• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.1191-1199
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• 2010

Knowing what factors into a player's ability to affect the outcome of a sports game is crucial. This knowledge helps determine the relative degree of contribution by each team member as well as sets appropriate annual salaries. This study uses statistical analysis to investigate how much the outcome of a professional baseball game is influenced by the records of individual players. We used the Lotte Giants' data on 252 games played between 2007 and 2008 that included environmental data(home or away games and opponents) as well as pitchers' and batters' data. Using a SAS Enterprise Miner, we performed a logistic regression analysis and decision tree analysis on the data. The results obtained through the two analytic methods are compared and discussed.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권2호
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• pp.531-541
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• 2001

In this study, we compare the capabilities of the data mining tools of the most updated version objectively and provide the useful information in which enterprises and universities chose them. In particular, we compare the SAS/Enterprise Miner 3.0, SPSS/Clementine 5.2 and IBM/Intelligent Miner 6.1 which are well known and easily gotten.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.35-42
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• 2002

본 연구에서는 2000년 어업총조사에서 얻은 어가를 모집단으로 하여 어가경세조사를 위한 표본설계룰 하였다. 진체 어가를 전업 및 1종 겸업어가를 포함하는 부차모집단1과 2종 겸업어가로 구성된 부차모집단2로 구분하였다. 새로운 표본설계에서는 최적 집락크기를 구하고, 층화를 위해서 SAS Enterprise Miner에서 제공하고 있는 의사결정나무모형(Decision Tree Model)을 이용하였다. 층별 표본배정은 네이만 배정법을 사용하였고 두 가지 추정법을 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1417-1426
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• 2015

본 연구는 한국장학재단의 2012-2014년간 일반 학자금 대출 자료를 활용하여 부실채권 보유 및 신용유의자로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 부실 고위험군 예측모형을 개발했다. 예측모형 개발은 데이터마이닝 방법 중 의사결정나무 분석을 적용하였으며, 분석 패키지는 SAS Enterprise Miner 13.2를 활용했다. 개발된 모형은 25가지의 그룹으로 세분화 했으며, 부실 위험군에 영향을 미치는 주요 요인은 소득분위, 국가장학금 수혜유무, 나이, 연체계좌 보유 이력, 대학구분 (학부/대학원), 전공 계열, 월평균 상환액이 주요 요인으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 부실 고위험군 예측모형은 장기연체로 인한 부실채권 발생 및 신용유의자 발생 예방을 위한 세분화된 관리서비스 제공을 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.351-361
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• 2021

본 연구는 웰니스 지역사회 중심의 고혈압 치료율 관리 방안을 마련하기 위해 지역회건강조사를 이용하여 광주광역시의 고혈압 치료 요인을 파악하고, 고혈압 치료율 관리 방안을 수립하고자 시행하였다. 본 연구를 위해 2017년부터 2019년까지의 질병관리청의 지역사회건강조사 자료 총 685,820건 중 광주광역시 조사자료 13,714건을 추출하였다. 조사자료 중 30세 이상 고혈압 진단 경험이 있는 자 2,941건을 최종 연구대상자로 선정하여 SAS 9.4, SAS Enterprise Miner 15.1을 사용하여 분석하였다. 분석 결과로는 고혈압 진단 경험자의 사회경제적 특성에 따른 광주광역시 고혈압 진단 치료율 차이는 성별, 연령, 결혼 유무, 교육수준, 경제활동 여부, 월 가구소득으로 나타났고, 건강행태 특성에 따른 고혈압 치료율 차이는 현재흡연, 월간음주, 고위험음주, 아침식사, 양호한 건강수준 인지, 당뇨 동반 및 당뇨 치료, 연간 미충족 의료, 연간 보건기관 이용 여부에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 고혈압 치료에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 로지스틱 회귀 분석과 대화식 의사결정나무 분석을 실시한 결과 동일에게 나타난 요인은 연령, 결혼유무, 당뇨 동반 및 당뇨 치료여부, 연간 미충족 의료여부로 나타났다. 본 연구의 결과로 광주광역시는 낮은 연령층에게 고혈압 치료의 중요성을 인지시키고, 합병증 질환이 발생되지 않도록 효율적인 대책 마련과 함께 보건 교육학적인 노력이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.687-692
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• 2004

본 논문은 낮은 대역폭, 장시간의 지연, 그리고 잦은 네트워크 단절로 인한 정보 서비스 공백에 대한 모바일 컴퓨팅 환경의 문제점들을 해결하기 위하여 협업추천 모형에 의한 효과적인 캐시 적재 기법을 제안하였다. 효과적인 캐시 적재가 모바일 클라이언트의 이러한 문제점들을 해결하기 위한 적절한 방법이 된다는 기존의 연구는 많이 진행되어 왔다. 하지만 모바일 컴퓨터의 요구에 대한 이력 정보만을 이용한 기존의 연구는 모바일 클라이언트가 필요로 하는 모든 정보 요구를 만족하지 못하였다. 특히 저장 공간의 제약을 갖는 모바일 컴퓨터의 한계 때문에 더욱 큰 어려움을 갖게 되었다. 본 연구에서는 모바일 클라이언트의 이력 정보에 대하여 협업추천 모형을 적용한 캐시 적재 기법을 제안하여 적은 캐시 용량만으로도 모바일 클라이언트의 정보 요구를 만족하는 아이템들을 서비스할 수 있도록 하였다. SAS E-Miner를 이용하여 모의실험 데이터를 생성하여, 제안 모형의 성능 평가를 위한 실험을 수행하였다. Cache hit ratio를 이용한 객관적인 성능 평가를 통하여 제안된 모형의 성능을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.405-408
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• 2007

