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大韓土木學會論文集, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, C. 지반공학, 터널공학, v.29 no.2C, 2009년, pp.59 - 69
송영석 (한국지질자원연구원 지구환경연구본부) , 조용찬 (한국지질자원연구원 지구환경연구본부) , 서용석 (충북대학교 자연과학대학 지구환경과학과) , 안상로 (한국시설안전공단 네트워크연구단)
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Based on the data obtained from field investigation and soil testing to slope hazards occurrence section and non-occurrence section in crystalline rocks like gneiss, granite, and so on, a prediction model was developed by the use of a decision tree model. The classification standard of the selected ...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 공간 데이터 마이닝이란 무엇인가? | 방대한 지리정보는 공간 데이터베이스 또는 공간 데이터 웨어하우스 등에 저장되어 공간 데이터 마이닝에 이용된다. 공간 데이터 마이닝이란 공간 데이터 저장소로부터 함축적인 지식, 공간적 관계 또는 명시적으로 저장되어 있지 않은 패턴들의 추출을 의미한다. 이러한 유용한 패턴들을 발견하기 위해 연관분석, 분류, 군집 등 여러 가지 데이터 마이닝 기법이 소개되었다(장윤경 외, 2006). | |
| 데이터 마이닝 기법의 예로는 어떤 것들이 있는가? | 이러한 유용한 패턴들을 발견하기 위해 연관분석, 분류, 군집 등 여러 가지 데이터 마이닝 기법이 소개되었다(장윤경 외, 2006). 이러한 데이터 마이닝 기법으로는 의사결정나무기법, 로지스틱회귀분석기법, 신경망 기법, 베이시안 기법 등이 있다. | |
| 의사결정나무모형은 어떤 장점을 가지고 있는 분석 방법인가? | 의사결정나무모형은 의사결정규칙(decision rule)을 나무구조로 도표화하여 관심대상이 되는 몇 개의 소집단으로 분류 (classification)하거나 예측(prediction)을 수행하는 분석방법이다. 이 방법은 분류 또는 예측의 과정이 나무구조에 의한 추론규칙에 의해 표현되기 때문에 신경망, 판별분석 등에 비해 연구자가 그 과정을 쉽게 이해하고 설명할 수 있다는 장점을 가지고 있는 분석방법이다. |
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