• 전자공학회논문지CI
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• 제43권6호
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• pp.17-25
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• 2006

전산화 대상 규모가 확대되면서 새로운 방식의 데이터 모델링 방법론이 필요하게 됨에 따라 자료 설계라는 것에 최근 들어 1980년대 초반 못지 않게 이른 바 데이터 거버넌스 혹은 데이터 질 등의 화두의 모습으로 큰 관심이 재연되고 있다. 그러나 데이터 모델링에 대한 확고한 견해를 가지고 있지 못하기 때문에 막상 데이터베이스 설계를 실무적으로 소화해 내기에는 적지 않은 어려움을 겪게 된다 본 논문에서는 업무의 요구 형성/분석 단계부터 데이터베이스 구현까지 최종 단계까지를 체계적인 방법론을 통해 정보시스템의 데이터 모델을 창출하는 정규화 중시의NS방법론을 적용한 설계방법과 기존의 관행에 의해 역정규화를 어쩔 도리 없이 용인하고 마는 정보공학(Information Engineering, 약칭 IE)방법론 기반의 설계방법과 비교한다. 동일한 업무를 대상으로 설계된 데이터 설계 산출물을 기준으로 각종 측면에서 비교해 봄으로써 정규화 중시 기반의 체계적 방법론이 기업의 정보시스템의 성능 향상에 어느 정도 기여하는지를 정량 파악하였다. 비교 실험 결과, 개체 설정의 타당성, 설계의 균형성 지표인 사각고리형 경로 유무, 그리고 속성중복률 면에서 모두 NS방법론적 설계가 우수하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.195-208
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• 2005

최근 생물학 분야에서 실험 도구의 발달 및 컴퓨터 기술의 도입으로 생물 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 대량의 생물 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 것은 매우 중요한 문제이다. 서열비교는 유전자 및 단백질 기능 예측을 하기 위해 사용되는 가장 기본적인 분석방법이다. 하지만, 급격히 증가하는 대량의 서열데이터에 대하여 처리시간 또한 많이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 성능상의 한계를 극복하고 기존 미들웨어 방식의 그리드를 보완하기 위하여 하드웨어 기반의 그리드인 CGRID (Chungbuk national university GRID)를 제안하고 서열비교에 적용한다. 하드웨어 기반의 그리드 방식은 기존의 방식과는 달리 모든 작업노드에 반복적으로 프로그램 설치를 할 필요가 없으므로 그리드 구축, 유지 및 관리가 용이하다. 27대의 PC로 구성된 CGRID에서 89종의 오솔로그 데이터베이스 구축 시간을 33주에서 1주일로 단축하였다. 또한, 실험을 통하여 CGRID에서 PC의 수가 증가함에 따라 시스템의 성능이 비례하여 향상됨을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.353-362
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• 2016

데이터 마이닝은 빅 데이터에 내재되어 있는 새로운 법칙이나 잠재되어 있는 지식을 탐색한 후, 이를 근거로 하여 의사결정에 활용하고자 하는 것이다. 위키 백과사전에 의하면 데이터 마이닝 기법 중의 하나인 연관성 규칙은 연관성 평가 기준에 의해 관심 있는 항목들 간에 관련성을 찾아내는 기법으로 많은 연구자들에 의해 연관성 평가를 위한 흥미도 측도들이 개발되어 왔다. 이들 중에서 헬링거 측도는 여러 가지 흥미도 측도들에 비해 많은 장점이 있으나 연관성의 방향을 판단하기가 곤란한 문제를 내포하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 부호를 가지는 헬링거 측도를 제안하고 몇 가지 예제를 통하여 유용성을 고찰하였다. 그 결과, 본 논문에서 제안하는 부호 헬링거 측도는 양의 연관성을 가지는 경우에는 양의 값으로 나타나고 음의 연관성을 가지는 경우에는 음의 값을 갖는 것으로 나타났다. 또한 동시발생빈도, 동시 비 발생빈도, 그리고 불일치 빈도가 증가함에 따라 기본적인 연관성 평가 기준들과 부호 헬링거 측도는 증감 여부가 동일한 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.425-433
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• 2009

