Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제25권2호
/
pp.373-384
/
2014
데이터 마이닝이란 대량의 데이터나 복잡한 구조의 데이터들을 정교한 통계분석과 모델링 테크닉을 이용하여 정확히 식별되지 않는 패턴이나 자료간의 상관관계를 밝혀내어 여러 가지 결과를 예측해 내는 통계적 기법이다. 이러한 데이터 마이닝 기법은 금융, 통신, 유통, 의학 등 다양한 분야에 활용되는데, 본 연구에서는 의학 분야에 적용하여 호흡기질환에 영향을 끼치는 요인을 선별하였다. 분석은 2012년도 경상북도 지역사회건강조사에 참여한 사람 중 의사에게서 폐결핵, 천식, 알레르기성 비염을 진단받은 경험이 있는 호흡기질환군과 건강군으로 정리한 자료를 대상으로 하였다. 호흡기질환이 영향을 끼치는 주요인을 선별하기 위해 인공신경망, 로지스틱 회귀모형, 베이지안 네트워크, C5.0, CART 기법을 이용하였다. 공정한 모형 평가를 위해 전체 데이터를 훈련용 데이터와 검증용 데이터로 나누었고, 훈련용 데이터에서 설정된 모형을 검증용 데이터에 적용하여 정확도를 비교하였다. 그 결과 CART가 최적 모형으로 선정되었으며 CART의 의사결정나무를 통하여 우울감 인지 여부, 현재 흡연여부, 스트레스 인지 여부 순으로 호흡기질환에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 호흡기질환의 주요인들에 대한 오즈비를 구하여 개별적인 영향력에 대해서도 밝혔다.
본 논문에서는 조직관련 변수들의 연구를 위해 이직의도와 조직몰입을 목표(종속)변수로서 데이터마이닝 시뮬레이션을 실시하여 접근 방법을 찾고 분석결과 도출을 목적으로 하였다. 데이터마이닝 분석방법 중 CART 앙상블 기법을 활용하였다. 자료는 한국직업능력개발원의 인적자본기업패널조사 1차~3차(2005~2009)데이터를 사용하였다. 조직몰입 변수는 다항목 측정 사항에 대해 신뢰성, 단일차원성 검토를 실행 후 합산척도 변수를 생성하여 분석하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 이직의도에 대한 주요 결정요인은 신뢰, 커뮤니케이션, 인재 중시 풍조 아이템으로 나타났다. 둘째, 조직몰입에 대한 주요 결정요인은 신뢰, 근속기간, 혁신, 커뮤니케이션 아이템으로 나타났다. 데이터마이닝 방법의 CART 앙상블 방법으로 Bagging과 Arcing 알고리즘을 적용한 결과 Arc-x4 방법이 매우 높은 결정계수를 나타낸 시나리오를 추출했다. 본 연구에서는 데이터마이닝 방법 중 하나인 CART 앙상블 시뮬레이션을 통해 최대치의 결정계수, 최소치의 오류를 산출한 시나리오 모델을 도출하고 실무적 시사점을 제시하였으며 한계점 및 향후 연구에 대해 논의되었다.
본 논문에서는 장소와 시간의 제약을 받지 않는 클라우드 컴퓨팅 도입 의사 결정 모델링에 대한 연구를 진행하였다. 연구에서는 65명의 응답자에게 수집 된 패널데이터와 데이터마이닝 방법 중 하나인 CART(회귀분류나무)를 사용하여 의사결정 모델을 구축하였다. 모델링에는 2단계로 진행되는데 첫 번째 단계에서는 패널데이터를 사용하여 도입 의사를 결정하는데 영향을 미치는 문항들을 선택하고 2 번째 단계에서는 선택된 문항을 사용하여 도입 의사 결정 모델을 구축하였다. 문항 선택을 통하여 설문지 수집 문항수를 25개에서 5개로 줄일 수 있어 응답자에게 빠른 답변을 얻을 수 있고 데이터의 사이즈가 작기 때문에 모델 구축 시간을 줄일 수 있는 장점을 보여주었다.
Data mining is known useful in medical area when no availability of evidence favoring a particular treatment option is found. Huge volume of structured/unstructured data is collected by the healthcare field in order to find unknown information or knowledge for effective diagnosis and clinical decision making. The data of 5,179 records considered for analysis has been collected from Korean National Health and Nutrition Examination Survey(KHANES) during 2-years. Data splitting, referred as the training and test sets, was applied to predict to fit the model. We analyzed to predict chronic kidney disease (CKD) using data mining method such as naive Bayes, logistic regression, CART and artificial neural network(ANN). This result present to select significant features and data mining techniques for the lifestyle factors related CKD.
