• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권5호
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• pp.877-884
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• 2011

의사결정나무는 데이터마이닝의 대표적인 알고리즘으로서, 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법이다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 입력 변수의 수가 많을 경우 생성된 의사결정모형은 복잡한 형태가 될 수 있고, 모형 탐색 및 분석에 있어 어려움을 겪기도 한다. 이때 입력변수들 간의 내재적인 관련성은 없으나, 외적 변수에 의하여 각 변수가 우연히 어떤 다른 변수와 연결됨으로써 관련성이 있는 것으로 나타나는 것을 종종 볼 수 있다. 이에 본 논문에서는 의사결정나무 생성 시, 입력 변수에 대한 외적 관계를 파악할 수 있는 다중외적연관성규칙을 이용하여 의사결정나무 생성에 불필요한 입력변수를 제거하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권2호
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• pp.299-307
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• 2012

데이터마이닝은 주어진 데이터베이스에서 항목간의 흥미로운 관계를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무는 데이터마이닝의 대표적인 알고리즘이라고 할 수 있다. 의사결정나무는 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법이다. 일반적으로 연구자가 의사결정나무 모형을 생성 할 때 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 한다. 특히 의사결정나무 모형에서 입력 변수의 수가 많을 경우 생성된 모형은 복잡한 형태가 될 수 있고, 모형 분석이 어려울 수도 있다. 만일 입력변수에서 주변조건부 변수 (매개변수, 외적변수)가 존재한다면 이 입력변수는 직접적인 관련성이 없는 것으로 판단한다. 이에 본 논문에서는 주변조건부 변수를 고려하여 의사결정나무모형을 생성하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.

• 마케팅과학연구
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• 제10권
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• pp.91-110
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• 2002

본 연구에서는 기업이 준거가격 광고의 단서에 대한 이론을 적용하여 소비자들에게 어떻게 효과적으로 커뮤니케이션 해야 할 것인지에 초점을 두고 있다. 여러 서비스산업 중 여행상품을 대상으로 정보유형을 조절변수로 하여, 가격단서(외적 준거가격)와 지식수준의 독립변수가 소비자지각의 종속변수에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 살펴보았으며, 이러한 변수들의 관계를 이용하여 외적 준거가격의 제시여부와 지식수준의 높고 낮음, 긍정적 정보와 부정적 정보제공을 통한 8개 집단간의 요인실험설계(factorial design)를 실시하였다. 연구결과 서비스의 준거가격 광고에서 가격단서(외적준거가격)를 제시받은 소비자들이 미제시한 소비자들보다 가격-품질지각이 높아지고, 서비스에 대한 지각가치를 높게 지각한다는 사실이 발견되었다. 또한, 긍정적인 정보보다는 부정적인 정보에 노출되었을 때, 지식수준이 낮은 소비자는 지식수준이 높은 소비자보다 가격-품질지각이 높게 나타나는 것을 확인활 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.121-129
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• 2012

연관성규칙은 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 현재 연관성규칙의 효율성을 개선하기 위하여 많은 연구자들에 의하여 제약 기반 연관성규칙의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 연관성규칙 생성 시, 종종 많은 규칙들을 발견할 수 있다. 이들 규칙 중에서 변수들 간에 우연히 관련성이 높게 나타나는 경우가 존재할 수 있고 주변 조건부 변수 (매개변수, 외적변수)에 의하여 직접적인 관련성이 없는 규칙을 발견할 수도 있으며, 그 규칙은 간접적 해석만 가능하므로 의미가 없는 것으로 판단 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 연관성 규칙에서 주변 조건부 변수를 고려한 연관성 규칙 생성에 관하여 연구하고자 하며, 이를 실례를 통하여 고찰하였다. 본 연구의 결과를 적용함으로써 연관성 규칙에서 의미 없는 규칙을 찾을 수 있으며, 변수들 간의 관련성을 보다 정확하고 명확하게 이해할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.207-215
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• 2019

본 연구에서는 비디오게임 이용자가 인식하는 내적 및 외적 동기부여와 몰입이 게임 충성도에 미치는 영향을 알아보고자 수행되었다. 또한 이러한 관계에서 몰입이 실제로 매개역할을 수행하는지도 확인해 보도록 하였다. 기존 연구를 토대로 설문지를 작성하여 분석에 필요한 설문결과를 취합하여 이를 기반으로 연구결과를 확인해 보았다. 실증분석 결과 게임 이용자의 내적 동기부여 및 외적 동기부여는 게임 충성도에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 여기에 몰입이라는 매개변수가 매개효과를 발휘하고 있음도 확인하였다. 다만 외적 동기부여는 내적 동기부여보다 영향력이 높지 않음을 아울러 확인할 수 있었다. 향후 가상현실 게임이나 기능성 게임 등의 발전에 본 연구에서 제시한 사용자의 내재적 가치변화에 관한 부분을 적용해 볼 수 있을 것이다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 추계공동학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.35-37
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• 2021

외래 관광객 수요를 분석하고 예측하는 것은 관광 정책을 수립하고 기획하는데 지대한 영향을 미치기 때문에 관광 산업 분야에서 매우 중요하다. 외래 관광객 데이터는 여러 외적 요인들에 의해 영향을 받기 때문에, 시간에 따른 미세한 변화가 많다는 특징을 갖는다. 따라서, 최근에는 관광객 입국자 수요를 예측하기 위해 경제 변수 등 여러 외적 요인들도 함께 반영하여 예측 모델을 설계하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 기존의 시계열 예측에 주로 사용되는 회귀분석 모델과 순환신경망 모델은 여러 변수들을 반영하는 시계열 예측에 있어 좋은 성능을 보이지 못했다. 따라서 우리는 합성곱 신경망을 활용하여 이러한 한계점들을 보완한 외래 관광객 수요 예측 모델을 소개한다. 본 논문에서는 한국관광공사에서 제공한 과거 10개년 외래 관광객 데이터와 추가적으로 수집한 여러 외적 요인들을 입력 변수로 반영하는 1차원 합성곱 신경망을 설계하여 외래 관광객 수요를 예측하는 모델을 제시한다.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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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.

• 한국어업기술학회:학술대회논문집
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• 한국어업기술학회 2000년도 추계수산관련학회 공동학술대회발표요지집
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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)