• 대한간호학회지
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• 제50권5호
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• pp.686-698
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• 2020

Purpose: This study was aimed to investigate experiences, perceptions, and educational needs related to patient safety and the factors affecting these perceptions. Methods: Study design was a descriptive survey conducted in November 2019. A sample of 1,187 Koreans aged 20-80 years participated in the online survey. Based on previous research, the questionnaire used patient safety-related and educational requirement items, and the Patient Safety Perception Scale. Descriptive statistics and a decision tree analysis were performed using SPSS 25.0. Results: The average patient safety perception was 71.71 (± 9.21). Approximately 95.9% of the participants reported a need for patient safety education, and 88.0% answered that they would participate in such education. The most influential factors in the group with low patient safety perceptions were the recognition of patient safety activities, age, preference of accredited hospitals, experience of patient safety problems, and willingness to participate in patient safety education. Conclusion: It was confirmed that the vulnerable group for patient safety perception is not aware of patient safety activities and did not prefer an accredited hospital. To prevent patient safety accidents and establish a culture of patient safety, appropriate educational strategies must be provided to the general public.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.126-133
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• 2007

본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 전력계통의 단기 부하 예측을 하는 방안을 제시한다. 기존의 단기 부하 예측은 시계열 분석 방법이 주를 이루었으며, 이러한 방법은 방대한 양의 자료를 기반으로 데이터베이스를 만들고 이를 이용하여 여러 가지 계수를 이용하여 수요를 예측함으로써 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 따라서 본 연구에서는 좀 더 적은 시간과 노력으로 부하예측이 가능하도록 데이터마이닝 기법을 이용하여 요일별 그리고 특수 일의 패턴을 분석하고 의사결정트리를 이용한 예측방법을 제시하고자 한다. 그리고 현재 전력거래소를 통해 거래되고 있는 계통한계가격과의 관계를 분석하여 예측 계수에 계통한계가격을 추가하여 예측방법을 제시하고자 한다.

• Safety and Health at Work
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• 제1권2호
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• pp.140-148
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• 2010

Objectives: Determining the work-relatedness of lung cancer developed through occupational exposures is very difficult. Aims of the present study are to develop a decision tree of occupational lung cancer. Methods: 153 cases of lung cancer surveyed by the Occupational Safety and Health Research Institute (OSHRI) from 1992-2007 were included. The target variable was whether the case was approved as work-related lung cancer, and independent variables were age, sex, pack-years of smoking, histological type, type of industry, latency, working period and exposure material in the workplace. The Classification and Regression Test (CART) model was used in searching for predictors of occupational lung cancer. Results: In the CART model, the best predictor was exposure to known lung carcinogens. The second best predictor was 8.6 years or higher latency and the third best predictor was smoking history of less than 11.25 pack-years. The CART model must be used sparingly in deciding the work-relatedness of lung cancer because it is not absolute. Conclusion: We found that exposure to lung carcinogens, latency and smoking history were predictive factors of approval for occupational lung cancer. Further studies for work-relatedness of occupational disease are needed.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.73-79
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• 2023

사이버 위협은 기술의 발전에 따라 진화되고 정교해지고 있으며, DDoS 공격으로 인한 서비스 장애를 발생 이슈들이 증가하고 있다. 최근 DDoS 공격은 특정 서비스나 서버의 도메인 주소에 대량의 트래픽을 유입시켜 서비스 장애를 발생시키는 유형이 많아지고 있다. 본 논문에서는 대역폭 소진 공격의 대표적인 공격 유형인 Syn Flooding 공격의 데이터를 생성 후, 효과적인 공격 탐지를 위해 Random Forest, Decision Tree, Multi-Layer Perceptron, KNN 알고리즘을 사용하여 비교 분석하였고 최적의 알고리즘을 도출하였다. 이 결과를 토대로 Syn Flooding 공격 탐지 정책을 위한 기법으로 효과적인 활용이 가능할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.639-652
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• 2015

