빅데이터 마이닝 기반의 하이브리드 머신러닝 방법에 관한 연구

鄭世勳 順天大學校大學院 2016 국내박사

새롭게 생성되는 대용량 다차원 정보의 저장 및 검색 관련 분야에서 다차원 정보에 내재되어 있는 유용한 지식을 검색(Retrieval)하고 내재되어 있는 새로운 지식을 발견하기 위해 빅데이터 마이닝이라는 분야가 각광받고 있다. 빅데이터를 활용한 정보 분석(Data Analysis)은 다양한 연구 분야에서 주요 핵심 사항으로 인식되고 있다. 이러한 데이터 정보 제공은 데이터 클러스터링(Data Clustering)을 기반으로 하고 있다. 비 지도학습에 해당하는 클러스터링 기법의 연구는 빅데이터 분석 및 처리 방법이 다양하게 제시되고 있다. K-means는 비 지도학습의 대표적인 클러스터링 알고리즘이며 데이터 분류에 활용되는 기법이다. 신경망은 지도학습의 대표적인 알고리즘으로 데이터 예측 및 평가에 활용되는 기법이다. 이러한 기계학습 알고리즘은 스마트 혁명시대에 발생하는 수많은 정보를 분석하는데 중요한 역할을 수행한다. 현재의 빅데이터 분류 및 분석은 빅데이터에 맞는 머신러닝 기법이 적용되어야 한다. 지난 과거의 데이터 분류 및 분석 기법은 현재의 빅데이터 분류 및 분석에 적용하기에는 몇 가지 문제점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 2가지 관점에서 문제점을 분석했다. 첫 번째로 클러스터링을 위한 K-means 알고리즘에서 클러스터 수 K값이 임의 선택을 통해 클러스터링을 처리하였고 초기 중심점 선택 방식에 따른 실행비용, 정확성에 대한 문제점도 지적되었다. 두 번째는 예측 및 평가 모델 생성 시 입력 데이터의 단일화된 관점으로 통합 모델을 생성함으로써 반응 변수의 적합도와 예측도가 낮아지는 문제점이다. 본 논문에서는 3가지의 알고리즘을 적용하여 다차원 빅데이터의 반응 변수 분석을 위한 변형된 K-means와 순환신경망 기반의 하이브리드 머신러닝 기법을 제안한다. 첫 번째로는 다차원 데이터기반의 주성분 분석을 통한 최적화된 클러스터 수 K값을 결정하는 알고리즘을 제안하고 두 번째로는 예상되는 이상점과 공간분할 방법을 적용한 K-means 초기 중심점 접근 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 반응 변수 분석과 최적의 지도학습 예측 모델을 위한 CkLR 분석 기법을 제안한다. 실험 결과, PKM은 기존 클러스터링 연구에 비해 낮은 오분류율과 약 18.75%정도 실행시간 감소의 성능을 보였고 이상점의 발생 빈도도 약 46%정도 감소한 결과를 보였다. 최적의 예측 및 평가 모델 선택을 위한 CkLR은 단일 인공 신경망 모델에 비해 약 3.64%정도의 높은 예측도와 적합도를 보였다. 또한 제안하는 알고리즘의 적합성을 검증하기 위해 실제 응용 시스템인 빅데이터 반응 변수 분석 시스템(RVASoB)을 소개했다. RVASoB은 SNS 사용자 데이터를 분석하고 예측하기 위한 모델로 SNS 문장의 키워드 분석 및 변수 예측을 제시한다. A new field called Big Data mining is in the limelight to retrieve useful knowledge inherent in multidimensional information and discover new inherent knowledge in the areas related to the storage and search of new large volume multidimensional information. Data analysis based on Big Data is regarded as one of core aspects in a variety of research fields. The provision of data information is based on data clustering. Researches on the technique of clustering, which belongs to the category of unsupervised learning, provide various methods of Big Data analysis and processing. K-means is the representative clustering algorithm of unsupervised learning used in data classification. A neural network is the representative algorithm of supervised learning used to predict and assess data. Such a machine learning algorithm plays important roles in the analysis of much information generated in the smart revolution era. A machine learning technique fit for Big Data should be applied in the current practice of Big Data classification and analysis. The old data classification and analysis techniques have a couple of problems with their application to the current practice of Big Data classification and analysis. This study analyzed those problems from two perspectives: first, it addressed clustering by randomly selecting K, the number of clusters, in the K-means algorithm for clustering and pointed out the issues of implementation costs and accuracy according to the methods of choosing initial central points; and secondly, it pointed out the issues of lower fitness and predictability with response variables as an integrated model was created from the single perspective of input data in case of prediction and evaluation model establishment. The present study thus proposed a hybrid machine learning technique based on altered K-means and recurrent neural network by applying three algorithms to analyze the response variables of multi-dimensional Big Data. It first proposed an algorithm to determine K, the number of optimized clusters, for principal component analysis based on multi-dimensional data. It then proposed an access algorithm for initial central points based on K-means by applying predicted outlier and space division methods. Finally, it proposed a CkLR analysis technique to analyze response variables and build an optimal prediction model for supervised learning. The experiment results show that PKM recorded a lower misclassification rate, reduced the implementation time by approximately 18.75%, and lowered the outlier frequency by about 46% than the old clustering researches. The CkLR technique, which was designed to choose an optimal prediction and evaluation model, recorded predictability and fitness that was about 3.64% higher than a single artificial neural network model. The study also introduced an actual application system called RVASoB to analyze the response variables of Big Data and test the fitness of the proposed algorithms. RVASoB was a model to analyze and predict the data of SNS users, keyword analyzing and variables predicting in SNS sentences.

