• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.413-422
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• 2012

본 연구는 급성심근경색증 입원환자를 대상으로 중증도가 보정된 적정 재원일수 예측모형을 개발하여 의료의 질 관리 및 정책 개발에 필요한 기초자료를 제시하고자 하였다. 2004-2006년 퇴원손상심층조사 자료 중 급성심근경색증 입원환자 2,309명을 대상으로 급성심근경색증 입원환자의 적정 재원일수 예측모형은 데이터마이닝을 이용하여 개발하였다. 의사결정나무 모형에 따라 급성심근경색증 입원환자의 평균재원일수에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 관상동맥우회술(CABG)과 동반질환 건수로 나타났다. 앙상블 모형을 이용하여 개발된 급성심근경색증 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형 결과, 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이는 보험유형과 의료기관 소재지가 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 재원일수의 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해 의료기관에서는 다빈도 질환에 대한 중증도 보정 적정 재원일수 예측모형을 개발하여 이를 의료정보시스템에 적용하고 관리하는 활동을 전개해야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.245-258
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• 2016

본 논문에서는 기계학습과 관련된 다양한 사례들에 대한 연구를 바탕으로 기계학습 응용 및 학습 알고리즘의 성능 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 기계학습 기법을 적용하여 결과를 얻어낸 문헌을 자료로 수집하고 학문분야로 나누어 각 분야에서 적합한 기계학습 기법을 선택 및 추천하였다. 공학에서는 SVM, 의학에서는 의사결정나무, 그 외 분야에서는 SVM이 빈번한 이용 사례와 분류/예측의 측면에서 그 효용성을 보였다. 기계학습의 적용 사례분석을 통해 응용 방안의 일반적 특성화를 꾀할 수 있었다. 적용 단계는 크게 3단계로 이루어진다. 첫째, 데이터 수집, 둘째, 알고리즘을 통한 데이터 학습, 셋째, 알고리즘에 대한 유의미성 테스트 이며, 각 단계에서의 알고리즘의 결합을 통해 성능을 향상시킨다. 성능 개선 및 향상의 방법은 다중 기계학습 구조 모델링과 $+{\alpha}$ 기계학습 구조 모델링 등으로 분류한다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제14권4호
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• pp.335-346
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• 2015

The electronic commerce site (EC site) has become an important marketing channel where consumers can purchase many kinds of products; their access logs, including purchase records and browsing histories, are saved in the EC sites' databases. These log data can be utilized for the purpose of web marketing. The customers who purchase many product items are good customers, whereas the other customers, who do not purchase many items, must not be good customers even if they browse many items. If the attributes of good customers and those of other customers are clarified, such information is valuable as input for making a new marketing strategy. Regarding the product items, the characteristics of good items that are bought by many users are valuable information. It is necessary to construct a method to efficiently analyze such characteristics. This paper proposes a new latent class model to analyze both purchasing and browsing histories to make latent item and user clusters. By applying the proposal, an example of data analysis on an EC site is demonstrated. Through the clusters obtained by the proposed latent class model and the classification rule by the decision tree model, new findings are extracted from the data of purchasing and browsing histories.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권9호
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• pp.44-53
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• 1999

조합회로에 대하여 고장 진단 검사신호를 생성하는 것은 매우 어려운 문제로 남아있다. ISCAS85 c7552회로의 경우, 약 1억 개의 고장짝(Fault pair)을 가지고 있기 때문에 적은 노력과 시간을 사용하여 좀 더 많은 정보를 얻을 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 고장 진단 검사신호 생성 알고리즘이 제안되었고 구현되었다. 또 새로운 알고리즘과의 비교를 위하여 PODEM을 기본으로 하여 DIATEST 알고리즘을 구현하였다. 구현된 두 개의 알고리즘을 ISCAS85 회로에 적용하여 실행하였으며, 그 결과 두 개 알고리즘 모두 99%의 고장 진단율을 보였으나, 새로운 알고리즘은 각 고장의 검출 및 구별을 동시에 고려하기 때문에 고장 진단 사전과, 고장 진단 결정 트리의 제작시 더 많은 정보를 줄 수 있다. 또한 검사신호의 수를 비교했을 때 새로운 고장 진단 검사신호 생성 알고리즘이 절반이하의 개수만이 필요했다. 다만, vector 생성 속도에 있어서는 DIATEST가 우수하였다.

