• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.921-932
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• 2015

본 연구에서는 증강된 보병대대의 과학화 전투훈련 데이터 중 공격작전에 관한 장병들의 생존분석을 실시하였다. 과학화 전투훈련은 KCTC(Korea Combat Training Center)로 불리는 전투훈련장에서 MILES(Multiple Integrated Lazer Engagement System)와 중앙통제장비체계 등 과학화된 훈련장비와 체계 운용하 훈련부대가 적 전술 및 무기체계를 사용하는 전문 대항군과 실시하는 쌍방 자유기동훈련이다. 이는 훈련기간 동안 훈련지역의 모든 데이터가 저장되어 훈련통제 뿐 아니라 분석 및 사후검토를 할 수 있는 첨단화된 군사 훈련으로 통계적 분석이 가능한 데이터를 제공한다. 분석방법은 모수적 분포 가정이 필요하지 않은 Cox의 비례위험모형을 적용하였으며, 보다 풍부하고 용이한 해석을 위해 의사결정나무모형(CART(Classification and Regression Trees), GUIDE(Generalized, Unbiased, Interaction Detection and Estimation), CTREE(Conditional Inference Trees))을 활용하였다. Cox 비례위험모형의 비례성 가정을 확인하여 이를 위배하는 변수에 대해서 층화하여 분석하고, Cox 비례위험모형 결과 복무기간에 관한 해석이 용이하지 않아 단변량으로 local 회귀분석을 통해 추가적인 해석을 시도하였다. CART, GUIDE, CTREE는 모형의 특성별로 나무모형을 형성하며 이를 통하여 다양한 해석이 가능하다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권2호
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• pp.28-37
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• 1999

재 강화 학습 방법을 다수의 제어입력을 가진 시스템에 대한 자율적 제어 기법 습득에 활용하기 위해서 차등책임 적응비평 학습구조를 제안하였다. 재 강화 학습은 여러 단계의 제어동작 끝에 얻어지는 최종 비평값을 활용하여 그 전에 행해졌던 제어 동작을 강화 혹은 약화 학습하는 자율적 학습방법이다. 대표적인 재강화학습 방법은 적응비평학습 구조를 이용하는 방법인데 비평모듈과 동작모듈을 이용하여 외부 비평 값을 최대로 활용함으로써 학습효과를 극대화시키는 방법이다. 이 학습방법에서는 단일한 제어입력을 갖는 시스템으로만 적용이 제한된다는 단점이 있다. 제안한 차등책임 적응비평 학습 구조에서는 비평함수를 제어 입력 인자의 함수로 구축한 다음 제어인자에 대한 차별 화된 비평 값을 부분미분을 통하여 산출함으로써 다수의 제어입력을 가진 시스템의 제어기술 학습이 가능하게 하였다. 제안한 학습제어 구조는 학습속도가 빠른 CMAC 신경회로망을 이용하여 구축하였으며 2개의 제어입력을 갖는 2-D Cart-Pole 시스템과 3 개의 제어입력을 갖는 인간구조 로봇시스템의 앉는 동작의 학습제어 시뮬레이션을 통하여 효용성을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.262-276
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• 2018

2016년부터 2017년까지 제주 감귤과수원 11개 지점에서 관측한 기상 및 이슬 자료를 이용하여 이슬지속시간 예측 모델을 평가하였다. 이슬지속시간 모델의 민감도와 예측 정확도 평가에는 4 가지 모델(Number of Hours of Relative Humidity, Classification And Regression Tree/Stepwise Linear Discriminant, Penman-Monteith, Deep-learning Neural Network)이 사용되었다. 모델의 민감도는 강우와 계절 변화에 따라 평가하였다. 전체 자료에서 강우일 자료를 제외하면 이슬지속시간 모델들은 평균 오차(평균제곱근오차 약 1.5 hours)가 적게 나타났다. 기계학습 모델은 겨울을 제외한 계절별 오차가 비슷한 크기(평균제곱근오차 약 3 hours)로 나타났다. 나머지 모델들은 여름에 오차(평균제곱근오차 약 9.6 hours)가 가장 크고 겨울에 가장 작은 것(평균제곱근오차 약 3.3 hours)으로 나타났다. 모델 예측 정확도 평가 방법은 통계적 오차 분석 방법과 평균 제곱 편차 회귀 분석 방법을 사용하였다. 통계오차를 통한 모델 성능은 DNN 모델이 가장 우수한 반면에 CART/SLD 모델은 예측 정확도가 가장 낮게 나타났다. 평균제곱 편차(MSD)는 모델의 선형성을 세 가지(제곱 바이어스(SB), 비균일성 기울기(NU), 상관관계 부족(LC)) 구성요소로 구분하여 분석하는 방법이다. 모델 성능이 우수할수록 SB와 LC는 감소하였고 NU는 증가하는 경향이 나타났다. MSD 분석 결과 DNN 모델이 가장 우수하였으며 다음으로 PM, NHRH, CART/SLD 순으로 나타났다. 본 연구에서 활용된 기계학습 모델은 기상 정보를 이용한 다른 농업정보 생산의 정확도 개선에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.489-496
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• 2011

