• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.63-66
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• 2005

분류란 여러 분야에서 쌓인 정보 데이터를 분석하여, 결과값에 대한 공통속성을 찾아내어 새로운 입력 데이터에 대해 보다 보편적인 결과를 분석하거나 예측하는 기법이다. 의사 결정 트리는 이러한 분류의 한 형태로 저장된 데이터를 활용하여 선험적 지식을 취득하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 발생시키는 데이터 분석 방법이다. 그러나, 의사 결정 트리의 여러 가지 장점에도 불구하고 트리 구성에 많은 비용이 소요되는 단점이 존재한다. 점점 대량의 데이터를 다루어야 하는 현대 사회에서는 이러한 단점이 더욱더 커질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 비트맵을 활용한 의사 결정 트리의 구현을 제안한다. 비트맵을 사용하게 되면 의사 결정 트리 생성의 가장 큰 비용인 속성값 측정에서 높은 효율을 유지할 수 있게 된다. 또한 보다 효율적이고, 확장성이 높은 의사 결정 트리를 구현할 수가 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.37-39
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• 2006

본 논문에서는 방학 중 효과적인 학습 방법을 분석하기 위해 의사결정트리를 사용한 접근법을 제안한다. 이를 위해, 우선 학업성취도에 영향을 미치는 방학 중의 학습방법에 대한 다양한 요소를 도출한다. 다음으로, 의사결정트리를 사용하기 위한 데이터 변환 및 분석 방법을 제안한다. 마지막으로, 설문조사를 통해 수집한 현실의 구체적 데이터에서 의사결정트리를 생성한다. 중학교 학생들에 대한 설문조사를 분석한 결과, 세 가지 의미 있는 결과를 도출하였다. 첫째, 인터넷 학습사이트 이용은 성적 하락에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 성적 변화에 큰 영향을 미칠 것으로 예상했던 과외는 실제로 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 셋째, 다양한 학습방법의 병행은 오히려 성적 하락의 요인이 되는 것으로 파악되었다. 본 논문에서 제시한 분석 방법 및 결과는 학생들의 방학 중 생활 지도나 학습 계획 수립에 많은 도움이 될 수 있다고 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.652-654
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• 2021

Attacks such as DDoS are detected by the intrusion detection system and can be prevented early. DDoS attack traffic was analyzed using the decision tree. Deterministic features with high importance were found, and the accuracy was verified by proceeding the decision tree for only those properties. And the contents of false positive and false negative traffic were analyzed. As a result, the accuracy of one attribute was 98% and the two attributes were 99.8%, respectively.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.32 no.3
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• pp.9-21
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• 2023

The recent conflict between Russia and Ukraine underscores the significant of military logistics support in modern warfare. Military logistics support is intricate and specialized, and traditionally centered on the mission-level operational analysis and functional models. Nevertheless, there is currently increasing demand for military logistics support even at the engagement level, especially for resupply using unmanned transport assets. In response to the demand, this study proposes a task model of the military logistics support for engagement-level analysis that relies on the logic of ammunition resupply below the battalion level. The model employs a decisions tree to establish the priority of resupply based on variables such as the enemy's level of threat and the remaining ammunition of the supported unit. The model's feasibility is demonstrated through a combat simulation using OneSAF.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.63-66
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• 2006

실체화 뷰 선택은 질의 수행 시간과 제한된 저장 공간 등의 유지 비용을 고려하여 최적의 실체화 뷰 집합을 선택하고 유지하는 것이다. 본 논문에서는 의사결정 트리를 이용한 실체화 뷰 선택기법을 제안한다. 제안기법은 의사결정 트리를 이용하여 실체화 뷰로 생성될 질의를 판단하고 실체화 뷰 교체가 필요한 경우 메타데이터 테이블을 이용하여 교체 대상을 결정한다. 의사결정 트리는 높은 우선순위를 가진 속성으로부터 차례대로 데이터를 분류하기 때문에 이용도가 높은 실체화 뷰를 선택하는 방법을 제공하고 메타데이터 테이블은 실체화 뷰 집합의 빠른 교체 수행과 효율적인 유지보수를 제공한다. 성능평가를 통해 제안된 기법은 실체화 뷰 비율에 따른 질의처리 시간이 기존기법보다 약 13%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.321-324
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• 2009

