• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.361-366
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• 2004

Geographic Information has been used widely for landuse and management, city plan, and environment and disaster management, etc., But geographic information has been built for individual cases using various methods. Therefore, the discordancy in data, double investment, confusion of use and difficulty of decision supporting system have been occurred. In order to solve these problems, national government is need to framework database. This framework database was enacted for building and use of National Geographic Information System and focused on basic plan of the second national geographic information system. Also, the framework database was selected of eight fields by NGIS laws and 19 detailed items through meeting of framework committee since 2002. In this research, The 19 detailed items( road, railroad, coastline, surveying control point etc.,) of framework database consider a Priority order, In the result of this research, the framework database is obtain to a priority order for building and the national government will carry effectively out a budget for the framework database building. Each of 19 detailed items is grouping into using the priority order of the framework database by AHP analysis method and verified items by decision tree analysis method. The one of the highest priority order items is a road, which is important for building, continuous renovation, and maintain management for use.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.597-609
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• 2002

본 연구에서는 과거 가뭄분석에 의해 가뭄관리 기준을 설정하고 가룰 진행 상황에 따라 가룸을 감시 및 관리하는 의사결정 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 의사결정분기도를 작성하여 분석을 수행하고, 가뭄의 정도에 따라 구체적인 단계별 조치방안을 제안한다. 즉, 월강수의 전이확률과 강수량에 의하여 의사결정분기도를 작성하여 분석을 수행함으로써 가뭄의 진행상황을 파악해 가뭄주의보, 가뭄경보, 가뭄의 비상대책 등 3가지의 단계별 조치기준을 설정하는 것이다. 본 연구에서 제안된 방법은 다근 지역에서도 이용이 가능할 뿐 아니라 목적에 따라 분기도를 변환하여 이용할 수도 있을 것이다. 또한 지속적으로 기상자료를 보완하여 월 Parmer 지수(PDSI)의 등급 선정과 깅수량 분석을 수행할수 있어 보완된 의사결정분기도에 의한 기준값을 제공함으로써 계속적인 가뭄관리가 가능할 것으로 판단된다.

• 대한한의진단학회지
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• 제16권2호
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• pp.59-70
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• 2012

Objectives : Pulse diagnosis by Expert is the only way to classify 8 Constitutions so the study to supplement classifying method by the questionnaire has developed and modified and ECM-32 System has designed in 2010. But analyzing with Decision tree had many nodes and 32 important questions omitted while processing the data. So this study was to classify the 8 constitution patients into 2 groups first and analyze its characters in consecutive order. Methods : The participants of this study were 1027 patients who classified into one of the 8 constitutions according to pulse diagnosis and answered 251 questionnaires in 2010. They were divided into sympathetic nerve acceleration constitution and parasympathetic nerve acceleration constitution and analyzed with decision tree. Results : The reponses of the questionnaire were analyzed with 4 methods of 5 scales interval method from 0 to 5, Na, Low(1,2), Medium(3), High(4,5), average value, Y/N dichotomy. Average Value had no significance. 1. From the 5 scale interval method 6 questionnaires with 7 nodes (F5e, B1d, F7f, F2a, F1b, C4L) were significant. The accuracy was 92.5%. 2. From L, M, H method 7 questionnaires with 7 nodes(F5e, B1d, F7f, F1a, B1c, C4L, P3d) were significant. The accuracy was 92.5%. 3. From Y/N dichotomy 9 questionnaires with 9 nodes( F5e, B1d, F7f, F1a, B1c, C4L, B1b, P1i, B2a) were significant. The accuracy was 93.18%. Conclusions : Based on this study, Yes or No dichotomy method was most significant and categorized among the 4 methods. Unlike previous studies which used interval scale method only, Y/N dichotomy method was more statistically significant with the questionnaire to supplement the method of pulse diagnosis. For further study by analyzing decision tree method in consecutive order, the patients can be divided into 8 Constitutions with higher significance with less questionnaires.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2002년도 11월 학술대회지
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• pp.197-200
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• 2002

In this paper, we propose a phoneme duration modeling in a speech recognition system based on disicion tree state tying. We assume that phone duration has a Gamma distribution. In a training mode, we model mean and variance of each state duration in context-independent phone model based on decision tree state tying. In a recognition mode, we get mean and variance of each context-dependent phone duration form state duration information obtaind during training mode. We make a comparative study of the proposed meth with conventinal methods. Our method results in good performance compared with conventional methods.

• 아태비즈니스연구
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• 제15권1호
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• pp.145-157
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• 2024

Purpose - In this study, we propose an empirical model for predicting seasoned equity offering (SEO here after) using machine learning methods. Design/methodology/approach - The models utilize the random forest method based on decision trees that considers non-linear relationships, as well as the gradient boosting tree model. SEOs incur significant direct and indirect costs. Therefore, CEOs' decisions of seasoned equity issuances are made only when the benefits outweigh the costs, which leads to a non-linear relationship between SEOs and a determinant of them. Particularly, a variable related to market timing effectively exhibit such non-linear relations. Findings - To account for these non-linear relationships, we hypothesize that decision tree-based random forest and gradient boosting tree models are more suitable than the linear methodologies due to the non-linear relations. The results of this study support this hypothesis. Research implications or Originality - We expect that our findings can provide meaningful information to investors and policy makers by classifying companies to undergo SEOs.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권3호
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• pp.132-140
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• 1994

