• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.4
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• pp.19-26
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• 2008

Gene set enrichment analysis (GSEA) is a computational method to identify statistically significant gene sets showing significant differences between two groups of microarray expression profiles and simultaneously uncover their biological meanings in an elegant way by employing gene annotation databases, such as Cytogenetic Band, KEGG pathways, gene ontology, and etc. For the gone set enrichment analysis, all the genes in a given dataset are first ordered by the signal-to-noise ratio between the groups and then further analyses are proceeded. Despite of its impressive results in several previous studies, however, gene ranking by the signal-to-noise ratio makes it difficult to consider highly up-regulated genes and highly down-regulated genes at the same time as the candidates of significant genes, which possibly reflect certain situations incurred in metabolic and signaling pathways. To deal with this problem, in this article, we investigate the gene set enrichment analysis method with Fisher criterion for gene ranking and also evaluate its effects in Leukemia related pathway analyses.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.5
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• pp.681-691
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• 2014

Ranking-based conjoint analysis(RBCA) and choice-based conjoint analysis(CBCA) have attracted significant interest in various fields such as marketing research. When conducting research, the researcher has to select one suitable approach in consideration of strengths and weaknesses. This article performs an empirical comparison of the predictability of RBCA and CBCA in order to provide criterion for the selection. A new concept of measurement set is developed by combining the ranking set and choice set. The measurement set enables us to apply two approaches separately on the same consumer group that allows a fair comparison of predictability. RBCA and CBCA are conducted on consumer preferences for RTD-coffee; subsequently, the predicted values of market shares and hit rates are compared. The study result reveals that their predictabilities are not significantly different. Further, the result indicates that RBCA is recommended if the researcher wants to improve data quality by filtering out poor responses or to implement the market segmentation. In contrast, CBCA is recommended if the researcher wants to lessen the burden on the respondents or to measure preferences under similar conditions with the actual marketplace.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.4
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• pp.445-450
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• 2008

In order to analyze the reliabilities of the fuzzy systems, the reliabilities of the components in the fuzzy systems are represented by real values between zero and one, fuzzy numbers, intervals of confidence, vague sets, interval valued fuzzy sets, etc in the conventional researches. In this paper, we propose a method to represent and analyze the reliabilities of the fuzzy systems based on the interval valued vague sets defined in the universe of discourse [0, 1]. In the interval valued vague sets, the upper bounds and the lower bounds of the conventional vague sets[12, 14] are represented as the intervals. Therefore, it can allow the reliabilities of a fuzzy system to represent and analyze in a more flexible manner. Because the proposed method uses the simplified arithmetic operations of the fuzzy triangular numbers rather than the complicated of the fuzzy trapezoidal numbers mentioned by Kumar[14], the execution of the proposed method is faster than the one.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.97-99
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• 2004

본 논문에서는 주기와 비주기 실시간 태스크가 혼합된 태스크 집합에 대하여 이용율 요구 분석(utilization demand analysis)에 기반한 수락제어 기법을 제안한다. 이용율 요구는 혼합 태스크 집합의 모든 태스크가 종료시한 내에 수행을 마치기 위한 프로세서의 이용율로 정의된다. 본 논문에서는 비주기 태스크 집합과 주기 태스크 집합 각각의 이용율 요구를 정의하고 혼합 태스크 집합에 대한 이용율 요구 분석 기법을 제공한다. 제안된 기법은 비주기 태스크에 대한 이용율 요구를 재귀적으로 계산하여 태스크의 수락여부를 결정한다. 이러한 기법은 O(n)에 스케줄링 분석을 수행하고 복잡한 자료구조가 필요하지 않아서 실시간 수락제어를 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.169-172
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• 2020

비프로파일링 부채널 분석은 프로파일링 장비가 없는 환경에서 부채널 정보를 이용해 비밀정보를 분석하는 방법이다. 기존에 알려진 Timon의 비프로파일링 분석은 학습 데이터 집합만을 이용해 공격하므로 전력 파형의 수가 제한된다면 과적합이 발생하여 키 분석 성능이 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 비프로파일링 환경에서의 딥러닝 기반 부채널 분석 성능을 향상시키기 위해 학습 데이터 집합과 독립적인 검증 데이터 집합을 활용해야 하는 실증적 근거를 제시한다. 이에 대한 실험으로 기존 기법과 제시한 기법의 성능을 비교해 봤을 때, 검증 데이터를 활용하면 더 적은 데이터로 비밀키 추출이 가능함을 보인다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.9
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• pp.13-25
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• 2021

In the age of digital innovation based on the Internet, Information and Communication and Artificial Intelligence technologies, huge amounts of datasets are being generated, collected, accumulated, and opened on the web by various public institutions providing useful and public information. In order to analyse, gain useful insights and information from data, Formal Concept Analysis(FCA) has been successfully used for analyzing, classifying, clustering and visualizing data based on the binary relation between objects and attributes in the dataset. In this paper, we present an approach for enhancing the analysis of relational attributes of data within the extended framework of FCA, which is designed to classify, conceptualize and visualize sets of objects described not only by attributes but also by relations between these objects. By using the proposed tool, RCA wizard, several experiments carried out on some public open datasets demonstrate the validity and usability of our approach on generating and visualizing conceptual hierarchies for extracting more useful knowledge from datasets. The proposed approach can be used as an useful tool for effective data analysis, classifying, clustering, visualization and exploration.

