[논문]의사결정나무분석법을 활용한 6차산업 유형별 산업적 기능결합 요인탐색

김정태

doi:10.12653/jecd.2016.23.3.0243

의사결정나무분석법을 활용한 6차산업 유형별 산업적 기능결합 요인탐색
Exploring Industrial Function Combining Factors for Each Type in the 6th Industry Based on Decision Tree Analysis 원문보기

농촌지도와 개발 = Journal of agricultural extension & community development, v.23 no.3, 2016년, pp.243 - 255

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to identify the characteristics of businesses influencing the choice of their type in the 6th industry and analyze how they work. This study analyzed data of 752 businesses certified as belonging to the 6th industry in 2015 through the classification and regression tree (CART) algorithm in decision tree analysis. The results of analysis showed that the type of agricultural product processing, region, the type of service, and the production percentage in a province affected a choice of the type. The most important variable that impacted how businesses in the 6th industry chose their type was the type of agricultural product processing, and if a business produced simple agricultural products, it was likely to specialize into $1st^*2nd$ or $1st^*3rd$. Access to large consumption areas was a critical factor in the growth of 2nd and 3rd industrial functions. These findings would contribute to establishing a model to develop the 6th industry and empirically demonstrate the importance of access to large consumption areas for agricultural businesses and rural tourism.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 6차산업을 1*2*3차로 강조하는 정책적 기조와 지원환경에 의한 것 등에 따라 1*2*3차 유형에 대한 선택이 많은데, 자료전처리과정을 통해 상대적으로 적은 1*2차, 1*3차 수준으로 빈도수를 조정하는 과정에서 많은 양의 6차산업 경영체 자료의 손실이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 분석 가능한 6차산업 경영체자료, 농업경영체 자료 및 선행연구가 부족한 상황에서 가급적 많은 수의 경영체 자료를 분석하는 것이 필요하다고 판단하고 분석하였다. 따라서 차후 연구에서는 6차산업 유형이 아닌, 주된 수익유형과 같은 변수로 접근하는 것이 타당할 것으로 생각되며, 6차산업 경영체 조사 시에도 이와 같은 고려가 필요할 것으로 생각된다.
본 연구는 6차산업 유형선택에 작용하는 6차산업 경영체 특성과 환경적 변인을 찾아내고, 작용형태를 통해 6차산업 육성모델 정립을 위한 일반화된 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 그런데 3차적 기능의 세부내용이 음식점, 판매, 체험 등으로 다르고, 판매는 다시 직판장, 온라인 등으로 세분화된다.
따라서 일반화된 패턴을 찾기 위한 탐색적 시도임을 분명히 하며, 이를 통해 6차산업과 관련된 논의의 다양성에 기여하고, 아울러 연구결과에서 보이는 변수의 영향력과 작용형태는 국내 농업·농촌 환경에서 6차산업 경영체가 처한 환경과 조건의 차이에 따른 육성모델 정립에 기여할 수 있을 것이다. 본 연구는 그간 일반 제조업을 중심으로 논의되던 입지적 요인의 중요성이 6차산업 경영체에도 작용하고 있음을 실증적으로 제시하고 있다. 또한 변수가 갖는 영향력이 위계에 따라 분산되어 차등적으로 영향을 주고 있음을 밝히고 있다.
본 연구는 이 같은 가정아래 국내 6차산업 경영체의 6차산업 유형선택에 작용하는 변수를 찾아보고, 이들 변수가 작용하는 형태 속에서 일반화된 규칙을 살피기 위한 탐색적 시도이다. 이 같은 작업은 국내 농업·농촌 현실에 적합한 모델 및 성공전략 수립에 필수적이다.
본 연구는 이와 같은 작용모습을 탐색적으로 검토하는 것을 목적으로 하는데, 이를 근간으로 보다 많은 변수와 분석조건을 미세화하고, 지역차원으로 접근이 시도되면 각 지역이 안고 있는 농업·농촌의 환경에 따른 6차산업 육성모델 정립이 가능할 것이다.
본 연구는 이와 같은 중요성에 인식하여 한국 농업·농촌현실에 적합한 육성모델정립을 위한 시도로 농업·농촌 현실에 적합한 6차산업 유형선택에 영향을 주는 변인과 작용형태를 살피기 위한 탐색적 시도이다.