온라인 필기 문자 인식 시스템 'SCRIPT(Symbol/Character Recognition In Pen-based Technology)'는 조합 가능한 모든 한글과 영어 대문자, 숫자, 그리고 키보드 부호 등 자연스럽게 필기되는 정자체 문자를 인식하기 위한 알고리듬이다. 필기 문자는 동일인이 쓰더라도 형태의 변화가 다양해서 정보의 불확실성을 지니게 된다. 그런데 기존의 결정 트리(decision tree)를 이용한 특징 분석 방법(feature analysis approach)은 효율적이지만 필기의 변형에 약하여 잘못된 선택을 하기 쉽기 때문에, 이러한 단점을 보완할 수 있는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 패턴의 계층적(hierarchical)특성에 맞추어 획 자체의 형태와 획간의 위치 관계를 파악하기 위한 두 단계의 퍼지 결정 트리(fuzzy decision trees)를 사용하여 문자 패턴의 특징을 분석하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 다양한 가능성을 저장함으로써 형태의 변형에 강하고 이전의 잘못된 선택을 수정하기 쉬우며, 특히 하위 후보 패턴들에 의한 상위 패턴의 인식률 상승 효과가 매우 크다. 실헌 결과, 한글은 약 91%의 인식률과 약 0.33초의 인식 속도를 나타냈으며, 영어 및 기타 문자는 약 95%의 인식률과 약 0.08초의 인식 속도를 보였다. 이는 퍼지 결정 트리를 적용하지 않은 겨우에 비하여 인식률이 8~18% 정도 향상된 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제9권1호
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• pp.67-84
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• 2007

한 정보시스템을 소개 및 전파 시에, 만약 정보시스템의 공급자가 조기 수용성향을 가진 사용자 집단을 식별해낼 수 있다면, 그 집단에 대한 집중적인 권장 및 홍보를 통하여 더욱 효율적으로 시스템을 전파할 수 있을 것이다. 또한, 도입 이후 그 조기수용자들은 타 수용대상 집단들에 대한 시스템의 자발적 홍보와 수용 시의 도움들을 통해 시스템 도입을 더욱 용이하게 하는 효과를 가져오게 할 수 있다. 이와 같은 조기 수용자군 식별 목적을 위하여, 본 논문은 기존 주로 사용되어 온 이산선택기법 대신, 의사결정나무를 이용한 식별기법을 제안한다. 기존의 이산선택기법에 비하여 이 기법은 집단 예측에 있어서 더욱 정확하며, 비선형적으로 세분화된 그룹을 식별할 수 있는 장점도 가지고 있다. 이와 같은 효과의 검증을 위하여, 본 논문은 농업분야의 한 정보시스템 도입시의 실증데이터를 이용하여 목표집단 식별상의 의사결정나무기법의 우수성을 입증하였다. 본 기법은 앞으로 조기 수용자 집단 식별목적에 실질적으로 시스템 개발 공급자에게 이용될 수 있을 기법으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.209-215
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• 2018

본 논문은 동적 샌드박스 도구를 이용하여 최근 급증하고 있는 멜트다운(Meltdown) 악성코드를 사전에 검출 및 차단하는 방법을 제시하였다. 멜트다운 공격 취약점에 대한 패치가 일부 제공되고 있으나 여전히 해당 시스템의 성능 저하 등의 이유로 의도적으로 패치를 적용하지 않는 경우가 많다. 이와 같이 적극적인 패치가 적용되지 않은 인프라를 위해 머신러닝 기법을 이용하여 기존의 시그니처 탐지 방식의 한계를 극복하는 방법을 제시하였다. 우선 멜트다운의 원리를 이해하기 위해 가상 메모리, 메모리 권한 체크, 파이프 라이닝과 추측 실행, CPU 캐시 등 4가지의 운영체제 구동 방식을 분석하고 이를 토대로 멜트다운 악성코드에 리눅스 strace 도구를 활용하여 데이터를 추출하는 메커니즘을 제공하였으며 이를 기반으로 의사 결정 트리 기법을 적용하여 멜트다운 악성코드를 판별하는 메커니즘을 구현하였다.

• 상하수도학회지
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• 제37권5호
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• pp.271-279
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• 2023

Fouling is an inevitable problem in membrane water treatment plant. It can be measured by trans-membrane pressure (TMP) in the constant flux operation, and chemical cleaning is carried out when TMP reaches a critical value. An early fouilng alarm is defined as warning the critical TMP value appearance in advance. The alarming method was developed using one of machine learning algorithms, decision tree, and applied to a ceramic microfiltration (MF) pilot plant. First, the decision tree model that classifies the normal/abnormal state of the filtration cycle of the ceramic MF pilot plant was developed and it was then used to make the early fouling alarm method. The accuracy of the classification model was up to 96.2% and the time for the early warning was when abnormal cycles occurred three times in a row. The early fouling alram can expect reaching a limit TMP in advance (e.g., 15-174 hours). By adopting TMP increasing rate and backwash efficiency as machine learning variables, the model accuracy and the reliability of the early fouling alarm method were increased, respectively.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.89-94
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• 2001

In this study we focus on variable selection in decision tree growing structure. Some of the splitting rules and variable selection algorithms are discussed. We propose a competitive variable selection method based on Kruskal-Wallis test, which is a nonparametric version of ANOVA F-test. Through a Monte Carlo study we note that CART has serious bias in variable selection towards categorical variables having many values, and also QUEST using F-test is not so powerful to select informative variables under heavy tailed distributions.