Abstract
Ⅰ. 서론
1.1 연구배경(Back Ground)
1.2 연구문제(Research Problem)
1.3 연구목적(Research Purpose)
Ⅱ. 이론적 배경
2.1. 머신러닝
2.2. 의사결정나무(Decision Tree)
2.3. Random Forest
2.4. Support Vector Machine
2.5. Neural Networks
2.6. Logistic Regression
Ⅲ. 연구방법
3.1. 연구자료
3.2. 변수 구성
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 시사점 및 한계점
5.1. 실무적 시사점
5.2. 학문적 시사점
5.3. 본 연구의 한계
References