• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권2호
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• pp.299-307
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• 2012

데이터마이닝은 주어진 데이터베이스에서 항목간의 흥미로운 관계를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무는 데이터마이닝의 대표적인 알고리즘이라고 할 수 있다. 의사결정나무는 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법이다. 일반적으로 연구자가 의사결정나무 모형을 생성 할 때 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 한다. 특히 의사결정나무 모형에서 입력 변수의 수가 많을 경우 생성된 모형은 복잡한 형태가 될 수 있고, 모형 분석이 어려울 수도 있다. 만일 입력변수에서 주변조건부 변수 (매개변수, 외적변수)가 존재한다면 이 입력변수는 직접적인 관련성이 없는 것으로 판단한다. 이에 본 논문에서는 주변조건부 변수를 고려하여 의사결정나무모형을 생성하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권3호
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• pp.823-829
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• 2001

Even though a rapid development of modem medical science, paralysis disease is a highly dangerous and murderous disease. Shin et al. (1978) constructed the diagnosis expert system which identify a type of the paralysis disease from symptoms of a paralysis disease patients by using the canonical discriminant analysis. The decision tree-based analysis, however, has advantages over the method used in Shin et al. (1998), such as it does not need assumptions - linearity and normality, and suggest appropriate diagnosis procedure which is easily explained. In this paper, we applied the decision tree to construct the model which Identify a type of the paralysis disease.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제3권2호
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• pp.45-57
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• 2001

Trees have the ability to undergo secondary growth and produce a woody body. This tree-specific growth is affected by the secondary vascular system and the developmental continuum of secondary phloem and xylem. Secondary growth is one of the most important biological processes on earth. Considering its economic and environmental significance, our knowledge of tree growth and development is surprisingly limited. Trees have received little attention as model species in plant science, as most Plant biology questions can be best addressed by using herbaceous model species, such as Arabidopsis. Furthermore, tree biology is difficult to study mainly due to the inherent problems of tree species, including large size, long generation time, large genome size, and recalcitrance to biotechnological manipulations. Despite all of this, one must rely on trees as models to study tree-specific questions, such as secondary growth, which cannot be studied effectively in non-woody model species. Recent advances in genomics technology provide a unique opportunity to overcome these inherent tree-related problems. Several groups, including our own, have been successful in studying the biology of wood formation with a variety of hardwood and softwood species. In this article, 1 first review the current understanding of tree growth and then discuss the recent attempts to fully explore and realize the potential of molecular biology as a tool for enhanced understanding of secondary growth.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.19-27
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• 2006

본 논문에서는 XML 뷰 트리 기반 랩퍼의 질의 처리 모델을 제시한다. 질의 처리과정은 뷰 합성, 지역 정보원에 대한 질의 변환, 그리고 결과 문서 생성으로 이루어지며, 이를 위해 XML 뷰와 XNL 질의어를 XML 뷰 트리로 표현하는 XML 뷰 트리 기반의 질의 처리 모델을 제시한다. XML 뷰 트리는 가상의 XML 문서의 구조를 그대로 반영하기 때문에 경로식의 탐색이 쉽고, XML 뷰에 대응되는 XML 스키마 생성과 질의 결과 문서 생성을 위한 템플릿으로 사용될 수 있다. 또한, XML 뷰와 XML 질의의 XML 뷰 트리를 통한 개념적 통일은 다단계 XML 뷰 정의와 합성을 쉽게 지원한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.243-248
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• 2015

인식 모델을 구성할 때 정의되지 않은 모델, 인식 모델 구성 후에 추가되어진 모델, 모델이 부족하여 하나의 모델 클러스터링으로 모델링하여 생성된 인식 모델들은 인식률 저하의 원인이 된다. 이러한 원인을 개선하기 위하여 Bayesian 기법의 모수 추정을 이용한 결정트리 상태 공유 모델링 방법을 제안하였다. 제안 방법은 Bayesian 기법의 파라미터 추정을 통하여 탐색된 결과로부터 결정트리 기반 상태 공유 모델링의 최대 확률 기법에 따라 인식모델을 결정한다. 본 논문에서 제안하여 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험 결과에서 제안한 군집화 방식을 비교하여 1.29%의 음성인식 오류감소율을 보였으며, 기존 군집화 방식에 비해 개선된 성능을 보였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.936-943
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• 2009

