• 대한간호학회지
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• 제43권3호
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• pp.442-451
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• 2013

Purpose: This descriptive study was done to develop a predictive model of depression in rural elders that will guide prevention and reduction of depression in elders. Methods: A cross-sectional descriptive survey was done using face-to-face private interviews. Participants included in the final analysis were 461 elders (aged${\geq}$ 65 years). The questions were on depression, personal and environmental factors, body functions and structures, activity and participation. Decision tree analysis using the SPSS Modeler 14.1 program was applied to build an optimum and significant predictive model to predict depression in rural elders. Results: From the data analysis, the predictive model for factors related to depression in rural elders presented with 4 pathways. Predictive factors included exercise capacity, self-esteem, farming, social activity, cognitive function, and gender. The accuracy of the model was 83.7%, error rate 16.3%, sensitivity 63.3%, and specificity 93.6%. Conclusion: The results of this study can be used as a theoretical basis for developing a systematic knowledge system for nursing and for developing a protocol that prevents depression in elders living in rural areas, thereby contributing to advanced depression prevention for elders.

• 한국한의학연구원논문집
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• 제13권2호통권20호
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• pp.75-81
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• 2007

The need for the study of the revealing Sasang constitution at scientific term is increasing as the application of this discipline to the patient produces more accurate result. To obtain scientific evidence of Sasang constitution, it is crucial to analyze accumulated clinical information and associate them to the biological indices that may classify Sasang constitution. Thus, the analysis of clinical information is the most important stepping stone to go toward to the stage of developing model and decision support system (DSS) for classifying Sasang constitution. This study is a preliminary analysis of 1,109 samples collected with 171 clinical indices. To find meaningful clinical indices for classifying Sasang constitutional medicine, we applied decision tree model for them. The skin of 66.5% within whole Taeeumin is thick and non feeble. In the case of 69.8% within whole Soyangin, the skin is non feeble and slippery. In the case of 64.4% within whole Soeumin. they have feeble skin. Therefore, the property of skin can be suggested to be more important than any other index for the classification of Sasang constitution.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권5호
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• pp.881-893
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• 2012

본 논문에서는 선물시장에서 러프집합과 의사결정나무를 이용한 매매규칙 기반의 시스템 트레이딩 전략을 제안한다. 과거 데이터마이닝 방법론을 이용한 선물시장 투자전략에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 상대적으로 다양한 변수의 조합을 통한 시스템 트레이딩에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 크게 세 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 매매규칙 기반 시스템 트레이딩에서 의사결정나무 방법론의 사용이 투자성과에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것이다. 두 번째 목적은 단기매매부터 장기 매매까지 중에서 적절한 매매 시간간격을 찾아내는 것이다. 세번째 목적은 매매규칙 생성 시 사용되는 최적의 트레이닝 구간을 찾는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안한 투자전략의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들에게 투자결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.311-319
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• 2015

본 논문에서는 산업공장 내의 생산 효율을 높이기 위하여 제조공정 자원을 예측하고 위험 관리를 효율적으로 이행하는 자원예측 및 위험관리를 위한 의사결정 시스템을 제안하였다. 각 공정에서 발생되는 다양한 정보들을 효율적으로 관리하는 세부 공정별 시나리오 생성이 어렵고, 동일한 공정 내에서도 다양한 제품의 생산하기 위해 제조 설비의 조건 변경이 빈번하다. 제품의 생산 주기 또한 일정하지 않아 연속되지 않은 데이터가 발생하여 소량의 데이터로 변동을 확인해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 제조공정의 데이터 일원화, 공정 자원 예측, 위험 예측, 공정 현황 모니터링을 통하여 문제 발생시 즉각 조치가 가능하여야 한다. 본 논문에서는 설계도면 변경 범위, 자원 예측, 공정 완료 예정일을 회귀알고리즘을 이용하여 수식을 도출하였으며, 분류 트리 기법, 경계값 분석을 통하여 3단계로 의사결정 시스템을 제안하였다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제12권1호
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• pp.41-58
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• 2016

Reliability Centered Maintenance (RCM) introduces a systematic method and decision logic tree for utilizing previous operating experience focused on reliability and optimization of maintenance activities. In this paper RCM methodology is applied on safety injection system for APR-1400. Functional Failure Mode Effects and Criticality Analysis (FME&CA) are applied to evaluate the failure modes and the effect on the component, system and plant. Logic Tree Analysis (LTA) is used to determine the optimum maintenance tasks. The results show that increasing the condition based maintenance will reduce component failure and improve reliability and availability of the system. Also the extension of the surveillance test interval of Safety Injection Pumps (SIPs) would lead to an improved pump's availability, eliminate the unnecessary maintenance tasks and this will optimize maintenance activities.