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾아내는 과정이며, 이를 위해 데이터마이닝 도구가 필요하다. 데이터마이닝 도구 또는 솔루션은 E-Miner, Clementine, WEKA, R 등 상당히 많은 종류가 있으나 대부분의 데이터마이닝 도구는 다양성과 범용성에 초점을 맞추어 개발되어 사용 편의성과 분석 자동화에 대해서는 소홀한 실정이어서 비전문가가 사용하기 어려운 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 피에이치피와 웨카를 이용하여 인터넷 환경에서 데이터마이닝 기법을 실행하고, 생성된 분석결과를 보다 쉽게 해석할 수 있도록 개선하여 일반 사용자도 쉽게 사용할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 본 논문에서 구현하는 데이터마이닝 기법은 가장 많이이용되고 있는 연관성 규칙의 Apriori 알고리즘, 군집분석의 K-평균 알고리즘, 의사결정나무의 J48 알고리즘 등이다.

• Asian review of World Histories
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• 제4권1호
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• pp.3-34
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• 2016

This introduction is both a statement of a research problem and an account of the first research results for its solution. As more historical databases come online and overlap in coverage, we need to discuss the two main issues that prevent 'big' results from emerging so far. Firstly, historical data are seen by computer science people as unstructured, that is, historical records cannot be easily decomposed into unambiguous fields, like in population (birth and death records) and taxation data. Secondly, machine-learning tools developed for structured data cannot be applied as they are for historical research. We propose a complex network, narrative-driven approach to mining historical databases. In such a time-integrated network obtained by overlaying records from historical databases, the nodes are actors, while thelinks are actions. In the case study that we present (the world as seen from Venice, 1205-1533), the actors are governments, while the actions are limited to war, trade, and treaty to keep the case study tractable. We then identify key periods, key events, and hence key actors, key locations through a time-resolved examination of the actions. This tool allows historians to deal with historical data issues (e.g., source provenance identification, event validation, trade-conflict-diplomacy relationships, etc.). On a higher level, this automatic extraction of key narratives from a historical database allows historians to formulate hypotheses on the courses of history, and also allow them to test these hypotheses in other actions or in additional data sets. Our vision is that this narrative-driven analysis of historical data can lead to the development of multiple scale agent-based models, which can be simulated on a computer to generate ensembles of counterfactual histories that would deepen our understanding of how our actual history developed the way it did. The generation of such narratives, automatically and in a scalable way, will revolutionize the practice of history as a discipline, because historical knowledge, that is the treasure of human experiences (i.e. the heritage of the world), will become what might be inherited by machine learning algorithms and used in smart cities to highlight and explain present ties and illustrate potential future scenarios and visionarios.

• 동의신경정신과학회지
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• 제31권1호
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• pp.49-61
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• 2020

Objectives: The objective of this study is to analyze clinical reports of treatment of menopausal depression in traditional Chinese medicine (TCM). Methods: This study included randomized controlled trials (RCT) in treating menopausal depression. Literature studies of Chinese National Knowledge Infrastructure Database(CNKI) were performed. Clinical reports on menopausal depression treatment were searched using the following key words in the CNKI: 'menopausal depression' and 'postmenopausal depression'. Results and Conclusions: A total of 24 RCT articles on menopausal depression were selected. The most widely used diagnostic tool for menopausal depression was CCMD-3. Effective rate and HAMD were the most commonly used assessment tools. Bosinhaeultang-gagam (Bushenjieyu-tang jiajian) and Gami-gammaegdaejotang(Jiawei ganmaidazao-tang) were used much more than other prescriptions, while Bupleuri Radix was the most used single medicine herb. Additionally, the Chinese medicine treatment group showed less adverse reactions than the control group. As a result, we could know frequently used herbal prescription and single medicinal herbs and this can be helpful in developing more advanced studies in future.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제19권4호
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• pp.25-49
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• 2010

