• 한국보건간호학회지
• /
• 제36권2호
• /
• pp.157-169
• /
• 2022

Purpose: This study aimed to implement a model for predicting the presence or absence of suicidal ideation in adolescents by using the decision tree analysis method. Methods: This study is a secondary data analysis using the 2019 Child and Adolescent Human Rights Survey, the most recent data published by the Korea Youth Policy Institute. In order to identify the variables predicting suicidal ideation, a decision tree analysis with suicidal ideation as a dependent variable was performed. Results: This study found that the variables of life satisfaction, insults from parents, sex, and cyber-bullying experience of adolescents were selected as significant predictors of suicidal ideation. It is predicted that 58.2% of subjects with low life satisfaction would think of suicide. Among them, the probability of thinking of suicide increased to 72.7% in the case of unhappy people, and the probability of thinking of suicide in the case of a woman increase to 82.9%. Conclusions: It is necessary to consider family, school, and society environment to prevent suicidal ideation of adolescents.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권12호
• /
• pp.829-839
• /
• 2013

본 연구는 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 활용하여 일 대도시 주민의 우울에 영향을 주는 요인을 예측하고 비교하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 20세에서 65세 미만의 일 대도시 주민 462명이었다. 자료 수집은 2011년 10월 7일부터 10월 21일까지이었으며, 자료 분석은 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균과 표준편차 및 ${\chi}^2$-test, t-test, 로지스틱 회귀분석, roc curve, 의사결정나무 분석으로 분석하였다. 본 연구 결과, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석에서 공통적으로 나타난 우울 예측요인은 사회부적응, 주관적 신체증상 및 가족 지지이었다. 로지스틱 회귀분석에서 특이도 93.8%, 민감도 42.5%이었고, 본 연구의 모형 적합도를 roc curve 검증 한 결과 AUC=.84으로 본 연구 모형은 적합(p=<.001)하다고 할 수 있다. 우울예측에 대한 의사결정나무 분석은 분류에 대한 예측 정확도에서 특이도 98.3%, 민감도 20.8%이었고, 전체 분류 정확도는 로지스틱 회귀분석은 82.0%, 의사결정나무 분석은 80.5% 이었다. 본 연구 결과 민감성과 분류 정확도와 더 높게 나타난 로지스틱 회귀분석 방법이 지역 주민의 우울 예측 모형을 구축하는데 더 유용한 자료로 사용될 수 있으리라 사료된다.

• 한국전문물리치료학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.140-148
• /
• 2020

Background: Scapular winging (SW) could be caused by tightness or weakness of the periscapular muscles. Although data mining techniques are useful in classifying or predicting risk of musculoskeletal disorder, predictive models for risk of musculoskeletal disorder using the results of clinical test or quantitative data are scarce. Objects: This study aimed to (1) investigate the difference between young women with and without SW, (2) establish a predictive model for presence of SW, and (3) determine the cutoff value of each variable for predicting the risk of SW using the decision tree method. Methods: Fifty young female subjects participated in this study. To classify the presence of SW as the outcome variable, scapular protractor strength, elbow flexor strength, shoulder internal rotation, and whether the scapula is in the dominant or nondominant side were determined. Results: The classification tree selected scapular protractor strength, shoulder internal rotation range of motion, and whether the scapula is in the dominant or nondominant side as predictor variables. The classification tree model correctly classified 78.79% (p = 0.02) of the training data set. The accuracy obtained by the classification tree on the test data set was 82.35% (p = 0.04). Conclusion: The classification tree showed acceptable accuracy (82.35%) and high specificity (95.65%) but low sensitivity (54.55%). Based on the predictive model in this study, we suggested that 20% of body weight in scapular protractor strength is a meaningful cutoff value for presence of SW.

• 경영정보학연구
• /
• 제8권3호
• /
• pp.125-134
• /
• 2006

본 연구에서는 온라인 자동차보험 고객 이탈 예측에 있어 의사결정나무를 적용하였다. 우리는 본 연구에서 2003년과 2004년 사이에 온라인 자동차 보험을 계약한 고객의 데이터를 이용하여 의사결정나무를 이용해 고객이탈을 예측하였다. 우리는 C5.0 알고리즘에 기반을 둔 의사결정나무의 예측 결과에 대한 비교를 위해 다변량판별분석과 로짓분석을 이용하였다. 분석결과 의사결정나무 알고리즘은 다른 기법보다 예측성과가 매우 뛰어난 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 온라인 자동차 보험에 있어서 마케팅전략 수립에 유용한 가이드라인을 제공해 줄 것이다.

