데이터마이닝을 위한 대용량 데이터베이스를 축소시키는 방법 중에 속성선택 방법이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 세 가지 속성선택 방법을 사용하여 조건속성 수를 60%이상 축소시켜 결정나무와 로지스틱 회귀모형에 적용시켜보고 이들의 효율을 비교해 본다. 세 가지 속성선택 방법은 MDI, 정보획득, ReliefF 방법이다. 결정나무 방법은 QUEST, CART, C4.5를 사용하였다. 속성선택 방법들의 분류 정확성은 UCI 데이터베이스에 주어진 Credit 승인 데이터베이스와 German Credit 데이터베이스를 사용하여 10층-교차확인 방법으로 평가하였다.
본 논문에서는 신경망의 가중치와 정보이론을 이용한 속성선택 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 정보이론의 상호정보량을 이용하여 각 속성들의 중요도를 평가한 후 중요도가 높은 속성들만을 선택하여 신경망의 입력으로 사용한다. 신경망의 입력으로 선택된 속성의 가중치에 대한 평가를 통하여 오차에 큰 영향을 미치는 속성들을 순차적으로 제거하여 가장 우수한 속성들을 구한다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 패턴 분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 ELM(Extreme Learning Machine)을 이용하여 계산속도 뿐만 아니라 성능면에서도 우수한 입력 속성선택 기법을 제안한다. 일반적으로 입력 속성 선택문제는 다양한 속성들의 영향을 고려함으로써 모든 입력속성들을 평가하는데 많은 계산량이 요구되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 학습속도가 기존의 신경회로망에 비하여 월등히 우수한 ELM 알고리즘을 적용한다. 입력속성 선택은 ELM으로부터 산출된 출력값을 이용하여 출력 오차에 영향이 큰 속성들 순으로 순위를 결정한 후, 전방향 선택이나 후방향 선택기법을 이용하여 입력속성을 선택한다. 제안된 방법은 다양한 데이터에 적용하여 타당성을 검증한다.
주택 가격이 최근 급등하면서 각종 정부정책이 쏟아져 나오고 있지만 주택 가격은 지역 별 편차를 늘리는 등 다른 문제점들을 양상하고 급등한 가격을 조정하는데 어려움을 겪고 있다. 주택을 선택하는 속성에는 다양한 기준이 존재하고 있어 단순한 정부 정책만으로는 해결하기 어려운 측면이 있다. 따라서 다양한 주택선택 속성에 대해 파악하고 주택구매 의도에 미치는 영향에 대해 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 주택선택 속성과 정부정책이 주택 구매행동에 미치는 영향력을 통해서 주택시장에 대한 이해를 돕고자 한다. 이를 위한 분석의 주요 쟁점은 다양한 유형의 주택선택 속성과 정부 정책 간에 부동산 투자전망의 조절효과를 고려하는 것이다.
본 연구에서는 항공이용객이 접하게 되는 일련의 항공사 선택 속성요인을 세부적으로 살펴보아 체계적인 서비스 요인의 분석을 하고자 하며, 이 세부적인 선택속성 중에서 어느 부분이 가장 중요한 요인이며 가장 이용자의 요구수준이 높은지를 측정하고자 했다 즉, 계층화 분석기법 (Analytic Hierarchy Process ; AHP)을 활용하여 국내선 항공사를 선택하는 항공이용객의 항공사선택에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 선택속성의 설정은 선행연구 및 국내선 항공시장의 특성을 고려하여 마케팅, 예매서비스, 공항서비스, 기내서비스, 부대서비스의 5개의 상위선택기준과 상위선택기준의 하위단계인 17가지 세부적인 선택요인을 결정하였다. 하위단계의 선택속성은 1) 프로모션/이벤트, 2) 홍보/광고, 3) 신속하고 안정적인 예매, 4) 예매의 편리성, 5) 예매의 신축성, 6) 선호좌석배정 7) 수하물처리서비스, 8) 비정상운항시 후속조치, 9) 탑승라운지 운영, 10) 기내분위기, 11) 음료서비스. 12) 읽을거리 13) 좌석공간. 14) 비즈니스석 운영, 15) 다양한 제휴사, 16) 마일리지제도 운영, 17) IT 서비스이다. 분석결과 첫째, 국내선 항공사 이용객의 선택속성 중 상위단계의 5가지 선택기준에서 공항서비스가 국내선 항공교통 이용객에게 중요한 선택기준이 되고 있으나, 예매서비스 및 기내서비스도 상당히 중요한 기준임을 알 수 있었다. 소득수준별 상위단계 선택기준 및 하위단계 선택속성의 중요도 분석에서는 저소득자와 중소득자 그리고 고소득자 간에는 선택속성의 중요도의 차이가 나타났으며, 항공사는 이러한 차이를 반영한 고객지향적인 경쟁우위 방안이 요구된다 하겠다.
