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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제39권 제1호
발행연도
2016.1
수록면
123 - 129 (7page)

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In the manufacturing industry fields, thousands of quality characteristics are measured in a day because the systems of process have been automated through the development of computer and improvement of techniques. Also, the process has been monitored in database in real time. Particularly, the data in the design step of the process have contributed to the product that customers have required through getting useful information from the data and reflecting them to the design of product. In this study, first, characteristics and variables affecting to them in the data of the design step of the process were analyzed by decision tree to find out the relation between explanatory and target variables. Second, the tolerance of continuous variables influencing on the target variable primarily was shown by the application of algorithm of decision tree, C4.5. Finally, the target variable, loss, was calculated by a loss function of Taguchi and analyzed. In this paper, the general method that the value of continuous explanatory variables has been used intactly not to be transformed to the discrete value and new method that the value of continuous explanatory variables was divided into 3 categories were compared. As a result, first, the tolerance obtained from the new method was more effective in decreasing the target variable, loss, than general method. In addition, the tolerance levels for the continuous explanatory variables to be chosen of the major variables were calculated. In further research, a systematic method using decision tree of data mining needs to be developed in order to categorize continuous variables under various scenarios of loss function.
#Continuous Variable #Decision Tree #Loss Function #Tolerance

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Adriaans, P. / 1996 / Data Mining / Addison Wesley Longman google schola Berry, M. J. / 1997 / Data Mining Techniques for Marketing Sales and Customer Support / John Wiley and Sons Inc. google schola Chung, Y. S. / 2004 / Application of Data Mining for Improving and Predicting Defect Rate in Manufacturing Process / Proceedings of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering :121~123 google schola Chung, Y. S. / 2005 / Improvement and Detection of Process Variables Using Data Mining / Proceedings of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering :272~278 google schola Kim, S.J. / 2001 / Analysis of process monitoring data using decision trees google schola

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