• 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.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.139-155
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• 2003

본 논문은 결합된 의사결정 나무(C4.5)와 신경망기법을 적용함으로써 고객의 신용에 대한 예측을 높이기 위하여 이동통신 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(C4.5)를 형성하여 선택된 결정변수와 함께 규칙을 생성함으로써, 신경망의 입력벡터 값을 정의하는 체계적인 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 이동 통신 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한 이러한 분류를 통하여 신규 고객에 반영함으로써 고객의 향후 관리에도 기여할 수 있을 것이다. 실제 이동통신 고객데이터를 중심으로 연구의 결과는 예측의 정확도가 기존의 의사결정 트리 모델 (CART, C4.5), 회귀모형, 신경망 접근 방법과 기존에 연구되었던 결합모델(CART ＆ 신경망)보다 훨씬 높게 연구되었다.

• 종양간호연구
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• 제5권1호
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• pp.3-10
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• 2005

Back ground: Nurses now occupy one third of all hospital human resources. Therefore, efficient management of nursing manpower is getting more important. While it is very clear that nursing workload requirement analysis and patient severity classification should be done first for the efficient allocation of nursing workforce, these processes have been conducted manually with ad hoc rule. Purposes: This study was tried to make a predict model for patient classification according to nursing need. We tried to find the easier and faster method to classify nursing patients that can help efficient management of nursing manpower. Methods: The nursing patient classifications data of the hospitalized cancer patients in one of the biggest cancer center in Korea during 2003.1.1-2003.12.31 were assessed by trained nurses. This study developed a prediction model and analyzing nursing needs by data mining techniques. Patients were classified by three different data mining techniques, (Logistic regression, Decision tree and Neural network) and the results were assessed. Results: The data set was created using 165,073 records of 2,228 patients classification database. Main explaining variables were as follows in 3 different data mining techniques. 1) Logistic regression : age, month and section. 2) Decision tree : section, month, age and tumor. 3) Neural network : section, diagnosis, age, sex, metastasis, hospital days and month. Among these three techniques, neural network showed the best prediction power in ROC curve verification. As the result of the patient classification prediction model developed by neural network based on nurse needs, the prediction accuracy was 84.06%. Conclusion: The patient classification prediction model was developed and tested in this study using real patients data. The result can be employed for more accurate calculation of required nursing staff and effective use of labor force.

• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.151-165
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• 2009

퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)모형을 기반으로 하는 분류모형을 설계하고 기존의 분류기법(C5.0 의사결정나무)과 비교하여 분류 정확성 관점에서 평가한다. ANFIS 추론의 경우, 최종 결과값이 계급값이 아닌 연속형 변수값을 취하게 되므로 산출된 결과값을 이용하여 적절한 계급값을 할당하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 의사결정나무기법을 이용하여 계급값을 할당하는 방식과 군집분석을 이용하여 계급값을 할당하는 두 가지 방식을 제안하고 두 가지 데이터 세트에 적용하여 ANFIS를 기반으로 한 분류모형의 정확도를 평가하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권5호
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• pp.877-884
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• 2011

의사결정나무는 데이터마이닝의 대표적인 알고리즘으로서, 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법이다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 입력 변수의 수가 많을 경우 생성된 의사결정모형은 복잡한 형태가 될 수 있고, 모형 탐색 및 분석에 있어 어려움을 겪기도 한다. 이때 입력변수들 간의 내재적인 관련성은 없으나, 외적 변수에 의하여 각 변수가 우연히 어떤 다른 변수와 연결됨으로써 관련성이 있는 것으로 나타나는 것을 종종 볼 수 있다. 이에 본 논문에서는 의사결정나무 생성 시, 입력 변수에 대한 외적 관계를 파악할 수 있는 다중외적연관성규칙을 이용하여 의사결정나무 생성에 불필요한 입력변수를 제거하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제4권1호
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• pp.11-13
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• 2016

These days, medical technology has been developed rapidly to meet desire of living healthy life. Average lifespan was extended to let people see a doctor because of many reasons. This study has shown rate of leaving of hospitals to investigate the rate of not only department of surgery but also department of internal medicine. Linear model, tree, classification rule, association and algorithm of data mining were used. This study investigated by using J48 and AD tree of decision-making tree In this study, J48 and AD tree of decision-making tree of data mining were used to investigate based on result of both data. Both algorithms were found to have similar performance. Both algorithms were not equivalent to require detailed experiment. Collect more experimental data in the future to apply from various points of view. Development of medical technology gives dream, hope and pleasure. The ones who suffer from incurable diseases need developed medical technology. Environment being similar to the reality shall be made to experiment exactly to investigate data carefully and to let the ones of various ages visit hospital and to increase survival rate.