CRM, Biouformatics 등 데이터 마이닝이 적용되는 분야에서 데이터분석에 주로 사용되는 도구는 고가의 마이닝 패키지들이다. SAS사의 Enterprise Miner, SPSS사의 Clementine 등이 대표적이다. 그러나 이 패키지들은 방대한 분석시스템으로 이루어져 있기 때문에 배우기가 어렵고 또한 고급의 컴퓨터 리소스들을 요구한다. 따라서 중소규모의 업체나 연구조직에서는 이와 같은 고성능의 마이닝 패키지를 사용하는데 상당한 어려움이 있다. 본 논문에서는 공개 소스시스템에서 제공되는 패키지를 이용하여 중소규모의 마이닝 프로젝트를 위한 효과적인 전략을 제안한다. 본 논문의 제안전략에 의해 비용 절감과 동시에 수준 높은 마이닝 결과를 제공받을 수 있게 된다.

• 사회복지연구
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• 제49권4호
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• pp.65-100
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• 2018

본 연구는 사회생태학적인 관점에서 문제음주를 논의하였다. 이론적 논의와 더불어 실증적인 근거를 제시하고자, 2538명의 청년을 대상으로 데이터마이닝 기법을 적용한 탐색적 정책연구를 실시했다. 구체적으로, SAS-Enterprise Miner를 활용하여 의사결정나무, 신경망, 로지스틱회귀 모형을 분석하였다. 이때, 독립변인에 대한 선행적 가정의 설정 없이, 문제음주에 설명력을 가지는 영향요인을 찾고, 정책적 함의를 도출하였다. 의사결정나무모형 분석결과, 흡연여부가 문제음주를 가장 잘 설명하는 것으로 나타났으며, 흡연여부 대비 다른 변인의 중요도는 성별(0.5796), 배우자유무(0.3301), 가구원수(0.2805), 경제활동 참여여부(0.2596) 그리고 교육(0.2167) 순으로 크게 나타났다. 신경망의 최적화 과정은 50회 반복을 통해 추정되었으며, 횟수 3에서 평균제곱오차(ASE: Average Squared Error)가 분석용 데이터는 0.133, 평가용은 0.152 그리고 검증용은 0.170으로 나타났다. 마지막으로 로지스틱회귀분석에서는 성별, 연령, 흡연여부, 배우자유무, 가구원수, 구직여부 그리고 경제활동참여여부가 청년의 문제음주에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석결과를 토대로 본 연구는 청년에게 특화된 중독프로그램 마련 및 청년 구직스트레스 해소방안 등 다양한 정책적 함의를 제언하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.467-476
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• 2011

우리나라의 건강보험제도권 내 해당되지 않은 상해상병 진료건 중 국민건강보험으로 부당 잘못 청구되는 진료건을 적발하여, 환수조치하기 위해서는 정확한 상해상병 조사대상자 선정이 필요하다. 그러나, 국민건강보험공단의 한정된 인력으로 증가하는 상해조사관련 업무량을 보다 효율적으로 대처하고, 수행하기 위해서는 상해요인조사 업무 효율화 및 환수 결정율 제고를 위한 조사대상자 발췌기준의 고도화 방안을 마련해야 한다. 이에 본 연구에서는 상해상병 유형에 대해 일정금액 이상 진료건의 발췌 등과 같은 과거의 발췌기준에서 데이터마이닝 기법과 같은 통계적 모형과 업무규칙을 함께 적용한 하이브리드 모형으로서 상해상병 조사대상자 선정기준을 제시하고자하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제8권1호
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• pp.53-64
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• 2006

Many researches and analyses have been focused on industrial accidents in order to predict and reduce them. As a similar endeavor, this paper is to develop an expert system for prevention of industrial accidents. Although various previous studies have been performed to prevent industrial accidents, these studies only provide managerial and educational policies using frequency analysis and comparative analysis based on data from past industrial accidents. As an initial step for the purpose of this study, this paper provides a comparative analysis of 4 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, and QUEST. Decision tree algorithm is utilized to predict results using objective and quantified data as a typical technique of data mining. Enterprise Miner of SAS and Answer Tree of SPSS will be used to evaluate the validity of the results of the four algorithms. The sample for this work was chosen from 10,536 data related to manufacturing industries during three years$(2002\sim2004)$ in korea. The initial sample includes a range of different businesses including the construction and manufacturing industries, which are typically vulnerable to industrial accidents.