본 연구는 소비자들이 정보탐색을 하는데 있어 초기에 탐색되는 속성정보와 후기에 탐색되는 속성정보를 달리함으로써 소비자들의 최종대안 선택이 어떻게 변하는지를 파악하는데 목적이 있다. 연구결과, 컴퓨터에 대한 초기탐색 속성을 강화한 결과 고관여, 저관여 집단에서 모두 유의하게 최종대안 선택이 증가하는 것으로 나타났고 강화효과가 통계적으로 유의한 효과가 있음을 입증했다. 후기탐색 속성을 강화한 결과도 고관여, 저관여 집단에서 모두 유의하게 최종대안 선택이 증가했으며, 강화효과도 유의한 것으로 나타났다. 청바지 제품에 대한 초기속성을 강화한 결과 고관여집단에서는 최종대안 선택이 증가했으며, 강화효과도 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 그러나 저관여집단의 경우는 초기속성 강화에 따른 최종선택 대안이 증가는 하였으나 통계적으로 유의하지는 않았다. 후기탐색 속성에 대한 강화효과는 고관여집단이나 저관여집단 모두에서 최종대안 선택변화의 증가를 가져왔으나, 통계적으로는 유의하지 않다는 사실을 확인하였다.
본 연구에서는 패밀리레스토랑에 대한 고객들의 선택속성 요인과 브랜드 이미지와 재방문의도에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 구체적으로는 패밀리레스토랑의 하위요인인 브랜드, 매장, 가격이 고객들의 재방문의도에 미치는 가격, 매장/서비스가치, 브랜드가치, 음식이 미치는 영향과 재방문의도에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 본 연구에서 도출한 브랜드 이미지와 패밀리레스토랑 선택속성 4가지(가격 속성,매장/서비스 속성, 브랜드 속성 음식 속성)중 중요도에 가장 유의한 관계에 있는 선택속성은 패밀리레스토랑 매장의 청결 및 위생 상태와 패밀리레스토랑 매장의 음식의 메뉴와 질로 나타났고, 패밀리레스토랑 선택속성 4가지 중 필요도에 가장 유의한 관계에 있는 선택속성은 패밀리레스토랑 매장의 영양이 풍부한 음식의 인식, 패밀리레스토랑 매장의 음식의 맛과 영양성, 패밀리레스토랑 매장의 음식의 메뉴와 질로 나왔다. 따라서 패밀리레스토랑을 선택속성 중 가장 많은 영향을 미치는 가격속성과 매장/서비스 속성이라 할 수 있다. 이를 통해 향후 패밀리레스토랑 경영의 전략적인 방안을 통한 발전방안을 모색하는데 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.
본 연구는 캠핑장 선택속성의 의사결정 융복합 프레임워크 구축을 위해 의사결정의 세부단계를 알아보기 위해 수행되었다. 첫째, 캠핑참여동기 및 캠핑장 선택속성을 파악하기 위하여 요인분석이 수행되었고, 둘째, 캠핑참여동기 유형에 따른 캠핑장 선택속성에 미치는 영향관계 분석, 셋째, 캠핑장 선택속성이 만족과 행동의도에 어떠한 영향관계를 미치는지를 검정하기 위해 회귀분석이 수행되었다. 캠핑참여동기로 5개 요인이 도출, 캠핑장 선택속성은 4개 요인이 도출되었으며, 이 캠핑참여동기의 유형에 따라 캠핑장 선택속성에 미치는 영향력이 다르다는 것을 알게 되었다, 그리고 마지막으로 캠핑장 선택속성은 캠핑객의 만족 및 행동의도에 영향을 미친다는 것을 알게 되었다. 이와 같은 결과는 캠핑장 운영자들은 세분화된 캠핑참여동기를 바탕으로 운영하고 있는 캠핑장이 반드시 갖추어야할 속성들에 대해 알게 해 주었고, 실제 캠핑객의 만족 및 행동의도에 미치는 선택 속성들을 파악함으로써 캠핑 사이트 개발자들의 개발계획 수립을 위한 가이드라인을 제시해 준다.
속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 BPSO(Binary Particle Swarm Optimization)방법과 상호정보량을 이용한 속성선택기법을 제안한다. 제안된 방법은 상호정보량을 이용한 후보속성부분집합을 선택하는 단계와 BPSO를 이용한 최적의 속성부분집합을 선택하는 단계로 구성되어 있다. 후보속성부분집합 선택 단계에서는 독립적으로 속성들의 상호정보량을 평가하여 순위별로 설정된 수 만큼 후보속성들을 선택한다. 최적속성부분집합 선택 단계에서는 BPSO를 이용하여 후보속성부분집합에서 최적의 속성부분집합을 탐색한다. BPSO의 목적함수는 분류기의 정확도와 선택된 속성 수를 포함하는 다중목적함수(Multi-Object Function)을 이용하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 유전자 데이터를 사용하였으며, 실험결과 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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