서울 일부지역 초등학생 비정시안의 굴절이상도의 변화 : 강북구를 대상으로

정세훈 경희대학교 대학원 2009 국내박사

출산율에 영향을 주는 변수에 관한 분석

정세훈 서강대학교 경제대학원 2007 국내석사

韓國 製藥産業의 流通經路 選擇 및 統制의 決定要因에 관한 硏究 : 國內와 外國投資 製藥企業의 比較를 中心으로

정세훈 亞洲大學校 大學院 1993 국내박사

임상병리과 학생들에 대한 법의학교육의 필요성

정세훈 경북대학교 수사과학대학원 2014 국내석사

임상병리학과 학생들의 법의학 교육에 대한 인식개선의 방법을 모색하고 활성화를 위한 방안을 제시할 목적으로 대구지역 대구보건대학교 임상병리학과 학생 290 명을 대상으로 설문 조사를 실시하여 일반적인 특성 및 법의학 과목에 대한 인식 및 필요성에 대한 항목들을 빈도 분석하였으며 그 결과 법의학 인식 중 법의학을 들어 본 적이 있다 290 명 중 205 명 (70.7%)이었고 이 중 179 명 (61.7%)이 TV. 언론매체 (법의학 드라마, 미니시리즈), 학교 수업 39 명 (13.4%)으로 알게 되었다고 하였다. 대부분의 학생들이 법의학이라는 인식이 많이 높은 수준으로 조사되었다. 가장 도움 되는 영역은 무엇인가에서 관련 분야 취업이 가장 많이 조사되었으며 인식개선을 위해 필요한 점은 대학과정의 법의학 과목 개설, 과학수사 중 법의학 중요성 홍보, 협회 차원 보수교육, 타 전문영역 워크숍 순으로 조사되었다. 법의학 필요성에 관한 설문 중 교육이 필요 한가 반드시 필요하다 24 명 (8.3%), 교육을 하면 좋을 것이다 250 명 (86.2%)로 필요성에 대한 요구가 높게 조사되었으며 필요시 교육은 대학교육 과정, 임상병리사 보수교육, 전공심화과정, 임상 자체 교육 순으로 조사되었고 교육시간은 1~2 시간, 3~6 시간, 15 시간 이상 (1~2 학점) 순으로 교육을 받는다면 법의학교수, 부검의사 순으로 교육 받기를 원하고 있었다. 활용도에 대한 질문에서는 보통이다 140 명 (48.3%), 높다 111 명 (38.3%), 매우 높다 19 명 (6.6%) 순으로 조사 되었고 법의학 교육 후 과학수사요원 및 범죄 상황 적극 활용도 설문에서는 그렇다 147 명 (50.7%), 보통이다 83 명 (28.6%), 매우 그렇다 46 명 (15.9%)로 많은 학생들이 법의학 교육 후 활용에 대한 기대 또한 높게 조사되었으며 현재 임상병리과 학생들에게서는 법의학 교육의 인식 및 교육의 요구도가 매우 높았다. 따라서 임상병리학과 교육과정에 법의학 교과목 개설을 위한 외국 사례 분석과 개설에 따른 타당성 조사가 필요하며 대학 교육과정에 임상병리사가 되기 위한 핵심과목에만 집중하는 것보다 전문적 영역 확대 와 활성화를 위해 법의학 과목을 통해 특히 임상병리사의 취업을 위한 방안으로 소개하는 프로그램의 도입이 필요하다.

