처리 기법, 유체 표현 기법을 개발하였다. 이에 따라, 본 연구에서 개발 적용된 홍수 시각화 기법은 홍수분석 결과에 대해 유체의 흐름, 유량, 유량의 전파 속도 등 유체 역학적인 흐름 특성을 사실적으로 표현하는 기법이다. 본 연구의 성과물 도출을 통해 물관리시스템에 반영하여 홍수관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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