최근 GPS 재밍으로 인한 피해가 증가되면서 GPS 재밍을 탐지하고 대비하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 다중 GPS 수신채널과 3가지 기계학습을 이용한 GPS 재밍 탐지 방법을 다루고 있다. 제안된 다중 GPS 채널은 항재밍 기능이 없는 상용 GPS 수신기와 항잡음 재밍능력만 있는 수신기, 항잡음/항기만 재밍능력이 있는 수신기로 구성되고 운용자는 각각의 수신기에 수신된 좌표를 비교하여 재밍신호의 특성을 식별할 수 있다. 본 논문에서는 신호특성이 다른 각각의 5개 재밍신호를 입력하고, 3가지 기계학습방법(AB: Adaptive Boosting, SVM: Support Vector Machine, DT: Decision Tree)을 이용하여 재밍탐지 시험을 수행하였다. 시험 결과 머신러닝 기법을 단독으로 사용하였을 때 DT 기법이 96.9% 탐지율로 가장 우수한 성능을 보였으며 이진분류기 기법에 비해 모호성 낮고 하드웨어가 단순하여 GPS 재밍탐지에 효과적임을 확인하였다. 또한, 모호성을 해결해주는 추가기법을 적용할 경우 SVM 기법을 활용할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 온라인 자동차보험 고객 이탈 예측에 있어 의사결정나무를 적용하였다. 우리는 본 연구에서 2003년과 2004년 사이에 온라인 자동차 보험을 계약한 고객의 데이터를 이용하여 의사결정나무를 이용해 고객이탈을 예측하였다. 우리는 C5.0 알고리즘에 기반을 둔 의사결정나무의 예측 결과에 대한 비교를 위해 다변량판별분석과 로짓분석을 이용하였다. 분석결과 의사결정나무 알고리즘은 다른 기법보다 예측성과가 매우 뛰어난 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 온라인 자동차 보험에 있어서 마케팅전략 수립에 유용한 가이드라인을 제공해 줄 것이다.
cDNA microarray-based comparative genomic hybridization(CGH) data includes low-intensity spots and thus a statistical strategy is needed to detect subtle differences between different cancer classes. In this study, genes displaying a high frequency of alteration in one of the different classes were selected among the pre-selected genes that show relatively large variations between genes compared to total variations. Utilizing copy-number changes of the selected genes, this study suggests a statistical approach to predict patients' classes with increased performance by pre-classifying patients with similar genetic alteration scores. Two-stage logistic regression model(TLRM) was suggested to pre-classify homogeneous patients and predict patients' classes for cancer prediction; a decision tree(DT) was combined with logistic regression on the set of informative genes. TLRM was constructed in cDNA microarray-based CGH data from the Cancer Metastasis Research Center(CMRC) at Yonsei University; it predicted the patients' clinical diagnoses with perfect matches (except for one patient among the high-risk and low-risk classified patients where the performance of predictions is critical due to the high sensitivity and specificity requirements for clinical treatments. Accuracy validated by leave-one-out cross-validation(LOOCV) was 83.3% while other classification methods of CART and DT performed as comparisons showed worse performances than TLRM.
본 연구는 각 프로세스가 조직에 미치는 상대적 영향을 고려한 조직 전체의 효율성을 평가하고, 조직의 효율성을 개선하기 위하여 조직을 구성하는 여러 프로세스 중에서 어떤 프로세스를 우선적으로 개선해야 하는지를 결정하며, 더 나아가 비효율적인 프로세스를 개선하기 위하여 어떤 프로세스를 벤치마킹해야 하는지를 결정할 수 있는 체계적인 방법을 제공한다. 이를 위하여 본 연구는 다음과 같은 중요한 세 가지 과정을 따른다. 첫째, DEA(data envelopment analysis)의 CCR 모형을 이용하여 프로세스의 투입요소와 산출 요소를 바탕으로 개별 프로세스의 효율성을 평가한다. 둘째, 도출된 개별프로세스의 효율성을 Lovell과 Pastor의 순수 산출요소(또는 투입요소) DEA 모형의 산출요소로 이용하여 서비스 단위 조직 전체의 효율성을 평가한다. 셋째, 앞서 도출된 개별프로세스의 효율성과 서비스 단위 조직의 전체 효율성을 각각 DT(decision tree)의 예측변수와 목표변수로 활용하여 각 서비스 단위 조직의 특성 및 상황에 따라 개선해야 할 프로세스를 선택하는 규칙을 생성한다. 제안한 방법을 통하여 기업은 비효율적 조직과 프로세스를 발견하고 조직의 효율성을 개선하기 위하여 어떤 프로세스를 우선적으로 개선해야 하는지를 결정할 수 있다. 이를 통하여 기업은 오늘날 기업 경쟁력의 핵심인 프로세스를 좀 더 효과적으로 평가 및 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.
앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.
Recently, global competition in the manufacturing sector is driving firms in the manufacturing sector to conduct product innovation projects to maintain their competitive edge. The key points of product innovation projects are 1) what the purpose of the project is and 2) what expected results in the target market can be achieved by implementing the innovation. Therefore, this study focuses on the performance of innovation projects with a business viewpoint. In this respect, this study proposes the "achievement rate" of product innovation projects as a measurement of project performance. Then, this study finds the best strategies from various innovation activities to optimize the achievement rate of product innovation projects. There are three major innovation activities for the projects, including three types of R&D activities: Internal, joint and external R&D, and five types of non-R&D activities - acquisition of machines, equipment and software, purchasing external knowledge, job education and training, market research and design. This study applies decision tree modeling, a kind of data-mining methodology, to explore effective innovation activities. This study employs the data from the 'Korean Innovation Survey (KIS) 2014: Manufacturing Sector.' The KIS 2014 gathered information about innovation activities in the manufacturing sector over three years (2011-2013). This study gives some practical implication for managing the activities. First, innovation activities that increased the achievement rate of product diversification projects included a combination of market research, new product design, and job training. Second, our results show that a combination of internal R&D, job training and training, and market research increases the project achievement most for the replacement of outdated products. Third, new market creation or extension of market share indicates that launching replacement products and continuously upgrading products are most important.
최근 튀니지는 국토 남쪽의 사하라 사막이 북상하는 추세로 사막화 모니터링과 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 원격탐사 자료를 활용하여 토지피복 변화를 관찰하고, 정규화식생지수, 표토입자크기지수, 알베도를 산출하여 튀니지의 사막화를 모니터링하였다. 또한, 평가 지표 간 우선순위를 파악하여 Decision Tree (DT)를 구성하였고, 각 사막화 평가 지표, 사막화 등급, 토지피복의 변화빈도와 경향을 확인하였다. 이후, 연구에서 활용한 세 평가 지표와 강수량 간의 상관관계 분석을 수행하였다. 빈도와 경향 분석결과, 튀니지에서는 사막화가 전반적으로 심화되고 있으며, 사막화 정도가 심한 지역이 지리적으로 북상하는 것으로 나타났다. 사막화 평가 지표와 강수량의 상관관계 분석을 시행한 결과, 세 지표 모두 강수량과 높은 상관관계를 갖는 것으로 나타나 강수량의 변화가 튀니지 사막화에 영향을 주고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 위성영상에 기반한 사막화 지표와 이를 조합하여 평가하는 방식인 Decision Tree, 그리고 토지피복 변화 경향을 고려하는 다양한 방법론의 활용성이 제고되었다.
본 연구에서는 Word2vec을 머신러닝 분류기를 이용해 효율적인 오피니언 마이닝 방법을 제안한다. 본 연구의 목적을 위해 BOW(Bag-of-Words) 방법과 Word2vec방법을 이용해 속성 셋을 구성했다. 구성된 속성 셋은 Decision tree, Logistic regression, Support vector machine, Random forest를 이용해 오피니언 마이닝을 수행했다. 연구 결과, Word2vec 방법과 RF분류기가 가장 높은 정확도를 나타냈다. 그리고 Word2vec 방법이 BOW방법 보다 각 분류기에서 높은 성능을 나타냈다.
Intrusion detection systems (IDSs) are crucial in this overwhelming increase of attacks on the computing infrastructure. It intelligently detects malicious and predicts future attack patterns based on the classification analysis using machine learning and data mining techniques. This paper is devoted to thoroughly evaluate classifier ensembles for IDSs in IEEE 802.11 wireless network. Two ensemble techniques, i.e. voting and stacking are employed to combine the three base classifiers, i.e. decision tree (DT), random forest (RF), and support vector machine (SVM). We use area under ROC curve (AUC) value as a performance metric. Finally, we conduct two statistical significance tests to evaluate the performance differences among classifiers.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.