• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.353-366
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• 2015

본 연구의 목적은 심정지 발생의 지역별 변이요인을 규명하는 것이다. 분석을 위하여 244개 행정구역별로 건강상태 및 심정지발생에 관한 지표를 수집하여 분석용 데이터 셋을 구축하였다. 지표 선정을 위해 질병관리본부의 2010년 심정지 조사자료와 지역사회 건강조사자료를 이용하였다. 자료 분석은 다중회귀분석, 지리적 가중회귀분석, 의사결정나무분석 기법을 이용하였다. 의사결정나무를 이용하여 심정지 발생의 지역별 변이를 설명하는 최종 모형을 설정하였다. 최종 모형인 의사결정나무에 근거한 지역별 변이요인은 인구밀도, 고혈압 평생의사 경험진단율, 스트레스 인지율, 고지혈증 평생의사 경험진단율, 우울증 경험률, 건강검진 수검율, 고위험음주율, 현재 흡연율로 나타났다. 심정지 발생을 감소시키기 위한 지역별 보건정책의 수립은 지역의 건강상태, 건강행위 및 사회경제적 요인 등에 근거하여 이루어질 필요가 있다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.167-176
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• 2011

본 연구는 불특정 다수의 도로이용자들이 경로우회 시 갖는 의사결정과정속에 내포된 비선형성과 불확실성을 고려한 정도 있는 모형구축으로 주요 우회결정요인을 분석하는 것이 주요 목적이다. 이를 위하여 고속도로 및 국도를 이용하는 운전자를 대상으로 우회여부에 관련된 SP조사를 실시하였고, 조사결과에 대하여 의사결정나무와 신경망이론의 결합된 모형을 구축하여 운전자 우회결정요인을 분석하였다. 분석결과 운전자 우회여부결정에 영향을 미치는 요인은 우회도로 인지여부, 교통정보 신뢰도 및 이용빈도, 경로전환빈도, 나이순으로 나타났다. 또한 오분류표를 통한 기존 모형과의 예측력의 비교결과 결합된 모형의 오분류율이 8.7%로 기존 모형인 로짓모형 12.8%, 의사결정나무 단독 모형 13.8%와 비교했을 때 가장 예측력이 높은 것으로 나타나 운전자 우회결정요인 분석에 관한 모형의 적용 타당성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 교통량 분산효과와 도로망 효율 증대를 위한 효과적인 우회관리전략 수립 시 기초 자료로 활용가능하리라 사료된다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.251-256
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• 2007

성형외과에서는 웹 방문자를 늘리기 위하여 다양한 노력을 하고 있지만, 웹 사이트의 어떠한 속성이 웹 방문자 수를 증대시키는지에 대한 체계적인 연구는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 방문자 수가 많은 성형외과 웹 사이트와 방문자 수가 적은 웹 사이트를 구분하는 속성을 규명하였다. 다중 판별 분석과 의사결정 나무 기법, 신경망 분석 기법을 이용하여 방문자의 다소 (多少)를 구분하는 속성들을 도출하였다. 웹 사이트의 속성 중 '가상성형프로그램', '정보추천' 등 소수의 속성이 방문자 수의 다소(多少)를 설명하는 것으로 드러났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.179-185
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• 2015

최근 고가의료장비의 도입으로 진단기술이 빠르게 발전하고 있으나 이에 따른 건강보험 재정의 부담이 크게 늘어 이에 대한 적절한 관리와 효율적 운영에 대한 정책이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 의사결정나무분석 모형을 사용하여 CT 의료장비의 검사빈도에 영향을 미치는 요인을 파악하여 효율적 운영에 대한 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1351-1354
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• 2003

데이터 마이닝 기법 중 회귀분석 기법과 의사절정나무 분석 기법을 이용하여 국지기상예보칙을 작성하는 방안을 연구하였다. 회귀분석기법을 이용하여 예보값에 영향을 미치는 예보요소를 도출하고, 도출된 예보요소를 회귀분석 기법과 의사결정나무 분석 기법에 적용하여 예보칙을 작성하였다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.41-58
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• 2020

본 연구는 한국고용정보원 공공디비 자료에 의사결정나무 기법을 적용하여 근로자들이 이직을 하려고 하는 요인을 분석하고자 한다. 이를 통하여 근로자들의 고용유지 강화방안을 제시한다. 분석대상은 근속기간이 4개월 이상으로 수습 기간이 지난 정규직 근로자를 대상으로 하였고, 분석목표는 해당 근로자들의 이직준비 여부에 영향을 주는 의사결정 규칙을 도출하는 것으로 하였다. 타겟 분석 데이터는 한국고용정보원에서 발간된 수집한 「2017년 대졸자 직업이동경로조사」를 사용하였다. 분석결과 '교육수준과 일의 수준의 일치 정도', '개인 발전 가능성', '직무 관련 교육 및 훈련', '승진 제도', '임금 및 소득', '일자리에 대한 사회적 평판', '고용 안정성' 등이 이직준비 여부에 영향을 주는 주요요인으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.249-257
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• 2009

사상의학은 체질에 따라 치료하는 방법을 달리하므로, 체질진단의 객관화가 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 맥파를 이용하여 사상체질을 객관적으로 진단함에 있어서, 정확도가 높으면서 실용적인 체질분류 방법을 탐색하는 것이 목적이다. 한방병원에 건강검진을 목적으로 내원한 2848명의 피험자를 대상으로 전문의가 진단한 체질, 체질량지수, 혈압, 맥파 자료를 입수하였다. 자료의 선별과정을 통하여 최종적으로 1635명의 자료를 분석에 사용하였다. 판별분석, 회귀분석, 의사결정나무, 신경망으로 체질을 예측하고 전문의가 진단한 결과와 비교하여 분류방법의 정확도를 비교하였다. 판별분석은 체질별로 공분산 행렬이 동일해야 한다는 가정을 만족시키기 어려웠으며, 체질량지수를 고려하지 않은 의사결정나무와 신경망 분석의 결과는 분석표본의 변동에 민감했다. 체질분류에 결정적인 영향을 미치는 변수인 체질량지수가 고려된 로지스틱 회귀분석 또는 의사결정나무 방법이 체질분류 방법으로 추천할 만하다.

• 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.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2000년도 춘계학술대회 조사연구의 방법론적 쟁점
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• pp.93-103
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• 2000

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2001년도 추계학술대회
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• pp.1-1
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• 2001