가설 설정

나무구조의사결정방법으로 분석된 결과 해석은 맨 아래 나무에서 발생한 특성을 해석하는 것이 일반적이나, 일반적인 해석방법은 ‘If A, Then B’의 형태를 가정한다.

제안 방법

6차산업 경영체 특성변수는 주작목(1차), 농산물가공유형(2차), 서비스유형(3차), 법인성격(개인과세사업자, 개인면세사업자, 영리법인, 비영리법인), 지역(각 도), 운영기간(개월 수), 매출액, 직접생산비율(경영활동에 필요한 원료의 경영체 생산비율), 도내생산비율(경영활동에 필요한 원료의 도내구입비율)로 설정하였고, 6차산업 유형은 1*2차, 1*3차, 1*2*3차 3개로 와 같이 설정하였다.
따라서, 김성은·김선아(2013)과 같이 예측변수인 경영체 특성변수와 목적변수인 6차산업 유형별 관련성을 x2, F-test로 확인 후, p<0.05수준에서 관련성이 검증된 변수만을 예측변수로 활용하였다.
본 연구는 2015년 농림축산식품부 주관의 6차산업인증을 받은 경영체를 대상으로 한정하고, 인증기업이 제출한 기업자료 중 연구목적을 고려, 6차산업 경영체 특성변수 10개를 활용하고, 6차산업 유형은 1*2차, 1*3차, 1*2*3차로 구분한 후, 6차산업 경영체의 유형선택에 작용하는 변수와 영향정도를 분석하고, 이들 영향변수들이 작용하는 형태를 탐색적으로 살폈다. 이러한 결과는 앞서 말한 이질적 상황을 고려하면, 실제 상황을 너무나 단순화시킨 것으로 생각될 수 있다.
앞선 가정 하에 경영체들이 선택한 6차산업 유형들은 경영체가 주어진 상황에 적응한 최적의 전략적 결과물로 볼 수 있기 때문이다. 본 연구는 농림축산식품부 주관으로 2015년 6차산업으로 인증된 802개 중 자료가 미진한 경영체를 제외한 752개 경영체 자료를 이용하여, 유형결정에 주는 변수를 찾아낸 후, 데이터마이닝 방법 중 의사결정나무 분석법의 CART 알고리즘을 활용하여 경영체 특성변인이 유형결정에 주는 영향과 작용형태를 살폈다.
이 같은 작업은 국내 농업·농촌 현실에 적합한 모델 및 성공전략 수립에 필수적이다. 본 연구는 목적변수로 6차산업 유형에 주목한다. 앞선 가정 하에 경영체들이 선택한 6차산업 유형들은 경영체가 주어진 상황에 적응한 최적의 전략적 결과물로 볼 수 있기 때문이다.
본 연구는 원자료에 제시된 6차산업 경영체 주요내용을 토대로 1차 산업인 농업은 농작물생산조사 분류기준(통계청, 2011)인 곡류, 서류, 두류 등의 8개로 작목을 구분하였고, 2차 산업 기능유형은 식품의약품안전청(2011) 기준에 따라 경영체가 생산하는 가공식품을 농산물, 과채가공품, 신선편의식품, 곡류가공품, 가공식품 5개로 구분하였다. 3차 유형은 기술된 내용의 주된 내용을 근거로 판매, 체험, 판매 및 체험 3개로 구분하였다.
본 연구는 이와 같은 관점에서 농림축산식품부 주관 아래 2015년 6차산업 경영체로 인증된 752개 경영체 자료를 의사결정 나무분석방법의 CART 알고리즘으로 분석하였다. 본 연구를 통해 찾아낸 주요한 연구결과와 시사점은 다음과 같다.
본 연구에서는 법인성격 변수는 개인기업(개인과세사업자, 개인면세사업자)이 법인사업자(영리법인, 비영리법인)보다 의사결정이 빠르고, 이윤동기에 의해 주어진 상황에 보다 탄력적으로 운영될 가능성이 있어, 수익이 높은 유형으로 기능결합 형태를 변화시키는 변수로 보았다. 그러나 분석결과는 영향이 미미함을 보여주는데, 경험적으로 관찰된 상황이나, 영리법인은 공동체 중심으로 운영되는 경우가 많지만, 개인이 가족구성원을 중심으로 설립하는 경우 또한 적지 않다.

