• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.17 no.3
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• pp.295-303
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• 2017

Over the past 7 years, the number of victims of construction disasters has been gradually increasing. Compared with projects in other industries, construction projects are highly exposed to safety risks. For this reason, the research methods of predicting and managing the risk of construction disasters are urgently needed that can be applied to a construction site. This study aims to propose a prediction model for a construction disaster using the decision tree technique. The developed the model is reviewed the applicability by evaluating its accuracy based on disaster data. The top three of the prediction values obtained from the proposed model were enumerated, and then the cumulative accuracy were also calculated. The prediction accuracy was 40 percent for the first value, but the cumulative accuracy was 80 percent. Thus, as more disaster data was accumulated, the cumulative accuracy appeared to be higher. If utilized in construction sites, the model proposed in this study would contribute to a reduction in the rate of construction disasters.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.586-589
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• 2024

본 실험 연구에서는 주의 메커니즘과 컨볼루션 신경망을 결합하여 모델을 개선하는 방법을 탐색하는 딥 러닝 기술을 소개한다. 이 기술은 지도 학습 방식을 위해 공개 데이터 세트의 쓰레기 분류 데이터를 사용하고, Grad-CAM 기술과 채널 주의 메커니즘 SE 를 적용하여 모델의 분류 의사 결정 과정을 더 잘 이해하기 위해 히트 맵을 생성한다. Grad-CAM 기술을 사용하여 히트 맵을 생성하면 분류 중에 모델이 집중하는 영역을 시각화할 수 있다. 이는 모델의 분류 결정을 설명하는 방법을 제공하여 다양한 이미지 카테고리에 대한 모델 결정의 기초를 더 잘 이해할 수 있다. 실험 결과는 전통적인 합성곱 신경망과 비교하여 제안한 방법이 쓰레기 분류 작업에서 더나은 성능을 달성한다는 것을 보여준다. 주의 메커니즘과 히트맵 해석을 결합함으로써 우리 모델은분류 정확도를 향상시킬 수 있다. 이는 실제 응용 분야의 이미지 분류 작업에 큰 의미가 있으며 해석 가능성에 대한 딥 러닝 연구 진행을 촉진하는 데 도움이 된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.2
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• pp.111-116
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• 2019

New technologies such as the IoT, Big Data, and Artificial Intelligence, starting from the Web, mobile, and smart device, enable new business models that did not exist before, and various types of Internet companies based on these business models has been emerged. In this research, we examine the factors that influence the success and failure of Internet companies. To do this, we review the recent studies on business model and examine the variables affecting the success of Internet companies in terms of network effect, user interface, cooperation with actors, creating value for users. Using the five derived variables, we will select 14 Internet companies that succeeded and failed in seven commercial business model categories. We derive decision tree by applying inductive learning based on ID3 algorithm to the analysis result and derive rules that affect success and failure based on derived decision tree. With these rules, we want to present the strategic implications for actors to succeed in Internet companies.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.24 no.6
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• pp.633-641
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• 2020

The development of intelligent information technology based on intelligence and data and network technology implemented by artificial intelligence has instigated innovation in society as a whole and has shown wide social and economic impact. Therefore, not only overseas but also in Korea, AI education is in a hurry to cultivate talents who will lead the upcoming society. Data is an important part of artificial intelligence, and data literacy, which can collect, process, and analyze data, to make data-based decisions, can be seen as an important competency to be developed along with AI literacy. Therefore, in this study, an AI data science education program that can increase data literacy of elementary school students was developed and applied to the experimental group, and its effectiveness was verified through a pre- and post response sample t-test. As a result, all of the four detailed competencies of data literacy, data understanding, collection, analysis, and expression, showed statistically significant improvement, indicating that the AI data science education program was effective in improving students' data literacy.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.5
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• pp.265-279
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• 2018

This study conducted an experiment using data mining techniques to develop prediction models of worker job turnover. The experiment used data from the '2015 Graduate Occupational Mobility Survey' by the Korea Employment Information Service. We developed the prediction models using a decision tree, Bayes net, and artificial neural network. We found that the decision tree-based prediction model reported the best accuracy. We also found that the six influential factors affecting employees' turnover intention are type of working time, job status, full-time or not full-time, regular working hours per week, regular working days per week, and personal development opportunities. From the decision tree-based prediction model, we derived 12 rules of employee turnover for all job types. Using the derived rules, we proposed helpful directions for enhancing workers' job tenure. In addition, we analyzed the influential factors affecting employees' job turnover intention according to four job types and derived rules for each: office (ten rules), culture and art (nine rules), construction (four rules), and information technology (six rules). Using the derived rules, we proposed customized directions for improving the job tenure for each group.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.407-424
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• 1997

