• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.203-214
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• 1999

본 연구는 A카드 회사에서 현재 실시하고 텔레마케팅 시스템에 데이터마이닝 기법 가운데 하나인 CHAID, CART 알고리즘 및 신경망 기법을 적용하여 모텔을 개발하고 개발된 모델들의 성과를 분석한다. 이를 통하여 어떻게 기업이 데이터베이스와 데이터마이닝 기법을 마케팅에 효과적으로 사용할 수 있는가에 대한 방안을 제시하고 여러 모델들의 성과를 비교 분석하는 방안을 함께 제시한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.203-214
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• 1999

본 연구는 A카드 회사에서 현재 실시하고 텔레마케팅 시스템에 데이터마이닝 기법 가운데 하나인 CHAID, CART 알고리즘 및 신경망 기법을 적용하여 모델을 개발하고 개발괸 모델들의 성과를 분석한다. 이를 통하여 어떻게 기업이 데이터베이스와 데이터마이닝 기법을 마케팅에 효과적으로 사용할 수 있는가에 대한 방안을 제시하고 여러 모델들의 성과를 비교 분석하는 방안을 함께 제시한다.

• 대한지리학회지
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• 제29권3호
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• pp.360-368
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• 1994

地理學에서는 地域의 特性을 규명하고자 수많은 計量的 分析手法을 사용하여 왔다. 본 고에서는 일종의 判別分析技法으로 최근에 도입된 CHAID技法을 사용하여 都市와 都市 機能에 관한 통계처리를 시도하였다. 2종류의 자료를 가지고 두 차례 처리를 실시하였는데, 하나는 인구 25만명 이상의 도시 20개를 예측변수로 하고, 行政, 市場, 金融機能 그리고 生 産機能을 반응변수로 하여 도시의 기능을 분류해 내었다. 두번째 처리에서는 앞서 언급한 행정, 시장, 금융, 생산기능 이외에 交通, 敎育, 의료, 文化, 그리고 運送機能의 9가지를 예측 변수로 선정하고, 수도권, 부산권, 대구권, 광주권, 충청권의 5개 권역을 반응변수로 하여 각 권역에서 탁월한 기능을 판별, 분류해 내었다. 이상에서 CHAID기법은 큰 양의 범주형 자료 를 처리할 수 있고, 樹形圖로 결과를 산출하여 해석이 용이하므로 地域을 分類하거나 특성 을 判別하는데 유용한 또 하나외 새로운 분석틀로 여겨진다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제6권1호
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• pp.89-101
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• 1999

Increasing number of companies recognize that the understanding of customers and their markets is indispensable for their survival and business success. The companies are rapidly increasing the amount of investments to develop customer databases which is the basis for the database marketing activities. Database marketing is closely related to data mining. Data mining is the non-trivial extraction of implicit, previously unknown and potentially useful knowledge or patterns from large data. Data mining applied to database marketing can make a great contribution to reinforce the company's competitiveness and sustainable competitive advantages. This paper develops the classification model to select the most responsible customers from the customer databases for telemarketing system and evaluates the performance of the developed model using LIFT measure. The model employs the decision tree algorithm, i.e., CHAID which is one of the well-known data mining techniques. This paper also represents the effective database marketing strategy by applying the data mining technique to a credit card company's telemarketing system.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권2호
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• pp.113-124
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• 2001

의사결정나무모형 가운데 하나인 CHAID, 로지스틱 회귀모형, 이들을 이용한 각각의 베깅모형 등 4가지 예측분류모형에 대한 오분류율과 훈련시간을 표본크기별로 계산하고, 이들 모형에 대한 모의실험 비교를 통하여 주어진 알고리즘들의 효율성을 평가하였다. 베깅 의사결정나무모형은 오분류율은 낮았으나 상대적으로 훈련시간이 가장 길었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권11호
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• pp.449-459
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• 2015

