• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.187-192
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• 2015

장애음성을 판별할 수 있는 소프트웨어가 개발 될 경우, 원격의료와 언어치료 등 여러 융복합 분야에서의 활용도가 매우 높다. 본 논문은 성대 진동에 대한 변화율을 나타내는 의료정보인 음향학적 파라미터와 신호처리 기반 고차 통계량에 기반을 둔 파라미터를 융합하여, CART(Classification And Regression Trees) 분석을 통해서 정상/장애음성 판별 프로그램을 구현하였다. 사용된 음향학적 파라미터는 Jitter(%)와 shimmer(%)이다. 그리고 본 연구에서 제안된 고차통계량 기반 파라미터는 왜도(Skewness)와 첨도(Kurtosis)의 평균과 분산이다. Kay Elemetrics의 데이터베이스에서 무작위로 발췌된 정상음성 53명, 장애 음성 173명의 /아/ 발화를 이용하여 결정트리(Decision tree) 기반장애음성 판별을 위해 평균적으로 83.15%의 성능을 보이는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과를 바탕으로 추후 상용화를 고려하여 사용자 친화적인 프레임 워크에 의해 컨텐츠를 생성하는 융복합형 기능이 포함된 장애음성 판별 프로그램을 개발하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.197-212
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• 2019

The purpose of this study is to identify the maturity stages of venture firms through classification analysis, which is widely used as a big data technique. Venture companies should develop a competitive advantage in the market. And the maturity stage of a company can be classified into five stages. I will analyze a difference in the growth stage of venture firms between the survey response and the statistical classification methods. The firm growth level distinguished five stages and was divided into the period of start-up and declines. A classification method of big data uses popularly k-mean cluster analysis, hierarchical cluster analysis, artificial neural network, and decision tree analysis. I used variables that asset increase, capital increase, sales increase, operating profit increase, R&D investment increase, operation period and retirement number. The research results, each big data analysis technique showed a large difference of samples sized in the group. In particular, the decision tree and neural networks' methods were classified as three groups rather than five groups. The groups size of all classification analysis was all different by the big data analysis methods. Furthermore, according to the variables' selection and the sample size may be dissimilar results. Also, each classed group showed a number of competitive differences. The research implication is that an analysts need to interpret statistics through management theory in order to interpret classification of big data results correctly. In addition, the choice of classification analysis should be determined by considering not only management theory but also practical experience. Finally, the growth of venture firms needs to be examined by time-series analysis and closely monitored by individual firms. And, future research will need to include significant variables of the company's maturity stages.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1734-1745
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• 1996

본 논문에서는 디지탈 자기 기록 채널의 비선형 왜곡 보상을 위한 개선된 fixed-delay tree search with decision feedback(FDTS/DF)에 대하여 논한다. 고밀도로 갈수록 두드러지게 나타나는 비선형 왜곡은 일반적으로 이산 Volterra 급수로 잘 모델링되므로 비선형 feedforward 필터, 선형 궤환 필터, 그리고 비선형 왜곡 테이블에 의하여 등화기가 구성되며, 이 때 왜곡 테이블의 값은 미래의 기록 데이터에 의한 비선형 왜곡 영향을 고려하여 결성된다. FDTS를 사용한 결정단에서는 이전의 결정값, 현재의 추정치와 미래의 추정치를 고려하여 최소의 branch metric을 갖는 path가 선택된다. 모의 실험을 통하여 선형 FDTS/DF, 기존의 비선형 FDTS/DF, 그리고 제안된 비선형 FDTS/DF/DF의 성능이 비교되며, 제안된 비선형 FDTS/DF가 고밀도 기록시 가장 우수한 성능을 보임을 확인한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.133-140
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• 2018

