• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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• 제4권1호
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• pp.27-34
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• 2016

지열 시스템을 대상으로 데이터 마이닝 기반 성능 예측 모델을 구축하였다. 지열 시스템의 실시간 성능 분석과 예측에 필요한 데이터의 기본 조건을 검토한 후, 데이터베이스의 구조를 설계하였다. 먼저 시스템 성능계수(COP)와 전력 소비량을 분석 대상으로 설정한 후, 이들 물리량의 추출 주기(1분 5분 10분 30분 60분 간격)가 예측 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 이어서 범주형과 수치형 의사결정나무 모델을 적용하여 시스템의 성능을 예측하였다. 범주형 의사결정나무 모델을 적용했을 때, 10분 주기의 예측 결과의 정확도는 97.7%로 가장 높았다. 또한 수치형 의사결정나무 분석 결과를 통해 COP가 변하는 순간의 임계값을 찾을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 지열 시스템의 실시간 성능 분석과 운전 상태 등에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권6호
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• pp.677-682
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• 2014

본 연구에서는 데이터 마이닝의 방법인 의사결정나무와 인공신경망을 이용하여 리튬 이차전지의 전류밀도 특성에 대해 핵심 설계 인자를 도출하고 비교하였다. 먼저 의사결정나무-인공신경망 모델을 이용한 설계방법으로, 비선형성을 나타내는 초기 극판 설계인자들 중에 의사결정나무 모델을 통해 주요 설계 인자를 도출한 다음 인공신경망을 이용하여 설계인자들 간의 중요도와 전류밀도와의 가중치 분석을 수행하였다. 두 번째 방법은 인공신경망 모델만을 이용한 방법으로, 초기 설계인자들을 별도의 주요 인자 도출 과정 없이 모두 인공신경망을 구축하는데 사용하여 전류밀도와의 연관성 및 가중치를 분석하였다.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.149-161
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• 2006

CART로 대표되는 의사결정나무의 알고리즘에서 가장 중요한 요소는 분리변수의 선택방법이다. 대부분의 알고리즘은 변수의 형태가 연속형인지, 혹은 명목형(nominal)인지에 따라 별개의 변수선택방법을 적용한다. 하지만 변수의 형태가 순서형(ordinal)인 경우에는 그 변수를 연속형으로 취급하여 연속형 변수선택방법을 적용하는 것이 대부분이다. 이것은 CART와 같은 Greedy탐색을 이용하는 방법에는 문제점이 발생하지 않는다. 하지만 Greedy탐색의 약점을 보완하기 위해 통계이론을 이용하여 개발된 최근의 방법들에는 최선의 대처방법이 아니다. 따라서 본 연구에서는 의사결정 나무에서 분리변수를 선택하는데 있어서 비모수적 접근 방법인 Clamor-von Mises 검정을 이용한 방법을 순서형 변수에 사용하는 것을 제안하고, CART, C4.5, QUEST, CRUISE등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 방법의 순서형 변수 선택력을 비교하였다. 모의실험의 결과, Clamor-von Mises 검정을 이용한 변수선택방법은 순서형 변수의 분류력을 기존 방법들에 비해 더 정확히 예측하는 좋은 성과를 보여주었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.161-170
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• 2013

외환차액거래는 국제외환 시장에서 외국의 통화를 거래하는 것으로 현물시장에서 이뤄지는 장외 통화선물 거래를 의미한다. 외환차액거래 데이터를 이용하여 의사결정나무와 그래디언트 부스팅 방법을 이용한 수익모델을 비교하였다. 금융시장의 예측을 위해 사용되고 있는 시계열분석과 같은 방법들은 장기간의 예측 모형을 설명하기에 장점이 있지만, 파동이많고 짧은 시간에 가격이 급변하는 외환시장을 예측하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 단기간 즉 1, 3, 5분에서 외환시장의 수익구조를 의사결정나무와 앙상블기법의 하나인 그래디언트 부스팅으로 비교하여 매수, 매도거래 시 수익을 만들기 위한 규칙을 연구하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.777-786
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• 2018

본 연구에서는 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형과 의사결정나무 모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일(918개)을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 로지스틱 회귀모형은 약 97%의 분류 정확도를 보였으며, 의사결정나무 모형은 약 86%의 분류 정확도를 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.661-674
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• 2021

