• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.1
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• pp.45-53
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• 2003

One of decision tree method is regression trees which are used to predict a continuous response. The general splitting criteria in tree growing are based on a compromise in the impurity between the left and the right child node. By picking or the more interesting subsets and ignoring the other, the proposed new splitting criteria in this paper do not split based on a compromise of child nodes anymore. The tree structure by the new criteria might be unbalanced but plausible. It can find a interesting subset as early as possible and express it by a simple clause. As a result, it is very interpretable by sacrificing a little bit of accuracy.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.10
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• pp.486-492
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• 2019

The system-based approach is needed to select an optimal mix of weapon systems and ship platform among a variety of design alternatives with the uncertainties of the initial required operational capability. In the early-phase design, which included a feasibility study and concept design, it is possible to cause problems when a review of the operational concept, database development, and systematic design are not done, thereby producing uncertain and unstable requirements. To select the best solution without trial-and-error, the U.S. navy has applied the set-based method for the early-phase design of a new ship-to-shore connector. The ship synthesis model plays an important role in applying the set-based method, but only a few countries possess this model and have prohibited this model from being transferred to other countries. This paper suggests a set-based method using a genetic algorithm and decision-making theory through benchmarking existing ship data. The algorithm was verified using the DDG-51 class ship synthesis model to optimize the weapon system design, which has been released for research purposes.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.31 no.6
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• pp.537-543
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• 2007

It's an important part to calculate the weights between criterions and to aggregate the decision inputs in a MCDM(Multi criterion decision making) This paper presents a method for aggregation cf decision inputs and application to the MCDM. We incorporate the fuzzy set theory and the basic nature of subjectivity due to ambiguity to achieve a flexible decision approach suitable for uncertain and fuzzy environments. To obtain the scoring that corresponds to the best alternative or the ranking of the alternatives, we need to use a total order for the fuzzy numbers involved in the problem. In this article, we consider a definition of such a total order, which is based on two subjective aspects: the degree of optimism/pessimism reflected with the ordered weighted averaging(OWA) oprators. A numerical example, expecially location analysis for anchorage area, is given to illustrate the approach.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.11a
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• pp.66-68
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• 2011

VTS 협력항해는 수많은 상황판단과 자율적인 행위자들의 의사결정들의 집합체이다. 선박이 서로 영향을 끼치며 상호작용하기 때문에 발생하는 불확실성이 바로 VTS 협력항해가 해결해야 하는 문제 상황이다. 이러한 불확실성으로 인한 항해위험을 극복하기 위해서는 상황자각과 의사결정이 항해사 개별 차원에서 뿐만 아니라 모든 항해자들이 서로 도우면서 VTS 협력항해 전체적인 차원에서 이루어져야 한다는 점을 중점적으로 논의하였다. 본고에서는 해양사고의 원인으로서 조선기술의 미숙보다는 항해관련 인지기술이 더 직접적으로 작용한다는 점을 주장하면서, 더 나아가 기왕에 발생한 해양사고를 상황자각 관점에서 접근함으로써 해양사고의 인적과실과 관련한 심층적인 분석을 할 수 있다는 것을 밝혔다. 항해의 인지과업을 1단계 상황자각에서부터 분산의사결정에 이르는 과정으로 세분화하고, 이런 관점에서 접근함으로써 해양사고의 원인으로 작용하는 인적과실을 심도 있게 분석할 수 있었다. 인지과업의 세분화를 통해서 항해사들이 각 단계별로 에러를 수정할 수 있는 여유를 확보할 수 있게 하고, 사고로 이어지는 인과 고리를 차단하는 한편 보다 안전한 대안을 찾아 실행할 수 있다는 점을 부각시켰다. 이런 연구결과를 항해사의 훈련 과정에 접목함으로써 해양사고의 위험을 획기적으로 줄일 수 있다는 것을 밝히고자 노력하였다.

• School Mathematics
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• v.13 no.4
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• pp.599-614
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• 2011

According to prior research studies, comparison of two data sets promote informal and formal statistical reasoning, which may mediate descriptive and inferential statistics. However, there has been relatively little attention given to the mediation of both descriptive and inferential statistics. We attempted to identify which statistical concepts or factors students used and how they applied concepts or factors to make decisions when they compared data sets. We also investigated the characteristics and changes of the view of concepts and factors. As a result, we identified that students paid attention to data value, center, spread, and sample, which are important factors of inferential statistics. Students' understanding of each factors were sometimes appropriate for inferential statistics, but sometimes not. From the results, we suggest instructional ideas for a task which can connect descriptive and inferential statistics.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.176-182
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• 2006