문화상품 및 체험기기 디자인에 있어 최종 사용자의 체험 감성 및 형상에 대한 감성은 중요한 비중을 차지한다. 하지만 지금까지 문화상품과 체험기기들은 일반적으로 전통적인 제작 방법을 사용하여 옛것을 그대로 재현하거나 디자이너, 제작자의 직관과 추정에 의존해 왔다. 본 사례 연구에서는 감성공학적 평가, 분석 기법과 디지털 방식의 현대 운송기기 디자인 프로세스를 문화 체험기기 디자인 개발에 적용하였다. 디자인 프로세스 각 세부 단계에서 인터넷을 활용한 전체형상 위주의 신속한 감성평가, 분석을 수행하고 이를 디자인 안들에 대한 품평에 활용함으로써, 사용자의 감성이 디자인 개발 각 단계에 반영될 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 슬로시티(Cittaslow)로 지정된 신안 증도에서 사용될 관광용 마차에 대한 감성 디자인 프로세스 적용사례를 예시한다.

• 대한한의학회지
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• 제31권5호
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• pp.41-59
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• 2010

Objective: Headache is one of the most common symptoms in primary medical care. The purpose of this study was to support medical treatment by consideration of a new CTTH (chronic tension-type headache) oriental medical diagnosis index. Methods: An Oriental medical diagnosis questionnaire was administered to a CTTH group, migraine group and normal group. The result was classified by using LDA, CART, factor diagnosis and tested in comparison with the original diagnosis. Also, weighting method based on expert opinions was done. Results: 1. The result analyzed by using LDA has an accuracy of 93.9% in comparison with the original diagnosis. 2. High accuracy showed when the test was performed with about 35 significant questions and four questions selected based on SPSS Wilks' lambda. 3. There was accuracy of 90.9% when differentiation was performed by using CART compared with original diagnosis. 4. 10 factors has a high initial value after factor analysis, consisting of questions to the similar differentiation. 5. Diagnosis formula of headache was made by using weighting method based on expert opinions. Conclusion: Oriental medical diagnosis questionnaires make it possible to classify headaches significantly. The study about weighting method of CTTH can make it possible to classify symptoms more accurately.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.55-69
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• 2013

기업의 전략은 환경 변화에 따라 변화하며 전략의 변화에 따라 최적화된 인적자원관리 제도를 도입 및 실행해야 경영성과 극대화를 달성할 수 있다. 그러나 실질적으로 기업의 자원 및 시간은 한정되어 있기 때문에 활동들 간의 상대적 중요도를 고려하여 우선순위에 따라 단계적으로 추진해야한다. 본 연구는 "CART 앙상블" 분석을 통해 제조업에서의 보편적 관점 및 기업규모 및 전략유형에 따른 상황적 관점에 따라 HR제도 중에서 기업성과를 가장 잘 설명할 수 있는 제도를 찾고 분석결과를 통하여 고성과를 위해 우선적으로 도입해야 할 HR제도의 우선순위를 탐색하였다. 분석결과 보편적 관점에서 기업은 최우선적으로 전략과 인사부서의 통합정도를 높이는데 힘써야 하며, 경영 의사결정 참여도를 높이는 것과 업무속도/방법에 대한 자율재량을 높이는 것이 중요한 것으로 나타났다. 상황적 관점에서도 공통적으로 전략과 인사부서의 통합정도를 높이는 것이 중요하게 나타났으나 그 외의 사항들은 다양한 양상으로 나타났다. 본 연구는 기업의 다양한 상황에 따른 HR제도 우선순위를 파악하는데 주요한 결과를 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.17-25
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• 2001

의사결정 나무라고 불리우기도 하는 나무모형은 결과 해석의 용이성으로 데이터마이닝의 분류예측 모형으로서 큰 각광을 받고 있다. 현재 나무모형으로 가장 많이 사용되는 CART(Breiman et al., 1984)나 C4.5(Quinlan, 1993) 모두 생성된 노드들의 자료 구성이 목표변수(target variable)를 기준으로 각 수준 구성비 측면에서 순수해지도록 진행된다. 그러나 CRM(Customer Relationship Management)에 있어 가장 흔한 주제인 해지예측을 위한 모델링을 실시하는 경우 관심의 대상인 해지자가 전체 자료에 극히 일부를 차지하여, 기존의 분할 방법에서와 같이 분할되어 생성되는 모든 노드의 순수성을 동시에 고려하기란 불가능하다 Buja와 Lee(1999)는 목표변수 중 소수의 관심에 대상이 되는 부류를 찾아내기 위한 나무모형 생성방법을 소개하였다. 즉, 해지자 관리가 중요한 경우 해지자와 비해지자 구분을 진행하는 기존의 방법과는 달리 전체 자료 중 해지자를 집중적으로 찾아가는 탐색적 분할 기준인 단측 순수성(one-sided purity)을 제안하였다. 본 연구에서는 단측 순수성에 의한 나무모형을 모 PC통신 회사의 해지자 자료에 적용하여 기존의 방법과 비교하였고 몇 가지 시뮬레이션 자료를 통해 단측 순수성의 문제점과 앞으로 해결하여야 할 과제에 대하여 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.711-721
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• 2021