• 한국기후변화학회지
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• 제7권3호
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• pp.269-282
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• 2016

Watershed area can be submerged due to constructions and management of dams, and these change can impact not only on ecosystem and environment of river basin area but also on local climate. This study is conducted to construct and classify climate zones of Andong Dam watershed where the area is submerged due to the construction of the dam. By applying Principal Components Analysis (PCA) and Getis-Ord $Gi^*$ statistics, three climate zones were classified for the result. Each zone was then analyzed and validated with climatic and geological features including topography, land cover, and forest type map. As a result of the analysis, there was a difference in temperature, elevation, precipitation and tree species distribution among the zones. Also, an analysis of land cover map showed that there were more agricultural land near Andong Reservoir. This study on the climatic classification is considered to be useful as the basis for decision-making or policy enforcement regarding ecosystem, environmental management or climate change response.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제11권1호
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• pp.22-32
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• 2019

On offshore platforms, oil and gas leaks are apt to be the initial events of major accidents that may result in significant loss of life and property damage. To prevent accidents induced by leakage, it is vital to perform a case-specific and accurate risk assessment. This paper presents an integrated method of Ddynamic Qquantitative Rrisk Aassessment (DQRA)-using the Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL)-Bayesian Network (BN)-for evaluation of the system vulnerabilities and prediction of the occurrence probabilities of accidents induced by leakage. In the method, three-level indicators are established to identify factors, events, and subsystems that may lead to leakage, fire, and explosion. The critical indicators that directly influence the evolution of risk are identified using DEMATEL. Then, a sequential model is developed to describe the escalation of initial events using an Event Tree (ET), which is converted into a BN to calculate the posterior probabilities of indicators. Using the newly introduced accident precursor data, the failure probabilities of safety barriers and basic factors, and the occurrence probabilities of different consequences can be updated using the BN. The proposed method overcomes the limitations of traditional methods that cannot effectively utilize the operational data of platforms. This work shows trends of accident risks over time and provides useful information for risk control of floating marine platforms.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권6호
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• pp.637-647
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• 2022

Since the concept of Manned-UnManned Teaming(MUM-T) and Unmanned Aircraft System(UAS) can efficiently respond to rapidly changing battle space, many studies are being conducted as key components of the mosaic warfare environment. In this paper, we propose a rule-based AI engagement model based on Basic Fighter Maneuver(BFM) capable of Within-Visual-Range(WVR) air-to-air combat and a simulation environment in which human pilots can participate. In order to develop a rule-based AI engagement model that can pilot a fighter with a 6-DOF dynamics model, tactical manuals and human pilot experience were configured as knowledge specifications and modeled as a behavior tree structure. Based on this, we improved the shortcomings of existing air combat models. The proposed model not only showed a 100 % winning rate in engagement with human pilots, but also visualized decision-making processes such as tactical situations and maneuvering behaviors in real time. We expect that the results of this research will serve as a basis for development of various AI-based engagement models and simulators for human pilot training and embedded software test platform for fighter.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.380-390
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• 2020

사이버대학교는 20대 중심의 일반대학교 학생보다 사회적 배경, 경제적 요인, IT 지식 및 활용능력 등. 복잡한 교육환경의 변화 요인으로 신입생들의 중도탈락이 높은 실정이다. 따라서 사이버대학교 학생은 일반대학교와 다른 중도탈락 방지 대책과 개선 방법이 필요하다. 본 연구에서는 A 사이버대학의 2017년 및 2018년 1학기 중도탈락에 영향을 미치는 요인을 추출하고 '의사결정트리모델'을 통하여 중점관리 및 상담기준을 분류하여 주요 요인을 도출하였다. 각 주요 요인에 대하여 의사결정 적용기준과 주차별 추진방법을 제시하여 '중도탈락개선모형'으로 구현하였다. 그리고 2019년 1학기 신입생을 대상으로 실제로 운영되고 있는 사이버대학 강의운영에 적용하였다. 그 결과 '중도탈락개선모형'을 적용한 신입생의 중도탈락률은 4.2% 감소하였고 학업지속비율은 11.4% 증가하였다. 본 연구의 주요한 의미는 설문지 조사와 사이버대학 LMS(Learning Management System) 학습활동 결과를 동시에 적용하여 객관적인 분석을 하였다는 것이다. 그러나 학생 자료에 대한 정량적인 요인분석은 되었지만, 정성적인 요인분석이 반영되지 못하였고 연구의 구조적인 한계점이 있어 후속연구가 필요하다. 본 연구에서 구현된 개선모형은 사이버대학의 중도탈락률 및 학업지속비율 개선에 유효하게 적용될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.155-170
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• 2018

