• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.629-638
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• 2016

최근에 많이 활용되고 있는 데이터 분석을 위한 연관성 규칙 마이닝은 대용량 데이터베이스에 많이 활용되고 있는 서 두 항목간의 관계를 측도화 함으로써 두 개 이상의 항목간의 관련성을 표시하여 주는 기법이다. 연관성 규칙의 여부를 판단하기 위한 연관성 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 그리고 향상도 등이 있으며, 이들 세 가지 기준을 이용하여 연관성 규칙 생성 여부를 판단하게 된다. 이에 대한 기존의 연구 결과는 결정함수를 이용하는 방법과 회귀모형을 이용하는 방법으로 분류할 수 있다. 회귀모형을 이용하여 수행한 연구에는 지지도와 신뢰도에 의한 모형, 세 가지 평가 기준의 쌍에 의한 모형, 표준화 향상도를 포함한 세 가지 평가 기준의 쌍에 의한 모형, 그리고 세 가지 평가 기준 전부를 고려한 모형 등이 있다. 본 논문에서는 기존의 연구를 확장하는 의미에서 표준화 향상도를 포함한 세가지 평가 기준 전부를 고려한 비선형 회귀모형을 이용하여 연관성 규칙의 수를 추정하는 방안에 대해 강구하고자 한다. 또한 분산분석에서의 F 통계량과 수정 결정계수를 이용하여 각 모형의 유의한 정도를 비교하는 동시에 분산팽창계수에 의한 공선성 문제를 진단함으로써 가장 유용한 회귀 모형을 탐색하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.65-72
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• 2020

본 연구에서는 방위사업청의 물품적격심사기준을 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션 및 연관도 분석을 통해 조달 특성 및 심사분야 배점의 적절성을 분석하고자 한다. 먼저 유사 공공 기관들의 물품적격심사기준 제도를 조사하여, 방사청의 물품적격심사기준이 어떠한 특징을 지니는지 분석하였다. 이어서 다수의 공급자가 조달에 참여한다고 가정하고, 업체는 심사영역별로 심사기준에 의거하여 점수를 획득하여 가장 높은 점수를 얻은 업체가 계약건을 수주하는 상황을 시뮬레이션을 통해 묘사하였다. 약 500여 회 시뮬레이션을 통해 생산시스템의 성능지표 및 심사분야 관점에서 어떠한 강점을 지니는 업체가 선정되는지를 분석하였다. 또한 연관도 분석을 통해 심사분야 배점의 적절성에 대해 확인해 보았다. 연구결과를 요약하면, 신인도 관련항목이 심사 항목수로는 가장 다수를 차지하지만 실제 입찰 결과에는 영향을 못 미치며, 경영상태 및 기술능력 심사영역의 배점을 현재보다 높이는 것이 바람직한 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.121-129
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• 2012

연관성규칙은 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 현재 연관성규칙의 효율성을 개선하기 위하여 많은 연구자들에 의하여 제약 기반 연관성규칙의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 연관성규칙 생성 시, 종종 많은 규칙들을 발견할 수 있다. 이들 규칙 중에서 변수들 간에 우연히 관련성이 높게 나타나는 경우가 존재할 수 있고 주변 조건부 변수 (매개변수, 외적변수)에 의하여 직접적인 관련성이 없는 규칙을 발견할 수도 있으며, 그 규칙은 간접적 해석만 가능하므로 의미가 없는 것으로 판단 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 연관성 규칙에서 주변 조건부 변수를 고려한 연관성 규칙 생성에 관하여 연구하고자 하며, 이를 실례를 통하여 고찰하였다. 본 연구의 결과를 적용함으로써 연관성 규칙에서 의미 없는 규칙을 찾을 수 있으며, 변수들 간의 관련성을 보다 정확하고 명확하게 이해할 수 있을 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권6호
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• pp.509-514
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• 2011

본 연구는 우리나라 선원 신체검사제도를 선진해운국과 국제협약 기준에 준하는 신체검사제도 개선을 위한 목적으로 수행하였다. 연구 수행은 우리나라 선원 신체검사 항목들과 ILO/WHO 권장항목 그리고 선진 해운국에서 시행중인 신체검사 항목들을 조사하여 비교 분석하였으며, 또한, 선원신체검사 판정기준에 대한 객관성 강화를 위해 ILO/WHO 와 해운선진국, 그리고 육상의 철도 운송 종사자의 신체검사 판정기준을 비교 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 현행 신체검사 항목에 대한 유지, 수정, 그리고 구강계질환, 정신계질환 등 새로운 항목 추가 등의 작업을 거쳐 16개 신체검사 항목과 판정기준을 도출하였다, 도출한 신체검사 항목과 판정기준의 신뢰성을 높이기 위해 근로자 신체검사를 전문으로 하는 산업의학 전문의들에게 항목의 적합성과 판정기준의 타당성에 대한 자문과 검증을 거쳐 선원 신체검사 제도 개선을 위한 기초 자료를 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.163-179
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• 2010

최근 패션산업에서는 고객의 니즈가 다양해지고 공급 리드타임이 크게 단축됨에 따라 최신 유행을 즉각 반영한 디자인, 빠른 상품 회전율로 승부하는 패스트 패션이 각광받고 있다. 또한, 기업간 경쟁도 심화되면서 얼마나 신속하게 효율적으로 고객의 니즈를 만족시킬 것인가가 패션산업의 중요한 성공요인으로 강조되고 있다. 따라서, 다품종 소량 신속생산이 강조되는 패스트 패션 산업에서는 트랜드 변화에 신속 대응을 지원하는 지능형 신속대응시스템(Intelligent Quick Response System : IQRS) 구축 및 지원을 절실히 요구하고 있다. 본 논문은 패스트 패션 산업 IQRS 구축에서 요구되는 신속대응 프로세스 수립, 지능적 판단을 지원하는 신속대응 기준 및 실행, 신속대응 물량 산정 및 시기 의사결정 모델을 제시하였다. 또한, 신속대응 의사결정의 합리성을 검증할 수 있는 KPI(Key Performance Indicator)를 설계하여 모델의 신뢰도를 향상시켰다. 제시된 각 모델은 A사의 ERP 구현사례를 통해 실용성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.147-156
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• 2011

