한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.
본 논문의 목적은 효과적인 식품정보 분류 체계 구축 및 관리를 위하여 식품정보의 메타데이터를 구축하고자 하는 것이다. 메타데이터는 데이터에 대한 데이터를 의미하며, 데이터의 분류체계, 구조, 내용요약을 함축적 의미로 표현하는 데이터이다. 이러한 메타데이터를 이용하여 식품정보를 체계적으로 분류하여 식품정보 조회, 분석, 활용을 위한 체계를 구축하였고, 식품정보에 대한 접근성을 향상시켰다. 따라서 본 논문을 통하여 식품정책, 식품산업, 식품기술 개발에 효과적인 정보를 제공하여 식품정보의 활용성 증대 및 효과적인 분류를 가능케 하였다.
소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제표준인 ISO/IEC 9126은 소프트웨어 품질 및 특성 및 측정 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 데이터 오류 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이트 품질 특성 및 부특성을 분류한다. 데이터 품질 특성 분류는 ISO/IEC 9126에 정의한 소프트웨어 품질 특성을 데이터 오류 형태에 대응시켜 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이트 품질특성 분류는 지식 공학(knowledge engineering)시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.
DNA 마이크로어레이 기술의 발전은 암의 조기 발견 및 예후 예측을 가능하게 해주었으며, 이와 관련된 많은 연구가 진행 중이다. 마이크로어레이 데이터의 분류에서 관련 유전자들의 선택은 필수적이며, 유전자 선택방법은 분류기와 짝을 이루어 특징-분류기를 형성한다. 이제까지 여러 가지 특징-분류기를 사용하여 마이크로어레이 데이터를 분류해 왔지만, 알고리즘의 한계와 데이터의 결함 등으로 인하여 최적의 특징-분류기를 찾기 어려웠다. 따라서 앙상블 분류기를 이용하여 높은 분류성능을 얻는 방법이 시도되어왔으며. 최적의 것을 찾기 위하여 유전자 알고리즘이 사용되기도 했다. 본 논문에서는 이를 발전시켜 다양한 최적의 앙상블을 생성하기 위해 종분화 방법을 사용한다. 림프종 암 데이터에 대하여 leave-one-out cross-validation을 적용한 결과, 제안한 방법으로 다양한 최적해를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.
불균형 데이터는 범주에 따른 데이터의 분포가 불균형한 데이터를 의미한다. 이런 데이터를 활용해 기존 분류 알고리즘으로 분류기를 학습하면 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 오버 샘플링은 이를 해결하기 위한 기법 중 하나로 수가 적은 범주[이하 소수 범주]에 속한 데이터 수를 임의로 증가시킨다. 기존 연구들에서는 수가 많은 범주[이하 다수 범주]에 속한 데이터 수와 동일한 크기만큼 증가시키는 경우가 많다. 이는 증가시키는 샘플의 수를 결정할 때 범주 간 데이터 수 비율만 고려한 것이다. 그런데 데이터가 동일한 수준의 불균형 정도를 갖더라도 범주별 데이터 분포에 따라서 분류 복잡도가 다르며, 경우에 따라 데이터 분포에서 존재하는 불균형 정도를 완전히 해소하지 않아도 된다. 이에 본 논문은 분류 복잡도를 활용해 데이터 셋 별 적정 오버 샘플링 비율을 산출하는 알고리즘을 제안한다.
데이터(data)치 홍수와 정보의 빈곤이라는 환경에 처한 지금, 정보기술을 이용하여 데이터를 여과하고, 분석하며, 결과를 해석하는 자동화 된 데이터 분석 방안에 높은 관심을 가지게 되었으며, 데이터 마이닝(Data Mining))은 이러한 요구를 충족시키는 정보기술의 활용방법이다. 특히 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류(Classification) 방법은 중요한 분야가 되고 있다. 분류 작업의 핵심은 어떻게 적당한 결정규칙(decision rule)을 정의하느냐에 달려 있는데 이를 위해 학습능력을 가지고 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 기반으로 하는 강건한 학습방법을 제시했으며, 이러한 학습을 통해 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류시스템을 제안하였다.
