학술논문
의사결정나무 분석에 대한 국내 연구 동향 탐색
이용수 81
- 영문명
- Exploration of domestic research trends on decision tree analysis
- 발행기관
- 한국자료분석학회
- 저자명
- 이다현(Dahyun Lee) 양정호(Jung-Ho Yang)
- 간행물 정보
- 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.26 No.5, 1375~1393쪽, 전체 19쪽
- 주제분류
- 자연과학 > 통계학
- 파일형태
- 발행일자
- 2024.10.31
5,080원
구매일시로부터 72시간 이내에 다운로드 가능합니다.
이 학술논문 정보는 (주)교보문고와 각 발행기관 사이에 저작물 이용 계약이 체결된 것으로, 교보문고를 통해 제공되고 있습니다.
국문 초록
본 연구는 데이터마이닝 기법인 의사결정나무의 국내 연구 동향을 살펴봄으로써 본 분석방법의 기초적인 논리와 알고리즘, 그리고 다양한 활용 가능성을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2001년~2023년 국내 의사결정나무 분석을 활용한 학술논문 1,075편을 대상으로 연도별, 학술지별, 주제분야별, 저자별 논문 빈도와 논문에서 사용된 알고리즘의 빈도, 키워드 빈도, 키워드 중심성 분석을 실시하였다. 주요 분석 결과, 논문 빈도는 2001년 1편에서 시작하여 최근 2023년 87편으로 점차 증가한 것을 볼 수 있고, 사회과학 분야가 377편(35.07%)으로 가장 많았으며, 자연과학 분야 233편(21.67%), 공학 분야 230편(21.40%) 순으로 나타났다. 사용된 알고리즘은 CHAID가 315회(36.42%)로 가장 많이 활용되었고, CART가 310회(35.84%), 그리고 랜덤포레스트와 같은 앙상블 기법이 124회(14.34%), C5.0이 94회(10.87%)로 나타났으며, Quest의 사용빈도는 10회(1.16%)로 매우 낮았다. 연도별 알고리즘의 사용 흐름을 보면 의사결정나무의 예측률을 높이기 위한 앙상블 기법의 사용이 점차 증가하고 있는 것으로 나타났다. 논문 키워드는 ‘의사결정나무’가 687개, ‘데이터마이닝’ 239개, ‘머신러닝’ 105개, ‘로지스틱’ 98개, ‘신경망’ 68개 순으로 나타났으며, 연구내용과 관련된 키워드로 ‘자살’, ‘우울’, ‘고혈압’, ‘아건강(亚健康)’ 등과 같이 질병이나 건강과 관련된 키워드가 상위 키워드로 도출되어 의사결정나무가 의학 분야와 관련된 연구에서 많이 사용된 것을 알 수 있다. 이와 같은 분석 결과를 토대로 시사점 및 후속 연구를 제안하였다.
영문 초록
This study explores the basic system and applicability of decision tree techniques by examining domestic research trends in this field. We analyzed 1,075 academic papers using domestic decision tree analysis from 2001 to 2023, categorized by year, journal, topic field, author, paper frequency, and frequency of algorithms used. Key findings reveal that the frequency of papers began with one in 2001, increasing to 87 in 2023. The distribution across fields was as follows: social science (377 papers, 35.07%), natural science (233 papers, 21.67%), and engineering (230 papers, 21.40%). Among the algorithms, CHAID was used most frequently (315 times, 36.42%), followed by CART (310 times, 35.84%), ensemble techniques like random forest (124 times, 14.34%), and C5.0 (94 times, 10.87%). The Quest algorithm was rarely used (10 times, 1.16%). The annual usage trends indicate a growing preference for ensemble techniques to enhance decision tree prediction rates. The paper's keywords included “decision trees” (687), “data mining” (239), “machine learning” (105), “logistic” (98), and “neural networks” (68). Notably, keywords related to health, such as “suicide,” “depression,” “high blood pressure,” and “health,” emerged prominently, signifying the extensive use of decision trees in medical research. Based on these findings, we propose implications and directions for follow-up studies.
목차
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론 및 논의
Reference
해당간행물 수록 논문
- Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS) Vol.26 No.5 Contents
- Joint Modeling of Multi-Scale Stock Price using Hierarchical Hidden Markov Models
- 머신러닝 분류 모형을 이용한 Netflix 콘텐츠 시청 시간 예측
- 대학 재학생들의 중도탈락 패턴 분석 및 이탈 예측: H 대학교를 중심으로
- 자율주행 차량 사고 원인 분석을 통한 안전성 제고 방안
- 문자중계와 몬테카를로 시뮬레이션 기반 배구 경기 승패 예측에 관한 연구
- 히스토그램 자료를 위한 성긴 k-평균 군집분석에 관한 연구
- 학습기에 따른 부스팅 성능 비교
- 의사결정나무 분석에 대한 국내 연구 동향 탐색
- 주식시장 수익률과 개인 투자자의 매매 성향
- 동태적 관점에서 본 환경정책과 생산성의 관계: 제조업을 중심으로
- DEA와 SFA 모형을 이용한 한국 프로야구의 비용효율성 분석
- 빅데이터를 활용한 소셜미디어 기후변화 회의론 네트워크와 인플루언서 메시지 구조 분석: 사회연결망 분석과 의미연결망 분석의 적용
- 축제 방문 동기에 따른 축제방문객 시장세분화 연구: 설악문화제 중심으로
- 투자심리와 주식 유동성 간의 관계
- 시니어 창업의 내·외적 동기가 창업의지와 창업행동에 미치는 영향
- 온라인 수업을 경험한 간호대학생의 학습몰입과 문제해결능력이 학업성취도에 미치는 영향
- 신규간호사의 임상수행능력에 영향을 미치는 요인
- 국내 간호대학생의 임상수행능력 관련 변인에 대한 체계적 문헌고찰 및 메타분석
- 스크린 골프 이용자의 수준별 경기력 비교 분석 및 스코어 예측
- 자율주행 자동화 수준과 도로형태에 따른 이차과제 수행과 상황인식 차이
- 자원 희소성(resource scarcity)이 자기 효능감에 미치는 영향: 지각된 통제감의 매개효과
- 댓글분석을 활용한 사이코패스 인식: 웹크롤링과 LDA를 중심으로
- 법적 판단에서의 증거평가 차원: 다차원 척도법 및 펴기의 적용
- 대학생의 디지털 리터러시 변화에 대한 종단연구: 잠재성장모형을 적용하여
참고문헌
관련논문
자연과학 > 통계학분야 BEST
더보기자연과학 > 통계학분야 NEW
- Joint Modeling of Multi-Scale Stock Price using Hierarchical Hidden Markov Models
- Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS) Vol.26 No.5 Contents
- 머신러닝 분류 모형을 이용한 Netflix 콘텐츠 시청 시간 예측
최근 이용한 논문
교보eBook 첫 방문을 환영 합니다!
신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.
바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!