최근 정보시스템의 활용도가 높아짐에 따라, 많은 데이터를 이용하여 필요한 상품을 빠르게 추출하는 방법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 숨겨진 패턴을 탐색하는 연관 규칙 탐색 기법들이 많은 관심을 받고 있으며, Apriroi 알고리즘은 대표적인 기법이다. 그러나 Apriori 알고리즘은 반복적인 스캔으로 인한 탐색시간 증가 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 빈발항목의 탐색시간을 단축하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 트랜잭션 데이터베이스를 이용하여 매트릭스를 생성하고 매트릭스에서 트랜잭션들의 평균 항목 개수와 정의한 최소 지지도를 사용하여 빈발 항목을 탐색한다. 트랜잭션의 평균 항목 개수는 트랜잭션의 수를 줄이는데 사용되고 최소 지지도는 항목을 줄이는데 사용된다. 제안한 알고리즘의 성능 평가는 기존 알고리즘과의 탐색시간 비교와 정확도 비교로 이루어진다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 기존의 Apriori와 매트릭스 알고리즘보다 최종 빈발 항목의 추출에서 빠르고 효율적으로 탐색이 이루어지는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.15-22
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• 2008

본 논문에서는 한 번의 데이터베이스 스캔으로 빈발항목집합들을 생성할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 빈발 항목과 그 빈발항목을 포함하고 있는 트랜잭션과의 관계를 나타내는 이분할 그래프(bipartite graph)를 생성한다. 그리고 생성된 이분할 그래프를 이용하여 후보 항목집합들을 생성하지 않고 빈발 항목집합들을 추출할 수 있다. 이분할 그래프는 빈발항목들을 추출하기위해 대용량의 트랜잭션 데이터베이스를 스캔할 때 생성된다. 이분할 그래프는 빈발항목들과 그들이 속한 트랜잭션들 간의 관계를 엣지(edge)로 연결한 그래프이다. 즉, 본 논문에서의 이분할 그래프는 대용량의 데이터베이스에서 쉽게 발견할 수 없는 빈발항목과 트랜잭션의 관계를 검색하기 쉽게 색인(index)화한 그래프이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 한 번의 데이터베이스 스캔만을 수행하고 후보 항목집합들을 생성하지 않기 때문에 기존의 방법들보다 빠른 시간에 빈발 항목집합들을 찾을 수 있다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제30권6호
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• pp.239-245
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• 2018

Purpose: This study was to identify international classification of functioning, disability and health (ICF) categories that could be linked conceptually to disability of arm, shoulder and hand (DASH) items and short form of health survey 36 (SF-36) items for persons with shoulder pain. Methods: Linkage between each item in DASH and SF-36 and the categories in the ICF were assessed. The linking process was performed by ten health professionals following the linking rule. One hundred four patients with shoulder pain were enrolled from 12 private clinic outpatient departments and participated in this study. Pearson correlation coefficients were used to assess the relationships between each scale item and the linked ICF code. Results: Thirty DASH items were able to be linked to 30 ICF codes, whereas the 36 items in SF-36 were only linked to 17 ICF codes. General health items included in SF-36 could not be linked to a relevant ICF concept. There was a high correlation between the two measurement tools and the linked ICF codes, DASH and its ICF code list (r =0.91), SF-36-Physical Health and its code list (r =-0.62), and SF-36-Mental Health and its code list (r =-0.72). Conclusion: The results suggest that concepts within each item in DASH can be linked to ICF codes for patients with shoulder pain, however, the concepts in the SF-36 items had limited linkage to ICF codes. The shoulder-specific functional tool, DASH can be expressed with ICF codes and, therefore, its use can promote data standardization and improve communication between professionals.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권5호
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• pp.939-948
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• 2012

데이터 마이닝 기법들 중에서 가장 많이 활용되고 있는 연관성 규칙은 방대한 데이터베이스에서 항목간의 관계를 흥미도 측도에 의해 명확히 수치화함으로써 그들간의 관련성을 표시해주는 기법이다. 양의 연관성 규칙 마이닝이 임의의 한 항목이 발생하면 다른 항목도 발생한다는 규칙을 생성하기 위한 기법인 반면에, 음의 연관성 규칙은 어느 항목이 발생하면 다른 항목은 발생하지 않는다는 규칙을 찾아내는 기법이다. 음의 연관성 규칙은 양의 연관성 규칙의 활용과 마찬가지로 고객의 구매 경향 및 마케팅 정책을 제시할 수 있고 교차판매와 매장 진열 등과 같이 타겟 마케팅에 활용 가능하다. 양의 연관성 규칙에 음의 연관성 규칙을 추가하게 되면 어떤 제품을 판매하기 위해서는 그 제품만 마케팅 하는 것뿐만 아니라 더 나아가 그 제품이 아닌 어느 제품을 마케팅 하는것이 필요한지를 판단할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 음의 신뢰도의 단점을 보완할 수 있는 음의 기여 순수 신뢰도를 제안한 후, 이에 대해 흥미도 측도가 가져야 할 조건들을 조사하였으며, 예제 데이터를 활용하여 음의 기여 순수 신뢰도의 유용성을 고찰하였다.

• 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.