• 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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.2
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• pp.185-195
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• 2014

Ranking-based conjoint analysis is widely used in various fields such as marketing research. While the ranking-based conjoint affords several advantages over the rating-based or choice-based conjoint, it has a serious shortcoming that respondents have much difficulty in ranking the product profiles in order of preference when many profiles are involved. This article suggests a new method for the preference measurement to improve the response efficiency. The method employs the concept of ranking sets that let the respondent evaluate a small number of profiles at a time. Through the proposed method, preference rankings of profiles obtained from each ranking set are aggregated to generate overall rankings. The balanced incomplete block design is expanded and transformed to the dual design in order to construct well-balanced ranking sets that can accommodate a large number of profiles. The proposed method is applied to the analysis of consumer preferences for perfume-for-women.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1845-1850
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• 2006

적절한 벤치마킹 대상의 선정은 조직 계획 및 통제에 있어 중요한 요소로 인식되고 있으며, 이에 대한 많은 연구가 이루어져 왔다. 특히, 조직의 상대적 성과 평가와 이를 바탕으로 벤치마킹 대상을 결정하는 DEA(data envelopment analysis)의 출현은 벤치마킹에 대한 연구를 증대시켜왔다. 하지만, 벤치마킹 대상 선정은 기술적 생산 가능성 측면 외에도 조직의 정책적 고려, 관리적 우위 그리고 외부 제약 등을 고려해야 한다. 따라서 수리적 결과에 바탕을 둔 기술적 생산 가능성만을 가지고 벤치마킹 대상을 제공하는 현재의 DEA 접근 방법에는 한계가 있다. 즉, 고려하는 모든 대상을 기반으로 한 global efficiency 관점에서 제공하는 해가 비 효율적 조직 입장에서는 바람직하지 않을 수도 있다. 이에 따라 본 연구에서는 local efficiency 개념을 도입하여, 다양한 관점에서 벤치마킹 대안들을 살펴 볼 수 있는 방법을 제공하고자 한다. 이는 다음과 같은 과정에 의해 수행된다. 먼저, DEA를 이용하여 비교하고자 하는 모든 DMU(decision making unit)의 투입/산출물을 바탕으로 각 DMU의 효율성 값과 비효율적 DMU의 참조집합 (reference set)을 도출한다. 다음으로, 도출된 참조집합이 조직 운영 관점에서 적절한 벤치마킹 대상이며, 이러한 목표를 달성할 수 있는가를 평가한다. 이때 도출된 벤치마킹 대상이 적절하다면 분석과정을 종료하고, 적절하지 않을 경우 다음과 같은 추가적인 분석을 수행한다. 우선, 각 참조 집합을 중심으로 DMU를 그룹핑하고, 각 그룹별로 효율성 값 및 참조집합을 도출한다. 이때 도출된 효율성 값이 local efficiency 값에 해당된다. 다음으로, 참조 집합 그룹을 중심으로 도출된 비효율적 DMU의 참조집합이 적절한 벤치마킹 대상인가를 판단한다. 적절한 벤치마킹 대상을 도출하였으면 분석을 종료하고, 그렇지 않을 경우 적절한 벤치마킹 대상을 도출할 때까지 추가적인 분석과정을 반복한다. 제안한 방법을 통하여 조직은 기술적 생산 가능성 외에도 다양한 조직 운영 관점에서 적절한 벤치마킹 대상을 선정할 수 있으며, 이에 따른 목표를 수립할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 더 나아가 global efficiency 관점에서 효율적 조직이 되기 위하여 단계적인 벤치마킹 대상 선정과 이에 따른 목표를 수립하는데도 유용하리라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.301-302
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• 2013

연관 규칙 탐사는 이산적인 항목들을 포함하는 트랜잭션 데이터에 존재하는 항목 간 동시 발생 관계를 찾아내는 데 그 목적을 두고 있다. 연관 규칙은 {전항}${\rightarrow}${후항}의 형태를 갖고, 전, 후항은 모두 사전에 정의된 지지도 하한을 만족하는 빈발 항목 집합으로 구성된다. 연관 규칙 탐사에서 문제가 되는 것은 일반적으로 탐사되는 빈발 항목 집합의 개수가 많아지면서 규칙의 개수도 많아지고, 이들 사이에 중복성이 존재한다는 점이다. 따라서 단순히 지지도나 신뢰도 순으로 빈발 항목 집합이나 규칙을 나열하기보다는 항목들의 연관성을 고려하는 것이 분석자에게 보다 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 이를 위하여 연관 규칙 탐사와 함께 계층 군집 분석을 실시하여 항목들 간 연관성을 정리하고, 이를 토대로 빈발 항목 집합들을 나열하는 방법을 제안하고자 한다.