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301.

데이터마이닝을 이용한 건강보험 상해요인 조사 대상 선정 모형 개발 -건강보험 지역가입자 상해상병 진료건을 중심으로-

박일수, 박소정, 한준태, 강성홍, Park. Il-Su, Park. So-Jeong, Han. Jun-Tae, Kang. Sung-Hong 한국디지털정책학회 디지털정책연구 16 Pages

한국디지털정책학회 디지털정책연구 2013, Vol.11 No.10 593-608 (16 pages)

박일수, 박소정, 한준태, 강성홍, Park. Il-Su, Park. So-Jeong, Han. Jun-Tae, Kang. Sung-Hong 저

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상해상병으로 청구되는 건수가 증가함에 따라 조사 대상을 보다 정교하게 선정하여 상해요인 조사 대상을 줄이면서 환수율 및 환수금액을 올릴 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 이를 위해서 2006~2011년까지의 상해요인 조사자료를 수집하여 의사결정나무 모형을 활용하여 지역가입자 상해상병 진료건에 대한 부당환수 조사대상 선정모형을 개발하였다. 최종 개발된 모형결과에 따르면, 조사대상 유형은 18개로 분류되었고, 이러한 분류결과는 실제 조사가 시행될 시, 모형을 적용하지 않았을 때 보다 최고 12.8배 높은...
302.

유사 음소 모델 스키마 지원을 위한 결정 트리

오상엽, Oh. Sang-Yeob 한국디지털정책학회 디지털정책연구 6 Pages

한국디지털정책학회 디지털정책연구 2013, Vol.11 No.10 367-372 (6 pages)

오상엽, Oh. Sang-Yeob 저

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어휘 인식 시스템에서는 훈련 중에 적용되지 않는 음소에 대한 문제점으로 인해 시스템에 저장된 모델을 재생성해야 하고 그에 따른 시간과 추가 비용이 초래된다. 본 논문에서는 결정 트리 군집화 방법을 사용하여 유사 음소 모델을 관리하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성된 모델들로부터 결정트리 군집화 방법을 적용하여 군집화된 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 탐색할 수 있는 시스템을 모델링하여 모델의 재생성 과정을 줄이고 강인하고 정확한 음향 모델을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 사용으로 시스템에서...
303.

병원외 심정지 환자의 자발적 순환 회복에 영향을 미치는 요인

박일수, 김은주, 손혜숙, 강성홍, Park. Il-Su, Kim. Eun-Ju, Sohn. Hae-Sook, Kang. Sung-Hong 한국디지털정책학회 디지털정책연구 10 Pages

한국디지털정책학회 디지털정책연구 2013, Vol.11 No.9 229-238 (10 pages)

박일수, 김은주, 손혜숙, 강성홍, Park. Il-Su, Kim. Eun-Ju, Sohn. Hae-Sook, Kang. Sung-Hong 저

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병원외 심정지는 오늘날 우리나라의 중대한 보건문제로서, 환자의 퇴원 시 생존율은 3.5%이며, 이 중 1%만이 신경학적 기능을 회복하는 것으로 나타났다. 이처럼 낮은 병원외 심정지 환자의 생존율을 높이기 위해서는 병원 도착 전 환자의 자발적 순환을 회복시키는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 질병관리본부의 2009년도 심정지 의무기록 조사 자료를 활용하여 병원외 심정지 환자의 자발적 순환 회복률을 향상시킬 수 있는 요인들에 대한 심층 분석을 수행하였다. 심정지 환자의 자발적 순환 회복에 영향을 미치는 요인은...
304.

어휘 인식 시스템에서 학습 모델 분류를 위한 결정 트리 학습 알고리즘

오상엽, Oh. Sang-Yeob 한국디지털정책학회 디지털정책연구 6 Pages

한국디지털정책학회 디지털정책연구 2013, Vol.11 No.9 153-158 (6 pages)

오상엽, Oh. Sang-Yeob 저

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인식 대상 학습 모델이 분류되어 있지 않거나 명확하게 분류되지 않은 경우 어휘 인식을 결정하지 못하여 인식률이 저하되며 학습 모델 분류 형태가 변경되거나 새로운 학습 모델이 추가되면 인식 모델의 결정 트리 구조가 변경되어야 하는 구조적 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습 모델 분류를 위한 결정 트리 학습 알고리즘을 제안한다. 음운 현상이 충분히 반영된 음성 데이터베이스를 구성하고 학습 효과를 확보하기 위하여 학습 모델 분류를 위한 결정 트리 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 실내 환경에...
305.

데일리 렌즈 데이터를 사용한 데이터마이닝 기법 비교

석경하, 이태우, Seok. Kyungha, Lee. Taewoo 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 8 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2013, Vol.24 No.6 1341-1348 (8 pages)

석경하, 이태우, Seok. Kyungha, Lee. Taewoo 저

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데이터베이스 마케팅과 시장예측 등의 분야에서 분류문제를 해결하기 위해 다양한 데이터마이닝 기법들이 적용되고 있다. 본 연구에서는 데일리 렌즈 고객들의 거래 데이터를 기반으로 의사결정나무, 로지스틱 회귀모형과 같은 기존의 통계적 분류기법과 최근에 개발된 배깅, 부스팅, 라소, 랜덤 포리스트 그리고 지지벡터기계의 분류 성능을 비교하고자 한다. 비교 실험을 위해 데이터 정제, 탐색, 파생변수 생성, 그리고 변수 선택과정을 거쳤다. 실험결과 정분류율 측면에서는 지지벡터기계가 다른 모형보다 근소하게 높았지만...
306.