현대의 제조공정은 컴퓨터의 발전과 통신 및 네트워크의 발달로 컴퓨터통합제조가 가능해졌다. 이로 인해 고품질 제품의 고속 생산공정이 확대되고, 공정에서 실시간으로 전송되는 다양한 품질변수들의 데이터 축적 또한 가능하게 되었다. 이를 관리하기 위해서는 다변량 통계적 공정관리 절차가 필요하다. 전통적으로 사용하는 다변량 관리도는 이상상태 발생시 이상신호를 주지만, 이상원인이 어떠한 변수에 어떠한 영향을 주는지에 대한 정보를 제공하지 않는다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 데이터마이닝과 기계학습 기법을 이용할 수 있다. 이 논문에서는 의사결정나무 학습 기법을 이용한 다변량 공정관리 절차를 소개하고, 이변량인 경우 모의실험을 통하여 그 효율을 살펴보았다. 모의실험 결과를 살펴볼 때, 상관계수에 따라 이상상태 탐지 능력은 비슷한 것으로 나타났고, 이상상태에 대한 분류 정확도는 상관계수와 이상원인의 형태에 따라 차이가 있지만 기존의 다변량 관리도에서는 제공하지 않는 이상원인의 정보를 제공하는 장점이 있음을 알 수 있다.

• 품질경영학회지
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• 제44권4호
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• pp.883-895
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• 2016

Purpose: The demand for ordinary mail services supplied by 'Korea POST' is decreasing due to the opening of mail service market and the growth of alternative communication media such as e-mail and SNS. To overcome this situation it is urgent to introduce new services that can be able to appeal customers and to improve existing services. Methods: A field survey is conducted to corporate customers who send ordinary mails and individual customers who receive these mails, respectively. Quality attributes of ordinary mail services are classified by two-dimensional perspectives in terms of Kano model. Decision tree model is utilized for classifying the quality attributes. Comparative analyses are done whether there are perceived differences on each quality attributes between corporate customers and individual customers. Results: Quality attributes such as 'discount postal charges', 'sending small packages by simply dropping it into a mail box', 'sending a mail of any appearance', 'delivering a mail anywhere', and 'receiving a mail at a preferred time where a customer is located ' are classified differently according to some market segments, while most of the quality attributes are classified as attractive or one-dimensional. Conclusion: Decision tree model has been found to be most effective to classify quality attributes for each market segment especially when trying to classify quality attributes belonging to 'gray areas'. Based on the perceived differences on quality attributes among customers, strategic implications are suggested to obtain potential customers and to have competitive advantages.

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권2호
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• pp.134-138
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• 2006

우울증은 가장 유병율이 높은 '기분 장애'(mood disorder)의 일종으로, 약 20%의 인구가 일생동안 우울증 증상을 한번쯤 경험한다. 이러한 우울증은 크게 '우울 장애'(major depressive disorder)와 '양극성 장애'(bipolar disorder)로 구분된다. 환자의 질병 분류에 따라 사용되는 약과 의학적 처방이 다르기 때문에, 우울증 환자의 빠르고 정확한 진단 및 분류는 매우 중요하다. 기존의 다면성 인성검사(MMPI)와 같은 통계적인 방법이 우울증 환자의 진단을 위해 사용돼 왔으나, 장시간의 집중력을 요구하기 때문에 집중력 저하의 특징을 보이는 우울증 환자들에게 적용하는데 어려움이 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자, 빠른 측정이 가능하고 측정동안 집중력을 요하지 않는 EEC 데이터의 분석을 통해 우울증 환자의 분류를 시도하였다. EEG 채널 간 정보 흐름에서의 비선형성과 근사 엔트로피(approximate entropy)의 크기를 속성(attribute)으로 사용하여 데이터 마이닝 기법 중 의사 결정 트리(decision tree)와 가능성 기반 서포트 벡터머신(possibilistic support vector machines) 통해 분석을 수행하였다. 30명의 주요 우울장애환자와 24명의 양극성 장애 환자를 통해 위의 분석을 수행한 결과 의사 결정 트리의 경우 85.19% 의 정확도를 가지며 분류해냈고, 가능성 기반 서포트 벡터머신의 경우 77.78%의 정확도를 보여줬다. 본 연구는 가능성 기반 서포트 벡터 머신 분석이 우울증 환자는 진단하고 분류하는데 유용하게 적용될 수 있는 가능성을 제시하고 있다.

