• 정보관리학회지
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• 제22권2호
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• pp.125-145
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• 2005

이 연구에서는 문헌 및 질의의 내용을 대표하는 주제어의 중의성 해소를 위해 대표적인 지도학습 모형인 나이브 베이즈 분류기와 비지도학습 모형인 EM 알고리즘을 각각 적용하여 검색 실험을 수행한 다음 주제어의 중의성 해소를 통해 검색 성능의 향상을 가져올 수 있는지를 평가하였다. 실험문헌 집단은 약 12만 건에 달하는 한국어 신문기사로 구성하였으며, 중의성 해소 대상 단어로는 한국어 동형이의어 9개를 선정하였다. 검색 실험에는 각 중의성 단어를 포함하는 18개의 질의를 사용하였다. 중의성 해소 실험 결과 나이브 베이즈 분류기는 최적의 조건에서 평균 $92\%$의 정확률을 보였으며, EM 알고리즘은 최적의 조건에서 평균 $67\%$ 수준의 클러스터링 성능을 보였다. 중의성 해소 알고리즘을 통합한 의미기반 검색에서는 나이브 베이즈 분류기 통합 검색이 약 $39.6\%$의 정확률을 보였고, EM 알고리즘 통합 검색이 약 $36\%$의 정확률을 보였다. 중의성 해소 모형을 적용하지 않은 베이스라인 검색의 정확률 $37\%$와 비교하면 나이브 베이즈 통합 검색은 약 $7.4\%$의 성능 향상률을 보인 반면 EM 알고리즘 통합 검색은 약 $3\%$의 성능 저하율을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.22-30
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• 2011

품질뿐만 아니라 물질적 풍요가 되어가는 IT융합 환경에서 상황정보를 파악하는 것은 개인화 추천 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반의 상황인식 모델링을 이용한 추천을 제안하였다. 이기종 디바이스 구축을 위해 OSGi 프레임워크 기반의 데이터 획득 모듈을 구축하고 온톨로지 기반의 상황정보 모델을 개발한다. 상황정보 모델을 위해서 추천 시스템에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 상황정보를 사용하여 온톨로지 기반의 상황인식 모델을 개발하고 협력적 필터링의 추천에 반영한다. 상황인식 모델은 Na$\"{\i}$ve Bayes 분류자를 사용하여 상황에 따라 서비스를 선택한 정보를 반영하고 사용자에게 제공한다. 제안한 방법의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 T-검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.293-297
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• 2012

컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.19-33
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• 2018

FTA체결의 증가, 식품교역 증가 및 소비자의 다양한 식품 선호도 등으로 농축수산물 및 가공식품의 수입량은 매년 증가하고 있는 추세이다. 수입식품의 안전성을 확인하는 정밀검사는 전체 수입식품건수 대비 20%정도를 차지하고 계속 증가하고 있는 반면에 정부의 수입안전관리에 필요한 예산과 인력은 그 한계점에 다다르고 있다. 수입식품 안전사고가 발생하게 되면 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로 수입식품의 수입허용여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 수입안전관리의 효율성과 경제성을 획기적으로 높일 수 있게 된다. 식품분야에서는 이미 엄청난 양의 정형 데이터가 과거로부터 쌓여 왔으며 이에 대한 충분한 분석을 통한 활용은 아직은 부족한 것이 현실이다. 전체 수입건수와 중량 중에서 차지하는 가공식품의 비중은 평균 75%에 달하고 있어 식품분야에서도 빅데이터의 분석, 분석기법의 적용 등으로 다량의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 과학적이고 자동화된 부적합탐지시스템의 연구가 절실한 상황이다. 이러한 배경에서 본 연구는 기계학습분야의 다양한 부적합 예측 모형을 적용하였으며 예측 모형의 정확도를 개선시키기 위한 방편으로 새로운 파생변수의 생성을 통한 데이터 전처리 방안을 제시하였다. 또한 본 연구에서는 기계학습분야의 일반적인 기저 분류기를 적용하여 예측 모형의 성능을 비교하였으며 여러 기저분류기 중 Gaussian Naïve Bayes예측 모형이 수입식품의 부적합을 탐지하여 예측하는 가장 좋은 성과를 보여주었다. 향후 Gaussian Naïve Bayes 예측 모형을 이용한 부적합 탐지 모형을 적용하여 수입식품의 정밀검사 비중을 낮추고 부적합률을 제고시킴으로써 수입안전관리 국가사무의 효율성과 수입통관의 신속성에 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 기대한다.

