• 한국수자원학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.597-609
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• 2002

본 연구에서는 과거 가뭄분석에 의해 가뭄관리 기준을 설정하고 가룰 진행 상황에 따라 가룸을 감시 및 관리하는 의사결정 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 의사결정분기도를 작성하여 분석을 수행하고, 가뭄의 정도에 따라 구체적인 단계별 조치방안을 제안한다. 즉, 월강수의 전이확률과 강수량에 의하여 의사결정분기도를 작성하여 분석을 수행함으로써 가뭄의 진행상황을 파악해 가뭄주의보, 가뭄경보, 가뭄의 비상대책 등 3가지의 단계별 조치기준을 설정하는 것이다. 본 연구에서 제안된 방법은 다근 지역에서도 이용이 가능할 뿐 아니라 목적에 따라 분기도를 변환하여 이용할 수도 있을 것이다. 또한 지속적으로 기상자료를 보완하여 월 Parmer 지수(PDSI)의 등급 선정과 깅수량 분석을 수행할수 있어 보완된 의사결정분기도에 의한 기준값을 제공함으로써 계속적인 가뭄관리가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.75-77
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• 2021

전력 생산의 효율을 높이고 지속적인 공정관리를 위해 전력 설비 데이터의 패턴을 분석하고 원인이 되는 주요 변수를 찾는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전력 설비 데이터의 패턴을 분석하기 위해 데이터를 군집화하고 연구 방법으로 Decision Tree, Random Forest와 ResNet을 이용하여 패턴을 분류하였다. Class Activation Map을 이용하여 설비데이터의 원인이 되는 주요 변수를 확인하였다. 본 연구를 통해 전력 설비 데이터의 분류 및 원인 분석이 가능한 통합적 솔루션을 제시하고자 한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.706-709
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• 2006

Cancer is one of the major causes of death; however, the survival rate can be increased if discovered at an early stage for timely treatment. According to the statistics of the World Health Organization of 2002, breast cancer was the most prevalent cancer for all cancers occurring in women worldwide, and it account for 16.8% of entire cancers inflicting Korean women today. In order to classify the type of breast cancer whether it is benign or malignant, this study was conducted with the use of the discriminant analysis and the decision tree of data mining with the breast cancer data disclosed on the web. The discriminant analysis is a statistical method to seek certain discriminant criteria and discriminant function to separate the population groups on the basis of observation values obtained from two or more population groups, and use the values obtained to allow the existing observation value to the population group thereto. The decision tree analyzes the record of data collected in the part to show it with the pattern existing in between them, namely, the combination of attribute for the characteristics of each class and make the classification model tree. Through this type of analysis, it may obtain the systematic information on the factors that cause the breast cancer in advance and prevent the risk of recurrence after the surgery.

• 한국의류학회지
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• 제34권11호
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• pp.1870-1879
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• 2010

This study aimed at examining the career decision level of Clothing and Textile major college students in Seoul area. With the increasing rates of youth unemployment, preparing college students for their future career and guiding them in making career decision is imperative. Students' satisfaction with their major and motivation orientation were considered as influencing factors, as well as their demographic characteristics. A survey was conducted to 282 students majoring Clothing and Textiles at seven universities and 277 completed questionnaires were used for analysis. The questionnaire measured respondents' major satisfaction, motivational orientation, career decision level, and demographics (gender, age, school and department names, class standing, expected graduation date, subjective social status, and GPA). Descriptive statistics, K-means cluster analysis, one-way analysis of variance followed by Duncan multiple comparisons were conducted. The results indicated that Clothing and Textiles majors were overall satisfied with their major, but the satisfaction level was higher for female than male students. Those who were satisfied with their major were less likely to feel anxious about career decision-making. The High-Motivation group and the Intrinsic-Motivation group showed lower anxiety over career decision-making compared to Low-Motivation and Extrinsic-Motivation groups. This study has implications for college advisors in that it provides basic information on students' career decision level and the influencing factors.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제16권3호
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• pp.585-611
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• 2014

본 연구는 목표 지향적 의사결정 이론의 수업 분석틀을 적용하여 우리나라의 과학영재학교에서 수학 수업을 수행하는 한 교사의 의사결정 행동을 이해하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 수도권의 과학영재학교에서 미적분학 수업을 담당하는 한 수학교사를 연구 참여자로 선정하여 수업을 관찰하였고, 선행연구로부터 도출한 설문지를 토대로 참여교사의 수학수업에 대한 목표, 지향, 자원 및 수업에서 반복적으로 나타나는 교사의 행동 패턴을 분석하였다. 연구 결과, 교사의 수업 행동에서 일정한 지도 루틴이 있음을 파악하였으며, 수학 수업에 관한 교사의 목표, 지향, 자원을 통해 교사의 지도 루틴을 적절하게 설명할 수 있음을 확인하였다. 특히 본 연구에서는 Schoenfeld의 연구에서 제시된 교사의 지도 루틴과 유사하면서도 부분적으로 다른 루틴이 있음이 확인되었다. 이러한 연구 결과로부터 목표 지향적 의사결정 이론이 학생들과의 생산적인 상호작용을 추구하는 우리나라 교사의 수학 수업에서 교사의 의사결정 행동을 이해하기 위한 분석 도구로서 적절하게 사용될 수 있다는 시사점을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권12C호
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• pp.1197-1206
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• 2002