초고층 건물에서 부등기둥축소에 의한 수평부재 내력 해석

정세훈 건국대학교 대학원 2010 국내석사

본 논문은 수평부재의 설계 시 사용할 수 있는 개선된 기둥축소 해석방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기둥축소 해석방법은 시공단계, 수평부재의 구속효과, 크리프와 건조수축의 효과를 고려할 수 있다. 시공단계의 효과를 고려하기 위하여, 시공완료시점과 시공완료 후로 나누어서 수행한다. 시공완료 후의 해석결과들은 시공단계의 영향을 받지 않지만, 시공완료까지의 결과들은 시공단계의 영향을 받는다. 따라서 시공완료 후의 결과들은 추가보정이 필요 없지만, 시공완료까지의 결과들은 보정계수를 이용한 수정이 필요하다. 본 논문에서 제안한 방법은 기종의 기둥축소해석방법보다 해석 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다. 70층의 철근콘크리트구조 예제해석 모델을 통하여 제안한 방법을 검증해보았다. 예제해석의 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 설게단계에서도 충분히 신뢰할 수 있는 방법임을 보여준다. 본 논문에서 제안한 방법은 AEMM(Aged-adjusted effective Modulus method)을 사용하면, 부등축소의 효과를 고려한 수평부재의 내력을 보다 정확하게 예측 할 수 있다. An improved column shortening analysis method which can be used in design of the horizontal members has been proposed. The proposed analysis method considers construction sequences, the restraining effect of horizontal members as well as the effect of creep and shrinkage. To consider construction sequences, this analysis is divided by step of completed construction and step of after then. Analysis results of time of completed construction must be modified by using coefficient. This analysis method can decrease the time which is required for the analysis. Column shortenings of 70-story reinforced concrete frame-shearwall building were investigated as a numerical example. It is shown that this analysis method is available to do column shortening analysis of design horizontal members. If this analysis method is used effective modulus method by AEMM, more exact moments on the horizontal members will be calculated.

건강한 교회를 위한 목회자의 영적 리더십

정세훈 총신대학교 신학대학원 2010 국내석사

이 논문이 지향하는 바는 제목 그대로 건강한 교회를 세우기 위한 목회자의 영적 리더십에 대한 연구를 목표로 삼고 있다. 이 시대에 필요한 목회자로서 어떤 영적 지도자가 되어야 하며, 지도자는 하나님 앞에서 어떤 사명을 감당해야 하는지 알아보고자 한다. 뿐만 아니라 영적 지도자가 성경적 마인드를 가지고 이 시대에 준비해야 하는지를 살펴보고 건강한 교회를 세워나가는데 있어서 넘어지기 쉬운 일들이 무엇인지 구체적으로 알아보고자 한다. 그리고 건강한 교회와 목회자의 상관관계를 따르며 목회자가 바라보아야 할 모범상은 과연 무엇인지 살펴보고자 한다. 이 논문의 한계는 영적 리더십을 가진 목회자들에 한하며 건강한 교회를 세우는데 목적이 있음을 서두에 밝혀두는 바이다.