기존의 알려진 데이터에 기반하여 분류 알고리즘을 통해 새로운 생물학적인 사실을 예측하는 것은 생물학 연구에 매우 유용하다. 하지만 생물학 데이터 분류 문제에서 positive 데이터만 존재할 뿐, negative 데이터는 존재하지 않는 경우가 많다. 이와 같은 상황에서는 많은 경우에 임의로 negative data를 구성하여 사용하게 된다. 하지만, negative 데이터는 실제로 negative임이 보장된 것이 아니고, 임의로 생성된 데이터의 특성에 따라 분류 성능 및 모델의 특성에 많은 차이를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단일 클래스 분류 알고리즘 중 하나인 support vector data description(SVDD) 방법을 이용하여 실제 microRNA target 예측 문제에서 positive 데이터만을 이용하여 학습하고 분류를 수행하였다. 이를 통해 일반적인 이진 분류 방법에 비해 이와 같은 방법이 실제 생물학 문제에 보다 적합하게 적용될 수 있음을 확인한다.
분류는 기계학습에서 매우 중요한 연구주제이다. 그 중에서도 수치형 데이터의 분류를 위한 많은 알고리즘들이 있다. 그러나 불완전한 데이터의 존재는 분류 모델들의 학습(learning) 품질(quality)을 떨어뜨린다. 그 불완전한 데이터는 현실 세계에서 아주 흔하다. 학습 단계와 분류 단계 양쪽에서 불완전한 데이터를 다루는 것이 중요하고 현실세계 문제들을 풀기 위해 적용되는 것이 필요하다. 본 논문에서 Optimal Completion Strategy(OCS)로부터 나온 몇 개의 공식들이 불완전한 데이터를 예측하기 위해 사용되었다. 새로운 방법이 불완전한 데이터를 분류하기 위해서 제시되었고, 그것은 놀라운 성능을 보여준다.
기계학습에서 분류기들의 집합으로 구성된 앙상블 분류기는 단일 분류기에 비해 정확도가 높다는 것이 입증되었다. 본 논문에서는 새로운 앙상블 학습으로서 데이터의 지역 기반 분류기들의 앙상블 학습을 제시하여 기존의 앙상블 학습과의 비교를 통해 성능을 검증하고자 한다. 지역 기반 분류기의 앙상블 학습은 데이터의 분포가 지역에 따라 다르다는 점에 착안하여 학습 데이터를 분할하고 해당하는 지역에 기반을 둔 분류기들을 만들어 나간다. 이렇게 만들어진 분류기들로부터 지역에 따라 가중치를 둔 투표를 하여 앙상블 방법을 이끌어낸다. 본 논문에서 제시한 앙상블 분류기의 성능평가를 위해 UCI Machine Learning Repository에 있는 11개의 데이터 셋을 이용하여 단일 분류기와 기존의 앙상블 분류기인 배깅과 부스팅등의 정확도를 비교하였다. 그 결과 기본 분류기로 나이브 베이즈와 SVM을 사용했을 때 새로운 앙상블 방법이 다른 방법보다 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기상레이더 데이터에서 섞여있는 강수에코 및 비강수에코를 분류하기 위하여 Interval Type-2 FCM based RBFNN의 도움으로 사례 및 에코 분류기의 설계를 제안한다. 학습과 테스트 데이터는 현재 기상청에서 사용하는 UF radar data를 사용하였으며, 사례 분류기와 에코패턴 분류기의 데이터를 각각 생성한다. 전처리 과정인 사례 분류를 통하여 강수사례 혹은 비강수사례를 분류하여 강수사례일 경우 에코패턴분류를 진행하며, 비강수사례일 경우 데이터에 관측된 모든 반사도 값을 제거한다. 사례 및 에코 분류기는 Interval Type-2 FCM based RBFNN을 통하여 패턴분류를 진행하며, 패턴분류 성능을 확인한다. 또한 후반부 파라미터의 동정 시, 각 규칙에 파라미터를 전역적으로 구하는 LSE와 각 규칙에 대한 파라미터를 독립적으로 구하는 WSLE의 비교연구를 수행한다. 분류기의 성능을 확인하기 위하여 사례 분류 후 에코패턴분류의 결과는 현재 기상청에서 사용하고는 품질검사(QC) 데이터와 비교하여 평가하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.