• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.89-98
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• 1999

현대전에서는 첩보와 정보의 수집 및 분석 능력과 이를 이용한 효과적인 의사결정을 전쟁의 승패를 좌우할 수 있는 중요한 요소이다. 이를 위하여 첩보와 정보 수집 및 분석을 자동화하기 위한 전장정보분석 자동화에 관한 연구가 국방과학연구소 주관으로 실시되고 있다. 따라서 이와 연계된 의사결정 자동화에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부응할 수 있는 전장정보를 활용한 의사결정의 중요한 한 분야인 화력분야를 자동화하기 위한 전문가시스템 지식베이스의 분석 및 설계에 관한 연구이다. 화력분야 의사결정은 아군의 가용 화력자산을 효과적으로 운용하는 화력분배가 중심이 되며 이 업무는 화력분배에 전문적인 지식을 가진 장교에 의해 실시된다. 이러한 화력분배 자동화를 위하여 본 논문에서는 화력분배와 관련된 현행 업무 관련 지식을 획득 및 분석하고 이를 바탕으로 규칙집합을 추출하였으며 규칙 집합들간의 상호관계, 입력요소, 출력결과 등을 식별하였다. 또한 규칙집합별로 세부적인 규칙을 도출하였고 객체지향기법을 이용한 클래스, 객체, 속성들을 식별하여 에디터를 이용해 지식베이스를 구축할 수 있도록 설계를 완료하였다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.35 no.3
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• pp.437-454
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• 2000

본 연구의 목적은 공공시설물이지만 기피시설물이기 때문에 상당한 갈등을 일으키고 있는 쓰레기 소각장 입지를 선정하는데 있어서 GIS를 기반으로 다기준평가기법을 활용하여 보다 객관적이고 과학적이면서도 유연적인 후보입지를 추출하려는 것이다. 본 연구에서는 다양한 입지요인들을 표준화한 후 각 요인들이 갖는 상대적 중요도를 반영하는 가중치를 산출하고 의사결정 규칙을 적용하여 적합도 수준에 따른 후보입자들을 추출하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 각 평가기준들에 대해 상이한 가중치를 부여하고 의사결정 규칙방법을 달리 적용하였을 경우 후보입지들의 적합도 순위에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하였다. 이러한 방법을 통해 분석된 결과는 의사결정자들이 입지를 결정하는데 필요한 정보를 활용될 수 있으며, 따라서 GIS를 기반으로 하는 다기준 평가기법은 공간적 의사결정 지원시스템으로서으 GIS기능을 증대시킨다고 볼 수 있다.

• Korean Journal of Legislative Studies
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• v.15 no.2
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• pp.5-34
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• 2009

Why the Korea National Assembly shows often limping in its operations despite the introduction of various democratic legislative rules? Regarding the question, this article pays attention to the institutionalization of legislative rules and political saliency of bills, and analyzes the Constitutional Court's law reports. According to the analysis, the National Assembly goes on smoothly when dealing with the bills with low political saliency, but shows anomaly in its operation when dealing with the bills with high political saliency. This indicates that the institutionalization of the legislative rules is relatively low. The low level of the institutionalization is derived fundamentally from a distinguishing characteristic of the power structure in which political power is too much concentrated on the president. Within the power structure, the ruling party has to play the role of protecting and advocating the president, whereas the opposition parties become actors criticizing and checking the president. Consequently, the parliamentary decision-making processes have been dominated by the political strifes between the ruling and opposition parties, often producing limping operations of the National Assembly and delayed institutionalization of the legislative rules.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.183-192
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• 2002

본 논문에서는 구축함의 대공방어분야에 대한 업무를 IDEF0기능 모델링 방법을 통해 체계적으로 분석하였으며 미국방성의 산하기구인 DARPA에서 연구한 CPOF(Command Post Of Future) 의사결정 모델을 토대로 구축함의 대공방어분야에서 상황평가 단계에 대한 의사결정 과정을 심도 깊게 분석하였다. 또한 구축함의 대공방어분야에서 분석된 업무수행 절차를 토대로 상황평가 단계에서 의사결정과정에 따른 필요한 규칙집합을 식별하고 규칙집합 내부의 규칙들을 효과적으로 추출하기 위하여 규칙집합들에 대한 정의, 규칙에 입력되는 데이터, 규칙집합의 결과값, 규칙집합간의 상호관계를 분석하였다. 이러한 도메인 지식개발은 장차 해군 전투체계 지원용 전문가시스템을 개발하는데 중요한 기회기반이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.593-596
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• 2007

