Earticle

초록

영어

Income is a vital aspect of economic life. Knowing what their income will help people create budgets that allow them to pay for their living expenses. Income data is used by banks, stores, and service companies for marketing purposes and for retaining loyal customers; it is a crucial demographic element used at a wide variety of customer touch points. Therefore, it is essential to be able to make income predictions for existing and potential customers. This paper aims to predict employment earnings or income based on history, and uses machine learning techniques such as SVMs (Support Vector Machines), Gaussian, decision tree and DCNNs (Deep Convolutional Neural Networks) for predicting employment earnings. The results show that the DCNN method provides optimum results with 88% compared to other machine learning techniques used in this paper. Improvement of the data length such PCA has the potential to provide more optimum result.

한국어

소득은 경제생활에서 중요하다. 소득을 예측할 수 있으면, 사람들은 음식, 집세와 같은 생활비를 지불 할 수 있는 예산을 세울 수 있을 뿐 아니라, 다른 재화 또는 비상사태를 위한 돈을 별도로 저축 할 수 있다. 또한 소득수준은 은행, 상점 및 서비스 회사에서 마케팅 목적 및 충성도가 높은 고객을 유치하는 데 활용 된다. 이는 소득이 다양한 고객 접점에서 사용되는 중요한 인구 통계 요소이기 때문이다. 따라서 기존 고객 및 잠재 고객에 대한 수입 예측이 필요하다. 이 연구에서 는 소득을 예측하기 위해 SVM (Support Vector Machines), Gaussian, 의사 결정 트리, DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)과 같은 기계 학습 기법을 사용하였다. 분석 결과 DCNN 방법이 본 연구에서 사용 된 다른 기계 학습 기법에 비해 최적의 결과(88%)를 제공하는 것으로 나타났다. 향후 PCA 같이 데이터 크기를 향상 시킨다면 더 좋은 연구 결과를 제시할 수 있을 것이다.

목차

Abstract
 요약
 1. Introduction
 2. Related Works
 3. Research Model and Methodology
  3.1 Dataset
  3.2 Deep Convolutional Neural Network
  3.3 SVM (Support Vector Machine)
  3.4 Gaussian Naïve Bayes
  3.5 Decision Tree
 4. Experimental Results and Analysis
 5. Conclusion
 REFERENCES

키워드

저자

• Adyan Marendra Ramadhani [ Department of Management Information Systems, Dong-A University ]
• Na-Rang Kim [ 김나랑 | Department of Management Information Systems, Dong-A University ] Corresponding author
• Hyung-Rim Choi [ 최형림 | Department of Management Information Systems, Dong-A University ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]

• 간기

  계간

• pISSN

  2713-6434

• eISSN

  2713-6442

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 569 DDC 620