• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.661-674
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• 2021

에드워드병은 양식넙치에 있어 치료가 어렵고, 모든 성장 단계에서 지속적으로 장기간에 걸쳐 어체 내에 존재하면서 대량 폐사까지 이어지는 경우가 많다. 본 논문에서는 의사결정 나무 기법을 이용하여 발병한 양식넙치의 다양한 증상 데이터를 기반으로 전체 수온 구간 및 저수온, 저-고수온, 고수온, 고-저수온 구간으로 나누어 에드워드병의 증상 패턴을 분석하였다. 실험을 통해 분석된 의사결정 나무의 증상 패턴에는 간 결절을 비롯하여 간 출혈, 간 조직 변성 등 간의 증상이 에드워드병의 판별 기준으로 선택되었다. 선택된 증상은 에드워드병의 주요한 증상으로 알려진 것이며, 분석된 결과가 에드워드병의 증상 패턴을 성공적으로 찾아주고 있음을 수산질병전문가의 자문을 통해 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.217-229
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• 2018

이 연구에서는 미분양 아파트 단지의 세대별 계약 자료에 데이터 마이닝 기법인 의사결정나무, 신경망, 로지스틱 모형을 적용하여 세대별 초기계약을 예측하는 모형을 개발한다. 모형 개발에는 위례신도시 미분양 아파트 단지의 계약 자료가 이용되며, 이 자료는 훈련용 자료와 검정용 자료로 분할되어 분석에 투입된다. 훈련용 자료에서는 신경망, 의사결정나무, 로지스틱 모형 순으로 예측력이 뛰어났지만 검정용 자료에서는 로지스틱 모형이 가장 우수하게 나타났다. 이 같은 결과는 신경망이 훈련용 자료에 최적화된 모형으로 구축되면서 검정용 자료에 대한 적응성이 떨어져 나타난 결과로 판단된다. 의사결정나무와 로지스틱 모형을 병행 적용한 결과, 층수, 향, 세대 위치, 전기 및 발전기실의 소음, 청약자 거주지, 청약 종류가 초기계약에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 두 가지 모형을 같이 사용하는 것이 초기계약 결정요인 발굴에 더 효과적이라는 것을 의미한다. 이 연구는 데이터 마이닝의 적용 범위를 주택 분양 예측까지 확장함으로써 융복합 분야 발전에 기여하고 있다.

• 산업융합연구
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• 제21권10호
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• pp.21-28
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• 2023

오늘날 빅데이터 활용의 필요성이 증가하면서 개인, 기업, 국가 등에서 SNS 데이터를 포함해 빅데이터를 이용한 다양한 분석 활동들이 이루어지고 있다. 그러나 기존 기술 시장 동향 예측연구는 전문가에 의존적이거나 특허나 문헌 연구 기반 데이터를 이용한 연구가 주로 진행되어 왔으며 빅데이터를 활용한 객관적인 기술 예측이 필요하다. 이에 본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)의 데이터로 의사결정나무 분석, 시각화 분석, 백분율 분석을 통해 미래 기술을 예측하는 모델을 제시하고자 한다. 연구 결과 백분율 분석은 다른 분석 결과에 비해 긍정적인 기술을 더 잘 예측할 수 있었고, 시각화 분석은 다른 분석 결과에 비해 부정적인 기술을 더 잘 예측할 수 있었다. 의사결정나무 분석도 의미 있는 예측은 가능하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.324-327
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• 2005

급속도로 발전하는 산업의 고도화와 이에 따른 업종의 다양화, 이에 동반되는 예상치 못한 산업재해는 불특정 다수에게 인적, 물적 피해를 야기 시키고 있다. 산업재해 예방을 위해 다양한 선행 연구들이 진행되었으나 이들 연구는 기존의 산업재해 데이터를 토대로 빈도분석, 비교분석을 통한 관리적, 교육적 등치 대책만을 제시하고 있다. 본 연구에서는 산업재해 예방을 위해 객관적이고 정량화된 데이터를 통한 예측 분석이 가능한 데이터마이닝을 적용하여 대표적인 기법인 의사결정나무의 CHAID, CART, C4.5, QUEST 4가지 알고리즘 비교분석하여 산업재해 예방 및 전문가 시스템 구축을 위해 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 제시하도록 한다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제8권4호
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• pp.1-11
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• 2006

