인간 지식을 이용한 경험적 의사결정트리의 설계

윤태복(Taebok Yoon),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1

데이터 마이닝(Data Mining)은 수집된 데이터로 부터 의미 있는 정보를 발견하고, 개인화 및 지능화된 서비스를 위해 주로 사용된다. 여기에서 수집된 데이터는 예측 및 추천을 위한 기반 정보로 중요한 역할을 하며, 분석 결과의 성능을 향상시키기 위해 잘못된(Missing value) 데이터를 선별하는 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 다른 분석 방법보다 신뢰성이 높다고 할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효성을 확인하였다.

SVDD 기반 가중치를 이용한 패턴 추출 방법

윤태복 ( Taebok Yoon ),이지형 ( Jee-hyong Lee ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.1

데이터 마이닝은 주어진 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾기 위한 방법으로 주로 사용된다. 하지만, 분석을 위한 데이터에 의미 없는 정보가 포함되어 있다면 분석 결과를 신뢰 할 수 없을 것이다. 이를 위해서 의미 없는 데이터를 제거하기 위한 연구 사례가 있으나, 정상적인 데이터도 함께 제거될 수 있다는 단점이 있다. 본 논문은 패턴 추출을 위한 분석 데이터를 SVDD 방법을 이용하여 의미 있는 데이터와 의미 없는 데이터 간에 가중치를 구한다. 생성된 가중치는 의사결정나무 생성에 반영하였고, 실험을 통하여 유효성을 확인하였다.

패턴의 변화를 가지는 연속성 데이터를 위한 스트리밍 의사결정나무

윤태복(Taebok Yoon),심학준(HakJoon Sim),이지형(Jee-Hyong Lee),최영미(Young-Mee Choi) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.1

데이터 마이닝(Data Mining)은 환경으로부터 수집된 데이터에서 패턴을 추출하고 의미 있는 정보를 발견하기 위하여 주로 사용된다. 하지만, 기존의 방법은 데이터의 수집이 완료된 상태에서 분석하는 것을 기반으로 하고 있으며, 시간의 흐름에 따른 패턴의 변화를 반영하기 어렵다. 본 논문은 연속성(Continuity data), 대량성(Large scale) 그리고 패턴의 가변성 (Changed pattern)과 같은 특성을 가지는 스트림 데이터(Stream Data)의 분석을 위한 스트리밍 의사결정 나무(Streaming Decision Tree : SDT) 방법을 소개한다. SDT는 연속적으로 발생하는 데이터를 블록으로 정의하고, 각 블록은 의사결정나무 학습 방법을 이용하여 규칙을 추출한다. 추출된 규칙은 발생 시간, 빈도 그리고 모순 등을 고려하여 결합하였다. 실험에서는 시계열 데이터를 이용하여 분석하였고, 적절한 결과를 확인하였다. Data Mining is mainly used for pattern extracting and information discovery from collected data. However previous methods is difficult to reflect changing patterns with time. In this paper, we introduce Streaming Decision Tree(SDT) analyzing data with continuity, large scale, and changed patterns. SDT defines continuity data as blocks and extracts rules using a Decision Tree's learning method. The extracted rules are combined considering time of occurrence, frequency, and contradiction. In experiment, we applied time series data and confirmed resonable result.

패턴 변화 모델링과 모델 유사도에 관한 연구

윤태복(TaeBok Yoon),이지형(Jee-Hyong Lee),최영미(YoungMee Choi) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2

IT기술의 발달과 함께 환경에서 수집된 데이터는 대량성, 불완전성, 패턴의 변화 등의 특성을 가지고 있으며, 이런 데이터들의 특성을 고려한 고급화된 분석 기법이 요구되고 있다. 특히, 현실 세계 데이터의 패턴은 시간의 흐름에 따라 변화하는 모습을 빈번하게 보이고 있다. 본 논문에서는 내재된 패턴이 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 위한 분석 방법을 제안한다. 패턴 변화 구간을 엔트로피(entropy)를 이용하여 모델링하고, 시공간(Spatiotemporal)에 맵핑하여, 시간의 흐름에 따라 구간의 변화 패턴을 나타내었다. 인공 데이터를 이용하여 실험하여 적절한 결과를 확인하였다.

사용자의 위치 및 지형 정보를 이용한 슈팅 게임 사례

윤태복(Taebok Yoon) 한국게임학회 2017 한국게임학회 논문지 Vol.17 No.6

미아방지는 아이를 가진 부모들이 고민해야 되는 사회적 문제가 되고 있다. 이러한 공공부문의 문제들은 조속히 개선해야 할 필요가 있으며, 국외에서도 미아 문제는 관심이 높아지고 있는 분야로서 많은 연구가 진행되고 있다. 기존에는 주로 장비에 의존하여 아이의 위치정보를 모니터링 하는 방법이 주로 시도되었다. 이러한 방법과 함께 지역정보를 인지할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 플레이어의 위치 정보와 지역 정보를 기반으로 하는 비행슈팅 게임 "Save the village"를 제안하고자 한다. 이 게임은 이용자의 위치정보를 오브젝트로 활용하여 현실정보를 기반으로 설계하여 지형정보에 친숙해지는 것을 고려하였다. 실험을 통하여 게임성과 효과성에 대한 의미있는 결과를 확인하였으며, 이 게임을 통하여 자연스럽게 지역 정보를 익히는 것이 가능할 것으로 예상하며, 낮선 곳에서 당황하거나 혼란스러움이 줄어들 것으로 기대한다. The problem of missing child is a social problem. It became a social problem that all parents must consider. These social and public sector issues need urgent improvement. There are many studies on the problem of preventing missing child worldwide as an area of increasing interest. However, in the past, mainly the method of monitoring the position information of the child depending on the equipment was mainly tried. In addition to this method, a method of learning local information is required. In this paper, we propose the game "Save the village," a flight shooting game based on the player"s location information and local information. It is expected that it will be possible to learn local information naturally through this game. It is also expected that children will be able to cope with the situation without embarrassing or confusing even in a strange area

