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- 저자 : 변루나 ( Lu Na Byon ) (검색결과 4 건)
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변루나,박병선,한정혜,정한일,임춘성,Byon, Lu-Na,Park, Byoung-Sun,Han, Jeong-Hye,Jeong, Han-Il,Leem, Choon-Seong 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지D Vol.11 No.3
전자상거래가 활성화됨에 따라 고객 개인의 관심에 부합하는 개인화된 정보나 상품 서비스를 제공하기 위하여 시간에 따라 분할하여 연산하는 시간 연관 규칙이 최근에 등장하고 있다. 본 논문은 일반적으로 정의된 연관 규칙에 대해 시간의 변화를 고려하기 위하여 최신 데이터에 가중치를 높여 주는 지수 평활법을 적용한 연관 규칙을 정의하고 이로 탐사하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션과 적용사례를 통하여 시간에 따라 분할하여 지수 평활법을 적용한 시간 연관 규칙이 기존의 것보다 실행시간은 다소 많지만 시간을 고려한 정확한 탐색률을 갖으므로 전자 상점 현장 응용에 효과적임을 확인하였다. As electronic commerce progresses, the temporal association rule is developed from partitioned data sets by time to offer personalized services for customer's interest. In this paper, we proposed a temporal association rule with exponential smoothing method that is giving higher weights to recent data than past data. Through simulation and case study, we confirmed that it is more precise than existing temporal association rules but consumes running time.
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변루나,한정혜,Byon, Lu-Na,Han, Jeong-Hye 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지D Vol.12 No.4
인간이 자료를 생산하여 구축하는 조사자료 데이터베이스는 응답자나 조사자의 고의 또는 실수로 인해 비표본오차는 언제든지 발생할 수 있고 그에 따른 오차를 찾아내는 조사관리는 시간적 비용적 기술적으로 대단히 어렵다. 조사관리를 시의성 있게 수리적이고 체계적으로 찾아내는 일이 결코 쉽지 않기 때문에, 지금까지는 단순히 조사항목 연관성 불일치 또는 임의로 선택한 현장을 방문하여 착오 자료 등을 찾아냄으로써 조사관리 하는 것에 불과하였다. 이에 본 연구에서는 비표본오차 중에서 응답자나 조사원의 허위응답과 허위조사를 예방할 수 있는 잠재 가능성을 분류하는 휴리스틱한 방법을 제시하고자 한다. 먼저 일정한 기간마다 지속적으로 실시되는 조사를 대상으로 질적, 양적 자료의 구성에 관계없는 이항반응 자료로 변환하여 허위일 가능성이 있는 패턴을 찾아보았다. 그리고 조사구의 지리적 위치도 고려하여 최종 허위응답과 허위조사 잠재 가능성 분류군을 탐지하였다. 분석결과 허위조사의 경우를 정확히 탐지하였으며, 허위조사 잠재 가능성 분류군에 대한 특징적인 지식을 얻을 수 있었다. 본 연구결과는 비표본오차를 보다 정확하고 시의성 있게 관리할 수 있는 조사관리 방법론을 제공함으로써, 조사자료 데이터베이스 품질을 높일 수 있는 가능성과 의의를 가진다. The Non-Sampling Error can happen any time by means of the intended or unintended error by the interviewer or respondent, but it is very difficult to find the error in survey database because it can hardly be computed mathematically and systematically. Until now, we have found it accidentally through the simple relation between the items or through the inspection from the random field. Therefore we introduced an heuristic methodology that can detect the interviewer's error by statistical decision-making or data mining techniques with a case study. It will be helpful so as to improve the statistical duality and provide efficient field management for the supervisor.
