학지사 뉴논문

총 361건 검색

본문검색 결과만 보기

정확도순

최신순

등재순

발행기간

전체
최근 1년
최근 3년
직접입력

적용하기

본문검색

포함

제외

10개씩

311.

사회 연결망 분석을 이용한 복수전공 유입 및 유출 분석

조장식, Cho. Jang-Sik 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 9 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2012, Vol.23 No.4 693-701 (9 pages)

조장식, Cho. Jang-Sik 저

이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
- 무료
각 대학마다 복수전공에 대한 선택의 폭이 넓어짐에 따라 학과별 복수전공자의 유입과 유출에 심한 편중현상이 나타나고 있다. 이런 현상의 결과로 특정 학과에서는 과도한 복수전공자의 유입(유출)으로 여러 가지 문제가 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사회연결망 분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 학과별 복수전공자들의 유입과 유출에 대한 특성을 분석하였다. 분석방법으로 데이터 마이닝의 한 기법인 의사결정나무 모형을 활용하였으며, 분석결과에 대한 적절한 함의를 찾기 위해서 이지분리를 하는 CART 알고리즘을...
312.

주변조건부 변수를 이용한 의사결정나무모형 생성에 관한 연구

조광현, 박희창, Cho. Kwang-Hyun, Park. Hee-Chang 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 9 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2012, Vol.23 No.2 299-307 (9 pages)

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

이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
- 무료
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...
313.

영어강의의 효과성에 대한 연구

조장식, Cho. Jang Sik 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 8 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2012, Vol.23 No.6 1137-1144 (8 pages)

조장식, Cho. Jang Sik 저

이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
- 무료
요즘 대부분의 대학들이 국제화를 목표로 재학생들의 어학능력 및 국제적 경쟁력 강화와 함께 영어강의의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 강의평가점수를 이용해서 과목특성 변수들과 개인특성 변수들 별로 영어강의와 한국어강의의 효과성을 비교하였다. 또한 로지스틱회귀분석과 의사결정나무분석을 이용하여 어떤 요인들이 영어강의가 한국어강의에 비해서 효과적인지를 주효과와 상호작용효과 측면에서 분석하였다. 분석결과에 따르면 영어강의의 효과성에 영향을 미치는 변수로는 학년, 계열, 강좌규모, 평균평점, 계열,...
314.

다중외적연관성규칙을 이용한 불필요한 입력변수 제거에 관한 연구

조광현, 박희창, Cho. Kwang-Hyun, Park. Hee-Chang 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 8 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2011, Vol.22 No.5 877-884 (8 pages)

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

이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
- 무료
의사결정나무는 데이터마이닝의 대표적인 알고리즘으로서, 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법이다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 입력 변수의 수가 많을 경우 생성된 의사결정모형은 복잡한 형태가 될 수 있고, 모형 탐색 및 분석에 있어 어려움을 겪기도 한다. 이때 입력변수들 간의 내재적인 관련성은 없으나, 외적 변수에 의하여 각 변수가 우연히 어떤 다른 변수와 연결됨으로써 관련성이 있는 것으로 나타나는 것을 종종 볼 수 있다. 이에 본...
315.

매개 변수를 이용한 의사결정나무 생성에 관한 연구

조광현, 박희창, Cho. Kwang-Hyun, Park. Hee-Chang 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 8 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2011, Vol.22 No.4 671-678 (8 pages)

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

이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
- 무료
데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무, 연관 규칙, 군집분석, 신경망 분석 등의 기법이 있으며, 이중 의사결정나무 알고리즘은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법으로서 고객세분화, 고객 분류, 문제 예측 등의 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 하며 특히 입력...
316.

