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전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인 터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이 터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성 에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중 공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루 어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF) 기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.

목차

요약
1. 서론
2. 분류분석
2.1 의사결정트리(DT)
2.2 랜덤포레스트(Random Forest)
2.3 판별분석(Discriminant Analysis)
3. 분류분석 실험
3.1 실험대상 및 실험방법
3.2 의사결정트리를 이용한 분류분석
3.3 랜덤포레스트를 이용한 분류분석
3.4 LDA를 이용한 판별분석
3.5 QDA를 이용한 판별분석
4. 결론
참고문헌

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저자

• 김승재 [ Seung Jae Kim | 호남대학교 ]
• 김성환 [ Sung Hwan Kim | 조선대학교 ] Corresponding Author

참고문헌

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• 간행물명

  통합자연과학논문집(구 조선자연과학논문집) [Journal of Integrative Natural Science]

• 간기

  계간

• pISSN

  2005-1042

• 수록기간

  2008~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 405 DDC 505