대상 데이터

본 연구결과는 6차산업으로 인증된 경영체를 대상으로 하고 있다. 따라서 인간은 합리적인 존재임을 감안할 때, 경영주 등에 의해 선택된 6차산업 유형은 주어진 조건과 환경에 최적으로 적응된 것이라 할 수 있다.
이 중 지역은 인천 8개, 세종 11개, 울산 1개, 대전 4개 경영체가 있었으나, 이들 지역은 인접된 각 도에 편입시켜 분석하였다.

이론/모형

분석 알고리즘은 CART(Classification and Regression Trees) 알고리즘을 이용하였다. 경영체 특성변인은 범주형과 양적변수 등이 혼재되어 있는데, CART 알고리즘은 분석과정에 척도의 제약이 없기 때문이다.

성능/효과

셋째, 6차산업 경영체 경영활동에 입지적 조건이 중요함을 확인할 수 있었다. 그간 경험적으로 논의되던 입지의 중요성을 확인한 결과인데, 농산물가공유형 중 단순농산물가공의 경우 경기도, 강원도, 제주도가 유리하고, 체험은 경기도, 강원도, 충청북도가 유리한 조건임을 확인할 수 있었다. 제주도는 경기도, 강원도가 입지적 조건이 농산물판매에 주는 효과가 감귤생산의 독점적인 지리적 위치가 작용하고 동등한 영향을 주기 때문으로 생각된다.
교차되거나 반복 작용하면서 매우 이질적임을 보여주고 있다. 그러나 분석된 결과를 통해서 볼 때, 이질적으로 분포하는 형태와 변수가 작용하는 모습은 일정한 규칙적 형태로 해석될 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 이와 같은 작용모습을 탐색적으로 검토하는 것을 목적으로 하는데, 이를 근간으로 보다 많은 변수와 분석조건을 미세화하고, 지역차원으로 접근이 시도되면 각 지역이 안고 있는 농업·농촌의 환경에 따른 6차산업 육성모델 정립이 가능할 것이다.
둘째, CART 알고리즘에 따른 결과에서 예측변수가 작용하는 형태를 살핀 결과, 국가단위 6차산업 전략수립과 지역차원의 전략수립에 변수가 다르게 적용되어야할 필요성을 보여준다. 분석결과에 따른 차원별 변수를 제시하면, 국가단위 전략에서는 농산물가공유형, 지역변수가 고려되어야 하고, 지역차원의 전략수립에는 서비스유형, 도내생산비율, 법인성격이 보다 경영체특성에 따른 유형선택 특징을 구체적으로 살필 수 있었다.
002 만큼만 작용한다. 따라서 도내생산비율 변수는 변수들에 의한 특징을 보다 세분화시켜 유형구분에 따른 특징을 고찰하는데 유용한 변수임을 확인할 수 있었다.
나무구조의사결정방법으로 분석된 결과 해석은 맨 아래 나무에서 발생한 특성을 해석하는 것이 일반적이나, 일반적인 해석방법은 ‘If A, Then B’의 형태를 가정한다. 따라서 분석결과에 대한 해석은 결과에 대한 전제조건을 가정한 상황에서 접근하는 것이 타당할 것으로 판단되어, 이하의 해석에서는 이러한 해석방법으로 접근하였다.
즉 농산물가공형태는 농산물종류에 따라 다르고, 판매방식과 소비자 선호에 의해 다를 수 있음을 보여준다. 또한 쌀과 잡곡은 1*2차 유형으로 특화되며, 2차적 기능은 단순포장형태를 벗어나기 어렵고, 채소 등은 소비자 반응에 민감하게 반응하면서, 2차적 기능인 가공형태는 쌀보다 고도화될 가능성과 쌀보다 유리한 직거래 환경으로 3차적 기능인 판매도 발달할 수 있는 조건임을 보여준다.
특히 충북사례(우장명, 2013)에서 나타난 것과 같이, 국가수준에서 대소비지 등의 입지적 요인 등을 고려한 접근과 도(道) 및 그 이하 지역의 전략 수립에 각 개별변수가 작용하는 단계 등을 고려한 상황에서 다르게 적용되어야 함을 의미한다. 분석결과에 근거하여 각 차원별 활용해야 할 변수를 제시하면, 지역차원의 6차산업 전략수립을 위해서는 서비스유형, 도내생산비율, 법인성격이 중심적으로 활용되어야 하고, 국가단위 전략수립은 농산물가공유형, 지역변수가 고려되어야 할 당위성을 보여준다. 이 같은 결과는 ｢농촌융복합산업 육성 및 지원에 관한 법률｣에 의해 향후 추진될 것으로 예상되는 ‘농촌융복합산업지구’계획이 검토되는 과정에서 적용될 필요가 있다.
둘째, CART 알고리즘에 따른 결과에서 예측변수가 작용하는 형태를 살핀 결과, 국가단위 6차산업 전략수립과 지역차원의 전략수립에 변수가 다르게 적용되어야할 필요성을 보여준다. 분석결과에 따른 차원별 변수를 제시하면, 국가단위 전략에서는 농산물가공유형, 지역변수가 고려되어야 하고, 지역차원의 전략수립에는 서비스유형, 도내생산비율, 법인성격이 보다 경영체특성에 따른 유형선택 특징을 구체적으로 살필 수 있었다. 이 같은 결과는 ｢농촌융복합산업 육성 및 지원에 관한 법률｣에 의해 향후 추진될 것으로 예상되는 ‘농촌융복합산업지구’계획, 지자체별 주산지 개념에 기초한 특화단지개발 등에 적용되어야 할 필요성을 보여준다.
