시뮬레이션 및 AHP기법을 이용한 공격헬기 전투효과 분석

이재문,정치영,이재영,Lee, Jae-Moon,Jung, Chi-Young,Lee, Jae-Yeong 한국시뮬레이션학회 2010 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.19 No.3

The purpose of this paper is to propose a methodology that can measure the combat effectiveness of attack helicopter which Korea army will be operating in the near future. To measure the combat effectiveness, firstly, we use a wargame model, AAsim (Army Aviation simulation), as a analytic simulation model which is used to analyze DOTMLPF and operation in army aviation field, secondly we use an Analytic Hierarchy Process by opinion of experts. For simulation and AHP, we consider anti armored corps operation reflecting attack helicopter's combat effectiveness. As a result of this study, the combat effectiveness per each attack helicopter can be measured and this combat effectiveness is useful for reasonable decision making such as selection helicopter type, quantity when acquiring new weapon system.

휴리스틱을 이용한 kNN의 효율성 개선

이재문,Lee, Jae-Moon 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.6

이 논문은 kNN의 정확도의 손실 없이 kNN의 효율성을 개선하는 휴리스틱을 제안한다. 제안된 휴리스틱은 kNN 실행 시간의 주요 요소인 두 문서간 유사성 계산을 최소화하는 것이다. 이것을 위하여 본 논문은 유사성의 상한값을 계산하는 방법과 훈련 문서를 정렬하는 방법을 제안한다. 제안된 휴리스틱을 문서 분류 프레임?인 AI :: Categorizer 상에서 구현하였으며, 잘 알려진 로이터-21578 데이터를 사용하여 기존의 kNN과 비교하였다. 성능 비교의 결과로부터 제안된 휴리스틱을 적용한 방법이 기존의 kNN보다 실행 속도측면에서 약 30∼40%의 개선 효과가 있음을 알 수 있었다. This paper proposed a heuristic to enhance the speed of kNN without loss of its accuracy. The proposed heuristic minimizes the computation of the similarity between two documents which is the dominant factor in kNN. To do this, the paper proposes a method to calculate the upper limit of the similarity and to sort the training documents. The proposed heuristic was implemented on the existing framework of the text categorization, so called, AI :: Categorizer and it was compared with the conventional kNN with the well-known data, Router-21578. The comparisons show that the proposed heuristic outperforms kNN about 30∼40% with respect to the execution time.

대화형 환경에서 효율적인 연관 규칙 알고리즘

이재문,Lee, Jae-Moon 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지D Vol.8 No.4

대화형 환경에서 연관 규칙 탐사 문제는 동일한 데이터베이스에서 다른 최소 지지도로 반복적으로 연관 규칙을 탐사하는 것이다. 이 문제는 반복적으로 연관 규칙을 탐사한다는 사실만 기존의 연관 규칙 탐사와 다를 뿐 기존의 연관 규칙 탐사에서 발생하는 모든 문제를 포함한다. 본 논문은 전 단계에 계산된 후보 항목집합에 대한 정보를 이용함으로써 성능 향상을 가져오는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 대화형 환경에서 기존의 알고리즘과 수행 시간 측면에서 비교되었다. 성능 비교의 결과로부터 제안하는 알고리즘이 기존의 방법보다 약 10~30% 정도의 상대적 성능 향상 효과가 있음을 알 수 있었다. A problem for mining association rules under the interactive environments is to mine repeatedly association rules with the different minimum support. This problem includes all subproblems except on the facts that mine repeatedly association rules with the s믇 database. This paper proposed the efficient algorithms to improve the performance by using the information of the candidate large itemsets which calculate the previous association rules. The proposed algorithms were compared with the conventional algorithm with respect to the execution time. The comparisons show that the proposed algorithms achieve 10∼30% more gain than the conventional algorithm.

