판례 자동분류 시스템은 일반적인 문서 자동분류 시스템과 기본적인 동작방법은 동일하다. 본 논문에서는 노동법에 관련된 판례를 대상으로 지지벡터기계(SVM), 단일 의사결정나무, 복수 의사결정나무, 신경망 기법 등을 사용하여 문서의 자동 분류 실험을 수행하고, 판례분류에 가장 적합한 기계학습기법이 무엇인지를 실험해 보았다. 실험 결과 복수 의사결정나무가 93%로 가장 높은 정확도를 나타내었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권5호
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pp.917-926
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2010
배깅과 부스팅의 기법은 예측력을 향상 시킨다고 알려져 있다. 이는 비교 실험을 통하여 성능이 검증 되었는데, 목표변수가 범주형인 경우에 특정 의사결정나무 알고리즘인 회귀분류나무만 주로 고려되었다. 본 논문에서는 의사결정나무 외에도 다른 데이터마이닝 방법도 고려하여 목표변수가 연속형인 경우에 배깅과 부스팅 기법의 성능 검증을 위한 비교 실험을 실시하였다. 구체적으로, 데이터마이닝 알고리즘 기법인 선형회귀, 의사결정나무, 신경망에 배깅 및 부스팅 앙상블 기법을 결합하여 8개의 데이터를 비교 분석하였다. 실험 결과로 연속형 자료에 대한 여러 데이터마이닝 알고리즘에도 배깅과 부스팅의 기법이 성능 향상에 도움이 되는 것으로 확인되었다.
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.
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.
성형외과에서는 웹 방문자를 늘리기 위하여 다양한 노력을 하고 있지만, 웹 사이트의 어떠한 속성이 웹 방문자 수를 증대시키는지에 대한 체계적인 연구는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 방문자 수가 많은 성형외과 웹 사이트와 방문자 수가 적은 웹 사이트를 구분하는 속성을 규명하였다. 다중 판별 분석과 의사결정 나무 기법, 신경망 분석 기법을 이용하여 방문자의 다소 (多少)를 구분하는 속성들을 도출하였다. 웹 사이트의 속성 중 '가상성형프로그램', '정보추천' 등 소수의 속성이 방문자 수의 다소(多少)를 설명하는 것으로 드러났다.
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.
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.
건설 산업 재해 예방을 위한 연구와 노력에도 불구하고 최근 7년간 국내 건설업 재해자 수가 꾸준히 증가했다. 건설현장에서 발생하는 재해는 다른 산업군에 비해 강도 높은 재해가 발생할 가능성이 크기 때문에 근본적으로 예방할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 모형에 대한 해석이 쉽고 변수의 상호작용 효과 해석이 용이한 의사결정나무 기법을 활용하여 건설재해 예측 모델을 제안하였다. 제안된 건설 재해 사전 예측 모델의 현장 활용 가능성을 평가하기 위하여 판별분석기법 기반 모델과의 건설 재해 예측 정확도를 비교하였다. 검토 결과 판별분석 모델에 비해 의사결정나무 모델의 누적 예측 정확도가 더 높은 것으로 나타났다. 의사결정나무 기법을 이용한 모델은 시간이 지남에 따라 데이터가 증가하기 때문에 예측 정확도가 더욱 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서 제안된 건설 재해 예측 모델이 건설현장에서 활용된다면 효과적으로 안전 관리를 할 수 있고, 건설업 재해율 감소에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 국내 공공 DB에 데이터마이닝 기법인 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 적용하여 국내 청소년의 삶의 만족도 증진에 관한 의미 있는 의사결정 규칙을 추출하는 과정을 분석한다. 분석을 위하여 한국아동·청소년패널조사(KYCPS) 중에서 중1 패널데이터의 4~6차연도 자료인 고등학생 학년별 자료를 활용하였다. 로지스틱 회귀분석으로 추출된 영향요인은 1학년은 전체 성적 만족도, 주의집중 문제, 우울, 자아 탄력성, 애정, 과잉간섭, 학습활동, 교사관계, 2학년은 가정의 경제 수준, 건강상태, 전체 성적 만족도, 신뢰, 소외, 학습활동, 학교규칙, 교우관계, 교사 관계, 3학년은 가정의 경제 수준, 전체 성적 만족도, 우울, 자아 탄력성, 애정, 학대, 학교규칙, 교사 관계로 나타났다. 의사결정나무 기법을 적용한 결과 국내 고등학생의 삶의 만족도는 개인의 정서 문제, 학교성적, 가정의 경제적 환경, 학교적응 등에 의하여 복합적으로 영향을 받는 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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