접근관제공역에서의 충돌 위험 정량화 및 충돌탐지기법 비교 연구

정세훈 인하대학교 대학원 2016 국내석사

지속적인 항공 교통 수요량의 증가와 함께 기존 공역 내에서의 무인항공기 통합운영은 공역 내 항공기 밀도 증가 및 다른 요인에 의한 항공기간 충돌위험을 증가시킨다. 이러한 위험도는 항공기간의 상대적 거리가 줄어드는 접근관제공역에서 더욱 심각한 문제가 될 수 있고 이에 대한 상세한 분석 연구가 필요하다. 그러나 현재까지의 충돌 탐지와 관련된 연구는 충돌 회피 기동 알고리즘 구성을 위한 일부 과정으로 활용되거나, 충돌위험도 반복 시뮬레이션을 통해 수행되었으며, 무인항공기 또는 공역의 특성이 고려되지 않은 일반적인 분리기준을 적용하였다. 이는 접근관제공역 및 무인항공기의 특성과 실시간성을 고려하지 않기 때문에, 무인항공기의 충돌 위험 탐지에 따른 회피 기동 시점 결정에 제약조건이 된다. 본 논문에서는 항공기의 충돌 위험을 실시간으로 측정할 수 있는 대표적 3가지 충돌 탐지기법 알고리즘인 Well Clear, Conflict Intrusion Parameter, Protected Airspace Zone에 대한 특징 분석을 수행하였다. 또한, 접근관제공역에서의 항공기간 충돌 위험에 대한 정량화 과정을 제시하고, 실제 항공기 ADS-B 데이터와 임의의 무인항공기로 구성된 시나리오에 대한 시뮬레이션을 통해 정량화 결과에 대한 결과와 유효성의 분석을 수행하였다.

울진 소나무림의 탄소수지

정세훈 忠南大學校 大學院 2015 국내박사

This study aimed to investigate the carbon balance of Uljin pine forest, one of the most well-known evergreen coniferous forests. The appropriate number of chambers based on the chamber size was calculated and soil respiration based on measurement frequency was analyzed to test reliability that can result from spatial variability and measurement cycle when measuring annual Net Ecosystem Production (NEP) and soil respiration. Using data validated from the reliability test, temporal changes in soil respiration, correlations between seasonal changes and environmental conditions, and the nature of soil respiration, such as the annual amount of soil respiration, were investigated. In addition, the amount of carbon annually absorbed in Uljin pine forest and carbon cycle were analyzed by assessing a number of parameters, including atmospheric carbon, soil carbon, litter layer, organic carbon, root respiration, and the ratio of decomposer respiration. The results showed that the annual increase in forest trees was 5.9 t C/ha/yr, the amount of litterfall was 1.66 t C/ha/yr, and the total NPP was 7.56 t C/ha/yr. When determining the appropriate number of chambers to obtain the highest confidence per chamber size, we found that when the chamber diameter was 40 cm, the required number of chambers was 43, 11, 29, and 7 to meet an error range of ±10% or ±20% with a confidence level of 95%, or an error range of ±10% or ±20% with a confidence level of 90%, respectively. In the case of a chamber with diameter 30 cm, the required number of chambers was respectively 71, 18, 48, and 12. Similarly, for a chamber with diameter 20 cm, the number of chambers required was 98, 24, 66, and 17, respectively. The analysis of soil respiration based on measurement frequency revealed that soil respiration was underestimated when it was measured less frequently: 9.35, 8.41, 8.04, 7.94, 7.91, and 7.94 t C/ha/yr when measured after a 1, 3, 7, 14, 20, and 30 days, respectively. Statistical analyses also showed that data from a long-term measurement and one from a measurement performed every 3 days were separated as a subgroup, whereas measurement every 7, 14, 20, and 30 days clustered as another subgroup. In diurnal variation using temporal average, the nature of soil respiration in Uljin pine forest varied depending on temperature changes. The correlation of soil respiration with atmospheric temperature, soil surface temperature, 5, 10, 15cm-soil depth temperature were 61%, 62%, 83%, 82%, and 67%, showing the highest correlation with 5cm-soil depth temperature and lowest with atmospheric temperature. Furthermore, the correlation between soil respiration and soil moisture was 5%. Analyses of a delay phenomenon in soil respiration showed 1~3 hours and 1~2 hours for atmospheric and soil surface temperature, respectively; however, no delay was observed for 5cm-soil depth temperature and 10cm-soil depth temperature. Analyses of seasonal changes using daily averages revealed that soil respiration tended to increase from winter to summer, and to decrease from summer to winter. In addition, the correlation between soil respiration and atmospheric temperature, soil surface temperature, 5, 10cm, 15cm-soil depth temperature were 66%, 69%, 82%, 82%, and 73%, respectively, showing the highest correlation with 5~10 cm and the lowest with atmospheric temperature. The correlation between soil respiration and soil moisture was 5%. The Q10 value tended to increase as the soil depth in flated, exhibiting atmosphere temperature, soil surface temperature, 5, 10 and 15cm-soil depth temperature as 2.39, 2.59, 2.90, 3.88, and 4.21, respectively. The annual soil respiration from Uljin pine forest was 8.42, 9.51, and 9.74 t C/ha/yr in 2011, 2012, and 2013, respectively. From a stock within the research area, the amount of organic carbon from the atmosphere and litter layer was 110.9t C/ha and 9.02 t C/ha/yr, and the organic carbon within soil tended to decrease up to 9.45 t C/ha as the depth increased. Using the root removal method in May 2013, the ratio of decomposer respiration to root respiration was analyzed, revealing that these respirations corresponded to 4.79 and 4.25t C/ha/yr representing 53% and 47% of the total soil respiration (9.74t C/ha/yr), respectively, in 2014. It is therefore predicted that 2.77 t C/ha/yr of carbon is annually fixed in Uljin pine forest.