효율적인 kNN 알고리즘

이재문,Lee Jae Moon 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.7

본 논문은 문서분류 방법인 kNN의 실행속도를 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 kNN이 사용하는 <용어, 가중치>쌍의 목록 대신, <문서, 가중치>쌍의 목록을 사용하여 유사성 계산을 빠르게 함으로써 실행속도를 개선하는 것이다. <문서, 가중치>의 목록은 문서분류의 학습단계에서 <용어, 가중치>의 목록을 행렬 전치함으로써 구한다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘을 시간복잡도 측면에서 분석하고 기존의 kNN과 비교 하였으며, 로이터-21578 데이터를 사용하여 실험적으로 성능을 비교 하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 kNN보다 실행속도측면에서 약 $90{\%}$정도의 우수함을 알 수 있었다. This paper proposes an algorithm to enhance the execution time of kNN in the document classification. The proposed algorithm is to enhance the execution time by minimizing the computing cost of the similarity between two documents by using the list of <document, weight> pairs, while the conventional kNN uses the iist of <term, weight> pairs. The 1ist of <document, weight> pairs can be obtained by applying the matrix transposition to the list of <term, weight> pairs at the training phase of the document classification. This paper analyzed the proposed algorithm in the time complexity and compared it with the conventional kNN. And it compared the proposed algorithm with the conventional kNN by using routers-21578 data experimentally. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms kNN about $90{\%}$ in terms of the ex-ecution time.

행렬 전치를 이용한 효율적인 NaiveBayes 알고리즘

이재문,Lee, Jae-Moon 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.1

본 논문은 NaiveBayes에서 정확도의 손실 없이 효율적으로 동작하는 NaiveBayes에 대한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 분류 벡터에 대한 행렬 전치를 사용하여 NaiveBayes의 확률 계산 량을 최소화하는 것이다. 제안된 방법을 문서 분류 프레임 인 AI::Categorizer 상에서 구현하였으며, 잘 알려진 로이터-21578 데이터를 사용하여 기존의 NaiveBayes 방법과 비교하였다. 성능 비교의 결과로부터 제안된 방법이 기존의 NaiveBayes 방법보다 실행 속도측면에서 약 2배 정도의 성능 개선 효과가 있음을 알 수 있었다. 수 있었다. This paper proposes an efficient algorithm of NaiveBayes without loss of its accuracy. The proposed method uses the transposition of category vectors, and minimizes the computation of the probability of NaiveBayes. The proposed method was implemented on the existing framework of the text categorization, so called, AI::Categorizer and it was compared with the conventional NaiveBayes with the well-known data, Router-21578. The comparisons show that the proposed method outperforms NaiveBayes about two times with respect to the executing time.

Effect of Pre-Treatment Agents on Bond Strength of Conventional and Resin-Modified Glass Ionomer Restoratives to Dentin

이재문(Jae-Moon Lee),남순현(Soon-Hyeun Nam),김영진(Young-Jin Kim),권태엽(Tae-Yub Kwon),김현정(Hyun-Jung Kim) 대한치과재료학회 2012 대한치과재료학회지 Vol.39 No.1

