• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.195-198
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• 2006

분산형 데이터 마이닝에서는 의사결정나무 알고리즘을 사용한다. 의사결정나무 알고리즘을 사용하여 분산된 정보를 데이터 마이닝 하기 위해서 의사결정나무 구조 정보가 없는 에이전트에서는 의사결정나무 구조 정보를 가진 에이전트로부터 정보를 받아야 한다. 일반적으로 네트워크의 전승속도는 제한이 있고 환경마다 속도도 다르기 때문에 분산형 데이터 마이닝이 비분산형 데이터 마이닝 보다 효율적으로 실행되기 위해서 의사결정나무 구조 정보의 전송량이 최대한 작아야 한다. 본 논문에서 의사결정나무 구조 정보를 전달하는 방법과 그 정보를 보다 효율적으로 전송하는 구현방법에 대해 제시한다. (본 연구는 서울시 신기술연구개발지원사업의 지원에 의하여 이루어진 것임)

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.257-260
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• 2000

본 연구에서는 의사결정나무모형을 이용하여 교통사고 유형 분석을 시도한다. 분석에 이용된 자료는 도로교통안전관리공단에서 수집한 교통사고 정밀조사 자료이다. 본 연구에서 목표변수는 '사고내용'이며, 설명변수는 '인적 요인', '차량적 요인', '도로 환경적 요인' 관련 변수이다. 목표변수에 주요한 기여를 하는 주요 설명변수를 도출하였으며, 얻어진 의사결정나무모형을 토대로 하여 교통사고를 유형화하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2001년도 추계학술대회
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• pp.12-12
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• 2001

정보기술을 바탕으로 전자상거래의 규모는 빠르게 늘어가고 있다. 본 연구에서는 종합쇼핑몰의 성격을 띠는 사이버 쇼핑몰의 고객과 구매 고객의 특성 등을 살펴보고 의사결정나무를 이용한 이탈고객의 분류, 쇼핑몰에 등록된 상품군과 인구특성적인 변수들간의 대응분석을 실시하여 쇼핑몰에 대한 인식을 제고한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.225-228
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• 2005

본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 4가지의 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율, FFT(Fast Fourier Transformation), 2차원 히스토그램 면적, 프렉탈, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 4가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다. 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods)보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.

• 경영정보학연구
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• 제8권3호
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• pp.125-134
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• 2006

본 연구에서는 온라인 자동차보험 고객 이탈 예측에 있어 의사결정나무를 적용하였다. 우리는 본 연구에서 2003년과 2004년 사이에 온라인 자동차 보험을 계약한 고객의 데이터를 이용하여 의사결정나무를 이용해 고객이탈을 예측하였다. 우리는 C5.0 알고리즘에 기반을 둔 의사결정나무의 예측 결과에 대한 비교를 위해 다변량판별분석과 로짓분석을 이용하였다. 분석결과 의사결정나무 알고리즘은 다른 기법보다 예측성과가 매우 뛰어난 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 온라인 자동차 보험에 있어서 마케팅전략 수립에 유용한 가이드라인을 제공해 줄 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.671-678
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• 2011

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무, 연관 규칙, 군집분석, 신경망 분석 등의 기법이 있으며, 이중 의사결정나무 알고리즘은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법으로서 고객세분화, 고객 분류, 문제 예측 등의 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 하며 특히 입력 변수의 수가 많을 경우 종종 모형 생성 및 해석에 있어 어려움을 격기도 한다. 이에 본 논문에서는 의사결정나무 생성 시, 입력 변수에 대한 매개 관계를 파악하여 나무 생성에 불필요한 입력 변수를 제거하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제28권6호
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• pp.43-54
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• 2010

최근 화물수요모형에 화물자동차 투어행태를 반영하기 위한 접근방법이 제시되었다. 화물자동차 이동을 투어기반 접근방법으로 모형화 하기 위해서는 화물자동차 투어와 투어유형에 대한 이해가 필요하다. 본 연구는 화물자동차 투어유형을 왕복형 투어와 체인형 투어로 구분하여 이들 투어유형 선택행태를 분석하였다. 투어유형 선택행태를 분석하기 위한 방법으로는 의사결정나무(decision tree)와 로짓모형(logit model)을 이용하였다. 분석결과 화물자동차 투어유형을 분류하는 설명변수로 화물적재율, 평균화물량, 총화물량이 선정되었으며, 의사결정나무와 로짓모형이 유사한 결과를 도출하였다. 또한 소형과 중형 화물자동차의 투어유형을 분류하는 설명변수가 큰 차이를 보이지 않음에 따라 화물자동차 투어를 계획함에 있어 화물을 어떻게 적재할 것인지가 가장 중요한 것으로 나타났다. 의사결정나무와 로짓모형의 예측력을 비교한 결과는 의사결정나무가 로짓모형에 비해 상대적으로 우수한 결과를 보였는데, 이는 화물자동차 투어유형을 분류함에 있어 로짓모형과 같이 설명변수의 선형적 결합에 의한 분류 보다는 의사결정나무와 같이 다수 설명변수들의 규칙조합으로 분류하는 것이 효과적임을 나타낸다.

• 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.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.171-176
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• 2003

방대한 양의 데이터에서 의사결정에 필요한 정보를 발견하는 일련의 과정을 데이터 마이닝 (data mining)이라고 하는데, 본 연구에서는 생물정보학 (bioinofmatics)의 한분야로서 의학분야의 통계적 의사결정 시스템을 제공하는 의사결정나무 (decision tree) 알고리즘 중 QUEST를 S-PLUS로 구현하고(이하 S-QUEST) 발육제한(Intrauterine Growth Restriction; IUGR) 데이터를 분석하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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• pp.69.1-69.1
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• 2010

본 연구는 교량 시설물의 재난방지를 위한 정보시스템의 구축에 있어 선행되어야 하는 교량 구조계산서 항목 저장정보의 질적 향상을 위해 XML 스키마 매칭 기법을 효율적으로 활용할 방법에 대해 제시하였다. 이를 위하여 XML 스키마 매칭에 사용되는 가중치 변화에 따른 매칭 정확도를 나타내는 데이터를 구축하고, 이를 활용하여 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 모델을 구현하여 교량의 형식, 문서가 포함하고 있는 항목의 수, 문서를 작성한 회사에 따라 달라질 수 있는 최적의 가중치를 지동으로 선정할 수 있는 프로세스를 제안하였다. 의사결정나무 모델을 통해 결정한 매칭 가중치는 이전에 비하여 약 10% 정확도 상승효과가 있음을 알 수 있었다.