본 연구에서는 철도사고 위험분석 및 위험도 평가절차에 따라 철도건널목사고에 대한 정량적인 위험도평가를 위한 모델을 사건수목 및 고장수목 분석기법을 이용하여 개발하였다. 위험사건이 발생하여 인명피해로 결과하는 과정에서의 영향인자들을 분석하여 사고진전 시나리오를 구성하였으며, 고장수목분석(FTA, Fault Tree Analysis)을 이용하여 시나리오 경로별 발생확률을 산정하고, 사건수목분석(ETA, Event Tree Analysis)을 이용하여 심각도 값을 산정함으로써 이들의 조합으로 위험도를 산정하는 위험도 평가 모델을 제시하였다. 또한 실제발생한 위험도값과 개발모델을 이용하여 산정된 위험도값의 비교를 통하여 개발모델의 신뢰성 및 타당성을 검증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.150-154
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• 2024

In recent years, there are extensive researches on the applications of machine learning to the automation and decision support for medical experts during disease detection. However, the performance of machine learning still needs improvement so that machine learning model produces result that is more accurate and reliable for disease detection. Selecting the hyper-parameter that could produce the possible maximum classification accuracy on medical dataset is the most challenging task in developing decision support systems with machine learning algorithms for medical dataset classification. Moreover, selecting the features that best characterizes a disease is another challenge in developing machine-learning model with better classification accuracy. In this study, we have proposed an optimized decision tree model for heart disease classification by using heart disease dataset collected from kaggle data repository. The proposed model is evaluated and experimental test reveals that the performance of decision tree improves when an optimal number of features are used for training. Overall, the accuracy of the proposed decision tree model is 98.2% for heart disease classification.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권5호
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• pp.1137-1149
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• 2014

Since the bifurcating autoregressive (BAR) model was developed by Cowan and Staudte (1986) to analyze cell lineage data, a lot of research has been directed to BAR and its generalizations. Based mainly on the author's works, this paper is concerned with a contemporary review on the BAR in terms of an overview and perspectives. Specifically, bifurcating structure is extended to multi-cast tree and to branching tree structure. The AR(1) time series model of Cowan and Staudte (1986) is generalized to tree structured random processes. Branching correlations between individuals sharing the same parent are introduced and discussed. Various methods for estimating parameters and related asymptotics are also reviewed. Consequently, the paper aims to give a contemporary overview on the BAR model, providing some perspectives to the future works in this area.

• 대한간호학회지
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• 제36권4호
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• pp.662-670
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• 2006

Purpose. This study was performed to develop and test a decision-tree model of treatment-seeking behaviors about when Korean patients visit a doctor after experiencing stroke symptoms. Methods. The study used methodological triangulation. The model was developed based on qualitative data collected from in-depth interviews with 18 stroke patients. The model was tested using quantitative data collected from interviews and a structured questionnaire involving 150 stroke patients. The predictability of the decision-tree model was quantified as the proportion of participants who followed the pathway predicted by the model. Results. Decision outcomes of the model were categorized into immediate and delayed treatment-seeking behavior. The model was influenced by lowered consciousness, social-group influences, perceived seriousness of symptoms, past history of hypertension or stroke, and barriers to hospital visits. The predictability of the model was found to be 90.7%. Conclusions. The results from this study can help healthcare personnel understand the education needs of stroke patients regarding treatment-seeking behaviors, and hence aid in the development of educational strategies for stroke patients.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1367-1374
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• 2004

XML 트리를 공유하면서 여러 사용자가 동시에 수정할 수 있게 하기 위해서는 부분 트리의 삽입/삭제가 공유될 수 있어야 한다. 이를 위해서는 트리 데이터의 구소 변경 행위에 대한 통시성 제어가 가능해야 한다. 본 논문에서는 DTD 문서 타입 정보를 이용하여 XML 트리의 반복부에 대해서만 부분 트리의 삽입/삭제가 가능한 리스트 데이터 공유 모델을 제안한다. 제안된 리스트 데이터 공유 모델은 구조 변경 행위의 적용 결과가 항상 유효하며, 여러 사용자가 동시에 접근하는 경우에도 문서의 유효성을 보장할 수 있다. 리스트 데이터 공유 모델에서 반복부 자식 노드 리스트를 잠금의 대상으로 하는 리스트 잠금 프로토콜을 제안하였다. 이 잠금 프로토콜은 기존의 방법들과 비교하여 훨씬 간단하면서 적은 수의 잠금 객체만을 다루며, 높은 접근성을 가능하게 한다. 일반적으로 공유되는 XML 트리의 삽입 및 삭제는 흔히 반복부 데이터에 대해서 적용되는 경우가 많으므로 제안된 모델은 터미널 노드 데이터 값에 대한 기존의 접근제어 방법과 함께 사용하였을 때 효과적인 데이터 공유 방법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.