본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO 에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기압부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO 만의 기업부도예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출심사시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 이직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것에 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 안한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제 국내은행의 SOHO 데이터 집합이 사용되었다. 먼저 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이쓸어내지 못하여, 기존 기업부도예측 모델연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과,; SOHO 부도예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors 가 인공신경망과 Bagging Predictors등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다. 제시된 Modified Bagging Predictors의 유용성을 확인하기 위해서 추가적으로 대수의 공개 데이터 집합을 활용하여 성능을 비교한 결과 Modified Bagging Predictors 가 기존의 Bagging Predictors 에 비해 일관적으로 성과가 향상됨을 알 수 있었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.3
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• pp.143-149
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• 2021

This paper proposes length rate measurement for relative efficiency that is a core of data envelopment analysis(DEA). It has been said that the linear programming(LP) is a unique method to get the relative efficiency. This method has drawback that applies fractional LP focusing on each DMU in turn. This paper draws bi-dimensional input-output relational graph and distinguishes between efficient and inefficient DMU. The relative efficiency of inefficient DUM is solve using length rate measurement. As a result of various experimental data, the LP shows mistake of application, but this method gets the correct relative efficiency at all times. Also, this method only gets the relative efficiency for only inefficient DMUs without efficient DUMs that already achieved 100% efficiency. This method solves the relative efficiency of inefficient DUM draws the line to efficient frontier and decides the reference set easily.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.7-9
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• 2000

데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정 과정을 향상시킬 수 있게 하는 정보기술이다. 대표적인 정의로는 '기업의 의사결정 과정을 지원하기 위한 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 자료의 집합 '이다.[1] 즉, 기업들이 보유하고 있는 분산된 대량의 데이터를 추출, 변환, 통합하여 요약된 읽기 전용의 데이터베이스로 구축함으로써, 경영분석이나 기업내의 의사 결정 지원 자료로 주로 활용된다. 데이터 웨어하우스의 경우, 일반사용자는 웨어하우스내에 저장된 데이터를 직접 이용하는 경우가 대부분이다. 따라서, 데이터의 구조와 의미에 대한 일반 사용자의 이해가 필요하게 되었다. 즉, 데이터의 추출 및 정제규칙, 데이터의 통합규칙, 요약알고리즘, 데이터 처리스케쥴 등을 알아야만 한다. 메타데이터는 최소한의 데이터 구조, 데이터의 요약에 사용된 알고리즘, 운영 데이터베이스와 데이터 웨어하우스사이의 대응관계와 같은 정보를 포함하여야 한다.[3] 여기서 변환프로세스에 대한 정보를 데이터의 형식에 대한 정보와 일반적인 데이터들과 차별화하여 메타프로세스라 한다.[5] 메타프로세스는 데이터를 변환하여 데이터 웨어하우스에 적재하는 과정에서 생성되는 메타데이터의 일부로써 데이터 웨어하우스에 통합된 자료들이 어떤 변환과정을 거쳐 생성된 자료인지를 알려주는 변환프로세스에 관한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 대부분의 데이터 웨어하우스에서 구현되고 있는 메타데이터들은 데이터 항목의 속성정보를 위주로 한 것이며, 변환 프로세스와 관련된 데이터 관리가 미약하다. 따라서, 데이터 웨어하우스의 메타데이터 중 메타프로세스 정보의 추출 및 관리 시스템을 제안하는 것이다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.6
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• pp.683-690
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• 2015

In Rough set, attribute missing values have several problems such as reduct and core estimation. Further, they do not give some discernable pattern for decision tree construction. Now, there are several methods such as substitutions of typical attribute values, assignment of every possible value, event covering, C4.5 and special LEMS algorithm. However, they are mainly substitutions into frequently appearing values or common attribute ones. Thus, decision rules with high information loss are derived in case that important attribute values are missing in pattern matching. In particular, there is difficult to implement cross validation of the decision rules. In this paper we suggest new method for substituting the missing attribute values into high information gain by using entropy variation among given attributes, and thereby completing the information table. The suggested method is validated by conducting the same rough set analysis on the incomplete information system using the software ROSE.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.3
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• pp.203-210
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• 2001

These days data is being collected and accumulated in a wide variety of fields. Stored data itself is to be an information system which helps us to make decisions. An information system includes many kinds of necessary and unnecessary attribute. So many algorithms have been developed for finding useful patterns from the data and reasoning approximately new objects. We are interested in the simple and understandable rules that can represent useful patterns. In this paper we propose an algorithm which can reduce the information in the system to a minimum, based on a probabilistic rough set theory. The proposed algorithm uses a value that tolerates accuracy of classification. The tolerant value helps minimizing the necessary attribute which is needed to reason a new object by reducing conditional attributes. It has the advantage that it reduces the time of generalizing rules. We experiment a proposed algorithm with the IRIS data and Wisconsin Breast Cancer data. The experiment results show that this algorithm retrieves a small reduct, and minimizes the size of the rule under the tolerant classification rate.