데이터마이닝 패키지에 구현된 분류나무 알고리즘 가운데 CART, CHAID, QUEST, C4.5에서 변수 선택법을 비교하였다. CART의 전체탐색법이 편의를 갖는다는 사실은 잘알려졌으며, 여기서는 상품화된 패키지들에서 이들 알고리즘의 편의와 선택력을 모의실험 연구를 통하여 비교하였다. 상용 패키지로는 CART, Enterprise Miner, AnswerTree, Clementine을 사용하였다. 본 논문의 제한된 모의실험 연구 결과에 의하면 C4.5와 CART는 모두 변수선택에서 심각한 편의를 갖고 있으며, CHAID와 QUEST는 비교적 안정된 결과를 보여주고 있었다.
Decision Tree is one of analysis techniques which conducts grouping and prediction into several sub-groups from interested groups. Researcher can easily understand this progress and explain than other techniques. Because Decision Tree is easy technique to see results. This paper uses CART algorithm which is one of data mining technique. It used 273 variables and 70094 data(2010-2011) of working environment survey conducted by Korea Occupational Safety and Health Agency(KOSHA). And then refines this data, uses final 12 variables and 35447 data. To find satisfaction factor in working environment, this page has grouped employee to 3 types (under 30 age, 30 ~ 49age, over 50 age) and analyzed factor. Using CART algorithm, finds the best grouping variables in 155 data. It appeared that 'comfortable in organization' and 'proper reward' is the best grouping factor.
대학의 학사관리 시스템은 학생이 입학하여 졸업하기까지 수행하는 여러 가지 학사활동 및 과외활동으로부터 발생하는 방대한 데이터를 보유하고 있다. 그러나 이들을 학생들의 전공지도나 진로지도에 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학사관리 시스템에 축적된 정보를 대상으로 데이터 마이닝 기법을 적용하여 학생들의 전공선택 및 진로지도에 도움을 줄 수 있는 새로운 정보와 지식을 생성하는 방법을 개발, 제시하였다. 이 연구를 위하여 요인분석, 계층분석 (AHP), 인공신경망, CART 기법 등을 동원하여 데이터 마이닝을 수행함으로써 유용한 지식과 규칙을 생성하였다. 방법론의 개발에 사용된 기본 자료들은 학생들의 Holland 적성검사, TOEIC 점수, 이수과목, 평점 등이다. 연구의 결과로서 기존의 학생지도 담당자가 수작업으로는 알아낼 수 없었던 학생지도에 관한 유용한 규칙을 도출할 수 있었다.
데이터 마이닝에서 데이터를 효율적으로 분류하고자 할 때 많이 사용하고 있는 알고리즘을 실제 자료에 적용시켜 분류성능을 비교하였다. 분류자 생성기법으로는 의사결정나무기법 중의 하나인 CART, 배깅과 부스팅 알고리즘을 CART 모형에 결합한 분류자, 그리고 SVM 분류자를 비교하였다. CART는 결과 해석이 쉬운 장점을 가지고 있지만 데이터에 따라 생성된 분류자가 다양하여 불안정하다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이러한 CART의 단점을 보완한 배깅 또는 부스팅 알고리즘과의 결합을 통해 분류자를 생성하고 그 성능에 대해 평가하였다. 또한 최근 들어 분류성능을 인정받고 있는 SVM의 분류성능과도 비교?평가하였다. 각 기법에 의한 분류 결과를 가지고 의사결정나무를 형성하여 자료가 가지는 데이터의 특성에 따른 분류 성능을 알아보았다. 그 결과 데이터의 결측치가 없고 관측값의 수가 적은 경우는 SVM의 분류성능이 뛰어남을 알 수 있었고, 관측값의 수가 많을 때에는 부스팅 알고리즘의 분류성능이 뛰어났으며, 데이터의 결측치가 존재하는 경우는 배깅의 분류성능이 뛰어남을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제15권3호
/
pp.555-563
/
2004
In classification and discrimination, we often face with incomplete group variable arising typically from many missing values and/or incredible cases. This paper suggests the use of K-means clustering for pre-adjusting incompleteness and in turn classification based on generalized statistical distance is performed. For illustrating the proposed procedure, simulation study is conducted comparatively with CART in data mining and traditional techniques which are ignoring incompleteness of group variable. Simulation study manifests that our methodology out-performs.
Ultimate goal of this research is to develop a web-based forecasting system of 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. In addition, this paper presents the logical process for development of a forecasting system. Decision tree algorithm is utilized to predict results using objective and quantified data as a typical technique of data mining. The sample for this work was chosen from 10,536 data related to manufacturing industries during three years(2002$^{\sim}$2004) in korea.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.