• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.14 no.2
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• pp.177-186
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• 2003

The Zero-Inflated Poisson regression is a model for count data with exess zeros. When the correlated response variables are intrested, we have to extend the univariate zero-inflated regression model to multivariate model. In this paper, we study and simulate the multivariate zero-inflated regression model. A real example was applied to this model. Regression parameters are estimated by using MLE's. We also compare the fitness of multivariate zero-inflated Poisson regression model with the decision tree model.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.611-616
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• 2007

반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.49-54
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• 2004

본 연구에서는 표본 농가의 교체나 무응답으로 인한 데이터의 손실을 최소화하기 위하여 핫덱방법을 적용할 때 필요한 무응답 대체군 형성 방안을 제안하였다. 농가경제조사의 무응답 현황과 특성을 살펴보고, 대체군 형성 방안들을 비교할 수 있는 측도를 제안하였다. 제안된 비교 측도를 이용해서 대체군 형성 방안들을 비교하였다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.28 no.1
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• pp.31-52
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• 2020

This study was started to verify the preliminary(Ex-ante) discrimination power of the firm's high-activity using the 'Forward-looking' oriented technology appraisal model used in technology financing. The analytical firms are classified into the industry (manufacturing / non-manufacturing) and the age of company (initial / non-initial). High-activity SMEs are defined as those that achieve at least twice the average asset turnover ratio of the cluster. As a result of the discriminant model by applying C5.0 method, which is one of decision tree models, classification accuracy is more than 99% in all industries and the age of company, and it is confirmed that the discriminant power of the model is stable. As a result, the management expertise, capital involvement and funding capacity items were identified as a critical variable for the high-activity SMEs. In addition, the technology management capability and technology life cycle were also confirmed to be the items to determine high-activity SMEs in the manufacturing industry. Through this, it was possible to confirm some possibility of prior discrimination and policy utilization of high-activity SMEs by using technology appraisal items.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.8 no.1
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• pp.131-147
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• 1998

본 논문은 시차종속변수를 이용한 우리 나라 원목수요분석을 통해 장기원목수요의 변화를 예측하는 데 그 목적이 있다. 원목수요는 재화의 특성상 파생수요를 전제하여 분석하였다. 분석에서는 1970년부터 1996년까지 27년간의 원목수요 자료를 이용하였다. 원목수요는 1980년대 들어서면서 1970년대와 같은 빠른 증가는 아니지만 지속적으로 완만히 증가하다가 1991년을 정점으로 하향 안정세를 보이고 있다. 분석에서는 적응적 기대모형과 부분적 조정모형을 사용하였다. 1977년에서 1979년까지 원목수요량의 급격한 증가를 설명하기 위하여 모형내에 더미변수를 사용하였다. 설명변수는 원목가격, 더미변수, 파생재화(목재 및 나무제품)의 가격과 시차종속변수를 이용하였다. 분석 결과, 적응적 기대모형은 시차종속변수를 사용해야 할 만큼 유의한 결과를 얻을 수 없었다. 하지만 부분적 조정모형에서는 각 변수의 추정치가 전반적으로 유의하게 나타났다. 특히, 시차종속변수 추정치에 대한 t값이 2.07로 유의하게 나옴으로써 모형의 설명력을 높여 주었다. 부분적 조정모형의 수정계수는 0.74 정도로 나타났다. 부분적 조정모형의 가정하에 2010년까지 매년 원목가격지수 6.7%와 국내 목제품가격지수 5.8% 상승률에 근거한 방법과 원목가격지수 6.8%와 목제품가격지수 5.6%로 전제하여 원목수요를 전망하였다. 그 결과, 원목수요는 지속적으로 상승하는 것으로 나타났다. 일정한 가격상승률을 전제한 예측수요량이 일정한 가격지수의 상승을 전제한 경우보다 높게 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.18 no.1
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• pp.1-10
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• 2007