소셜 빅데이터를 활용한 올림픽 태권도 감성분석

이재문 ( Lee Jae-moon ) 국기원 2018 국기원태권도연구 Vol.9 No.1

본 연구는 소셜 빅데이터 분석을 활용하여 역대 올림픽에서의 태권도에 대한 국민들의 긍정 및 부정적 감정을 살펴보고자 한다. 이를 위하여, 네이버(Naver)와 다음(Daum)에서 제공하는 블로그, 카페, 지식인(팁), 뉴스, 웹문서를 분석채널로 선정하였으며, 빅데이터 자료검색을 위한 키워드는 ‘올림픽/태권도’를 주제어로 추출하였다. 자료의 분석 기간은 2004년, 2008년, 2012년, 2016년 올림픽 개막식을 기준으로 두달 후까지 총 2개월을 연구기간으로 한정하였다. 자료 수집 및 분석은 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰(textom)을 통해 텍스트마이닝과 감성분석을 실시하였다. 분석 결과 첫째, 2004년 아테네 올림픽/태권도에 대한 긍정적인 감성은 <좋다>, <관심>, <재미있다>, <기대>, <인기> 등의 키워드가 나타났다. 반대로 부정적인 감성은 <퇴출>, <아쉽다>, <재미없다>, <위기>, <좌절> 등의 키워드가 나타났다. 둘째, 2008년 베이징 올림픽/태권도에 대한 긍정적인 감성은 <좋다>, <최고>, <재미있다>, <감동>, <응원> 등의 키워드가 나타났다. 반대로 부정적인 감성은 <폭행>, <퇴출>, <아쉽다>, <위기>, <재미없다> 등의 키워드가 나타났다. 셋째, 2012년 런던 올림픽/태권도에 대한 긍정적인 감성은 <좋다>, <응원>, <기대>, <재미있다>, <최고> 등의 키워드가 나타났다. 반대로 부정적인 감성은 <논란>, <오심>, <조롱>, <퇴출>, <아쉽다> 등의 키워드가 나타났다. 넷째, 2016년 리우 올림픽에서의 태권도에 대한 긍정적인 감성은 <좋다>, <응원>, <재미있다>, <효자종목>, <성공> 등의 키워드가 나타났다. 반대로 부정적인 감성은 <퇴출>, <아쉽다>, <좌절>, <충격>, <재미없다> 등의 키워드가 나타났다. 이처럼 올림픽 태권도 경기에 대한 국민들의 감성을 파악하는 것은 올림픽에서의 영구종목 확립과 태권도에 대한 국민들의 부정적 인식에 대한 문제해결 및 긍정적 인식 방안마련을 위한 기초자료를 제시할 수 있을 것으로 사료된다. The purpose of this study was to examine the positive and negative feelings of Taekwondo in the past Olympics by using social big data analysis. For this blogs, cafes, intellectuals(tips), news, and web documents provided by Naver and Daum were selected as analysis channels. The main Keywords for searching big data data were ‘Olympic / Taekwondo’. The analysis period of the data was limited to 2 months after for the 2004, 2008, 2012, and 2016 Olympic Games opening month. Data collection and analysis were conducted through text mining and sentiment analysis through the social matrix program textom. First, keywords related to positive emotions for the 2004 Athens < good >, < interest >, < interesting >, < expectation >, < popularity >. On the contrary, keywords related to negative emotions were such as < exit >, < sadness >, < no fun >, < crisis >, < frustration >. Second, keywords related to positive emotions for the 2008 Beijing Olympic/Taekwondo < good >, < best >, < interesting >, < impression >, < support > On the contrary, keywords related to negative emotions were such as < assault >, < exclusion >, < depression >, < crisis >, < not interesting >. Third, keywords related to positive emotions for the 2012 London < good >, < support >, < expectation >, < fun >, < best >. On the contrary, keywords related to negative emotions were such as < controversy >, < nosh >, < ridicule >, < exclusion >, < depression >. Fourth, keywords related to positive emotions for the 2016 Rio Olympic/Taekwondo were < good >, < cheer >, < fun >, < enthusiast item >, < success >. On the contrary, keywords related to negative emotions were such as < exit >, < sadness >, < frustration >, < impact >, < no fun >.

요부안정화 운동프로그램이 요양보호사의 만성요통에 미치는 영향

이재문(Jae-moon Lee),이충휘(Chung-hwi Yi),권오윤(Oh-yun Kwon),전혜선(Hye-seon Jeon) 한국전문물리치료학회 2011 한국전문물리치료학회지 Vol.18 No.2

The objective of this research was to examine the effects of lumber stabilization exercise and a general physiotherapy program for caregivers with chronic low back pain. Sixteen people participated in this study and were randomly assigned to two groups for either lumbar stabilization exercise or for general physiotherapy, respectively. The experiment was performed for eight weeks. To examine the general as well as the medical characteristics of the participants, the following measurements were used: Visual Analogue Scale (VAS); Oswestry Disability Index (ODI); Back Performance Scale (BPS); Roland - Morris Disability Questionnaire (RMDQ); and Beck Depression Index (BDI). To compare the general and medical characteristics of the participants in the two groups, an independent t test were used. During the experiment, a paired t test was conducted to determine whether there was a significant difference in the values of VAS, ODI, BPS, RMDQ, and BDI before and after the experiment. To examine the difference in the VAS, ODI, BPS, RMDQ, and BDI values in the two groups, ANCOVA was used with pre test values as a covariate. According to the test results, in the lumbar stabilization exercise group, the VAS, ODI, BPS, RMDQ, and BDI values showed a statistically significant difference before and after the test (p<.05). In comparison, in the general physiotherapy program group, only the ODI and BPS values showed a statistically significant level of improvement. Regarding the degree of improvement, participants in the lumbar stabilization exercise group showed statistically significant progress compared to those in the general physiotherapy group. In summary, lumbar stabilization exercise is regarded as more effective than general physiotherapy for treating caregivers with chronic low back pain. In future studies, it will be useful to expand the research and to examine the long term effects of lumbar stabilization exercise on workers.