기업의 금융 부도를 예측하는 것은 전통적으로 비즈니스 분석에서 가장 중요한 예측문제 중 하나이다. 선행연구에서 예측모델은 통계 및 기계학습 기반의 기법을 적용하거나 결합하는 방식으로 제안되었다. 본 논문에서는 잘 알려진 최적화기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링에 기반한 새로운 지능형 예측모델을 제안한다. 시뮬레이티드 어니일링은 유전자알고리즘과 유사한 최적화 성능을 가진 것으로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고, 시뮬레이티드 어니일링을 사용한 비즈니스 의사결정 문제의 예측과 분류에 관한 연구가 거의 없었기 때문에, 비즈니스 분석에서의 유용성을 확인하는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습의 결합 모델을 사용하여 부도예측모델의 입력 특징을 선정한다. 최적화 기법과 기계학습기법을 결합하는 대표적인 유형은 특징 선택, 특징 가중치 및 사례 선택이다. 이 연구에서는 선행연구에서 가장 많이 연구된 특징 선택을 위한 결합모델을 제안한다. 제안하는 모델의 우수성을 확인하기 위하여 본 연구에서는 한국 기업의 실제 재무데이터를 이용하여 그 결과를 분석한다. 분석결과는 제안된 모델의 예측 정확도가 단순한 모델의 예측 정확성보다 우수하다는 것을 보여준다. 특히 기존의 의사결정나무, 랜덤포레스트, 인공신경망, SVM 및 로지스틱 회귀분석에 비해 분류성능이 향상되었다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제34권6호
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• pp.461-471
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• 2018

In this study, the deforestation and forest degradation areas have been obtained in Myanmar using a land cover lamp (LCM) and a tree cover map (TCM) to get the $CO_2$ potential reduction and the strength of occurrence was evaluated by using the geostatistical technique. By applying a multiple criteria decision-making method to the regions having high strength of occurrence for the $CO_2$ potential reduction for the deforestation and forest degradation areas, the priority was selected for candidate lands for REDD+ project. The areas of deforestation and forest degradation were 609,690ha and 43,515ha each from 2010 to 2015. By township, Mong Kung had the highest among the area of deforestation with 3,069ha while Thlangtlang had the highest in the area of forest degradation with 9,213 ha. The number of $CO_2$ potential reduction hotspot areas among the deforestation areas was 15, taking up the $CO_2$ potential reduction of 192,000 ton in average, which is 6 times higher than that of all target areas. Especially, the township of Hsipaw inside the Shan region had a $CO_2$ potential reduction of about 772,000 tons, the largest reduction potential among the hotpot areas. There were many $CO_2$ potential reduction hot spot areas among the forest degradation area in the eastern part of the target region and has the $CO_2$ potential reduction of 1,164,000 tons, which was 27 times higher than that of the total area. AHP importance analysis showed that the topographic characteristic was 0.41 (0.40 for height from surface, 0.29 for the slope and 0.31 for the distance from water area) while the geographical characteristic was 0.59 (0.56 for the distance from road, 0.56 for the distance from settlement area and 0.19 for the distance from Capital). Yawunghwe, Kalaw, and Hsi Hseng were selected as the preferred locations for the REDD+ candidate region for the deforestation area while Einme, Tiddim, and Falam were selected as the preferred locations for the forest degradation area.