• 정보관리연구
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• 제41권4호
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• pp.227-249
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• 2010

정보기술과 인터넷의 발달로 학술정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 정보 과잉으로 인해 연구자들은 필요한 정보를 찾거나 필터링하는데 더 많은 시간과 노력을 투입하고 있다. 이용자들이 원하는 정보를 예측하여 관심 가질만한 정보를 선별하여 추천하는 시스템을 전문가시스템, 데이터마이닝, 정보검색 등 다양한 분야에서 오래 전부터 연구하여 왔다. 최근에는 콘텐츠기반추천시스템과 협업필터링을 결합하거나 다른 분야 모델을 접목한 하이브리드 추천시스템으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 기존 추천시스템 문제를 해결하고 대규모 정보센터나 도서관에서 학술논문을 효율적이고 지능적으로 추천하기 위해 협업필터링과 나이브베이즈모델을 결합한 새로운 방식의 추천시스템을 제시하였다. 즉, 협업필터링 방식으로 과도한 특성화(Over-specialization) 문제를 해결하고, 나이브베이즈모델을 통해 평가정보나 이용정보가 부족한 신규콘텐츠 추천문제를 해소하였다. 본 모델을 검증하기 위해 한국과학기술정보연구원 NDSL에서 제공하는 식품과 전기 분야 학술논문에 적용하여 실험하였다. 현재 NDSL 이용자 4명에게 피드백을 받은 결과 추천논문에 상당히 만족하는 것으로 나타났다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.230-237
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• 2022

It is difficult to predict industrial accidents in the construction industry because many accident factors, such as human-related factors and environment-related factors, affect the accidents. Many studies have analyzed the severity of injuries and types of accidents; however, there were few studies on the prediction of injured body parts. This study aims to develop a classification model to predict the part of the injured body based on accident-related factors. Construction accident cases from June 2018 to July 2021 provided by the Korea Construction Safety Management Integrated Information were collected through web crawling and then preprocessed. A naïve Bayes classifier, one of the supervised learning algorithms, was employed to construct a classification model of the injured body part, which has four categories: 1) torso, 2) upper extremity, 3) head, and 4) lower extremity. The predictor variables are accident type, type of work, facility type, injury source, and activity type. As a result, the average accuracy for each injured body part was 50.4%. The accuracy of the upper extremity and lower extremity was relatively higher than the cases of the torso and head. Unlike the other classifications, such as spam mail filtering, a naïve Bayes classifier does not provide a good classification performance in construction accidents. The reasons are discussed in the study. Based on the results of this study, more detailed guidelines for construction safety management can be provided, which help establish safety measures at the construction site.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.289-294
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• 2020

기능성 위장장애는 Helicobacter pylori 감염 및 비 스테로이드성 항염증제의 사용 등의 원인으로 발생하는 소화기 계통 질환이다. 그동안 기능성 위장장애의 위험요인에 대한 많은 연구들이 수행되어졌으나, 한국인에 대한 기능성 위장장애 예측 모델 제시에 대한 연구는 없는 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 중년 및 노년층을 대상으로 인구학적정보, 비만정보, 혈액정보, 영양성분 정보를 바탕으로 머신러닝을 이용하여 기능성위장장애 예측 모델을 구현하고 평가하는 것이다. 모델생성을 위해 wrapper-based variable selection 메소드와 naive Bayes 알고리즘이 사용되었다. 여성 예측 모델의 분류 정확도는 0.712의 the area under the receiver operating characteristics curve(AUC) 값을 나타냈고, 남성에서는 여성보다 낮은 0.674의 AUC값이 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 중년 및 노년층의 위장장애 질환의 예측과 예방에 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.541-546
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• 2021