에드워드병은 양식넙치에 있어 치료가 어렵고, 모든 성장 단계에서 지속적으로 장기간에 걸쳐 어체 내에 존재하면서 대량 폐사까지 이어지는 경우가 많다. 본 논문에서는 의사결정 나무 기법을 이용하여 발병한 양식넙치의 다양한 증상 데이터를 기반으로 전체 수온 구간 및 저수온, 저-고수온, 고수온, 고-저수온 구간으로 나누어 에드워드병의 증상 패턴을 분석하였다. 실험을 통해 분석된 의사결정 나무의 증상 패턴에는 간 결절을 비롯하여 간 출혈, 간 조직 변성 등 간의 증상이 에드워드병의 판별 기준으로 선택되었다. 선택된 증상은 에드워드병의 주요한 증상으로 알려진 것이며, 분석된 결과가 에드워드병의 증상 패턴을 성공적으로 찾아주고 있음을 수산질병전문가의 자문을 통해 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.363-372
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• 2018

본 연구의 목적은 대사증후군이 당뇨병으로 확대되는 것을 방지하는데 이용할 수 있는 구체적인 분류 규칙을 도출하는 것이다. 좀 더 구체적으로 말하면, 대사증후군을 앓고 있는 사람들을 당뇨병이 없는 사람 (class 0)과 당뇨병이 있는 사람(class 1)으로 구별해 내는 분류하는 규칙을 찾는 것이다. 본 연구는 국민건강영양조사 데이터를 수집하여 데이터 전처리 과정들을 거친 후 의사결정나무를 구축하였다. 생성된 의사결정나무로부터 유용한 5개의 분류 규칙을 도출하였는데, 이들의 평균 분류 정확도는 75.8%이었다. 또한, 생성된 의사결정나무로부터 고혈압 여부와 허리둘레가 class 0 그룹과 class 1 그룹으로 분류하는데 있어서 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이번 연구 결과는 의사들이 향후 대사증후군 환자가 당뇨환자가 되지 않도록 치료하는데 좋은 지침이 될 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.517-525
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• 2022

빅데이터 시대에 이르러 다양한 데이터 마이닝 기법이 주요 분석 방법론으로 제안되었다. 복잡 다양한 데이터가 양산되면서 데이터 마이닝 기법은 데이터 과학의 토대를 이루는 방법으로 부각되었다. 본고에서는 해석의 유용성과 예측력 향상의 측면 모두에 초점을 맞추어 다양한 실험 연구를 시행하였다. 구체적인 모형으로는 의사결정나무를 선택하였는데, 이는 실무적 사용 빈도가 높은 방법으로서 활용 폭이 넓을 뿐만 아니라 이해가 쉽고 성능평가가 용이한 방법론이기 때문이다. 의사결정나무모형을 대상으로 이 모형의 구조를 크게 변형시키지 않으면서도 예측력 향상의 목적을 이룰 수 있는 방법을 살펴보았으며 분기변수의 선택 방법이 모형의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이 효과를 측정하기 위해서 다양한 모의실험 모델을 생성하고 분기법의 변화에 따른 예측력을 비교하였다. 비선형성을 지니면서 단일 분할을 통해서 하위 집합으로 명확하게 구분하기 어려운 복잡한 데이터의 경우에는 선형결합 분기방법이 예측력 제고에 도움을 주는 것으로 나타났다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제25권1호
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• pp.76-79
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• 1996

생강나무 (Libdera obtusiloba BL.)의 페놀성 화합물들을 분리하기 위하여 잎고 줄기의 MeOH 엑스로부터 계통 분획한 EtOAc 분획물은 silica gel column chro-matography로 분리하여 2종의 화합물을 얻었다. IR, UV,$^1H-NMR$, $^13C-NMR$ 등의 분석을 행하여 화학구조를 밝힌 결과 이들 화합물의 화학구조는 잎에서 $quer-cetin-3-O-\alpha-L-rhamnopyranoside(quercitrin),$ 줄기에서는 quercetin $3-O-\beta-D-galactoyranoside(hyperoside)로$ 각각 결정하였다. 이 화합물들은 생강나무에서 처음으로 분리하였다.

• 조경수
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• 통권126호
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• pp.51-56
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• 2012

수목의 건전한 생육과 좋은 수형을 위해서는 어릴 때부터 적절한 전정을 하는 것이 중요하다. 처음 1~2년 동안의 생장시기에는 모든 수목의 전정 방법이 거의 같지만 2년차 겨울부터는 수목 형태에 따른 차별화된 전정이 필요하다. 좋은 수형을 위해서는 이미 수형이 정돈된 어린 나무를 구입하여 이용해도 편리하나 아직 수형이 잡혀 있지 않은 경우에도 적절한 전정을 한다면 원하는 수형으로 가꾸어 나갈 수 있다. 수목을 고르거나 어떻게 전정할지를 결정하기 전에 먼저 원하는 수형과 부지의 한계를 고려해야 한다. 또한 수목이 성장했을 때의 최대 높이와 너비를 반드시 확인하는 것이 중요하다. 다음은 어린나무의 성장단계별 전정과 관목 및 생울타리 전정기술을 요약한 것이다.