비교적 적은 크기이면서 예측력에 있어 만족할 만한 의사결정목을 생성하는 방법으로서 적절한 크기의 샘플링을 제안하였다. 일반적으로 샘플의 크기가 작을수록 작은 의사결정목이 생성되므로 적절한 예측 정확도를 갖는 작은 트리를 생성하기를 원할 경우 적당한 크기의 샘플링을 하는 것이 트리의 최적화를 위한 계산을 더 시행하는 것보다 바람직하다고 할 수 있으며, 이와 같은 사실은 현재 알려진 가장 대표적 의사결정목 생성 알고리즘인 C4.5 및 CART를 사용하여 실험으로서 보여주었다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.17 no.4
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• pp.101-111
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• 2014

Spatial events are predictable using data mining classification algorithms. Decision trees have been used as one of representative classification algorithms. And they were normally used in the classification tasks that have label class values. However since using rule ranking methods, spatial prediction have been applied in the spatial prediction problems. This paper compared rule ranking methods for the spatial prediction application using a decision tree. For the comparison experiment, C4.5 decision tree algorithm, and rule ranking methods such as Laplace, M-estimate and m-branch were implemented. As a spatial prediction case study, landslide which is one of representative spatial event occurs in the natural environment was applied. Among the rule ranking methods, in the results of accuracy evaluation, m-branch showed the better accuracy than other methods. However in case of m-brach and M-estimate required additional time-consuming procedure for searching optimal parameter values. Thus according to the application areas, the methods can be selectively used. The spatial prediction using a decision tree can be used not only for spatial predictions, but also for causal analysis in the specific event occurrence location.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.45-47
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• 1999

데이터 베이스에 저장하고 취급하는 자료가 폭발적으로 증가함에 따라서, 데이터 베이스 이용자가 필요로 하는 자료를 검색하고 유용한 정보를 획득하는 일은 더욱 더 어려워지고 있다. 이러한 문제들은 데이터에 내재되어 있는 유용한 패턴이나 변수들 간의 관계를 정교한 분석 모형을 찾아내는 데이터 마이닝이란 정보기술로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 여러 가지 데이터 마이닝 기법들을 알아보고 데이터 마이닝에 의해 만들어진 규칙들을 사용하여 의사결정에 도움을 줄 수 있는 분석적인 트리를 구성한다. 제안하는 트리가 어떻게 생성되는지 보이고 생성된 트리를 의사결정지원 시스템에 적용한다. 다양한 관점에서 분석을 요구하는 사용자를 충족시키는 트리를 구성하여 시각적인 효과와 각 계층간의 분석을 할 수 있는 의사결정지원 시스템을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.383-385
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• 2018

기존의 한방 자가 진단 방법에서는 PCM 기반의 알고리즘을 적용시켰으나 고질적인 문제점 중의 하나인 증상 수가 급격하게 증가할 경우에는 진단 결과가 정확하게 도출되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하는데 효율적인 퍼지 의사 결정 트리 알고리즘을 적용한다. 퍼지 의사 결정 트리는 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 구한 후, 사용자가 여러 증상을 입력하면 입력된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 치료하기 위한 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템보다 정확하고 신속한 진단 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1229-1231
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• 2011

대량의 분류 규칙 탐사 과정은 앙상블기법을 사용하여 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리의 분열 문제와 singleton 포함 한계를 해결하기 위하여 Cascading-and-Sharing 앙상블 기법을 적용하여 점진적 다중 의사결정 트리를 구축하였다. 또한 분류의 정확도를 향상시키고, 트리의 복잡도와 모델 과잉접합을 피하기 위하여 다중 트리 구축과정에서 선형 상관분석기법을 기반으로 훈련 데이터 속성들의 중복성을 제거하였다. 실험 결과, 속성들의 중복성을 제거하여 구축한 트리들은 원래 기법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.