지리정보 시스템에 기반한 응용 시스템 개발에 있어 필수적인 기능으로 지도작성, 데이타 관리, 해석 기능 외에 지식 표현 및 추론 기능을 들 수 있다. 본 논문에서는 지식베이스 관리 및 연역 추론 기능을 갖는 지식기반 지리정보 시스템의 개발과 연역 기능을 활용한 시스템 기능 확장에 대하여 논한다. 본 시스템에서는 사용자 인터페이스(Visual Basic), 지리정보 시스템(ArcView, ArcInfo), 추론 시스템(Eclipse)을 상호 밀결합 방식으로 결합, 구현하였으며, 각 서브 시스템은 서로 중간 파일 시스템의 사용없이 데이타 및 명령어의 전송 및 공유가 가능하다. 또한 사용자는 사용자 인터페이스를 통하여 개개의 서브 시스템을 인식하지 않고 단일화된 환경하의 작업이 가능하다. 시스템의 연역 기능은 일반적으로 거론되는 지식베이스 관리, 의사결정 지원 기능 외에도 사용자 환경개선, 복합 공간 객체의 표현, 공간질의 연산자 구현 등의 시스템 기능 확장에 활용될 수 있다. 특히 본 시스템에서는 사용자 환경 개선에 초점을 맞추어 사용자가 정보의 내부 구조나 문제 영역, 명령어 사용 방법 등을 잘 알지 못하더라도 유용한 정보를 얻도록 지원, 유도하는 협력질의 응답 기능과 명령어 자동 생성 기능을 제공한다. 또한 본 논문에서는 이들 방식을 이용한 두가지 응용 시스템(여행정보 시스템, 환경관리 시스템)의 구현 예를 들어 본 시스템의 실용성과 유용성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.114-119
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• 2009

본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.410-411
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• 2011

본 논문에서는 태양광 전원, 배터리, 마이크로터빈, 스마트 홈 등 다양한 목적과 특성을 가진 요소로 구성된 마이크로그리드를 효율적으로 제어, 관리하기 위한 분산 지능형 제어원리를 제안한다. 기존의 중앙집중식 제어원리는 중앙에서 전체 시스템에 대한 정보를 취득하여 운영에 대한 의사결정을 독점하는 구조였다면 제안하는 원리는 마이크로그리드의 구성요소가 각각 지능형 에이전트를 기반으로 스스로 데이터를 취득하고 이웃 에이전트와의 대화와 협조를 통해 분산제어를 수행하는 방식이다. 각 에이전트 사이는 근거리 무선통신 방식인 Zigbee를 이용하였고 마이크로그리드를 실시간으로 해석하기 위하여 MATLAB 기반의 실시간 시뮬레이터를 이용하였다. 실시간 마이크로그리드 시뮬레이션 모델과 에이전트 역할을 하는 마이크로 컨트롤러를 연계하여 Hardware-in-the-loop 기반의 데모시스템을 구축하였고 제안하는 원리에 대해 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.190-192
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• 2002

데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정을 지원하기 위해 기업의 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터의 집합으로써 OLAP 분석에 이용된다. OLAP은 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 이들 데이터를 다차원 데이터 모델로 표현하고 이를 활용하여 복잡한 질의 처리 및 다차원 데이터 분석에 이용한다. 이러한 OLAP의 다차원 데이터를 관계형 데이터베이스에서 표현하기 위해 스타 스키마가 널리 사용된다. 지금까지의 데이터 웨어하우스는 일반적으로 ER 도형으로 설계된 소스 데이터로부터 스타 스키마를 설계하고 구축하였다. 하지만, 최근 인터넷의 급성장으로 인해 차세대 웹 문서의 표준인 XML을 통한 인터넷 상의 문서 전송 및 정보 교환이 활발해 지고 있으며, XML 문서에 대한 다차원적인 분석이 요구됨에 따라 데이터 웨어하우스는 XML 문서로부터의 스타 스키마 설계 및 저장이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD로부터 애트리뷰트 트리를 생성하여 스타 스키마를 설계하고 이 DTD를 따르는 XML 문서에서 스타 스키마의 인스턴스를 추출하여 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 XML2Star 알고리즘을 개발하였다. 이것을 통해 기업 및 사용자는 OLAP에서 XML 기반의 스타 스키마를 이용한 다차원적인 분석이 가능하게 된다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.21 no.1
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• pp.231-251
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• 2004

This study aims to collect and manage in the step of creation metadata information to effectively manage and use official document which is a typical and normal records. To do it. data elements are extracted through analyzing structure of official document format. And we also select metadata elements reflecting creation background, publisher's intention, characteristic of official documents through evaluating and comparing extracted elements with data elements defined in ISAD rules. It would be draft data in constructing standardized metadata structure for records in Korea.