위계적 선형모형을 이용한 강의평가 결정요인 분석

조장식, Cho. Jang Sik 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 12 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2013, Vol.24 No.6 1285-1296 (12 pages)

조장식, Cho. Jang Sik 저

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강의평가 결과에 영향을 미치는 특성변수로는 교과목 수준의 다양한 강좌특성 변수들과 수강생 수준의 다양한 인적특성 변수들이 있다. 특정 수강생은 다수의 교과목을 이수하기 때문에 다수의 교과목들은 동일한 수강생 안에 속하게 됨으로써 공유되는 특성이 있게 된다. 즉 강의평가 결과는 교과목 수준의 강좌특성 (1-수준)과 수강생 수준의 인적특성 (2-수준)에 의해 영향을 받는 다층구조 (multilevel)를 가지게 되며, 위계적 자료 특성을 가지는 복수의 분석단위의 구조가 된다. 따라서 전통적인 회귀분석에서와 같이 개별...
307.

한국남자프로농구 경기기록 분석을 통한 승패결정요인 추정: 2010-2011시즌, 2011-2012시즌 정규리그 기록 적용

김세형, 이준우, 이미숙, Kim. Sae-Hyung, Lee. Jun-Woo, Lee. Mi-Sook 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 11 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2012, Vol.23 No.5 993-1003 (11 pages)

김세형, 이준우, 이미숙, Kim. Sae-Hyung, Lee. Jun-Woo, Lee. Mi-Sook 저

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위해 로지스틱회귀분석과 의사결정나무분석을 적용하였다. 두 분석은 PASW와 Answer Tree 통계프로그램을 사용하였으며 모든 유의수준은 .05로 설정하였다. 로지스틱회귀분석 결과, 6개 공격변인 중 2점슛 성공률, 3점슛 성공률, 턴오버가 통계적으로 승패에 유의미한 영향을 미치고 4개 수비변인 중 굿디펜스를 제외한 수비리바운드, 스틸, 블록슛이 통계적으로 승패에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 공격변인 의사결정나무분석 결과에서는 2점슛 성공률이 51%-58%이며, 3P%가 31%를 초과하고 TO가 11개 이하일때...
308.

사회지표조사에서의 3단계 복합 데이터마이닝의 적용 방안

조광현, 박희창, Cho. Kwang-Hyun, Park. Hee-Chang 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 10 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2012, Vol.23 No.5 983-992 (10 pages)

조광현, 박희창, Cho. Kwang-Hyun, Park. Hee-Chang 저

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사회지표조사는 주민들이 생각하는 사회 상태를 총체적으로 파악할 수 있는 조사로서 다양한 시책 개발에 있어 지역의 여론을 반영할 수 있는 장점이 있다. 사회지표조사는 사회 변화를 알 수 있는 중요한 척도라고 할 수 있으며, 많은 지자체 (서울시, 인천시, 부산시, 울산시, 경상남도 등)에서 많은 예산과 시간을 들여 조사를 실시하고 있다. 그러나 조사에 대한 분석 결과가 기초통계분석 위주로 되어 있어 실제 사회지표조사 자료를 제대로 활용하고 있지 못하고 있는 실정이므로 데이터마이닝 등의 다양한 방법의 적용이 필요하다....
309.

부스팅 트리에서 적정 트리사이즈의 선택에 관한 연구

김아현, 김지현, 김현중, Kim. Ah-Hyoun, Kim. Ji-Hyun, Kim. Hyun-Joong 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 11 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2012, Vol.23 No.5 949-959 (11 pages)

김아현, 김지현, 김현중, Kim. Ah-Hyoun, Kim. Ji-Hyun, Kim. Hyun-Joong 저

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범주형 목표변수를 잘 예측하기 위한 데이터마이닝 방법 중에서 최근에는 여러 단일 분류자를 결합한 앙상블 기법이 많이 활용되고 있다. 앙상블 기법 가운데 부스팅은 재표본 시 분류하기 어려운 관찰치의 가중치를 높여 분류자가 해당 관찰치에 보다 집중할 수 있도록 함으로써 다른 앙상블 기법에 비해 오차를 효과적으로 감소시키는 방법으로 알려져 있다. 부스팅을 구성하는 분류자를 의사결정나무로 둔 부스팅 트리 모형의 경우 각 트리의 사이즈를 결정해야 하는데, 본 연구에서는 자료 별로 부스팅 트리에 가장 적합한...
310.

러프집합을 활용한 캔들스틱 트레이딩 최적화 전략

김현호, 오경주, Kim. Hyun-Ho, Oh. Kyong-Joo 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 13 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2012, Vol.23 No.5 881-893 (13 pages)

김현호, 오경주, Kim. Hyun-Ho, Oh. Kyong-Joo 저

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본 논문에서는 선물시장에서 러프집합과 의사결정나무를 이용한 매매규칙 기반의 시스템 트레이딩 전략을 제안한다. 과거 데이터마이닝 방법론을 이용한 선물시장 투자전략에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 상대적으로 다양한 변수의 조합을 통한 시스템 트레이딩에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 크게 세 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 매매규칙 기반 시스템 트레이딩에서 의사결정나무 방법론의 사용이 투자성과에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것이다. 두 번째 목적은 단기매매부터 장기 매매까지 중에서...

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