셋째, 6차산업 경영체 경영활동에 입지적 조건이 중요함을 확인할 수 있었다. 그간 경험적으로 논의되던 입지의 중요성을 확인한 결과인데, 농산물가공유형 중 단순농산물가공의 경우 경기도, 강원도, 제주도가 유리하고, 체험은 경기도, 강원도, 충청북도가 유리한 조건임을 확인할 수 있었다.
셋째, 가공유형 중 농산물은 입지조건에 의한 영향이 크다. 경기도·강원도·제주도는 1*2차, 1*3차로 특화되는 정도가 다른 지역에 비해 매우 높다.
05)을 기준으로 목적변수와 예측변수의 관련성을 검증한 결과이다. 유형선택에 관련이 없는 변수는 작목(x²=11.063, p=0.681), 운영기간(F=0.860, p=0.424), 매출액(F=0.191, p=0.826), 직접생산비율(F=0.211, p=0.810)로 확인되었다. 6차 산업화 전략의 근간이 농산물이며, 다수의 연구들은 지역농업에 기초한 추진을 강조하는 것(김태곤 등, 2013; 우장명, 2015; 우장명 등, 2016)과 달리 작목이 유형결정에 관련이 없음은 매우 의외의 결과이다.
유형선택에 영향을 주는 변수는 농산물가공유형(x²=65.192, p=0.000), 서비스유형(x²=22.398, p=0.000), 법인성격(x²=19.365, p=0.004), 지역(x²=37.833, p=0.002), 도내생산비율(F=8.582, p=0.000)로 확인되었다. 이들 예측변수와 6차산업 유형 간 관련성을 CART 알고리즘으로 분석한 결과는 <표 4>와 <그림 1>이다.
이상의 결과는 부모와 자식마디의 최소케이스를 작게 하고, 지수감소량을 0.001이하로 하며, 나무 깊이를 더 깊게 하는 경우, 즉 현재보다 집단을 더 세분화시킬 때, 작용할 서비스유형의 잠재적 효과가 0.008만큼 남아 있고, 농산물가공유형은 0.001이 숨겨져 있음을 의미한다. 따라서 [그림-1]에서 보면, 국가전체 수준에서 6차산업 경영체 유형선택에 작용되는 변수는 농산물가공유형이 가장 중요하며, 1차적으로 작용하고, 서비스유형은 농산물가공유형보다 하위영역, 그리고 집단을 보다 세분화시킬 때, 작용되는 변수임이 확인된다.
이상의 분석결과와 같이 6차산업 경영체의 산업적 기능유형이 선택되는 과정은 농산물가공식품유형, 지역, 서비스유형 등이 상호 중첩^․교차되거나 반복 작용하면서 매우 이질적임을 보여주고 있다. 그러나 분석된 결과를 통해서 볼 때, 이질적으로 분포하는 형태와 변수가 작용하는 모습은 일정한 규칙적 형태로 해석될 수 있음을 알 수 있었다.
즉 각 경영체 특성변수들은 실제 작용되는 단계와 영향정도가 나뉘어 있고, 전체중요도는 작지만, 6차산업 경영체의 큰 유형적 특징을 구분하는데 영향력이 클 수 있음을 확인할 수 있다. 이 같은 결과는 현재 6차산업 경영체의 6차산업 내 산업적 기능결합(1*2차, 1*3차, 1*2*3차) 선택특징 구분에 국가적, 지역적 차원으로 구분하고 접근하는 것이 필요할 수 있음을 보여준다.
3차적 서비스기능이 체험으로 특화될 경우에도 대소비지와 인접된 경기도·강원도가 유리하며, 충청북도까지가 양호한 조건임을 보여준다. 즉 대소비지와 인접되거나, 근거리에 위치하는 것이 6차산업 경영체가 농산물 판매, 체험을 특화시키는데, 다른 지역보다 유리한 입지적 조건임이 확인되었다.
이러한 결과는 농산물가공유형이 농산물일 경우,다음과 같은 세 가지 중요한 시사점을 제공한다. 첫째, 2차적 기능인 농산물가공유형 중 농산물, 즉 비교적 낮은 수준의 가공형태인 농산물생산은 1*3차로 특화될 가능성이 높다. 쌀·잡곡은 소포장단위로 가공한 후, 유통, 판매되는 특징이 강함을 보이는 우장명(2013)의 연구와 동일한 결과이다.
첫째, 6차산업 유형결정에 작목, 운영기간, 매출액, 직접생산비율은 영향이 없는 변수들이었다. 6차산업의 근간인 농산물, 즉 작목이 영향을 주고 있지 않음은 의외의 결과인데, 전국적 차원에서 분석된 결과로서 국토가 좁고, 생산되는 농산물 차이가 크지 않은 상황, 그리고 다양한 상향식 농촌개발사업 등에 따른 농산물 가공상품화를 위한 컨설팅 지원 등을 고려할 때, 작목이 갖는 특성에 따른 2차, 3차의 산업적 기능결합에서 갖는 한계가 많은 부분 해소된 결과로 생각된다.