고령 환자를 위한 복약 관리 시스템의 설계

윤태복(Taebok Yoon),이종희(Jonghee Lee) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-

고령화 사회 진입에 따라 건강 및 질병에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 만성질환을 가지고 있는 노인의 투약 관리는 생명과 직접적으로 연관성이 높아 중요하게 여겨진다. 본 연구는 고령 환자를 위 한 NFC 기반의 복약 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 H/W 및 S/W 개발을 통하여 고령환 자의 올바른 복약 지도 및 알람을 통한 약품 미복용 및 오복용 방지를 통한 건강관리가 가능할 것으 로 판단된다.

컬러이미지 검색을 위한 히스토그램 평활화 기반 고유 병발 특징에 관한 연구

윤태복 ( Taebok Yoon ),최영미 ( Youngmee Choi ),주문원 ( Moonwon Choo ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2

An eigen color co-occurrence approach is proposed that exploits the correlation between color channels to identify the degree of image similarity. This method is based on traditional co-occurrence matrix method and histogram equalization. On the purpose of feature extraction, eigen color co-occurrence matrices are computed for extracting the statistical relationships embedded in color images by applying Principal Component Analysis (PCA) on a set of color co-occurrence matrices, which are computed on the histogram equalized images. That eigen space is created with a set of orthogonal axes to gain the essential structures of color co-occurrence matrices, which is used to identify the degree of similarity to classify an input image to be tested for various purposes. In this paper RGB, Gaussian color space are compared with grayscale image in terms of PCA eigen features embedded in histogram equalized co-occurrence features. The experimental results are presented.

다학년 튜토링 프로젝트 교과목(MTP : Multi-grade Tutoring Project)에서 기능형 튜터링 모델

윤태복(TaeBok Yoon),최영미(YoungMie Choi),주문원(MoonWon Choo) 한국멀티미디어학회 2009 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2009 No.1

글로벌화된 지식정보사회가 성숙하면서 기존의 이공계 대학 교과과정에 대한 반성과 더불어 다양한 채널을 통하여 공학교육 자체를 수정보완하는 작업이 진행되고 있다. 정량화되고 도식화된 지식을 수직적, 일방적으로 전달하는 선형적인 구조에서 최선 기술 동향을 동적으로 수용하며 프로젝트를 창의적으로 계획하고 개발하고 효율적언 의사소통 능력을 소유한 국제적 고급인력을 양성하기 위한 구조로 교육과정이 개편되고 있다. 성결대학교 멀티미디어학부에서는 다학년 튜토링 프로젝트(이하 MTP)라는 모델을 개발하였다. 이 모델의 핵심은 선후배 관계에서 형성되는 멘토링 관계를 중심으로 프로젝트 기반 교과과정 개발 모델을 제시하는 것이다. 이 논문에서는 기존의 튜터링 역할모델을 수정보완한 내용에 대하여 기술하고자 한다.

거리 기반 가중치를 이용한 의사결정나무 방법

윤태복 ( Taebok Yoon ),이지형 ( Jee-hyong Lee ),주문원 ( Moonwon Choo ),최영미 ( Youngmee Choi ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2

IT기술의 발달과 함께 다양한 분야에서 사용자에게 지능적이고 적응된 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 특히, 데이터 마이닝은 이와 같은 서비스를 위한 방법으로 유용하게 사용되며, 수집된 데이터로부터 숨겨진 패턴을 찾는데 빈번하게 이용된다. 하지만, 수집된 데이터에 예상하지 못한 정보가 섞여 있다면 분석이 어렵고, 분석 결과 또한 신뢰하기 어려울 것이다. 기존에는 수집 데이터에서 의미 없는 데이터를 선별하여 제거하는데 주로 연구 되었으나, 유용한 데이터도 함께 제거될 수 있다는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 수집 데이터를 의미 정도에 따라 가중치를 부여하고, 의사결정나무 생성에 반영하였고, 실험을 통하여 유효성을 확인하였다.

웹 사용 정보에 기반한 다중 성향 키워드 모델의 설계와 응용

윤태복 ( Taebok Yoon ),이승훈 ( Seunghoon Lee ),윤광호 ( Kwangho Yoon ),이지형 ( Jee-hyong Lee ) 한국인터넷정보학회 2009 인터넷정보학회논문지 Vol.10 No.5

웹의 방대한 데이터에서 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위하여 다양한 연구가 시도되고 있다. 그중에서 웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹페이지 리스트를 수집하고 분석하여 다중 성향 키워드 모델(Multi Concept Keyword Model : MCK-Model)을 생성한다. MCK-Model은 사용자들이 특정 키워드를 이용하여 검색 후 방문한 웹 페이지 리스트를 통합하여 생성한 것으로, 사용자들이 검색 키워드에 대해 가지고 있는 다양한 검색 의도에 따라 방문하는 웹 페이지의 정보를 포함하고 있다. 생성된 MCK-Model은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다. There are various studies to provide useful information for users on huge data of web-sites. Web usage mining among them is a method to extract meaningful patterns based on web users` log data. Most of existing patterns of web usage mining, however, had not considered users` diverse inclination but created general models. Web users` keywords can have various meaning upon their tendency and background knowledge. This study is for generating Multi Concept Keyword Model (MCK-Model) by analyzing web usage information on users` keywords of interest. MCK-Model can supply web page network for various inclination based on users` keywords of interest. Also, MCK-Model can be used to recommend the most proper web pages and it has been confirmed that the suggested method is useful enough.