감성 분석에서 정확한 감성 분류는 중요한 연구 주제이다. 본 연구는 최근 많은 연구가 이루어지는 word2vec과 앙상블 방법을 이용하여 효과적으로 한국어 리뷰를 감성 분류하는 방법을 제시한다. 연구는 20 만 개의 한국 영화 리뷰 텍스트에 대해, 품사 기반 BOW 자질과 word2vec를 사용한 자질을 생성하고, 두 개의 자질 표현을 결합한 통합 자질을 생성했다. 감성 분류를 위해 Logistic Regression, Decision Tree, Naive Bayes, Support Vector Machine의 단일 분류기와 Adaptive Boost, Bagging, Gradient Boosting, Random Forest의 앙상블 분류기를 사용하였다. 연구 결과로 형용사와 부사를 포함한 BOW자질과 word2vec자질로 구성된 통합 자질 표현이 가장 높은 감성 분류 정확도를 보였다. 실증결과, 단일 분류기인 SVM이 가장 높은 성능을 나타내었지만, 앙상블 분류기는 단일 분류기와 비슷하거나 약간 낮은 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.269-276
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• 2015

최근 빅데이터 관련 산업 활성화에 따라 글로벌 보안 업체들은 지능적인 보안 위협 모니터링과 예방을 위해 분석 데이터의 범위를 정형/비정형 데이터로 확대하고, 보안 예방을 목적으로 사용자의 성향 분석 기법을 활용하려는 추세이다. 이는 기존 정형 데이터(기존 수치화 가능한 자료)의 분석 결과에서 추론할 수 있는 정보의 범위가 한정적이기 때문이다. 본 논문은 빅데이터 환경에서 기계학습 알고리즘($Na{\ddot{i}}ve$ Bayes, Decision Tree, K-nearest neighbor, Apriori)을 효율적으로 응용하여 보안 성향(목적 별 항목 분류, 긍정 부정 판단, 핵심 키워드 연관성 분석)을 분석하는데 활용한다. 성능 분석 결과 보안 성향 판단을 위한 보안항목 및 특정 지표를 정형/비정형 데이터에서 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.593-608
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• 2013

상해상병으로 청구되는 건수가 증가함에 따라 조사 대상을 보다 정교하게 선정하여 상해요인 조사 대상을 줄이면서 환수율 및 환수금액을 올릴 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 이를 위해서 2006~2011년까지의 상해요인 조사자료를 수집하여 의사결정나무 모형을 활용하여 지역가입자 상해상병 진료건에 대한 부당환수 조사대상 선정모형을 개발하였다. 최종 개발된 모형결과에 따르면, 조사대상 유형은 18개로 분류되었고, 이러한 분류결과는 실제 조사가 시행될 시, 모형을 적용하지 않았을 때 보다 최고 12.8배 높은 부당환수결정율을 나타낼 수 있을 것으로 분석되었다. 또한, 본 연구에서 개발된 조사 대상자 선정 모형을 실제 업무에 적용하기 위해서는 조사물량 대비 국민건강보험공단의 조사인력 및 운영 계획을 보다 면밀히 검토해야만 모형 적용의 효과성이 극대화 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.299-306
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• 2020

본 연구는 환자중심성 의료문화 변화에 따라, 데이터마이닝 기법을 이용한 융복합 외래 의료서비스 환자경험조사 연구를 시행하여 환자중심성 의료기관 경영전략에 도움이 될 수 구체적 방안을 모색하고자 하였다. '2018 의료서비스경험조사' 원시자료를 이용하여 외래 의료서비스 환자경험이 있는 만 15세 이상 8,843명을 분석하였다. 의사결정나무분석을 수행하였다. 외래 의료서비스 환자경험에 대한 전반적 만족도 결정요인은 의사와 환자 권리보호였으며 추천의사 결정요인은 의사와 시설의 안락함과 편안함이었다. 여성이 남성에 비해 전반적 만족도에서 경험을 긍정적으로 평가했으며 60세 이상이 전반적 만족도와 추천의사에 대한 경험을 긍정적으로 평가했다. 외래 의료서비스 환자경험 의사결정예측 모형을 제시하고 의사 영역과 환자권리보호 영역, 시설의 안락함과 편안함이 중요한 요인임을 확인한 점이 의의가 있다. '의료서비스경험조사'에 대한 종단적 연구가 필요하며 입원 의료서비스경험에 대한 연구가 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.477-486
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• 2021