이 논문에서는 불균형 자료에 대한 분류 분석에서 불순도지수를 이용하여 임계값을 조정하는 방법에 대해 알아본다. 이항자료에 대한 분류에서는 소수범주를 Positive, 다수범주를 Negative라고 하면, 일반적으로 사용하는 0.5 기준으로 범주를 정하면 불균형 자료에서는 특이도는 높은 반면 민감도는 상대적으로 낮게 나오는 경향이 있다. 소수범주에 속한 개체를 제대로 분류하는 것이 상대적으로 중요한 문제에서는 민감도를 높이는 것이 중요한데 이를 분류기준이 되는 임계값을 조정을 통해 높이는 방법에 대해 알아본다. 기존연구에서는 G-mean이나 F1-score와 같은 측도를 기준으로 임계값을 조정했으나 이 논문에서는 CHAID의 카이제곱통계량, CART의 지니지수, C4.5의 엔트로피를 이용하여 최적임계값을 선택하는 방법을 제안한다. 최적임계값이 여러 개 나올 수 있는 경우 해결방법을 소개하고 불균형 분류 예제로 사용되는 데이터 분석을 통해 0.5를 기준으로 ?(무엇?)을 때와 비교하여 어떤 개선이 이루어졌는지 등을 분류성능측도로 알아본다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.93-100
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• 2010

통행발생은 4단계 모형의 처음 단계로 전체수요예측에 상당한 영향을 미치게 되므로 정확성이 무엇보다 필요한 단계라 할 수 있다. 현재 통행발생모형으로 도시교통 및 SOC시설 등의 계획에 널리 사용되고 있는 것은 선형회귀모형이며, 각종 사회경제지표와 통행발생량의 관계가 선형임을 전제로 한다. 하지만 급격한 도시개발이나 도시계획구조가 변경되었을 때 통행량을 추정하기 위한 사회경제지표 자료가 부족하여 추정된 통행량의 오차가 많을 수 있다. 이에 본 연구는 일반적으로 널리 사용되는 사회경제지표를 선형이란 가정을 하지 않고, 다양한 존의 특성을 반영할 수 있는 변수에 대한 시장분할을 토대로 새로운 유형별 통행발생모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 교통수요예측의 처음 단계인 통행발생 모형의 예측력을 개선하기 위하여 존의 다양한 특성(토지이용, 사회경제적 등)을 고려하였다. 예측력 개선을 위한 시장분할 방법론으로는 통행 발생률을 기반으로 한 Data Mining(CART)방법과 회귀분석을 이용하였다. 연구의 결과를 살펴보면, 첫째, CART분석을 활용한 존 특성 분석결과, 유출통행은 사회경제적 요인(남녀상대비중, 연령대(22~29세))에 영향을 받고 있으며, 유입통행은 토지이용 요인(업무시설상대비중), 사회경제적 요인(3차 종사자상대비중)으로 나타났다. 둘째, 유형별 모형개발 결과 통행발생 계수 값은 유출의 경우 0.977~0.987(통행/인)이며, 유입의 경우 0.692~3.256(통행/인)로 나타나 유형구분이 필요한 것으로 나타났다. 셋째, 실측검증을 수행하였으며, 유출 및 유입의 경우 기존 모형보다 적합도가 높아진 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 개발한 유형별 통행발생모형이 기존 연구보다 우수한 것을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.466-477
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• 2000

이 논문에서는 운반차-막대 시스템을 제어하기 위한 CMAC을 이용한 적응 학습 제어계를 개발하기 위하여, 적응비평학습을 이용하는 신경망 제어계에 관한 여러 연구 문헌들을 조사하고, ASE 요소를 이용하는 적응비평학습 기법을 CMAC을 바탕으로 하는 제어계에 통합하였다. 적응비평학습 기법을 CMAC에 구현하는데 있어서의 변환 문제를 검토하고, CMAC 제어계와 ASE 제어계가 운반차-막대 문제를 학습하는 속도를 비교하여, CMAC 제어계의 학습 속도가 빠르기는 하지만, 입력 공간의 더 넓은 영역에 대해서는 학습효과를 발휘하지 못하는 문제의 관점에서 적응비평학습 방법이 CMAC의 특성과 어울리는지를 고찰하였다.