• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.12 no.1 s.30
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• pp.75-83
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• 2006

본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.6
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• pp.1371-1383
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• 2014

Classification ensemble technique is a method to combine diverse classifiers to enhance the accuracy of the classification. It is known that an ensemble method is successful when the classifiers that participate in the ensemble are accurate and diverse. However, it is common that an ensemble includes less accurate and similar classifiers as well as accurate and diverse ones. Ensemble pruning method is developed to construct an ensemble of classifiers by choosing accurate and diverse classifiers only. In this article, we proposed an ensemble pruning method called WAVE-bagging. We also compared the results of WAVE-bagging with that of the existing pruning method called Lasso-bagging. We showed that WAVE-bagging method performed better than Lasso-bagging by the extensive empirical comparison using 26 real dataset.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.12 no.4
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• pp.41-54
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• 2007

To make most out of Order Review/Release(ORR) models, they are to be analyzed and classified according to their prospective users' requirements. To this end, we discuss ORR functions and so-called "ORR paradox", and propose an ORR model classification scheme named "COMPACT(COMplexity-imPACT) Matrix". Under the scheme, the complexity and impact levels of each ORR model are rated one after another in order to position it across the matrix. We explore the process and present the results, insisting that a DSS should suggest ORR models to its users on the complexity-impact basis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.239-239
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• 2023

최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.12 no.2
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• pp.113-124
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• 2001

CHAID, logistic regression, bagging trees, and bagging trees are compared on SAS artificial data set as HMEQ in terms of classification accuracy and training time. In error rates, bagging trees is at the top, although its run time is slower than those of others. The run time of logistic regression is best among given models, but there is no uniformly efficient model satisfied in both criteria.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.15 no.3
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• pp.151-165
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• 2009

Fuzzy neural network is an integrated model of artificial neural network and fuzzy system and it has been successfully applied in control and forecasting area. Recently ANFIS(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) has been noticed widely among various fuzzy neural network models because of its outstanding accuracy of control and forecasting area. We design a new classification model based on ANFIS and evaluate it in terms of classification accuracy. We identified ANFIS-based classification model has higher classification accuracy compared to existing classification model, C5.0 decision tree model by comparing their experimental results.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.155-159
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• 2008

In this thesis, in order to develop a new classification model of Sasang Constitutional medical types, which is helpful for improving the accuracy of diagnosis of medical types. various data-mining classification models such as discriminant analysis. decision trees analysis, neural networks analysis, logistics regression analysis, clustering analysis which are main classification methods were applied to the questionnaires of medical type classification. In this manner, a model which scientifically classifies constitutional medical types in the field of Sasang Constitutional Medicine, one of a traditional Korean medicine, has been developed. Also, the above-mentioned analysis models were systematically compared and analyzed. In this study, a classification of Sasang constitutional medical types was developed based on the discriminate analysis model and decision trees analysis model of which accuracy is relatively high, of which analysis procedure is easy to understand and to explain and which are easy to implement. Also, a diagnosis system of Sasang constitution was implemented applying the two analysis models.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.735-736
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• 2021

인터넷에서 댓글 시스템은 자신의 의사표현을 위한 시스템으로 널리 사용되고 있다. 하지만 이를 악용하여 상대방에 대한 혐오를 드러내기도 한다. 악성댓글에 대한 적절한 대처를 위해 빠르고 정확한 탐지는 필수적이다. 본 연구에서는 악성 댓글 분류 문제를 해결하기 위해서 순서가 있는 분류 레이블의 성질을 활용한 순서형 회귀 (Ordinal regression) 기반의 분류 모델을 제안한다. 일반적인 분류 모형과는 달리 혐오 발언 정도에 따라 다중 레이블을 부여하여 학습을 진행하였다. 실험을 통해 Korean Hate Speech Dataset에 대해 LSTM기반의 모형의 출력층을 다르게 구성하여 순서형 회귀 기반의 모형들의 성능을 비교하였다. 결과적으로 예측 결과에 대한 조율이 가능한 순서형 회귀 모형이 일반적인 순서형 회귀 모형에 비해서 편향된 예측에 대해 추가적인 성능 향상을 보였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.1 s.59
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• pp.63-81
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• 2006

The purpose of this study is to present the limitation of terminological relationships in the current information environment and to propose a solution to result in the richer and refined terminological resources. For this, various kinds of terminological relationships in knowledge organization systems and theoretical researches were collected and analyzed. Based upon the analysis, a methodology for classification of terminological relationships was suggested and classification models were presented. Additionally, four suggestions were made for the practical uses of the classification models.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.28 no.3
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• pp.83-101
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• 2011

The international standards, ISO 15489 and Family Code, recommend using functional classification method both in public and private organizations. In this study made a comparative analysis of the details of classification systems through case studies on records classification systems of a total of seven comprehensive construction companies in Korea including three large corporations and four small and medium-size businesses. Findings of this study suggester the direction of developing construction records classification system and its methodology. By summarizing classification standards derived from these case studies, key construction records classification standards were presented.