본 연구의 목적은 국민건강영양조사 2016-2019년 자료 중 성인을 대상으로 대사증후군의 위험요인 탐색하고, 성별에 따른 위험요인의 차이를 규명하여 대사증후군 예방 및 치료에 기초자료로 제공하기 위함이다. 다양한 선행연구를 통해 대사증후군 위험요인을 수집하고, 4개의 머신러닝(Logistic Regression, Decision Tree, Naïve Bayes, Random Forest)의 방법을 이용하여 분석하였다. 남성과 여성 모두에서 Random Forest의 대사증후군 예측 정확도가 높았다. 대사증후군 유병에 영향을 주는 상위 위험요인으로는 여성과 남성 모두에서 BMI, 식이(지방, 비타민 C, 비타민 A, 단백질, 에너지 섭취), 기저질환의 개수, 연령으로 나타났다. 여성의 경우 교육수준과 초경 연령, 폐경 여부가 추가적으로 주요 위험요인으로 나타났고, 남성에 비해 연령과 기저질환의 개수에서 영향력이 큰 것으로 나타났다. 대사증후군을 예방하기 위해선 BMI, 식이, 질환의 이환, 초경 및 폐경여부를 고려하여 접근해야하며 후속 연구를 통해 다양한 중재 전략을 수립하고 검증해야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.463-468
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• 2021

IoT는 기술의 발전과 IoT 기기의 보급 및 서비스의 활성화로 폭발적인 증가세를 보이고 있지만, 최근 다양한 봇넷의 활동에 의해 심각한 보안 위험과 재정적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이러한 봇넷의 활동을 정확하고 빠르게 탐지하는 것이 중요하다고 할 수 있다. IoT 환경에서의 보안은 최소한의 프로세싱 성능과 메모리로 운영을 해야 하는 특성이 있는 만큼, 본 논문에서는 탐지를 위한 최소한의 특성을 선택하고, KNN(K-Nearest Neighbor), Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest와 같은 머신러닝 알고리즘이 봇넷의 활동을 탐지하는 성능을 비교연구 하였다. Bot-IoT 데이터셋을 사용한 실험 결과는 적용한 머신러닝 알고리즘 중 KNN이 DDoS, DoS, Reconnaissance 공격을 가장 효과적이고 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여주었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.377-382
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• 2021

산림자원관리의 선진화를 위해서는 산림 관련 산업 종사자의 고령화와 인력 중심의 현장조사 체계 등의 문제해결이 필요하다. 이에 본 연구에서는 과학적인 산림자원관리를 위해 최신 기술이 적용된 해외 산림공간정보 구축 및 활용동향을 조사하여 국내 적용 방안을 파악하고자 하였다. 해외에서는 산림공간정보 구축 및 활용에 사진측량 및 LiDAR 기술이 활용되고 있었다. 사진측량의 경우 식생의 체적, 흉고직경, 수고 측정 등에 이용되었으며, LiDAR는 흉고직경 및 수고 측정에 적용된 사례가 있었다. 해외 사례에 대한 분석을 통해 사진측량 및 LiDAR를 활용한 산림공간정보 구축방안을 파악하였으며, LiDAR가 사진측량에 비해 높은 정확도를 나타냄을 알 수 있었다. 향후 다양한 LiDAR 센서를 이용한 산림공간정보의 구축을 수행하고, 정확도 및 작업 효율에 대한 분석이 이루어진다면 국내 산림공간정보 구축에 있어 새로운 기술의 활용 가능성을 제시할 수 있을 것이다.