연속형 반응변수를 위한 데이터마이닝 방법 성능 향상 연구

최진수, 이석형, 조형준, Choi. Jin-Soo, Lee. Seok-Hyung, Cho. Hyung-Jun 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 10 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2010, Vol.21 No.5 917-926 (10 pages)

최진수, 이석형, 조형준, Choi. Jin-Soo, Lee. Seok-Hyung, Cho. Hyung-Jun 저

이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
- 무료
배깅과 부스팅의 기법은 예측력을 향상 시킨다고 알려져 있다. 이는 비교 실험을 통하여 성능이 검증 되었는데, 목표변수가 범주형인 경우에 특정 의사결정나무 알고리즘인 회귀분류나무만 주로 고려되었다. 본 논문에서는 의사결정나무 외에도 다른 데이터마이닝 방법도 고려하여 목표변수가 연속형인 경우에 배깅과 부스팅 기법의 성능 검증을 위한 비교 실험을 실시하였다. 구체적으로, 데이터마이닝 알고리즘 기법인 선형회귀, 의사결정나무, 신경망에 배깅 및 부스팅 앙상블 기법을 결합하여 8개의 데이터를 비교 분석하였다. 실험...
317.

유전자 알고리즘에 의한 우수 유전자형 선별

이제영, 고진영, Lee. Jae-Young, Goh. Jin-Young 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 9 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2009, Vol.20 No.4 639-647 (9 pages)

이제영, 고진영, Lee. Jae-Young, Goh. Jin-Young 저

이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
- 무료
컴퓨터공학의 발전으로 인해, 여러 개의 변수가 존재하는 비선형 문제와 같은 최적해 탐색과 최적화에 사용되는 유전자 알고리즘은 많은 분야에서 활발하게 응용되고 있다. 그 중, 데이터마이닝분야에서 유전자 알고리즘을 이용하여 정확도를 최대로 하는 입력변수 선택방법과 여러 예측모형을 통합하는 방법 등이 제시되었다. 한편, 우리나라 축산업을 대표하는 한우의 유전자원 보존과 능력향상을 위해서는 다음세대에 유전이 되는 단일염기다형성에서 특정 유전자형을 가진 한우가 경제형질이 우수한지를 찾아낼 필요가 있다. 이에...
318.

피에이치피와 웨카를 이용한 데이터마이닝 도구의 설계 및 구현

유영재, 박희창, You. Young-Jae, Park. Hee-Chang 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 9 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2009, Vol.20 No.2 425-433 (9 pages)

유영재, 박희창, You. Young-Jae, Park. Hee-Chang 저

이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
- 무료
데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾아내는 과정이며, 이를 위해 데이터마이닝 도구가 필요하다. 데이터마이닝 도구 또는 솔루션은 E-Miner, Clementine, WEKA, R 등 상당히 많은 종류가 있으나 대부분의 데이터마이닝 도구는 다양성과 범용성에 초점을 맞추어 개발되어 사용 편의성과 분석 자동화에 대해서는 소홀한 실정이어서 비전문가가 사용하기 어려운 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 피에이치피와 웨카를 이용하여 인터넷 환경에서 데이터마이닝 기법을 실행하고, 생성된 분석결과를 보다 쉽게 해석할...
319.

생명보험사의 개인연금 보험예측 사례를 통해서 본 의사결정나무 분석의 설명변수 축소에 관한 비교 연구

이용구, 허준, Lee. Yong-Goo, Hur. Joon 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 12 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2009, Vol.20 No.1 179-190 (12 pages)

이용구, 허준, Lee. Yong-Goo, Hur. Joon 저

이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
- 무료
금융 산업에서, 의사결정나무 분석은 분류분석을 위해서 널리 사용되는 분석기법이다. 그러나 금융 산업에서 실제로 의사결정나무 분석을 적용할 때, 발생하는 문제점 중 하나는 설명변수의 수가 너무 많다는 점이다. 따라서 모형의 결과에 별 영향을 미치지 않으면서 설명변수의 수를 줄이는 효과적인 방법을 연구할 필요가 있다. 본 연구에서는 의사결정 나무 분석에서 모형의 정확성에 근거한 최선의 변수 선택 방법을 구하기 위하여 다양한 변수 선택방법들을 비교 분석 하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 한 보험회사의 연금 보험...
320.

Cyber Shopping Mall Customer Segmentation

고봉성, 김연형, Koh. Bong-Sung, Kim. Yeon-Hyong 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 7 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2002, Vol.13 No.1 121-127 (7 pages)

고봉성, 김연형, Koh. Bong-Sung, Kim. Yeon-Hyong 저

이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
- 무료

한주간 이슈검색어