스포츠 콜라보레이션 제품 소비자의 특성 및 소비심리에 따른 시장세분화 전략

이재문 ( Jae-moon Lee ),이용건 ( Yong-gun Lee ),주형철 ( Hyung-chul Joo ) 한국스포츠정책과학원 2021 체육과학연구 Vol.32 No.4

[목적] 본 연구는 스포츠브랜드 콜라보레이션 제품 소비자의 일반적 특성과 소비심리를 기준으로 시장을 세분화하고 스포츠브랜드 기업의 효율적인 콜라보레이션 마케팅 활동을 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다.[방법] 연구대상은 서울, 경기 지역의 고교 및 대학의 고등학생과 대학생 및 대학원생을 대상으로 하였으며, 총 600부의 설문지 중 475부를 최종유요표본으로 선정하여 분석하였다. 연구의 자료처리방법으로는 PASW 18.0을 이용해 빈도분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 신뢰도분석, 계층적 군집분석, K-means 군집분석, 교차분석, 일원변량분석을 실시하였다.[결과] 분석결과 ‘고소비 심리유형 중시 집단’, ‘트렌드 선호 집단(잠재적 소비자)’, ‘실용적 집단’, ‘디자인 선호 집단’, ‘개성 추구 남성 집단(잠재적 소비자)’ 5개의 군집으로 세분화하였으며, 그에 따른 전략을 제시하였다. PURPOSE This study aimed to subdivide the market based on the general characteristics and consumer psychology of sports brand collaboration consumers and provide basic data for efficient collaboration marketing activities of sports companies. METHODS The subjects of this study were high school, college, and graduate students from high schools and universities in the Seoul and Gyeonggi area. Of the 600 copies of the questionnaire distributed, 475 were selected and analyzed in the final sample. Regarding the statistical method for this study, the PASW 18.0 statistical program was used for the frequency, exploratory factor, reliability, hierarchical cluster, K-means clustering, and cross analyses, as well as the one-way ANOVA. RESULTS The results of the analysis suggested five subdivided clusters with according marketing strategies: “external male,” “practical male,” “twenties design preferred female,” “low-interest women,” and “high consumption optional attributes” groups.

이전 k 개의 가장 가까운 이웃을 이용한 무리 짓기에 대한 공간분할 방법의 개선

이재문(Lee, Jae-Moon) 한국게임학회 2009 한국게임학회 논문지 Vol.9 No.2

논문에서는 무리 짓기에 대한 공간분할 방법의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 핵심 개념은 무리 속에서 움직이는 개체인 보이드가 지속적으로 자신의 방향과 위치를 변경시키나 자신의 다음 방향의 결정에 영향을 주는 k개의 가장 가까운 이웃인 kNN은 자주 바뀌지 않는다는 사실을 이용하여 성능을 개선하는 것이다. 본 논문에서 이전의 kNN을 이용하여 새로운 kNN이 변경되었는지를 판별하는 방법이 제안되었고, 제안된 방법의 정당성은 정리를 통하여 증명되었다. 제안된 방법은 구현되었으며, 기존의 공간분할 방법과 성능이 비교되었다. 비교 결과로부터 제안된 알고리즘이 초당 프레임 수 관점에서 기존의 알고리즘보다 약 30% 개선 효과를 주는 것을 알 수 있었다. This paper proposes an algorithm to improve the performance of the spatial partitioning method for flocking behaviors. The core concept is to improve the performance by using the fact that even if a moving entity, boid in flock continuously changes its direction and position, its k-nearest neighbors, kNN to effect on decision of the next direction is not changed frequently. From the previous kNN, the method to check whether new kNN is changed or not is proposed in this paper and then the correctness of the proposed method is proved by two theorems. The proposed algorithm was implemented and its performance was compared with the conventional spatial partitioning method. The results of the comparison show that the proposed algorithm outperforms the conventional one by about 30% with respect to the number of frames per a second.