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151.

결정 트리 모델링에 의한 한국어 문맥 종속 음소 분류 연구

이선정 한국컴퓨터산업교육학회 컴퓨터産業敎育學會論文誌 8 Pages

한국컴퓨터산업교육학회 컴퓨터産業敎育學會論文誌 2001, Vol.2 No.2 195-202 (8 pages)

이선정 저

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음소가 좌, 우 음소에 따라 발음 방식이 달라질 때 매 음소를 모델링 하는 방법에 관한 연구를 수행한다. 이를 위해 유니트 감소 알고리즘과 결정 트리(Decision Tree)를 사용하는 방법을 사용하여 비교 연구한다. 유니트 감소 알고리즘은 통계적 특성만을 이용한 알고리즘이며 결정 트리 모델링 방식은 한국어 음운정보와 통계적 정보를 이용하여 문맥종속 음소를 분류하는 방식이다. 특히 본 논문에서는 결정 트리를 사용하여 문맥종속 음소를 분류하는 것에 대하여 상세히 기술한다. 마지막으로 결정 트리를 사용하여 분류된 문맥종속...
152.

기본지리정보 항목별 구출 우선순위 평가에 관한 연구

최윤수, 전철민, 김건수, Choi. Yun-Soo, Jun. Chul-Min, Kim. Gun-Soo 한국측량학회 한국측량학회지 7 Pages

한국측량학회 한국측량학회지 2004, Vol.22 No.3 269-275 (7 pages)

최윤수, 전철민, 김건수, Choi. Yun-Soo, Jun. Chul-Min, Kim. Gun-Soo 저

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지리정보는 도시 및 국토의 이용 및 관리, 도시계획, 환경 및 재난관리, 교통ㆍ물류 등 국가, 공공기관뿐만 아니라 실생활에서도 광범위하게 활용되고 있다. 그러나 다양한 방법으로 각자의 필요성에 의하여 지리정보를 구축하고 있어 데이터간의 불일치, 불필요한 비용의 중복투자, 의사결정의 어려움 등의 문제점이 발생하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 국가적 차원에서 모든 지리정보를 공동으로 활용하기 위한 기본지리정보구축의 필요성이 대두되었다. 이에 따라 기본지리정보는 국가지리정보체계의구축및활용에관한법률에...
153.

의사결정나무를 이용한 토양유기탄소 추정 모델 제작

유수홍, 허준, 정재훈, 한수희, Yoo. Su-Hong, Heo. Joon, Jung. Jae-Hoon, Han. Su-Hee 한국지형공간정보학회 한국지형공간정보학회지 7 Pages

한국지형공간정보학회 한국지형공간정보학회지 2010, Vol.18 No.3 29-35 (7 pages)

유수홍, 허준, 정재훈, 한수희, Yoo. Su-Hong, Heo. Joon, Jung. Jae-Hoon, Han. Su-Hee 저

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토양유기탄소는 산림의 형성에 도움을 주며, 대기 중의 이산화탄소양을 조절함으로써 지구 온난화에 영향을 미치는 중요한 인자 중 하나이다. 토양에 존재하는 인자의 분포를 정확히 파악하려면 모든 지역에 대해 샘플링을 수행 해야하나 이는 매우 비현실적인 방법이다. 따라서 알맞은 모델을 제작하여 토양유기탄소의 분포를 추정할 수 있다면 그 활용도가 높을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 의사결정나무 알고리즘을 이용해 경사 데이터, 경사향 데이터, Digital Elevation Model (DEM), 식생의 형태 데이터로부터 토양유기탄소를...
154.

의사결정트리를 이용한 개별 공시지가 비교표준지의 자동 선정

김종윤, 박수홍, Kim. Jong-Yoon, Park. Soo-Hong 한국지리정보학회 한국지리정보학회지 11 Pages

한국지리정보학회 한국지리정보학회지 2004, Vol.7 No.1 9-19 (11 pages)

김종윤, 박수홍, Kim. Jong-Yoon, Park. Soo-Hong 저

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개별 공시지가 산정에 있어 비교 표준지의 선정은 가장 중요한 작업으로서, 최대한 객관적이고 합리적으로 이루어져야 한다. 그러나 현재 비교표준지를 선정하는 작업은 담당 공무원의 수작업에 의해 이루어지기 때문에 효율성이나 객관성을 보장하기가 어렵다. 본 연구에서는 현행 비교표준지 선정방식을 분석하여 문제를 정의하고 비교표준지 선정 업무의 자동화에 적용가능한 기계학습 알고리즘으로 의사결정트리를 선정하고 비교표준지를 선정하여 규칙을 주제지향적인 데이터베이스를 기반으로 학습하였다. 이렇게 학습된 규칙을...
155.

다중 인공 신경망과 유전적 프로그래밍의 복합적 접근에 의한 공학설계 시스템의 개발

이경호, 연윤석 한국지능정보시스템학회 한국전문가시스템학회지 16 Pages

한국지능정보시스템학회 한국전문가시스템학회지 1998, Vol.4 No.1 25-40 (16 pages)

이경호, 연윤석 저

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본 논문에서는 경사진 의사결정 트리(oblique decision tree)에 의해 몇 개의 영역으로 분할된 입력공간(input space)에서 우수한 성능을 발휘할 수 있도록 유전적 프로그래밍 트리들(genetic programming trees)과 연합된 다중 인공신경망 시스템을 개발하였다. 다중 인공신경망인 지역 에이전트들(local agents)은 불할된 영역을 책임지며, 유전적 프로그래밍 트리들로 구성된 경계 에이전트들 (boundary agents)은 불할된 영역의 경계부분만을 담당하게 된다. 본 연방 에이전트 시스템을 이용하여 설계 초기단계의 정보 제한성을...
156.