복합 질환과 관련된 임상데이터에 대한 예측 모델을 회귀분석, 신경망, 또는 MDR과 같은 방법을 이용하여 분석할 경우 데이터의 차원 문제(Dimensionality Problem)가 발생할 수 있다. 엔트로피(Entropy)를 이용한 의사결정규칙 방법은 이러한 데이터의 차원 문제를 줄이고 의사결정규칙의 결과를 바로 해석할 수 있다는 점에서 질환 예측 모델을 만드는데 유용하다. 본 논문에서는 천식과 관련된 임상데이터를 사용하여 예측 모델을 구성하고 결과를 분석한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.6
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• pp.849-854
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• 2011

To minimize the spreading effect from the events of the system, a rule-based expert system is very effective. However, because the events of the large-scale system are diverse and the load condition is very variable, it is very difficult to construct the rule-based expert system. To solve this problem, this paper studies a methodology which constructs a rule-based expert system by applying a CART(Classification and Regression Trees) algorithm based decision tree determination method to event case examples.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.634-636
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• 2020

대형 및 복합 화재에 효과적으로 대응하기 위해서 화재 현장에 대한 다양한 컨텍스트를 고려하여 표준작전절차 및 매뉴얼을 기반으로 최적의 대응 방안을 도출해야 한다. 이러한 의사결정을 긴급한 상황에서 신속하고 정확하게 수행하기 위하여 화재 상황 및 관련 대응규칙을 자동으로 분석하고 대응절차를 선제적으로 제시하는 방법이 필요하다. 이를 위해 이 논문에서는 공간정보 및 화재안전정보를 이용하여 규칙 기반으로 화재 대응 의사결정을 지원하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 소방대상물의 실내외 공간정보 및 다양한 화재안전정보를 기반으로 화재 상황의 가변성을 모델링하고 이를 참조하여 화재 대응규칙 명세를 개발한다. 그리고 의사결정 시 주어진 상황에 맞게 가변성을 선택하고 룰 엔진을 통해 대응규칙을 실행하여 대응절차를 도출한다. 제안하는 방법을 재난현장 표준작전절차의 대상물별 표준작전절차를 대상으로 적용하여 실현 가능성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.5
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• pp.877-884
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• 2011

The decision tree is a representative algorithm of data mining and used in many domains such as retail target marketing, fraud detection, data reduction, variable screening, category merging, etc. This method is most useful in classification problems, and to make predictions for a target group after dividing it into several small groups. When we create a model of decision tree with a large number of input variables, we suffer difficulties in exploration and analysis of the model because of complex trees. And we can often find some association exist between input variables by external variables despite of no intrinsic association. In this paper, we study on the removal method of unnecessary input variables using multiple external association rules. And then we apply the removal method to actual data for its efficiencies.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.4
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• pp.671-678
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• 2011

Data mining searches for interesting relationships among items in a given database. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, customer classification, etc. When create decision tree model, complicated model by standard of model creation and number of input variable is produced. Specially, there is difficulty in model creation and analysis in case of there are a lot of numbers of input variable. In this study, we study on decision tree using intervening variable. We apply to actuality data to suggest method that remove unnecessary input variable for created model and search the efficiency.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.2
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• pp.263-270
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• 2010

Data mining is the process of sorting through large amounts of data and picking out useful information. An important goal of data mining is to discover, define and determine the relationship between several variables. Association rule mining is an important research topic in data mining. An association rule technique finds the relation among each items in massive volume database. Association rule technique consists of two steps: finding frequent itemsets and then extracting interesting rules from the frequent itemsets. Some interestingness measures have been developed in association rule mining. Interestingness measures are useful in that it shows the causes for pruning uninteresting rules statistically or logically. This paper explores some problems for two interestingness measures, confidence and net confidence, and then propose a decision process for right association rule generation using these interestingness measures.