• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.5
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• pp.877-884
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• 2011

The decision tree is a representative algorithm of data mining and used in many domains such as retail target marketing, fraud detection, data reduction, variable screening, category merging, etc. This method is most useful in classification problems, and to make predictions for a target group after dividing it into several small groups. When we create a model of decision tree with a large number of input variables, we suffer difficulties in exploration and analysis of the model because of complex trees. And we can often find some association exist between input variables by external variables despite of no intrinsic association. In this paper, we study on the removal method of unnecessary input variables using multiple external association rules. And then we apply the removal method to actual data for its efficiencies.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.2
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• pp.299-307
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• 2012

Data mining is a method of searching for an interesting relationship among items in a given database. The decision tree is a typical algorithm of data mining. The decision tree is the method that classifies or predicts a group as some subgroups. In general, when researchers create a decision tree model, the generated model can be complicated by the standard of model creation and the number of input variables. In particular, if the decision trees have a large number of input variables in a model, the generated models can be complex and difficult to analyze model. When creating the decision tree model, if there are marginally conditional variables (intervening variables, external variables) in the input variables, it is not directly relevant. In this study, we suggest the method of creating a decision tree using marginally conditional variables and apply to actual data to search for efficiency.

• Journal of Global Scholars of Marketing Science
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• v.10
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• pp.91-110
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• 2002

The purpose of this research is as follows; First, the reference price ads are to investigate how the price cues and prior knowledge of service products have an effect on consumers' perception by the type of information. Second, this study suggests some marketing strategy guides to service marketing managers for price promotion strategy. To achieve these research goals, the hypothesis was established through reviewing the previous studies and the data collected from the experimental design. The experiment of this study was a 2$\times$2$\times$2 among the subject factorial design in which the factors were present in price cue presentation (presentation/non- presentation), the level of prior knowledge(high/low), and the type of information(positive/negative). The major findings of this research can be summarized as follows; First, there are some significant statistical differences in the consumers' perception value by level of price cues(hypothesis 1). Second, there are some significant statistical differences in the consumers' price-quality perception by level of price cues(hypothesis 2). Third, there are some significant statistical differences in the price-quality perception by the level of prior knowledge and the type of information(hypothesis 3).

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.1
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• pp.121-129
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• 2012

Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. Currently, study of the constraint-based association rules are underway by many researchers. When we create relation rule, we can often find a lot of rules. Of this rules, we can find rule that direct relativity by marginally conditional variables (intervening variable, external variable) does not exist. In such a case, this association rule can be considered insignificant. In this study, we want to study for association rules creation using marginally conditional variable. The result of this study can find meaningless association rules. Also, we can understand more exactly the relationships between variables.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.5
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• pp.207-215
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• 2019

This study was attained to examine the relationship between the videogame players' motivation and loyalty, and to investigate the mediator effect of flow. We conducted a survey based on former researches and verified outcomes through empirical analysis. The results proposed that intrinsic and extrinsic motivation have positive influence on game loyalty, and flow has the mediating effect of this relationship. Additionally, extrinsic motivation has less impact on game loyalty and flow than intrinsic motivation does. The inherent value of game players from this paper will promote the development of VR(virtual reality) games or serious games.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.189-206
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• 2003

본 연구는 무선인터넷 컨텐츠 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 모바일 게임의 고객 충성도 형성요인을 고찰하였다. 모바일 게임 산업은 그동안 각 이동통신사에 종속된 게임업체들이 게임 컨텐츠를 공급함으로써 게임업체에 지속적인 충성도를 가지는 고객을 확보하기가 어려웠다. 그러나 이제 무선망 개방과 더불어 이동 통신회사와는 관계없이 자유롭게 무선인터넷 접속이 가능해짐에 따라 많은 변화가 예상된다. 즉, 시장의 장벽이 사라지게 되어 모바일 게임업체들 간의 경쟁은 더 한층 심화될 것이며, 결국 안정적인 고객을 확보한 몇몇 기업만이 살아남게 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 모바일 게임의 충성도 형성에 영향을 미치는 변수들에는 어떠한 것이 있는지 조사해 보고자 한다. 기존의 온라인 게임이나 컴퓨터 게임의 충성도에 관한 연구들을 참조하여 모바일 게임만의 특성을 고려한 연구모형을 설정하였다. 먼저 모바일 게임의 충성도에 영향을 미치는 요인을 게임의 내적 요인과 외적 요인으로 구분하였다. 모바일 게임의 내적 요인으로는 게임 컨텐츠 자체의 참신성, 조작용이성을, 게임 외적 요인으로는 브랜드 인지도와 사회적 상호작용성을 선정하였다. 이러한 변수들이 모바일 게임 만족도에 영향을 미치고 또 이 만족도가 모바일 게임에 대한 고객 충성도로 이어진다는 모델과 가설을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.956-959
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• 2020

본 연구에서는 아파트를 대표할 수 있는 내·외적 데이터를 수집하고 인공지능 기술들을 활용하여 아파트 가격을 예측하는 시스템을 구축하고자 한다. 구체적으로 웹크롤링 기법을 통해 수집한 아파트 내·외적 데이터의 변수들에 대한 특성 선택(Feature Selection)을 수행하였고, 다양한 인공지능 기법을 활용하여 부동산 가격 예측 모형을 개발하였다. 아파트 가격 예측 모형 생성을 위해 Linear Regression, Ridge, Xgboost, Lightgbm, Catboost 등의 기계학습 알고리즘을 사용하였고, RMSE를 사용하여 각 예측 모형 간의 성능 비교를 수행하였다. 가장 성능이 좋은 예측 모형은 Xgboost기반 예측 모형이였으며, RMSE값이 약 0.0366으로 가장 낮았으며 테스트 데이터에 대한 정확도는 약 95.1%였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.35-37
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• 2021

Analyzing and predicting foreign tourists' demand is a crucial research topic in the tourism industry because it profoundly influences establishing and planning tourism policies. Since foreign tourist data is influenced by various external factors, it has a characteristic that there are many subtle changes over time. Therefore, in recent years, research is being conducted to design a prediction model by reflecting various external factors such as economic variables to predict the demand for tourists inbound. However, the regression analysis model and the recurrent neural network model, mainly used for time series prediction, did not show good performance in time series prediction reflecting various variables. Therefore, we design a foreign tourist demand prediction model that complements these limitations using a convolutional neural network. In this paper, we propose a model that predicts foreign tourists' demand by designing a one-dimensional convolutional neural network that reflects foreign tourist data for the past ten years provided by the Korea Tourism Organization and additionally collected external factors as input variables.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.7
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• pp.143-153
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• 2002

본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2000.10a
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• pp.31-32
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• 2000

어군의 이동경로(Priede ＆ Swift, 1993)를 어류 외적인 주변 환경변수와 어류의 내적인 생리생태 등에 따른 행동요인을 고려하여 보다 합리적이고 논리적인 방법으로 어군탐색을 효율적으로 수행할 필요가 있으며, 따라서 어류이동경로 추적에 대한 모델링과 시뮬레이션(Arnolds ＆ Holford, 1995) 기법의 개발이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 저서성 어류의 이동 궤적에 관한 현장 계측자료를 해양환경요인과 관련시켜 분석하고, 어류이동에 관한 수치행동의 모델링의 주요한 변수를 파악하였다. (중략)