• 한국임상수의학회지
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• 제33권2호
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• pp.107-112
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• 2016

The objective of this study was to determine potential contributing factors associated with biosecurity level of farrow-to-finish pig farms and to develop a classification tree model to explore how these factors related to each other based on prediction model. To this end, the author analyzed data (n = 193) extracted from a cross-sectional study of 344 farrow-to-finish farms which was conducted between March and September 2014 aimed to explore swine disease status at farm level. Standardized questionnaires with information about basic demographical data and management practices were collected in each farm by on-site visit of trained veterinarians. For the classification of the data sets regarding biosecurity level as a dependent variable and predictor variables, Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) algorithm was applied for modeling classification tree. The statistics of misclassification risk was used to evaluate the fitness of the model in terms of prediction results. Categorical multivariate input data (40 variables) was used to construct a classification tree, and the target variable was biosecurity level dichotomized into low versus high. In general, the level of biosecurity was lower in the majority of farms studied, mainly due to the limited implementation of on-farm basic biosecurity measures aimed at controlling the potential introduction and transmission of swine diseases. The CHAID model illustrated the relative importance of significant predictors in explaining the level of biosecurity; maintenance of medical records of treatment and vaccination, use of dedicated clothing to enter the farm, installing fence surrounding the farm perimeter, and periodic monitoring of the herd using written biosecurity plan in place. The misclassification risk estimate of the prediction model was 0.145 with the standard error of 0.025, indicating that 85.5% of the cases could be classified correctly by using the decision rule based on the current tree. Although CHAID approach could provide detailed information and insight about interactions among factors associated with biosecurity level, further evaluation of potential bias intervened in the course of data collection should be included in future studies. In addition, there is still need to validate findings through the external dataset with larger sample size to improve the external validity of the current model.

• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.289-299
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• 2013

본 연구의 목적은 현재 질병관리본부에서 사용하고 있는 건강보험 청구자료 기반의 결핵환자 분류기준을 고도화하여 보다 효과적인 결핵환자감시체계의 토대를 제공하기 위해 수행되었다. 이를 위해 건강보험심사평가원의 2009년 1년간 결핵상병으로 청구된 81,199명 중 10%인 8,118명을 표본추출한 후 실제 결핵환자인지에 대해서 의무기록 조사를 실시하여 조사가 완료되고, 국민건강보험공단 건강보험청구 자료와 매칭이 완료된 7,132명을 최종 분석대상자로 하였다. 결핵환자분류를 위한 모형을 개발하여 평가한 결과 결핵과 관련된 임상전문가 의견과 통계적 분류 알고리즘이 종합적으로 고려된 의사결정나무모형이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 의사결정나무 모형에 따른 결핵분류모형의 주요 독립변수는 연령, 최초 청구시점의 결핵약제 종류수, 최초 청구시점의 이용 의료기관 유형, 최초 청구시점의 청구결핵검사 종류, 2008년 결핵약 투약일수, 최초 청구시점 결핵약제 투약일수, 최초 청구시점 결핵상병 종류로 나타났다. 이 모형의 향상도는 최고 11.8이였으며, 개발된 모형에서 분류된 1~5유형까지 적용하여 청구된 자료 중 결핵이 아님을 예측할 경우, 민감도는 90.6%, 양성예측도는 96.1%, 정분류율은 87.6%로 나타나, 현재 질병관리본부에서 사용하는 청구2회 이상, 약제 2제 이상 모형(민감도 82.6%, 양성예측도 95%, 정분류율 80%)보다 우수한 모형인 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.229-238
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• 2013

병원외 심정지는 오늘날 우리나라의 중대한 보건문제로서, 환자의 퇴원 시 생존율은 3.5%이며, 이 중 1%만이 신경학적 기능을 회복하는 것으로 나타났다. 이처럼 낮은 병원외 심정지 환자의 생존율을 높이기 위해서는 병원 도착 전 환자의 자발적 순환을 회복시키는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 질병관리본부의 2009년도 심정지 의무기록 조사 자료를 활용하여 병원외 심정지 환자의 자발적 순환 회복률을 향상시킬 수 있는 요인들에 대한 심층 분석을 수행하였다. 심정지 환자의 자발적 순환 회복에 영향을 미치는 요인은 의사결정나무기법을 적용하여 분석하였으며, 그 결과 도착전 CPR여부, 병원 도착전 심정지 목격여부, 심정지시 활동, 과거력(암/심장질환/뇌졸중), 심정지 발생 장소, 병원전 일반인 CPR여부, 신고~현장 도착까지 걸린 시간, 연령 등이 중요한 요인으로 밝혀졌다. 이 요인들의 조합을 통해 의사결정나무모형으로 분류된 심정지 환자는 총 16개 유형이었으며, 그 중 유형 1의 특징을 갖는 집단의 자발적 순환 회복률(29.6%)이 가장 높게 나타났다. 더불어 비공공장소에서 심정지가 발생한 환자에게 일반인이 CPR을 시행하였을 경우, 심정지 환자의 자발적 순환 회복률이 향상된 것으로 보아 지역주민들에 대한 CPR교육이 중요함을 파악할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.353-366
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• 2015

본 연구의 목적은 심정지 발생의 지역별 변이요인을 규명하는 것이다. 분석을 위하여 244개 행정구역별로 건강상태 및 심정지발생에 관한 지표를 수집하여 분석용 데이터 셋을 구축하였다. 지표 선정을 위해 질병관리본부의 2010년 심정지 조사자료와 지역사회 건강조사자료를 이용하였다. 자료 분석은 다중회귀분석, 지리적 가중회귀분석, 의사결정나무분석 기법을 이용하였다. 의사결정나무를 이용하여 심정지 발생의 지역별 변이를 설명하는 최종 모형을 설정하였다. 최종 모형인 의사결정나무에 근거한 지역별 변이요인은 인구밀도, 고혈압 평생의사 경험진단율, 스트레스 인지율, 고지혈증 평생의사 경험진단율, 우울증 경험률, 건강검진 수검율, 고위험음주율, 현재 흡연율로 나타났다. 심정지 발생을 감소시키기 위한 지역별 보건정책의 수립은 지역의 건강상태, 건강행위 및 사회경제적 요인 등에 근거하여 이루어질 필요가 있다.