최근 전 세계적으로 인공지능과 머신러닝을 기반으로 임상정보를 활용한 다양한 고혈압 식별 및 예측 모델이 개발되고 있다. 그러나 고혈압 관련 모델에 대한 대부분의 선행연구는 침습적 및 고가의 분석비용을 통한 변수들이 대부분 사용되었고, 인종과 국가의 특징에 대한 고려가 충분히 제시되지 않았다. 따라서 이 연구의 목적은 일반적인 사회인구 통계학적 변수만을 사용하여 쉽게 이해할 수 있는 한국인 성인 고혈압 예측 모델을 제시하는 것이다. 이 연구에서 사용된 데이터는 질병관리청 국민건강영양조사 (2018년)를 이용하였다. 남성에서, wrapper-based feature subset selection 메소드와 naive Bayes를 이용한 모델이 가장 높은 예측 성능 (ROC = 0.790, kappa = 0.396)을 보였다. 여성의 경우, correlation-based feature subset selection 메소드와 naive Bayes를 사용한 모델이 가장 높은 예측 성능(ROC = 0.850, kappa = 0.495)을 나타내었다. 또한 모든 모델들에서 사회인구 통계학적 변수들만을 이용한 고혈압의 예측 성능이 남성보다 여성에게서 더 높게 나타나는 것을 발견하였다. 본 연구의 결과인 machine learning 기반 고혈압 예측 모델은 한국인에 대한 단순한 사회인구학적 특성만을 사용하였기 때문에 향후 공중 보건 및 역학 분야에서 쉽게 사용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 인지과학
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• 제23권3호
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• pp.295-322
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• 2012

본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하였다. 유사성 군집을 위해서 비감독 방식과 감독 방식을 적용하였는데, 비감독 방식에는 클러스터링을 감독 방식에는 SVM (Support Vector Machine), 나이브 베이즈 구분자(Naive Bayes Classifier), 최대 엔트로피(Maximum Entropy) 방식을 적용하였다. 이 연구는 언어학적 측면에서 Harris (1954), Firth (1957)의 분포 가설(Distributional Hypothesis)을 활용한 의미 유사도를 측정하였으며, 심리언어학적 측면에서 의미 기억을 설명하기 위한 모델로 벡터 공간 모델과 HAL을 결합하였으며, 전산적 언어 처리 관점에서 기계학습 방식 중 감독 기반과 비감독 기반을 적용하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권4호
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• pp.413-420
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• 2019

본 연구의 목적은 기존의 body fat mass 변수와 고콜레스테롤혈증의 연관성연구를 벗어나, 머신러닝기법을 기반으로 body fat mass 변수들의 조합을 이용하여 고콜레스테롤혈증 예측 모델을 개발하는 것이다. 이러한 연구를 위하여 국민건강영양조사 데이터를 기반으로 두 가지 variable selection 메소드와 머신러닝 알고리즘을 이용하여 총 6개의 모델을 생성하였고 질병 예측력을 비교분석하였다. 여러 body fat mass 관련 변수들 중에서 몸통지방량 변수가 고콜레스테롤혈증 예측력이 가장 우수한 변수인 것을 밝혀내었고, 머신러닝 기반 예측모델들 중에서 correlation-based feature subset selection 기반 naive Bayes 알고리즘을 이용한 모델이 0.739의 the area under the receiver operating characteristic curve 값과 0.36의 Matthews correlation coefficient 값을 얻었다. 이러한 연구의 결과는 향후 국내외 대규모 스크리닝 및 대중보건 연구에서 질병예측분야의 중요정보로 활용될 것으로 예상한다.