환경지표조사에서의 의사결정나무기법적용

• 영문명: Application of Decision Tree in Environmental Indicator Survey
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 박희창(Hee-Chang Park) 조광현(Kwang-Hyun Cho)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.7 No.4, 1261~1270쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2005.08.30

국문 초록

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 각종 데이터를 기반으로 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 룰 등을 발견하는데 사용된다. 데이터마이닝 기법에는 의사결정나무, 연관성규칙, 군집분석, 신경망 분석 등이 있다. 본 논문에서는 2001년 경상남도에서 조사된 사회지표조사의 환경오염도 문항에 대하여 의사결정나무 기법을 적용한다. 의사결정나무는 분류와 자료의 세분화에 가장 많이 사용된다. 의시결정나무는 고객 세분화, 위험요소 감지, 데이터 축소, 차원 축소 및 카테고리 병합 등에 가장 유용한 데이터마이닝 기법이다. 의사결정나무기법의 결과를 바탕으로 환경개선대책 수립과 환경 정책 결정에 필요한 의사결정 지원 등 효율적인 환경행정의 수행과 환경 정책 수립에 기여할 수 있게 한다.

영문 초록

Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. We analyze Gyeongnam social indicator survey data by 2001 using decision tree technique for environment information. 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. We can use to environmental preservation and environmental improvement by decision tree outputs.

목차

1. 서론

2. 자료 구축 및 탐색

3. 의사결정나무 모형구축

4. 의사결정나무 모형의 생성 및 결과분석

5. 결론

참고문헌

키워드

데이터마이닝 의사결정나무 환경 정보화 data mining decision trees C5.0 CART environmental information