본 연구의 목적은 청각장애인의 취업결정요인을 데이터마이닝 기법을 적용하여 분석 제공함으로서, 장애인의 취업 성공률을 높임과 동시에 직업재활 개입의 효율성을 극대화할 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 자료 분석을 위해 2013년 장애인고용패널조사의 제6차년도 자료를 이용하여, 전체 패널 데이터 중 청각장애인이면서 전체연령 20세 이상 65세 미만의 422명을 의사결정나무 기법의 하나인 Exhaustive CHAID 알고리즘을 적용하여 분석하였다. 본 연구를 통해서 얻어진 주요한 사실의 하나는 국민기초생활수급여부, 일상생활 도움필요 여부, 그리고 자격증 고용서비스 요인간의 상호작용(interaction)에 관한 패턴 분석이 청각장애인의 취업 예측에 주요한 역할을 할 수 있다는 것으로, 향후 직업재활 개입의 효과성을 높이기 위해 효과적인 취업결정요인, 즉 높은 학력 수준, 자격증 보유, 높은 일상생활 독립성을 가지고 있는 장애인을 적극적으로 발굴하여 집중적인 재활 서비스를 제공할 필요가 있을 것으로 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.57-62
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• 2010

최근 의료분야에서는 대규모의 데이터를 빠르게 검색 및 추출이 가능하게 의사결정트리 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 현재 CART, C4.5, CHAID 등 여러 기법이 개발되었는데, 이러한 클레시파이 기법들은 몇몇 의사결정 나무 알고리즘이 이진분리로 분류를 하는데, 나머지 데이터의 결과가 손실될 우려가 있다. 그중 C4.5는 엔트로피의 측정값에 높고 낮음으로 트리 모양을 구성해 가는 방식이고, CART 알고리즘은 엔트로피 매트릭스를 사용하여 범주형 자료나 연속형 자료에 적용할수가 있다. 이에 본 논문에서는 클래시파이 기법 중 C4.5와 CART를 유방암 환자 데이터에 대해 적용하여 실험하여, 그 결과 분석을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험에서는 교차검증을 통해 그 결과에 대한 정확성을 측정하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.328-331
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• 2005

산업재해 통계분석의 커다란 목적은 각 산업별로 주 위험요인을 도출하고 이에 따른 안전교육의 실시 또는 안전장치 등을 보완함으로써 산업재해를 줄이거나 예방하는데 있다고 볼 수 있다. 그러나 일반 제조업이나 건설업 등에서는 아직까지도 정량적 위험성 평가 기법이 개발되어 있지 않은 실정이다. 따라서 효율적인 위험성 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 산업재해 예방을 위한 최적 알고리즘 선정 방법을 제시한다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.324-327
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• 2005

급속도로 발전하는 산업의 고도화와 이에 따른 업종의 다양화, 이에 동반되는 예상치 못한 산업재해는 불특정 다수에게 인적, 물적 피해를 야기 시키고 있다. 산업재해 예방을 위해 다양한 선행 연구들이 진행되었으나 이들 연구는 기존의 산업재해 데이터를 토대로 빈도분석, 비교분석을 통한 관리적, 교육적 등치 대책만을 제시하고 있다. 본 연구에서는 산업재해 예방을 위해 객관적이고 정량화된 데이터를 통한 예측 분석이 가능한 데이터마이닝을 적용하여 대표적인 기법인 의사결정나무의 CHAID, CART, C4.5, QUEST 4가지 알고리즘 비교분석하여 산업재해 예방 및 전문가 시스템 구축을 위해 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 제시하도록 한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제58권6호
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• pp.79-92
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• 2016

The objective of this study is to classify the types of rural areas (138 $si{\cdot}gun$) considering settlement environment by Decision Tree Method (CHAID). The CHAID method was used for decision tree algorithm and the seven dependant variables and 5 explanatory variables were selected, respectively. By decision tree method, rural areas were finally classified into six groups through three separate processes. City area, lower area in aging rate and higher area in farmland area ratio was analyzed to be relatively rich rather than other area in the case of settlement environment index. In the future, this study will be able to utilize as a reference to the planning of rural development projects.