최근 파장 분할 다중화 기술을 이용한 광 인터넷 백본망 구성에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 광 버스트 스위칭 (optical burst switching; OBS) 기술을 이용한 광 통신망에서 offset 시간을 이용한 서비스 차별화 기법을 제시한다. 제시된 기법은 서비스를 상위 클래스와 하위 클래스로 구분하여 각 서비스의 버스트 손실률 (burst loss rate; BLR)이 서비스 차등률 (service-differentiation ratio; SDR)에 의하여 유지될 수 있도록 상위 클래스의 offset 시간을 결정한다. 여기서 서비스 차등률은 OBS망 환경과 사용자의 요구에 의해서 다양하게 설정될 수 있으며, 서비스 차등률과 다중 클래스의 Conservation Law의 관계에 의해서 상위 클래스의 버스트 손실률이 요구 QoS로 결정된다. 제안된 기법은 상위 클래스의 QoS를 만족하는 offset 시간을 결정하는 하기 위하여 offset 시간 결정(offset time decision; OTD) 알고리즘을 이용한다. 제안된 기법을 단일 노드와 균등 트래픽 망 환경에서 시뮬레이션과 분석을 통하여 성능을 검증하며, 서비스간의 차별이 요구 SDR에 근거하여 유지됨을 보이고 offset에 의한 전송 지연이 감소함을 보인다.

• 한국인공지능학회지
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• 제10권1호
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• pp.1-7
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• 2022

In this paper, a study was conducted to predict natural disasters in Afghanistan based on machine learning. Natural disasters need to be prepared not only in Korea but also in other vulnerable countries. Every year in Afghanistan, natural disasters(snow, earthquake, drought, flood) cause property and casualties. We decided to conduct research on this phenomenon because we thought that the damage would be small if we were to prepare for it. The Azure Machine Learning Studio used in the study has the advantage of being more visible and easier to use than other Machine Learning tools. Decision Forest is a model for classifying into decision tree types. Decision forest enables intuitive analysis as a model that is easy to analyze results and presents key variables and separation criteria. Also, since it is a nonparametric model, it is free to assume (normality, independence, equal dispersion) required by the statistical model. Finally, linear/non-linear relationships can be searched considering interactions between variables. Therefore, the study used decision forest. The study found that overall accuracy was 89 percent and average accuracy was 97 percent. Although the results of the experiment showed a little high accuracy, items with low natural disaster frequency were less accurate due to lack of learning. By learning and complementing more data, overall accuracy can be improved, and damage can be reduced by predicting natural disasters.

• 마케팅과학연구
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• 제13권
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• pp.135-158
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• 2004

본 연구에서 온라인 소비자들이 재방문단계(revisit stage)와 구매의사결정 단계(decision-making stage)에서 어떤 방문행동 특성상의 차이를 보이고 있는가를 파악하기 위한 목적을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 시장에서 어떤 방문행동특성을 가진 온라인 소비자들이 지속적으로 같은 사이트를 방문하고, 구매행동을 하는지에 관한 정보는 사이트 관리자의 입장에서 볼 때 수익성 제고 측면에서 공헌하는 바가크다. 특히 본 연구에서는 2단계 Mixture Model 율 이용하여 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악함으로써 인터넷 쇼핑몰의 경쟁력을 강화활 수 있는 세분시장 결정방법을 제시하고자 한다. 또한 사이트 재방문단계 (revisit stage) 와 구매의사결정 단계 (decision-making stage) 훌 통한 온라인 소비자들의 방문 행동 특성 정보는 사이트 경쟁력 강화를 위한 전략적 시사점율 제공해줄 것으로 기대된다. 본 연구는 온라인 소비자들의 구매의사결정이 재밤문단계 (revisit stage) 와 구매단계 (purchase stage) 라고 하는 2단계 의사결정과정을 거치고 있음을 보여주는 실증분석을 통해 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악하여 이에 적합한 대응전략을 전개할 수 있음을 논의함으로써 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 사이트 밀착도 및 항해유형에 따라 파악할 수 있다는 학문적 공헌점을 제시 하고 있다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.4106-4106
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• 2001

A method to discriminate human gallstones by nea. infrared(NIR) spectrometry using a soft independent modeling of class analogy (SIMCA) has been studied. The fifty NIR spectra of gallstones in the wavenumber range from 4500 to 10,000 cm$\^$-1/ were measured. The forty samples were classified to three classes, cholesterol stone, calcium bilirubinate stone and calcium carbonate stone according to the contents of major components in each gallstone. The training set which contained objects of the different known class was constructed using forty NIR spectra and the test set was made with ten different gallstone spectra. The number of important principal components(PCs) to describe the class was determined by cross validation in order to improve the decision criterion of the SIMCA for the training set. The score plots of the class training set whose objects belong to the other classes were inspected. The critical distance of each class was computed using both the Euclidean distance and the Mahalanobis distance at a proper level of significance(${\alpha}$). Two methods were compared with respect to classification and their robustness towards the number of PCs selected to describe different classes.

• 산업경영시스템학회지
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• 제27권4호
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• pp.1-6
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• 2004

사고 위험성을 고려한 예측 및 의사결정 모형을 구축한다. 시스템을 즉시 운행중지 할 것인지 혹은 계획된 일정기간을 더 운행 한 후 다시 의사결정을 내릴 것인지를 판단하는 방법론에 대해 연구한다. 의사결정을 내리는데 있어서 비용 및 위험에 대한 새로운 정보가 입수되는 대로 이를 반영한다. 예측 모형을 통해 분석된 결과들을 활용해 보다 나은 의사결정을 내리는 방법에 대해 연구한다.