A Personalized Recommendation Methodology based on Collaborative Filtering

Kim. Jae-Kyeong, Suh. Ji-Hae, Ahn. Do-Hyun, Cho. Yoon-Ho 한국지능정보시스템학회 한국 지능정보시스템학회논문지 19 Pages

한국지능정보시스템학회 한국 지능정보시스템학회논문지 2002, Vol.8 No.2 139-157 (19 pages)

Kim. Jae-Kyeong, Suh. Ji-Hae, Ahn. Do-Hyun, Cho. Yoon-Ho 저

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본 연구에서는 기존 협업 필터링의 문제점을 해결할 수 있는 효율적인 상품추천 방법론을 제시하고자 한다. 연구에서 제시하는 상품추천 방법론은 기존 협업 필터링 알고리즘의 데이터 희박성 문제 및 동의어 문제를 극복하기 위하여 판매 데이터로 구성된 제품 계층도(Product Taxonomy)를 이용하며, 이 계층도를 기반으로 한 연관 규칙(association rule)과 의사결정 나무를 사용한다. 본 연구에서는 제시한 방법론을 단계별로 설명하였을 뿐만 아니라, 실제 H 백화점 데이터를 이용하여 적용하였다. 다양한 경우에 대하여 실험을 한...
157.

유전자 알고리즘을 활용한 데이터 불균형 해소 기법의 조합적 활용

장영식, 김종우, 허준, Jang. Young-Sik, Kim. Jong-Woo, Hur. Joon 한국지능정보시스템학회 지능정보연구 22 Pages

한국지능정보시스템학회 지능정보연구 2008, Vol.14 No.3 133-154 (22 pages)

장영식, 김종우, 허준, Jang. Young-Sik, Kim. Jong-Woo, Hur. Joon 저

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데이터 마이닝 분류 문제에서 발생하는 데이터 불균형 문제는 한 범주에 속한 데이터의 수가 다른 범주에 속한 데이터의 수보다 극히 많거나 작은 경우를 말한다. 이러한 불균형 문제를 해결하기 위해 표본추출과 오분류 비용에 근거한 여러 가지 기법들이 제시되었으며, 이들 간의 성능 비교에 대한 연구들도 이루어졌다. 본 논문에서는 기존에 제시된 불균형 문제 해소기법들의 조합적 활용에 대한 타당성에 대해 살펴보고 유전자 알고리즘을 통해 그 결합 비율을 결정하여 더 좋은 성과를 낼 수 있는지에 대해 살펴보도록 한다. 소수...
158.

Knowledge Extractions, Visualizations, and Inference from the big Data in Healthcare and Medical

Kim. Jin Sung 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 6 Pages

한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 2013, Vol.23 No.5 400-405 (6 pages)

Kim. Jin Sung 저

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159.

시계열 자료의 데이터마이닝을 위한 패턴분류 모델설계 및 성능비교

이수용, 이경중, Lee. Soo-Yong, Lee. Kyoung-Joung 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 7 Pages

한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 2011, Vol.21 No.6 730-736 (7 pages)

이수용, 이경중, Lee. Soo-Yong, Lee. Kyoung-Joung 저

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인공지능 기법을 융합한 모델들이 기존의 모델보다 우수함을 입증하였다. 특히 퍼지이론과 융합된 패턴분류 모델들의 적중률이 상대적으로 더 향상되었다. 예를 들어, 통계적 이론을 기반으로 한 SVM모델과 퍼지소속함수와의 결합, 혹은 신경망과 FCM을 결합한 모델들의 성능이 우수하였다. 실험에서 사용한 패턴분류 모델들은 BPN, PNN, FNN, FCM, SVM, FSVM, Decision Tree, Time Series Analysis, Regression Analysis 등이다. 그리고 데이터베이스는 시계열 속성을 지닌 금융시장의 경제지표 DB(한국, KOSPI200 데이터베이스)와...
160.

인간 지식을 이용한 경험적 의사결정트리의 설계

윤태복, 이지형, Yoon. Tae-Tok, Lee. Jee-Hyong 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 7 Pages

한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 2009, Vol.19 No.4 525-531 (7 pages)

윤태복, 이지형, Yoon. Tae-Tok, Lee. Jee-Hyong 저

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과정을 필요로 한다. 수집한 데이터에서 의도하지 못한 데이터를 선별하기 위한 기존의 방법은 주로 통계적이거나 단순 거리(Distance)에 기반을 둔 방법을 이용하였다. 하지만 환경 및 데이터의 특성을 고려하지 못하여, 의미 있는 데이터도 함께 분석에서 제외 될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 인간의 경험적 지식을 수집된 데이터와 비교하여 가중치로 변환하고, 의사결정트리(Decision Tree)의 생성에 이용한다. 생성된 트리는 인간의 지식이 반영되어 기존의 분석 방법보다 신뢰성이 높다고 할 수 있으며, 실험을...

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