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실시간 추천을 위한 분할셋 기반 Up-to-Moment 선호모델 탐색
한정혜 ( Jeong-hye Han ),변루나 ( Lu-na Byon ) 한국인터넷정보학회 2007 인터넷정보학회논문지 Vol.8 No.2
최근 들어 유비퀴터스 컴퓨팅에 대한 많은 연구들이 활발히 시작되고 있는데, 특히 모바일을 활용한 실시간 추천 모델에 대한 요구는 점차 커지고 있다. 본 연구에서는 기존 대용량 데이터베이스에서 실시간 추천을 위하여 Up-To-Moment 연관규칙 탐색 알고리즘이 있는데, 보다 더 정교하게 과거의 거래 세부정보까지 고려할 수 있도록 Up-To-Moment 데이터 셋의 과거 데이터 셋 부분을 (k-1)개로 분할-조합규칙을 적용하는 연관규칙 선호모델을 제안하였다. 제안된 모델은 전자상점 뿐만 아니라 유비퀴터스 컴퓨팅에 적용 가능한 레스토랑 음식 추천 데이터에 대하여, 전통적인 Up-To-Moment 연관규칙 탐색 모델 EM <sub>past</sub>, 데이터 셋 크기값을 가중 조합한 EM<sup>u<sup>1</sup></sup><sub>past</sub>, 그리고 시간에 따른 지수평활법 분할-조합규칙을 적용한 EM<sup>ES</sup><sub>past</sub>을 비교하여 보았다. 특히 EM<sup>ES</sup><sub>past</sub>의 지수평활 상수 α 값의 변화에 따른 세 알고리즘의 연관규칙 계산에 대한 민감도도 비교함으로써, 실제 데이터 적용 시에 보수적 또는 진보적 실시간 추천의 선택이 가능하도록 하였다. 세 알고리즘의 비교 시뮬레이션 결과를 보면, 데이터 셋 크기값을 가중 조합한 EM<sup>u1</sup><sub>past</sub>이 가장 효율이 떨어지는 것으로 나타났으며, 누적된 과거 데이터 셋의 크기가 클수록 EM<sup>ES</sup><sub>past</sub>의 정확성이 높은 추천을 하는 것으로 나타났다. The up-to-moment dataset is built by combining the past dataset and the recent dataset. The proposal is to compute association rules in real time. This study proposed the model, EM <sub>past</sub>, and algorithm that is sensitive to time. It can be utilized in real time by applying partitioned combination law after dividing the past dataset into(k-1). Also, we suggested EM<sup>ES</sup><sub>past</sub> applying the exponential smoothing method to EM<sup>p</sup><sub>past</sub>. When the association rules of EM <sub>past</sub>, EM<sup>u1</sup><sub>past</sub>, and EM<sup>ES</sup><sub>past</sub> were compared, The simulation results showed that EM<sup>ES</sup><sub>past</sub> is most accurate for testing dataset than EM <sub>past</sub> and EM<sup>u1</sup><sub>past</sub>in huge dataset. .
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의료비 가계본인부담지출 추계에 있어서의 균등화지수 활용방안
김영숙 ( Young Sook Kim ),변루나 ( Lu Na Byon ) 한국보건경제정책학회(구 한국보건경제학회) 2009 보건경제와 정책연구 Vol.15 No.2
본 연구에서는 현재 우리나라의 가계본인부담지출의 주요 자료원으로 활용되고 있는 가계조사 자료를 활용하여 균등화 지수를 산출, 가계본인부담지출을 추계하는 방안을 제안하였다. 의료비의 경우 발생빈도가 낮고 분포의 표준편차가 크다. 그러므로 기존 통계자료의 집계치(가계 조사의 공식발표자료)만을 활용할 경우 가계조사의 높은 가구 대체율로 인한 비표본추출오차 문제가 발생할 수 있다. 즉, 높은 가구 대체율로 인해 조사 완료 시점의 가구원 수 분포가 전수 분포와 달라지고, 조사대상가구의 조사개월 수가 각기 달라지기 때문이다. 따라서 본 연구 에서는 기존의 가계조사 자료를 활용하되 조사대상가구의 높은 대체율로 인한 문제를 보정한다는 관점에서, 가구원 수를 고려한 의료비 지출의 균등화 지수를 산출하여 추계에 활용할 것을 제안하였다. The Household Income and Expenditure Survey data, which are analyzed in this study, have been the main sources for the estimation of household`s out-of-pocket expenses for health in the National Health Accounts. Although household`s out-of-pocket expenses for health is related to the family size as well as the scale of household consumption, the household`s traits are not considered when the expenses are estimated. Given that health care expenditure is non-normally distributed and happens irregulary, the high attrition rates among the respondents of Household Income and Expenditure Survey can influence the estimation results by non-sampling error. In this study, we examine which calculation method of household`s out-of-pocket payments for health is more appropriate for the adjustment of the differences between household size and its composition. We also derived equivalence scales for household`s out-of-pocket payments for health, which are estimated from the health care expenditure data of Household Income and Expenditure Survey.
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