• 한국건축시공학회지
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• 제11권2호
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• pp.100-107
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• 2011

건설공사의 공사기간은 건설프로젝트의 성공적인 완수를 위하여 중요한 부분을 차지하기 때문에 공사기간에 영향을 미치는 요인들을 체계적으로 관리하는 것이 필요하다. 최근에는 건설 제도적 변화로 건설공사의 공사기간에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 건설 프로젝트의 공사기간에 미치는 영향요인은 매우 다양하며, 각 요인들 중 어떤 요인이 어느 정도 작업의 생산성에 영향을 미치는지에 대한 데이터의 체계적인 활용이 부족하다. 또한 특정 프로젝트, 특정 작업, 특정 협력업체 등에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 또는 전체 프로젝트에 공통적으로 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 인식하는 것조차 어려운 경우가 많다. 그러나 데이터 웨어하우스 기술의 다차원 분석을 활용함으로써 다양한 각도에서의 공사기간 영향요인이 미치는 생산성을 파악할 수 있다. 이에 본 연구는 건설공사에서 발생하는 다양한 영향요인에 따른 작업 생산성 데이터를 다차원적으로 분석하고 의사결정에 활용할 수 있는 데이터 마이닝 기술을 적용하여 기존 생산성 데이터들을 효과적으로 활용하는 방법을 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제13권2호
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• pp.157-165
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• 2002

Since 1997, when a new educational system that encourages faculties instead of departments in universities is first introduced, students have much more chance to choose and leave their majors than before. As a result, colleges of basic arts and sciences confront with a serious problem since lots of students have left their majors at the colleges. In this paper, we analyze and provide a predictive model for those students in a university using decision trees.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.139-157
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• 2002

본 연구에서는 기존 협업 필터링의 문제점을 해결할 수 있는 효율적인 상품추천 방법론을 제시하고자 한다. 연구에서 제시하는 상품추천 방법론은 기존 협업 필터링 알고리즘의 데이터 희박성 문제 및 동의어 문제를 극복하기 위하여 판매 데이터로 구성된 제품 계층도(Product Taxonomy)를 이용하며, 이 계층도를 기반으로 한 연관 규칙(association rule)과 의사결정 나무를 사용한다. 본 연구에서는 제시한 방법론을 단계별로 설명하였을 뿐만 아니라, 실제 H 백화점 데이터를 이용하여 적용하였다. 다양한 경우에 대하여 실험을 한 결과, 기존의 협업 필터링 알고리즘이 갖고있는 문제점을 상당히 해결하였음을 제시하였다. 이 연구에서 제시한 상품 추천 방법론은 현재 기업이 직면한 경쟁환경 하에서 고객이 과연 누구이며, 고객이 진정 무엇을 원하고 있는지를 파악하는데 도움을 줄 것이며, 고객관계관리 (CRM)를 효율적으로 구현하는 방법론으로 사용될 것으로 기대된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제20권2호
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• pp.65-83
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• 2018

Technological advances are bringing autonomous vehicles to the ever-evolving transportation system. Anticipating adoption of these technologies by users is essential to vehicle manufacturers for making more precise production and marketing strategies. The research investigates regulatory focus and consumer innovativeness with consumers' adoption of autonomous vehicles (AVs) and to consumers' subsequent willingness to pay for AVs. An online questionnaire was fielded to confirm predictions, and regression analysis was conducted to verify the model's validity. The results show that a promotion focus does not have a significantly positive effect on the automation level at which consumers will adopt AVs, but a prevention focus has a significantly positive effect on conditional AV adoption. Consumer innovativeness, consumers' novelty-seeking have a significantly positive relationship with high and full AV adoption, and consumers' independent decision-making has a significantly positive effect on full AV adoption. The higher the level of automation at which a consumer adopts AVs, the higher the willingness to pay for them. Finally, using a neural network and decision tree analyses, we show methods with which to describe three categories for potential adopters of AVs.

• 산업경영시스템학회지
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• 제25권5호
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• pp.46-52
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• 2002

Today's database system needs to collect huge amount of questionnaire that results from development of the information technology by the internet, so it has to be administrable. However, there are many difficulties concerned with finding analytic data or useful information in the high capacity-database. Data mining can solve these problems and utilize the database. Questionnaire analysis that uses data mining has drawn relevant patterns that did not look or was tended to overlook before. These patterns can be applied by a new business rule. The purpose of this research is to analyze the questionnaire results and to present the result that can help to make decision easily with data mining. Recognition and analysis about these techniques of data mining show suitable type of questionnaire survey. This research focus on the form of present composition and the model of suitable questionnaire to analyze the type of it. Also, the comparison between the actual questionnaire result and the conventional statistical analysis is examined.