• 한국인공지능학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.21-27
• /
• 2021

In this Paper, Since the 1990s, Korea's credit card industry has steadily developed. As a result, various problems have arisen, such as careless customer information management and loans to low-credit customers. This, in turn, had a high delinquency rate across the card industry and a negative impact on the economy. Therefore, in this paper, based on Azure, we analyze and predict the delinquency and delinquency periods of credit loans according to gender, own car, property, number of children, education level, marital status, and employment status through linear regression analysis and enhanced decision tree algorithm. These predictions can consequently reduce the likelihood of reckless credit lending and issuance of credit cards, reducing the number of bad creditors and reducing the risk of banks. In addition, after classifying and dividing the customer base based on the predicted result, it can be used as a basis for reducing the risk of credit loans by developing a credit product suitable for each customer. The predicted result through Azure showed that when predicting with Linear Regression and Boosted Decision Tree algorithm, the Boosted Decision Tree algorithm made more accurate prediction. In addition, we intend to increase the accuracy of the analysis by assigning a number to each data in the future and predicting again.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.73-82
• /
• 2012

Currently, R&D investment of government is increased dramatically. However, the budget of the government is different depending on the size of ministry and priorities, and then it is difficult to obtain consensus on the budget. They did not establish decision support systems to evaluate and execute R&D budget. In this paper, we analyze factors affecting research funds by linear regression and decision tree analysis in order to increase investment efficiency in national research project. Moreover, we suggested strategies that budget is estimated reasonably.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제18권1호
• /
• pp.81-96
• /
• 2007

The headline of advertisements holds the important position in advertisement recognition and receptivity. In this paper, we classified the headlines as several types with measuring the response effects for purpose of understanding the customer's behavior. Also we conducted the decision tree analysis and correspondence analysis. The decision tree shows the difference between responders and non-responders, and the correspondence analysis shows the relationship between the sales and the customer's demographic information.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.593-601
• /
• 2017

본 연구는 영화산업의 가치사슬단계에 따라 각 단계에서 고려할 수 있는 변인을 활용하여 제작/투자, 배급, 상영단계별 모형을 구성하였다. 모형의 예측력을 높이기 위해 회귀분석으로 유의미한 변인을 도출하여 모형을 추가로 설정하였다. 주어진 변인을 바탕으로 기계학습 분석방법인 인공신경망과 의사결정나무 분석방법 간의 예측력 차이를 비교하였다. 분석 결과, 제작/투자 모형과 배급 모형에서 모든 변인을 투입했을 때는 인공신경망의 정확도가 의사결정나무보다 높았으나, 회귀분석결과에 따라 선정된 변인을 투입하였을 때는 의사결정나무의 정확도가 더 높았다. 상영 모형에서는 회귀분석결과의 반영여부와 관계없이 인공신경망의 정확도가 의사결정나무의 정확도보다 높게 나타났다. 본 논문은 영화흥행 예측연구에 기계학습기법을 적용하여 예측성과가 향상됨을 확인하였다는데 의의가 있다. 선형회귀분석 결과를 기계학습기법에 반영함으로써 기존의 선형적 분석방법의 한계를 극복하고자 하였다.

• 서비스연구
• /
• 제3권1호
• /
• pp.87-93
• /
• 2013

선진국형 질병으로만 알려져 있던 유방암이 우리나라 현대 여성들에게 발병률이 꾸준히 증가하고 있다. 유방암은 보통 50대 이상의 여성에서 발병하는 병으로 알려져 있지만 우리나라의 경우 40대의 서양보다 젊은 여성들에게 발병률이 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 우리나라 성인여성을 기준으로 유방암에 대한 정확한 진단을 할 수 있는 매뉴얼을 구축하는 것이 시급한 과제이다. 본 논문에서는 데이터마이닝기법을 이용하여 유방암을 예측하는 방법을 제시한다. 데이터마이닝이란 데이터베이스 내에 숨어 있는 일정한 패턴이나 변수들 간의 관계를 정교한 분석모형을 이용하여 쉽게 드러나지 않은 유용한 정보를 찾아내는 과정을 말한다. 실험을 통하여 Deicion Tree와 Naive Bayes 분석기법을 사용하여 유방암을 진단하는 분석기법을 비교분석을 하였다. Deicison Tree는 C4.5 알고리즘을 적용하여 분석하였고 두 알고리즘이 상당히 좋은 분류 정확도를 나타냈다. 그러나 Naive Bayes 분류방법이 Decision Tree방법보다 더 상회하는 정확도를 보였고 이는 의료데이터의 특성에 많이 기인한다고 볼 수 있다.

• 산업공학
• /
• 제22권1호
• /
• pp.44-55
• /
• 2009

We propose a method for selection of input-output factors in DEA. It is designed to select better combinations of input-output factors that are well suited for evaluating substantial performance of DMUs. Several selected DEA models with different input-output factors combinations are evaluated, and the relationship between the computed efficiency scores and a single performance criterion of DMUs is investigated using decision tree. Based on the results of decision tree analysis, a relatively better DEA model can be chosen, which is expected to well represent the true performance of DMUs. We illustrate the effectiveness of the proposed method by applying it to the efficiency evaluation of 101 listed companies in steel and metal industry.