• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2006년도 한국우주과학회보 제15권1호
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• pp.48-48
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• 2006

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2005년도 제16회 정기총회 및 동계학술발표회
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• pp.26-27
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• 2005

• 천문학회보
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• 제30권2호
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• pp.59.2-59.2
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• 2005

• 천문학회보
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• 제32권1호
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• pp.30.2-30.2
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• 2007

• 대한두경부종양학회:학술대회논문집
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• 대한두경부종양학회 1986년도 제3차 학술대회 연제순서 및 초록집
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• pp.22.1-22.1
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• 1986

• 대한두경부종양학회:학술대회논문집
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• 대한두경부종양학회 1986년도 제3차 학술대회 연제순서 및 초록집
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• pp.20.1-20.1
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• 1986

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.103-108
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• 2003

데이터마이닝을 위한 대용량 데이터베이스를 축소시키는 방법 중에 속성선택 방법이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 세 가지 속성선택 방법을 사용하여 조건속성 수를 60%이상 축소시켜 결정나무와 로지스틱 회귀모형에 적용시켜보고 이들의 효율을 비교해 본다. 세 가지 속성선택 방법은 MDI, 정보획득, ReliefF 방법이다. 결정나무 방법은 QUEST, CART, C4.5를 사용하였다. 속성선택 방법들의 분류 정확성은 UCI 데이터베이스에 주어진 Credit 승인 데이터베이스와 German Credit 데이터베이스를 사용하여 10층-교차확인 방법으로 평가하였다.

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 대한방사선방어학회 2009년도 춘계 학술발표
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• pp.106-107
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• 2009

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 대한방사선방어학회 2010년도 춘계 학술발표회 및 심포지엄
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• pp.130-131
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• 2010

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2009년도 학술논문요약집
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• pp.417-418
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• 2009