As companies introduced ERP (Enterprise Resource Planning) systems since the middle of 1990s, the databases of the companies has become centralized and gigantic. The companies are now developing data-mining based applications on those centralized and gigantic databases for knowledge management. Almost of them are using $Pro^*C$/C++, a embedded SQL programming language, and it's because the $Pro^*C$/C++ is independent of platforms and also fast. However, they suffer from difficulties in development and maintenance due to the characteristics of corporate databases which have intrinsically large number of tables and fields. The purpose of this research is to design and implement a methodology which makes it easier to develop and maintain embedded SQL applications based on relational databases. Firstly, this article analyzes the syntax of $Pro^*C$/C++ and addresses the concept of repetition and duplication which causes the difficulties in development and maintenance of corporate information systems. Then, this article suggests a management architecture of source codes and databases in which a preprocessor generates $Pro^*C$/C++ source codes by referring a DB table specification, which would solve the problem of repetition and duplication. Moreover, this article also suggests another architecture of DB administration in which the preprocessor generates DB administration commands by referring the same table specification, which would solve the problem of repetition and duplication again. The preprocessor, named $PrePro^*C$, has been developed under the UNIX command-line prompt environment to preprocess $Pro^*C$/C++ source codes and SQL administration commands, and is under update to be used in another DB interface environment like ODBC and JDBC, too.

• 한국임상약학회지
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• 제27권4호
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• pp.267-275
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• 2017

Background and Objective: Whabyung is a Korean cultural disorder characterized by a combination of emotional stress and physical symptoms. Acupuncture, herbal medicines and other complementary medicinal treatments are used to treat the symptoms of whabyung. The purpose of this study is to investigate the effects of acupuncture treatment and herbal medicine treatments on anger, anxiety and depression of whabyung. Methods: Using PubMed, CENTRAL, AMED, MEDLINE, EMBASE, MEDLINE, CINAHL, Cnii, CNKI, J-SATGE, PsycArticles, KISS, KoreaMed, kmbase, NDSL, RISS, OASIS and Korean Traditional Knowledge Portal, articles published by March 2017 for whabyung or whabyung-related syndrome were searched. The quality of selected articles was evaluated using RoB and RoBANS. The effects of acupuncture and herbal medicines on anger, anxiety, and depression levels of whabyung patients were considered for meta-analyses. Results: Of the total 2408 articles retrieved from the database, 11 were finally selected and 4 articles were used for meta-analyses. Acupuncture reduced whabyung patients' anger and anxiety. Especially, the state anxiety was significantly reduced (effect size= -0.676, p= .026). Herbal medicine had effects on reducing anxiety and state anger while trait anger was increased without statistical significance. Conclusion: The present study showed the effectiveness of acupuncture and herbal medicines for whabyung patients in general. However, considering the limited availability of articles and the heterogeneity between them included for the meta-analysis, the results should be generalized with caution. In the future, more studies within the structure of evidence-based medicine need to be conducted to generate objective and valid evidences of korean medicine.

• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.299-314
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• 2017

In-silico 기반의 약물-표적 단백질 연관관계 예측은 신약 탐색 단계에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 예측모델은 입력 값이 고정적이며 표적 단백질의 특질 값이 가공된 데이터로 한정됨으로써 예측 모델의 확장성과 유연성이 부족하다. 본 논문에서는 약물-표적 단백질 연관관계를 예측하는 확장 가능한 형태의 머신러닝 모델을 소개한다. 확장 가능한 머신러닝 모델의 핵심 아이디어는 쌍기반의 뉴럴 네트워크로써, 약물과 단백질의 미가공 데이터를 사용하여 특질을 추출하고 특질 값을 각각의 뉴럴 네트워크 레이어에 입력한다. 이 방법은 추가적인 지식없이 자동적으로 약물과 단백질의 특질을 추출한다. 또한 쌍기반 레이어는 특질 값을 풍부한 저차원의 벡터로 향상 시킴으로써 입력 값의 차이로 인한 편향 학습을 방지한다. PubChem BioAssay(PCBA) 데이터 셋에 기반한 5-폴드 교차 검증법을 통하여 제안한 모델의 성능을 평가했으며, 이전의 모델보다 우월한 성능을 보였다.