RF magnetron sputtering의 공정가스 분압이 미치는 c-BN의 박막생성에 관한 열역학적 해석과 결정구조 특성 연구

정세훈 전남대학교 대학원 2011 국내석사

Cubic Boron Nitride (c-BN) 박막은 모재간의 박리현상이 큰 문제가 되고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 c-BN층과 모재 사이에 다른 중간층을 증착하여 결합력을 증가시키려는 연구가 진행되고 있다. B4C박막을 중간층으로 증착 할 경우, B4C 타겟을 이용한 B4C와 c-BN 박막은 한 번의 공정과정에서 증착이 가능하다. BN 박막의 증착 시 질소 가스 분압의 차이는 BN 박막의 형성에 영향을 미치는 요인으로 작용하게 되므로 이에 대한 열역학적인 특징과 박막의 결정 특성이 조사 될 필요가 있다. 본 연구에서는 BN 박막의 생성에 관한 열역학적인 특성과 BN 박막의 증착 시 질소 가스 분압에 따른 BN 화합물의 형성에 관한 관계를 알아보기 위해 열역학적 고찰을 하였다. 또한, 질소 가스 분압의 차이에 따른 c-BN 박막의 결정구조 특성을 고찰하기 위하여 c-BN 박막의 증착은 공정 가스내의 질소 가스 분압 (N2/Ar+N2)을 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0로 각각 달리하였다. 연구 결과, BN박막의 cubic 결정구조의 형성은 hexagonal 구조에 비해 에너지 적으로 안정하였다. 각각 다른 질소 가스 분압에서의 형성된 박막의 증착속도는 질소 가스 분압이 0.6인 공정조건에서 11.6 nm/min로 가장 높았으며, 이 때 표면 거칠기는 평균 0.99 nm로 가장 낮은 값을 나타내었다. XPS분석 결과, 0.6과 0.8의 질소 가스 분압조건에서 증착 된 c-BN 박막의 B, N원소의 결합에너지가 sp3-BN의 구조와 일치함을 나타내었다. 또한 XRD분석을 통한 c-BN 결정의 형성은 0.6과 0.8의 질소 가스 분압조건에서 증착 된 박막에서 c-BN의 주 XRD peak인 (111)면을 뚜렷하게 형성됨을 알 수 있었다.