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데이터 마이닝과 텍스트 마이닝의 통합적 접근을 통한 병사 사고예측 모델 개발 = Development of the Accident Prediction Model for Enlisted Men through an Integrated Approach to Datamining and Textmining

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도서 상세정보
자료유형 :	(군대학) 학위논문
분류기호 :	393.8
서명/저자사항 :	데이터 마이닝과 텍스트 마이닝의 통합적 접근을 통한 병사 사고예측 모델 개발= Development of the Accident Prediction Model for Enlisted Men through an Integrated Approach to Datamining and Textmining/ 윤승진.
발행사항 :	서울: 국방대학교, 2015.
형태사항 :	46 p.; 26 cm.
총서사항 :	석사학위논문
일반주기 :	지도교수 : 김수환
학위논문주기 :	학위논문(석사) -- 국방관리대학원,: 군사운영분석전공, 2015
개인저자 :	김수환
언어	한국어

원문
원문보기 :	데이터 마이닝과 텍스트 마이닝의 통합적 접근을 통한 병사 사고예측 모델 개발 = Development of the Accident Prediction Model for Enlisted Men through an Integrated Approach to Datamining and Textmining

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국방대학교 도서관

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최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별?관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 첫 번째 실험의 사고 예측도는 87%, 두 번째 실험의 사고 예측도는 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 특히 SNS를 포함하여 분석한 두 번째 실험은 첫 번째 실험에 비해 사고 예측도가 4.8% 향상 되었고 이는 McNemar검정결과 유의수준 0.001이하로 그 차이가 매우 유의하게 측정되었다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군 내 각종 사고를 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.

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