순차패턴을 이용한 분류모형의 정확도 향상 방안

• 영문명: Improving the accuracy of the classification model using a sequential pattern
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 김명배(Kim, Myung-Bae) 김광용(Gwang-Yong Gim)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2016추계학술대회, 238~241쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2016.11.30

국문 초록

과거 1990년대부터 데이터 마이닝기법이 알려지면서 여러 산업에서 관심이 되는 현상을 지도학습을 통해 모형화하는 노력을 해 왔다. 방법론도 지속적인 보완을 통해 계속 발전해 왔다. 최근 통계적 분포 가정이 없이 최적의 패턴을 찾아주는 머신러닝 기법이 활발하게 활용되면서 목표변수의 예측정확도를 높이려는 시도가 지속적으로 이루어지고 있다. 고객에 대한 이탈/가입 예측, 카드/통신의 부정사용 예측, 제조상품의 불량 이상 징후 예측 등 적용 분야는 굉장히 많다. 여기서, 목표변수로 고려되는 대부분의 현상은 행위 주체의 특정 이벤트에 의해 설명되어지는데, 이 이벤트의 일정한 시간의 순서에 따라 원인의 의미를 가지는 경우가 많다. 또한, 현재까지의 적용된 방법에서는 시간적 이벤트 경험 정보를 고려하는데 한계가 있었다. 대부분 비즈니스 경험상의 가설을 세우고 해당 정보를 파생하여 설명변수로 적용하는 것이 전부였다. 이에 본 연구에서는 기 정의된 이벤트의 순차적 발생 규칙을 찾아주는 순차패턴 알고리즘을 이용하여 특정 이벤트들의 순서 규칙을 찾아내고, 발견된 규칙의 여부변수와 지지도값을 설명변수의 일부로 활용하는 방법에 대해 제안하고자 한다.

목차

1. 서론

2. 분류분석기법

3. 연관성 규칙

4. 순차패턴을 적용한 분류분석

5. 결론

[참고문헌]