• 대한안전경영과학회지
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• 제7권5호
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• pp.1-8
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• 2005

The consequences of rapid industrial advancement, diversified types of business and unexpected industrial accidents have caused a lot of damage to many unspecified persons both in a human way and a material way Although various previous studies have been analyzed to prevent industrial accidents, these studies only provide managerial and educational policies using frequency analysis and comparative analysis based on data from past industrial accidents. The main objective of this study is to find an optimal algorithm for data analysis of industrial accidents and this paper provides a comparative analysis of 4 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, and QUEST. Decision tree algorithm is utilized to predict results using objective and quantified data as a typical technique of data mining. Enterprise Miner of SAS and AnswerTree of SPSS will be used to evaluate the validity of the results of the four algorithms. The sample for this work chosen from 19,574 data related to construction industries during three years ($2002\sim2004$) in Korea.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1615-1619
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• 2010

토양수분은 토양입자에 포함되어 있는 물을 의미하는 것으로 지표면과 대기간의 에너지 균형과 물 순환을 조절하는데 중요한 요소이다. 본 연구에서는 토양수분 산정을 위하여 2003년 1월부터 2008년 12월까지의 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성관측 자료로부터 획득한 정규식생지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index)자료와 지표면 온도자료, 우리나라 76개소 기상관측소 중에 자료의 보유기간이 30년 이하인 관측소와 섬 지역들을 제외한 57개 지점의 강수량, 토양온도 자료 및 우리나라 전역에 대한 토지피복, 유효토심자료를 이용하여 데이터 마이닝(Data Mining) 기법의 하나인 CART(Classification And Regression Tree) 기법을 이용하여 토양수분을 산정하였다. 먼저 신뢰성 높은 토양수분 관측 자료를 가진 용담댐 유역의 6개 지점에 대하여 토양수분을 산정하여 적용 가능성을 분석하였다. 3개 지점의 토양수분 관측치는 토양수분 산정 모형 수립에 사용하였으며 검증에 사용된 1개 지점의 토양수분의 관측치와 추정치 간의 상관계수를 확인한 결과 전체적인 토양수분의 거동을 잘 나타내고 있어 토양수분 추정 모형의 적용가능성을 확인하였다. 이를 이용하여 용담댐 유역의 토양수분 분포와 우리나라 전역에 대한 토양수분 분포도를 추정하였다. 신뢰할 수 있는 지상관측 토양수분 관측치가 다양한 지상조건에 대하여 존재하지 않는 한계가 있음에도 불구하고 제시된 토양수분산정 방법은 제한된 가용자료를 사용한 우리나라 전역의 토양수분 산정에 있어 합리적인 접근법이라 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.567-581
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• 2005

gCRM(geographical Customer Relation Management; 지리적 고객 관계 관리)이란 기업 마케팅 방법으로 사용되던 고객관계관리(CRM)방법론에 지리정보시스템(GIS)이 접목된 새로운 방법론을 말한다. 본 연구에서는 gCRM을 소개하고 기업 사례연구를 통하여 gCRM에서 고객세분화 활용사례를 소개 하고자 한다. gCRM을 이용하면 고객들의 세분화한 특성을 시각적으로 비교 분석 할 수 있어 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있다.

• 한국의류산업학회지
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• 제23권4호
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• pp.480-490
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• 2021

Sales forecasting is crucial for many retail operations. For apparel retailers, accurate sales forecast for the next season is critical to properly manage inventory and plan their supply chains. The challenge in this increases because apparel products are always new for the next season, have numerous variations, short life cycles, long lead times, and seasonal trends. In this study, a sales forecasting model is proposed for apparel products using machine learning techniques. The sales data pertaining to outerwear items for four years were collected from a Korean sports brand and filtered with outliers. Subsequently, the data were standardized by removing the effects of exogenous variables. The sales patterns of outerwear items were clustered by applying K-means clustering, and outerwear attributes associated with the specific sales-pattern type were determined by using a decision tree classifier. Six types of sales pattern clusters were derived and classified using a hybrid model of clustering and decision tree algorithm, and finally, the relationship between outerwear attributes and sales patterns was revealed. Each sales pattern can be used to predict stock-keeping-unit-level sales based on item attributes.

