• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권5_6호
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• pp.195-201
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• 2007

트리의 최소단말경로분할이란 트리를 에지가 서로 소인 단말 노드 간 경로들로 분할하되, 가장 긴 경로의 길이를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 트리의 최소단말경로분할을 $O({\mid}V{\mid}^2$시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 주어진 최적화 문제를 이에 대응하는 결정 문제, 즉 최소단말경로 분할의 비용이 l 이하인지를 결정하는 문제를 이용한 이진 탐색으로 환원한다. 결정 문제는 트리를 한 차례 순회하는 동안 동적 계획법에 의해 해결된다

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제14권3호
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• pp.137-149
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• 2007

Most of hospitals, especially small-scale hospitals, have tried to get customers through the Internet as what companies have done recently. There are various attempts that increase visits to one's web-site in plastic surgery hospitals. However, in plastic surgery, there have been few studies on which an attribute contributes to increase the number of web-site visit. In order to derive the important attributes on the number of visit, we compared functional attributes of 30 high-visit plastic surgery web-sites with those of 30 low-visit web-sites using statistical and data mining methods. For analysis, three methods have conducted including Multiple Discriminant Analysis (statistical method), Decision Trees (data mining method), and Artificial Neural Network (data mining method). Furthermore, results of each method have been evaluated one another. The result of this study shows that a few attributes like 'Simulating cyber plastic surgery program', 'recommendation of information' explain the number of the visitors between high and low visit web-site. The methodology employed in this study provides an efficient way of improving satisfaction of visitors of plastic surgery website.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.936-947
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• 2005

한국어 장문에서는 하나의 주어를 여러 용언이 공유하는 경우가 흔하고 주어의 생략 또한 빈번하다. 따라서 주어를 공유하는 용언들의 구간을 파악하는 것이 어렵고 의존문법을 이용한 구문분석시 주어의 의존관계를 찾는데 많은 오류가 생긴다. 이러한 주어의 의존관계의 애매성을 해소하기 위하여 우리는 S(ubject)-절이라는 개념을 제안한다. S-절은 한 개의 주어와 이 주어를 공유하는 단어그룹의 집합으로 정의되고, 본 논문에서는 결정트리를 이용하여 S-절을 자동적으로 분할하는 방법을 제안한다. S-절을 사용한 결과 의존문법에 기반한 구문분석 시스템의 성능이 $5\%$ 향상되었고 주어의 지배소를 찾는 정확률이 $32\%$ 증가했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.40-51
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• 2007

학업성취도 향상을 위해 정규 수업 이외에도 과외, 학원수강, 교육방송 시청 등 다양한 교육이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 방학 중 학습방법과 생활습관이 학업성취도 변화에 미치는 영향을 분석하기 위한 데이타 마이닝 접근법을 제안한다. 우선, 학업성취도에 영향을 미치는 방학중의 학습방법과 생활습관에 대한 다양한 요소를 도출한다. 다음으로, 마이닝 기법 중 의사결정트리와 연관 규칙을 사용하기 위한 데이타 변환 및 분석 방법을 제안한다. 마지막으로, 설문조사를 통해 수집한 현실의 구체적 데이터에서 의사결정트리를 생성하고 연관 규칙을 추출하는 방법을 제안한다. 중학생들에 대한 설문조사를 분석한 결과, 의사결정트리의 경우 네 가지 의미있는 결과를 도출하였다. 첫째, 상위권 학생들의 경우 학원수강이 성적을 향상시키는 것으로 나타났다. 둘째, 대부분 학생들의 경우 인터넷 학습사이트 이용은 성적을 하락시키는 것으로 나타났다. 셋째, 성적 변화에 큰 영향을 미칠 것으로 예상했던 과외는 실제로 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 넷째, 다양한 학습방법의 병행은 오히려 성적 하락의 요인이 되는 것으로 파악되었다. 다음으로, 연관 규칙 추출 결과, 방학 중 활동 사이에는 특이한 규칙이 없는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제시한 데이타 마이닝 접근법 및 결과는 학생들의 방학 중 생활 지도나 학습 계획 수립에 많은 도움이 될 수 있다고 사료된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.122-127
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• 1998

This paper suggests an integrated method for discovering knowledge from a large database. Our approach applies an attribute-oriented concept hierarchy ascension technique to extract generalized data from actural data in databases, induction of decision trees to measure the value of information, and knowledge reduction of rough set theory to remove dispensable attributes and attribute values. The integrated algorithm first reduce the size of database for the concept generalization, reduces the number of attributes by way of elimination condition attributes which have little influence on decision attribute, and finally induces simplified decision rules removing the dispensable attribute values by analyzing the dependency relationships among the attributes.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권3호
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• pp.971-980
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• 2003

The tree method can be extended to multivariate responses, such as repeated measure and longitudinal data, by modifying the split function so as to accommodate multiple responses. Recently, some decision trees for multiple responses have been constructed by Segal (1992) and Zhang (1998). Segal suggested a tree can analyze continuous longitudinal response using Mahalanobis distance for within node homogeneity measures and Zhang suggested a tree can analyze multiple binary responses using generalized entropy criterion which is proportional to maximum likelihood of joint distribution of multiple binary responses. In this paper, we will modify CART procedure and suggest a new tree-based method that can analyze multiple binary responses using similarity measures.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.849-854
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• 2011

시스템 이벤트들로부터 그 파급효과를 최소화하기 위해서는 실시간 조건에 기반한 규칙기반 전문가 시스템이 매우 효과적인데, 그 이벤트가 다양하고 부하조건이 매우 가변적이기 때문에 규칙 기반 전문가 시스템을 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 CART 알고리즘 기반의 의사결정 트리 기법을 적용하여 상정사고 사례들로부터 규칙기반 전문가 시스템을 구축하는 방법론에 대해서 연구하고자 한다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제15권4호
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• pp.591-595
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• 2002

Three hundred thirty five progeny testing steers of Korean beef cattle were evaluated ultrasonically for back fat thickness (BFT), longissimus muscle area (LMA) and intramuscular fat (IF) before slaughter. Class measurements associated with the Korean yield grade and quality grade were also obtained. Residual standard deviation between ultrasonic estimates and carcass measurements of BFT, LMA were 1.49 mm and $0.96cm^2$. The linear correlation coefficients (p<0.01) between ultrasonic estimates and carcass measurements of BFT, LMA and IF were 0.75, 0.57 and 0.67, respectively. Results for improving predictions of yield grade by four methods-the Korean yield grade index equation, fat depth alone, regression and decision tree methods were 75.4%, 79.6%, 64.3% and 81.4%, respectively. We conclude that the decision tree method can easily predict yield grade and is also useful for increasing prediction accuracy rate.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.39-50
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• 2004

The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. CHAID(Chi-square Automatic Interaction Detector) uses the chi-squired statistic to determine splitting and is an exploratory method used to study the relationship between a dependent variable and a series of predictor variables. In this paper we propose CHAID algorithm by cube-based proportional sampling and explore CHAID algorithm in view of accuracy and speed by the number of variables.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권4호
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• pp.803-816
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• 2004

The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. CHAID uses the chi-squired statistic to determine splitting and is an exploratory method used to study the relationship between a dependent variable and a series of predictor variables. In this paper we propose CHAID algorithm by cube-based proportional sampling and explore CHAID algorithm in view of accuracy and speed by the number of variables.