• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.89-94
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• 2001

In this study we focus on variable selection in decision tree growing structure. Some of the splitting rules and variable selection algorithms are discussed. We propose a competitive variable selection method based on Kruskal-Wallis test, which is a nonparametric version of ANOVA F-test. Through a Monte Carlo study we note that CART has serious bias in variable selection towards categorical variables having many values, and also QUEST using F-test is not so powerful to select informative variables under heavy tailed distributions.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.239-247
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• 2003

Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, etc. CHAID(Chi-square Automatic Interaction Detector), is an exploratory method used to study the relationship between a dependent variable and a series of predictor variables. In this paper we propose and CHAID algorithm by cube-based sampling and explore CHAID algorithm in view of accuracy and speed by the number of variables.

• 대한안전경영과학회지
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• 제15권2호
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• pp.243-253
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• 2013

This research paper introduces the application and implementation of medical decision metrics that classifies medical decision-making into four different metrics using statistical diagnostic tools, such as confusion matrix, normal distribution, Bayesian prediction and Receiver Operating Curve(ROC). In this study, the metrics are developed based on cross-section study, cohort study and case-control study done by systematic literature review and reformulated the structure of type I error, type II error, confidence level and power of detection. The study proposed implementation strategies for 10 quality improvement activities via 14 medical decision metrics which consider specificity and sensitivity in terms of ${\alpha}$ and ${\beta}$. Examples of ROC implication are depicted in this paper with a useful guidelines to implement a continuous quality improvement, not only in a variable acceptance sampling in Quality Control(QC) but also in a supplier grading score chart in Supplier Chain Management(SCM) quality. This research paper is the first to apply and implement medical decision-making tools as quality improvement activities. These proposed models will help quality practitioners to enhance the process and product quality level.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(5)
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• pp.207-210
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• 2001

This Paper presents a design of the fuzzy decision maker analyzable of output result of ECG signals. The fuzzy decision maker proposed are divided into two groups whose functions are different each other. The one rules when decision of heart rates, The other decision values for an interval of each points of waveform using of which static state values and abnormal values. We have chosen several variable used for composing condition and action part by knowledge of an Expert The result of outputs with fuzzy rules suggested was a proved of satisfied with by classify ECG arrythmia signals

• 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.

• 정보학연구
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• 제2권2호
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• pp.51-67
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• 1999

본 논문은 불확실한 상황하에서 의사결정시 의사결정의 위험도에 대한 정보의 제공과 의사결정자의 위험에 대한 태도가 의사결정에 미치는 영향에 대한 연구이다. 본 연구의 독립변수는 의사결정의 위험도에 대한 정보 제공 여부와 의사결정자의 위험 감수의 정도이다. 종속변수는 의사결정의 위험도와 의사결정 자신감을 의미한다. 본 연구는 주가지수 옵션에 대한 투자의사결정을 연구의 대상으로 하며, 연구의 진행을 위해 4가지 가설을 검증하였다. 본 연구는 연구의 방법으로 실험실 실험을 선택하였다. 실험 대상은 경영학과 학생 107명을 대상으로 하였으며, 실험의 통제 변수는 의사결정의 위험도에 대한 정보의 제공 여부이다. 실험의 의사결정자의 위험감수의 정도가 높을수록 의사결정 자신감도 높음을 알 수 있다. 그러나 의사결정의 위험도에 대한 수치적 경고 메시지는 의사결정자의 의사결정에 그다지 큰 영향을 주지 않음을 알 수 있었다. 본 연구는 실제투자자들을 대상으로 한 연구가 아니므로 실제로 위험한 상황과는 다른 모의투자라는 한계점이 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.502-509
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• 2013