의사결정나무 알고리즘은 데이터마이닝 기법중 하나인데 관심이 되는 데이터들에 대하여 분류 및 예측을 가능하게 해준다. 이 기법은 데이터 형태의 특성을 분석할 수 있고 산업재해 형태의 차이점을 찾아내는데 사용될 수 있다. 본 연구에서는 산업재해 데이터의 특성을 파악하고자 C4.5 알고리즘을 사용하였다. 본 연구에서 분석을 위하여 사용된 데이터는 강원도에서 발생한 2년 동안의 산업재해 관련 데이터로서 연구에 적용된 데이터의 수는 19,909개로 구성되어 있다. 본 연구의 목적을 위하여 한 개의 목표변수와 여덟 개의 독립변수가 산업재해 형태에 따라 세분화 되었다. 분석 후 데이터는 222개의 전체 나뭇가지와 151개의 줄기가지로 분류되었다. 또한 본 연구에서는 재해자들의 위험도 관리와 감소를 위하여 이익도표를 제공하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.880-883
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• 2021

비만은 다양한 합병증을 일으키는 위험요소로 현대인의 건강을 위협한다. 비만에 영향을 주는 요소들은 유전적 영향, 식습관, 신체활동 등이 연관된다. 비만 인구의 증가로 대사증후군의 발병률이 높아졌다. 대사증후군은 비만, 고지혈증과 고혈압 등의 여러 가지 성인병을 동반한다. 비만과 대사증후군 판별 요소 검출을 위한 개인의 신체 정보와 생활 정보 분석이 필요하다. 본 논문에서는 의사결정나무를 이용하여 비만과 대사증후군을 분류하고 분류 시 사용된 특징의 중요도 분석을 수행한다. 비만 분석 결과는 체중과 신장이 높은 특징 중요도를 나타냈으며 대사증후군은 HDL, 허리둘레, 혈압과 나이 등이 높은 특징 중요도를 보였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.76-86
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• 2021

건설공사에는 다양한 이해관계자들이 참여하며, 리스크와 클레임 및 분쟁이 발생할 수 있는 가능성이 높다. 분쟁은 비용과 시간의 손실을 발생시키기 때문에, 건설사 입장에서는 건설공사를 효율적으로 관리하고 수익성을 높이기 위해 건설분쟁을 사전에 예측하고 선제적으로 대응하는 것이 중요한 현안이다. 본 연구의 목적은 건설공사 조건에 따라 발생하는 분쟁의 유형과 분쟁유형별 발생확률을 예측할 수 있는 의사결정나무 기반의 건설분쟁 예측모델을 구축하는데 있다. 이는 분쟁을 사전에 예측하고 선제적으로 대응할 수 있는 기회를 제공한다는 측면에서 유용하게 활용될 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.161-170
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• 2013

외환차액거래는 국제외환 시장에서 외국의 통화를 거래하는 것으로 현물시장에서 이뤄지는 장외 통화선물 거래를 의미한다. 외환차액거래 데이터를 이용하여 의사결정나무와 그래디언트 부스팅 방법을 이용한 수익모델을 비교하였다. 금융시장의 예측을 위해 사용되고 있는 시계열분석과 같은 방법들은 장기간의 예측 모형을 설명하기에 장점이 있지만, 파동이많고 짧은 시간에 가격이 급변하는 외환시장을 예측하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 단기간 즉 1, 3, 5분에서 외환시장의 수익구조를 의사결정나무와 앙상블기법의 하나인 그래디언트 부스팅으로 비교하여 매수, 매도거래 시 수익을 만들기 위한 규칙을 연구하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.729-736
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• 2010

본 논문에서는 부산 소재 K 대학교 신입생들의 학업성취도에 대해 신입생의 특성변수를 포함한 전형관련 변수들에 대한 영향력 분석을 연구한다. 이를 위해 모수적인 방법인 다중회귀분석과 비모수적인 방법인 의사결정나무 분석을 통하여 학업성취도에 대한 전형관련 변수들에 대한 주효과와 상호 작용효과를 각각 분석하였다.

• 서비스연구
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• 제3권1호
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• pp.9-16
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• 2013

데이터 분석가에게 많은 노력이 요구되지 않으면서 사용자가 쉽게 분석결과를 이해할 수 있는 범용 분류기법으로서 가장 대표적인 것은 Breiman이 개발한 의사결정나무를 들 수 있다. 의사결정나무에서 기본이 되는 2가지 핵심내용은 독립변수의 차원 공간을 반복적으로 분할하는 것과 평가용 데이터를 사용하여 가지치기를 하는 것이다. 분류문제에서 반응변수는 범주형 변수여야 한다. 반복적 분할은 변수 의 차원 공간을 겹치지 않는 다차원 직사각형으로 나눈다. 여기서 변수는 연속형, 이진 혹은 서열의 척도이다. 본 논문에서는 새로운 사례를 분류함에 있어서 분류의 성능을 평가하기 위해 분류나무의 정확도 정밀도 재현률 등을 실험하고자 한다.