• 한국의류학회지
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• 제44권6호
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• pp.1053-1069
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• 2020

This study examined the sales pattern relationship with respect to product attributes to propose sales forecasting for fashion products. We analyzed 537 SKU sales data of T-shirts in the domestic sports brand using SAS program. The sales pattern of fashion products fluctuated and were influenced by exogenous factors; therefore, we removed the influence of exogenous factors found to be price discounts and holiday effects as a result of regression analysis. In addition, it was difficult to predict sales using the sales patterns of the same product since fashion products were released as new products every year. Therefore, the forecasting model was proposed using sales patterns of related product attributes when attributes were considered descriptive variables. We classified sales patterns using K-means clustering in order to explain the relationship between sales patterns and product attributes along with creating a decision tree classifier using attributes as input and sales patterns as output. As a result, the sales patterns of T-shirts were clustered into six types that featured the characteristic shape of peak and slope. It was also associated with the combination of product attributes and their values in regards to the proposed sales pattern prediction model.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권2호
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• pp.111-126
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• 2021

A Kano model was used to classify the quality attributes of the service robot function for actual deployment that can support and replace bank employees. Quality attributes for a total of 6 dimensions and 23 service elements were divided into bank employees and customer groups, and service priorities were derived after comparative analysis. The Decision tree model was used to supplement the excessive simplification of quality attributes by the modest number of Kano models and to classify and predict by segment market. Of the 23 services, 16 were classified into the same attributes in both groups. 6 services classified as combination attributes used a Decision tree to identify differences in perception of quality attributes among groups. In terms of basic financial services and professional financial services, it was confirmed that bank employees feel financial service robots more attractive than ordinary customers. In the design of IT convergence service, we propose a methodology for deriving quality attributes by combining a Kano model for classifying quality attributes of two groups and a Decision tree for forecasting subdivision markets.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.87-96
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• 2021

산업의 발전에 따라 게임에 활용되는 기술도 고도화 되고 있다. 특히, 인공지능 기술은 게임로그를 수집하고 분석하여 패턴을 추출하고 게임의 자동화와 지능화를 위하여 활용되고 있다. 이러한 게임 플레이어의 패턴은 온라인 게임에서 플레이어 매칭, 적대적 NPC의 생성, 게임 월드의 밸런싱 등 적용 범위가 넓다. 본 연구에서는 게임 플레이어의 모델 생성 방법을 제안한다. 모델 생성을 위하여 사냥, 수집, 이동, 전투, 위기관리, 제작, 상호작용 등의 속성을 정의하였으며 의사결정나무 방법을 이용하여 패턴을 추출하고 모델링 하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 게임의 게임 로그를 이용하여 모델링하고 에러율을 확인하였으며 유효한 결과를 확인하였다.

• 한국보육지원학회지
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• 제18권5호
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• pp.79-99
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• 2022

Objective: This study was conducted to examine the significant factors affecting media device addiction using the data mining technique for large-scale data from the Panel Study on Korean Children Survey (PSKC). The PSKC data of this study were gathered from the elementary school students in their 10th survey (1,286 3rd grade students). Methods: The SPSS 21.0 program was used for data mining decision tree analysis, and the results are as follows. Results: First, the most important predictor of media device addiction was planning-organization which was among the sub-factors of executive function. Second, as a result of the decision tree analysis, the children with the highest probability of addiction to media devices were ones that had difficulties in planning and organizing, had mothers with a permissive parenting attitude felt difficulties in controlling behavior, and were alone at home for more than two hours a day without any adult supervision. Conclusion/Implications: The results of this study can help guide the direction of future research related to children's addiction to media devices by exploring and analyzing factors that significantly affect children's addiction to media devices.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.87-98
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• 2019

모순에 대한 일반적인 생각은 모순을 해결 가능성이 전혀 없는 공집합이나 논리적으로 틀린 것이다. 두 가지 대안 중에서 어느 쪽도 바람직하지 못한 결과를 초래하는 딜레마는 그 안에 숨어 있는 모순을 해결해야 하므로 해결이 어렵다. 하지만 이런 특성으로 인해 역설적으로 모순 해결은 혁신적이고 창의적인 문제 해결로 간주 되어왔다. 문제의 해법을 모순 해결의 관점에서 분석하는 트리즈(TRIZ)는 그동안 컴퓨터보다는 인간의 관점에서 문제 해결 방법으로 사용되었다. 트리즈처럼 모순 해결 중심으로 문제를 분석하는 나비 모형은 문제 해결의 자동화 관점에서 기호 논리학을 이용하여 모순 문제의 유형을 분석하였다. 모순문제유형별 구체적 해결전략을 적용하기 위해 본 연구에서는 의사결정트리 기반의 나비 알고리즘을 설계하였다. 본 연구는 파이선 tkInter를 바탕으로 주어진 모순 문제의 구체적 해결전략을 찾아 사용자들에게 제시하는 시각화 도구를 개발하였다. 개발한 도구를 검증하기 위하여 중학교 3학년 학생들이 나비 알고리즘을 학습한 후, 나무지지대의 모순 문제를 분석하도록 하였다. 학생들이 새로운 해결책을 찾아 발명대회에 참가하여 대상을 받았다. 본 연구에서 개발한 의사결정트리 기반 나비 알고리즘은 문제 해결 초기에 문제의 해결공간을 체계적으로 줄여주어 시행착오 없이 모순 문제를 해결하는데 도움을 줄 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2015

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.