정보화시대에 대학에서의 교양 컴퓨터교육과정은 컴퓨터에 대한 소양을 쌓고 정보화 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양하여 생산성 향상은 물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 않게 하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 대학생을 대상으로 컴퓨터교육 만족도에 영향을 미치는 결정적인 변인의 발견 및 만족도를 분석한다. 전처리과정으로 자바 기반의 기계 학습 도구인 상관에의한 특성선택을 사용하여 최적의 변인을 선택한다. 그리고 퍼지의사결정법에 기반하여 각 변인의 가중치를 사용하여 최적의 변인을 생성하였다. 본 논문의 연구결과는 컴퓨터교육 만족도 자료의 분석에서 퍼지의사결정법을 제안하고, 재현율과 정밀도 분석에 의해 만족도 평가에 대한 정확성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.169-185
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• 2017

인터넷과 모바일 사용이 일상화되고 활용 범위가 넓어지면서 어디서나 온라인에 접속해 일을 처리하고 결정을 내리는 속도가 매우 빨라지고 있다. 기존 행동실험경제학 연구 분야에서 종속변인은 주로 점수나 상금 같은 수행 결과였으나, IT 발전과 함께 변화하는 시대적 흐름을 고려할 때, 의사결정의 '시간'도 온라인에서 중요한 결과변인으로 다룰 필요가 있다. 이 연구는 온라인의 전파성과 익명성에 주목해 돌발적 정서와 사회적 거리라는 심리적 변인이 온라인 지네 게임 속 의사결정 시간에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 실험 결과, 게임수행시간은 분노조건에서 짧고, 행복조건에서 긴 경향이 있었다. 또 타인보다 지인과 게임을 할 때 게임수행시간이 더 길었다. 집중에 어려움을 느끼는 사람일수록 게임시간이 짧아졌고, 복잡한 문제를 싫어하는 사람일수록 자기 결정의 이유를 설명하는 데 시간을 짧게 쓰는 것으로 나타났다. 이 연구는 기존 연구에서 주목받지 못했던 의사결정시간을 결과 변인으로 다뤘다는 점에서, 그리고 온라인 의사결정 맥락에서 심리적 변인의 효과를 탐색했다는 점에서 의의가 있다. 후속 연구로 다른 온라인 의사결정 상황이나 심리적 변수들을 고려한 확장연구들이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권3호
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• pp.213-220
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• 2015

In this paper, we present a reliability-based iterative proportionality-logic decoding algorithm for two classes of structured low-density parity-check (LDPC) codes. The main contributions of this paper include: 1) Syndrome messages instead of extrinsic messages are processed and exchanged between variable nodes and check nodes, which can reduce the decoding complexity; 2) a more flexible decision mechanism is developed in which the decision threshold can be self-adjusted during the iterative process. Such decision mechanism is particularly effective for decoding the majority-logic decodable codes; 3) only part of the variable nodes satisfying the pre-designed criterion are involved for the presented algorithm, which is in the proportionality-logic sense and can further reduce the computational complexity. Simulation results show that, when combined with factor correction techniques and appropriate proportionality parameter, the presented algorithm performs well and can achieve fast decoding convergence rate while maintaining relative low decoding complexity, especially for small quantized levels (3-4 bits). The presented algorithm provides a candidate for those application scenarios where the memory load and the energy consumption are extremely constrained.

• 산업경영시스템학회지
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• 제6권8호
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• pp.63-71
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• 1983

Aggregate planning coordinate the control variable over long-term to apply a demand variable and forcasting. In order to necessary the goal that doesn't make an inter-contradiction and explicitly defined. We made a considerable point of system approach for scheduling establishment. It include the control variables of aggregate planning : 1) employment 2) over time working and idle time 3) inventory 4) delivery delay S) subcontract 61 long - term facility capacity. Each variables composed of pure strategy as like a decision of inventory level, a change of employment level, etc. md alternative costs make a computation on the economic foundation. But the optimum alternative costs represent the mixed pure strategy. The faults of this method doesn't optimum guarantee a special scheduling as well as increasing a number of alternative combination. Theoretical, Linear Decision Rule make an including all variables, but it is almost impossible for this model to develope actually And also make use of the aggregate planning problem for developing system approach : LDR, heuristic model, Search Decision Rule, all kind of computers, simulation. But these models are very complex, each variables get an extremely inter-dependence. So this study be remained by theory level, some approach methods has not been brought the optimum solution to apply in every cases.