• 한국병원경영학회지
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• 제19권4호
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• pp.21-33
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• 2014

This study was conducted to propose an insight into the appropriateness of hospital length of stay(LOS) by developing a severity-adjusted LOS model for patients with pneumonia, organism unspecified. The pneumonia risk-adjustment model developed in this paper is based upon the 2006-2010 the Korean National Hospital Discharge in-depth Injury Survey. Decision tree analysis revealed that age, admission type, insurance type, and the presence of additional disorders(pleural effusion, respiratory failure, sepsis, congestive heart failure etc.) were major factors affecting the severity-adjusted model using the Clinical Classifications Software(CCS). Also there was a difference in LOS among the regional hospitals, especially the hospital LOS has not been efficiently managed in Gyeongsangbuk-do, Jeollanam-do, Jeollabuk-do, Daejeon, and Busan. To appropriately manage hospital LOS, reliable statistical information about severity-adjusted LOS should be generated on a national level to make sure that hospitals voluntarily reduce excessive LOS and manage main causes of delayed discharge.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1523-1529
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• 2017

신정부의 탈원전 정책에 의해 급속하게 원자력계를 둘러싼 환경이 변하고 있다. 지금까지의 정부가 추진해온 원자력 중심의 전원계획이 신재생에너지 확대를 위한 계획으로 변화되어 가고 있다. 그리고 이러한 정부 정책 추진의 중심에는 매우 높은 대통령 지지율이 기반이 되고 있다. 하지만 여러 여론 조사 결과를 살펴보면 대통령은 약 65% 내외의 지지를 기록함에도 불구하고 원자력 활용에 대해서는 찬반 의견이 매우 팽팽하다. 즉, 원자력에 대한 이슈가 최근 에너지, 경제 문제가 아닌 정치 이슈가 된 상황에서도 원자력에 대해 지지를 보여주는 집단이 존재한다는 것을 뜻한다. 하지만 원자력을 지지하는 일반인들이 정치권과 탈핵 시민단체에서 원자력 분야를 소위 '적폐'로 규정하고 '원자력 마피아'로 명명한 상태에서 원자력에 대해 드러내놓고 지지하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구는 우리나라의 어떠한 계층에서 원자력을 지지하는지, 즉 'Shy Nuclear'를 찾고 이 지지층들의 특징에 대해서 분석하였다. 지지층 분류를 위해서 머신러닝의 분류분석 기법인 Decision Tree Analysis(의사결정나무) 방법론을 활용하였다. 분석 결과 Shy Nuclear를 결정하는 주 요인은 거주지역으로 나타났다. 아울러 수도권에 거주하고 있는 사무/관리/전문직/퇴직자 집단이 가장 원자력에 높은 호감도(긍정 76.1%)를 보여주었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.419-429
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• 2015

본 연구는 고지혈증 유병률의 지역 간 변이 정도와 위험 요인을 규명하여 지역별 특성에 맞는 고지혈증 관리 사업을 지원하기 위한 기초자료를 제공하기 위해 수행되었다. 이를 위해 질병관리본부의 2012년도 시군구 지역사회건강조사 249건의 자료를 이용하여 단순 상관관계 분석, 단계적 회귀분석, 의사결정나무 등의 기법으로 분석하였다. 249개 시군구 지역의 고지혈증 유병률은 9.2%였고, 변동계수는 28.3%였다. 남동부 해안지역에 비해 수도권과 내륙지방의 고지혈증 유병률이 높았다. 의사결정나무 모형이 회귀모형에 비해 예측력이 좋았는데, 지역의 임금근로자 비율, 스트레스 인지율, 고혈압, 협심증, 관절염 유병률이 높은 지역일수록 고지혈증 유병률이 높은 것으로 나타났다. 따라서 사회 역학적 관점에서 지역사회의 개입이 가능한 지점을 중심으로 고지혈증 유병률을 감소시키기 위한 전략 마련이 필요하다.