후속연구

그러나 본 연구가 갖는 한계는 입지조건, 2차적 기능을 중심으로 지역경제에 대한 기여율 등을 살피고 있는데, 추후 연구에서는 대소비지와의 시간거리, 농산물가공품의 제조원가, 이익률 등이 보다 세밀하게 구분되고 접근되어야 할 것이다.
따라서 ‘6차산업=1*2*3차 유형’으로 보는 몰입적 접근은 농업경영체가 처한 환경과 조건이 매우 이질적인 상황에서 6차산업 정책실패로 이어질 가능성이 있다. 따라서 6차산업 경영체 특성, 마주한 상황아래 유형선택에 작용하는 영향요인을 찾아내고, 그 특징을 과학적으로 검증하려는 시도는 6차산업 정책성공에 기여할 수 있을 것이다.
정책적 관심이 높아짐에 따라 정부는 ｢농업·농촌의 6차산업화 기본계획｣을 마련하고, ｢농촌융복합산업 육성 및 지원에 관한 법률｣에 의해 체계적인 지원과 육성을 준비하고 있다. 따라서 6차산업에 대한 접근은 향후 다양한 농업경영체 등에 의해 폭넓게 시도될 것으로 예상된다.
이와 같이 선행연구들을 살펴본 결과 6차산업 경영체의 유형선택은 특정변수들이 작용한 결과일 수도 있음을 보여준다. 따라서 6차산업을 시도하거나, 준비 중인 경영체가 어떠한 유형선택이 자신들이 갖는 조건 하에서 가장 합리적인가에 대한 선택을 위한 일반규칙을 제공할 수 있을 수 있음을 보여준다.
따라서 인간은 합리적인 존재임을 감안할 때, 경영주 등에 의해 선택된 6차산업 유형은 주어진 조건과 환경에 최적으로 적응된 것이라 할 수 있다. 따라서 이들을 대상으로 한 분석결과는 주어진 상황과 조건에 따른 육성모델 개발에 도움을 줄 것으로 생각되며, 연구에서 도출된 결과들은 6차산업을 준비 중인 경영체들이 적합한 유형을 선택하는데, 고려요인으로 활용될 수 있을 것이다.
따라서 일반화된 패턴을 찾기 위한 탐색적 시도임을 분명히 하며, 이를 통해 6차산업과 관련된 논의의 다양성에 기여하고, 아울러 연구결과에서 보이는 변수의 영향력과 작용형태는 국내 농업·농촌 환경에서 6차산업 경영체가 처한 환경과 조건의 차이에 따른 육성모델 정립에 기여할 수 있을 것이다.
따라서 본 연구에서는 분석 가능한 6차산업 경영체자료, 농업경영체 자료 및 선행연구가 부족한 상황에서 가급적 많은 수의 경영체 자료를 분석하는 것이 필요하다고 판단하고 분석하였다. 따라서 차후 연구에서는 6차산업 유형이 아닌, 주된 수익유형과 같은 변수로 접근하는 것이 타당할 것으로 생각되며, 6차산업 경영체 조사 시에도 이와 같은 고려가 필요할 것으로 생각된다.
본 연구는 6차산업 유형결정에 경영체특성 등이 작용하는 과정에 대한 검토를 통해 국내 농업·농촌현실에 적합한 6차산업 육성모델 및 전략수립에 기여할 것으로 생각되며, 체험관광, 농산물판매에 실질적으로 입지적 조건이 작용하고, 각 위계별 영향변수의 작용수준이 다름을 실증적으로 제시하고 있어 추후 관련된 연구설계 및 변수고려 등에 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