In this paper, we focus on churn analysis for the first successful candidates in the entrance examination on 2006 year using Clementine, data mining tool. The goal of this study is to apply decision tree including C5.0 and CART algorithms, neural network and logistic regression techniques to predict a successful candidate churn. And we analyze the churning and nochurning successful candidates and why the successful candidates churn and which successful candidates are most likely to churn in the future using data from entrance examination data of K university on 2006 year.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.9 no.1
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• pp.30-49
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• 2013

In this research we developed a new traffic accident forecasting model on the basis of land use. A new traffic accident forecasting model by type was developed based on market segmentation and further introduction of variables that may reflect characteristics of various regions using Classification and Regression Tree Method. From the results of analysis, activities variables such as the registered population, commuters as well as road size, traffic accidents causing facilities being the subjects of activities were derived as variables explaining traffic accidents.

• Journal of IKEEE
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• v.20 no.1
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• pp.16-25
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• 2016

Turnaround time (called, TAT) for imaging test, which is necessary for making a medical diagnosis, is directly related to the patient's waiting time and it is one of the important performance criteria for medical services. In this paper, we measured the TAT from major imaging tests to see it met the reference point set by the medical institutions. Prediction results from the algorithm of classification regression tree (called, CART) showed "clinics", "diagnosis", "modality", "test month" were identified as main factors for timely processing. This study had a contribution in providing means of prevention of the delay on medical services in advance.

• Child Health Nursing Research
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• v.16 no.1
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• pp.84-92
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• 2010

Purpose: One of the main reasons why mothers quit breast feeding is that the volume of breast milk is inadequate due to insufficiency in suckling. We believe suckling experience may be a factor affecting nipple confusion. So an alternative feeding method, namely cup, spoon, finger, or nasogastric tube feeding may be needed to prevent nipple confusion. The purpose of this study was to construct a predictive model for demand for alternative feeding education by nurses. Methods: A descriptive design with structured self-report questionnaires was used for this study. Data from 175 nurses working in hospitals in Busan were collected between April 1 and 15, 2009. Data were analyzed by decision tree method, one of the data mining techniques using SAS 9.1 and Enterprise Miner 4.3 program. Results: Of the nurses, 81.1% demanded alternative feeding education and 5 factors showed that most of them expressed intention to pay, desire to know about alternative feeding, age, and learning experience. From these results, the derived model is considered appropriative for explaining and predicting demand for alternative feeding education. Conclusion: This confirms that knowledge and compliance in alternative breast feeding for newborn babies should be correct and any inaccuracies or insufficient information should be supplemented.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.303-303
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• 2022

기후변화로 인해 기상이변 현상의 발생 빈도가 잦아지며 가뭄 방생 빈도 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 가뭄 피해를 경감하는 선제적 가뭄대응체계 구축과 가뭄이 발생한 이후에 피해를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 가뭄피해 여부를 이진분류 방법으로 접근하여 예측 가능성을 검토하였다. 가뭄피해 여부는 비상급수(제한급수,운반급수) 자료를 이용하여 비상급수가 시행된 경우를 가뭄피해 발생으로 보고, 비상급수가 시행되지 않은 경우를 피해 없는 사례로 구분하였다. 기상 상황 변수로는 강수량, 기온, 상대습도 등을 이용하였다. 또한 지역별 연간 총 급수량 대비 저수량을 이용하여 지역별 현 상황을 고려하고자 하였다. 의사결정나무를 이용하여 분석한 결과 불균형 클래스 문제의 정확도에 주로 이용되는 오차행렬의 정확도가 0.95 이상으로 나타났으며, F1-Score는 약 0.5 로 나타났다. 이는 예측 결과 전체를 대상으로 했을 경우 95 %의 확률로 가뭄피해 여부를 구분할 수 있는 것을 나타내며, 가뭄 피해만을 대상으로 했을 경우 50 %의 정확도를 타나낸다. 그러나 본 연구에서는 비상급수를 유발하는 충분한 환경적 변수를 고려하지 않았고, 다양한 딥러닝 모형을 분석하지 않았다. 따라서 비상급수를 유발하는 요인을 충분히 고려하고 딥러닝 기법을 고도화 한다면 모형의 정확도 개선을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.