이 같은 결과는 ｢농촌융복합산업 육성 및 지원에 관한 법률｣에 의해 향후 추진될 것으로 예상되는 ‘농촌융복합산업지구’계획, 지자체별 주산지 개념에 기초한 특화단지개발 등에 적용되어야 할 필요성을 보여준다.
또한 변수가 갖는 영향력이 위계에 따라 분산되어 차등적으로 영향을 주고 있음을 밝히고 있다. 이 같은 결과들은 추후 농업경영체, 농촌관광 등과 관련된 연구에서 새로운 고려요인 및 분석에 활용될 수 있을 것이다.
이러한 결과는 경영체의 6차산업 유형선택에 농산물가공형태에 따른 기술수준 정도에 따라 차이가 있음을 보여주는 증거이다. 이러한 차이는 작목에 의한 결과일 가능성이 높아 작목과 유형선택에 일정한 관계가 있을 것으로 보았으나, 본 연구에서는 나타나지 않았음을 고려할 때, 추후 재검증이 필요할 것으로 생각된다.
그러나 본 연구는 6차산업 유형을 1*2차, 1*3차, 1*2*3차로 구분하고 접근하였는데, 경험론적으로 보면, 경영체에서 이들 유형은 뚜렷하게 구분되기보다 각 기능들이 상호 중첩된 상황에서 이루어진다. 이를 고려하면, 추후 연구에서는 매출액 혹은 소득에 주로 영향을 미치는 주된 활동에 의한 접근이 필요할 것으로 생각된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	CART 알고리즘의 제약은 무엇인가?	CART 알고리즘은 관측치 범주가 복잡하면, 오분류 확률이 증가될 수 있고, 투입되는 변수가 많을 경우 일반화된 규칙을 해석하는데 제약이 있다. 따라서, 김성은․김선아(2013)과 같이 예측변수인 경영체 특성변수와 목적변수인 6차산업 유형별 관련성을 x2, F-test로 확인 후, p<0.
	본 연구에서 CART 알고리즘을 이용한 이유는 무엇인가?	분석 알고리즘은 CART(Classification and Regression Trees) 알고리즘을 이용하였다. 경영체 특성변인은 범주형과 양적변수 등이 혼재되어 있는데, CART 알고리즘은 분석과정에 척도의 제약이 없기 때문이다. CART 알고리즘은 목적변수가 범주형일 경우, 지니지수(Gini Index)를 이용하여 독립변수들을 이지분리(Binary spilit)한다.
	나무구조의사결정 방법은 어떠한 것들이 요구되지 않는가?	나무구조의사결정 방법은 분석결과에 대한 직관적 해석이 용이할 뿐 아니라, 분석대상을 몇 개의 소집단으로 분류하는 규칙을 나무구조로 만들고, 이를 새로운 대상에 적용함으로써 해당 특성을 예측하고, 분석하는 방법으로, 이해하기 쉬운 규칙을 생성시켜 준다(배화수 등, 2004). 또한 각 자료 내에 존재하는 관계와 규칙을 탐색하고 찾아내어 모형화하는데, 선형성(linearity), 정규성(normality) 및 등분산성(equal variance) 가정 등이 요구되지 않는다(최종후 등, 2002).

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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