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논문 기본 정보

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저자정보
조상준 (국방대학교) 마정목 (국방대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제22권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
261 - 267 (7page)

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예비군훈련을 담당하는 부대의 임무는 예비군이 평시에 실전적인 훈련을 받을 수 있는 환경을 만들어주는 것이다. 하지만 예비군훈련 담당부대의 특성상 운용 할 수 있는 병력부족의 문제로 실전적인 훈련환경을 만들어주는 예비군훈련 지원 인원편성에 어려움이 많이 있다. 이러한 이유로 현재 군에서는 전년도 월 평균 예비군 입소율 결과로 당해연도 일일단위 예비군 입소율을 예측하면서 인력편성과 부대운영에 대한 계획을 수립하고 있다. 그러나 기존 예측방법은 실제 입소율과 비교 시 오차가 크게 발생할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 이 문제점은 훈련을 지원하는 교관과 조교 선정에 어려움을 주어 훈련성과 달성에 부정적으로 작용할 수 있다. 그러므로 실제 입소율과 오차를 최소화 할 수 있는 더 정확한 예측모형이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 데이터마이닝을 기반으로 일일단위 예비군훈련 입소율을 예측한 모형을 제시하였다. 데이터마이닝 기반 모형의 검증을 위해 예비군훈련 담당부대에서 수집한 실제 데이터로 현재 군에서 사용하는 기존 예측방법과 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제시한 데이터마이닝 기반 예측모형이 기존 예측방법보다 오차를 줄이는 우수한 성능을 보였다.
#Data Mining #Decision Tree #Random Forest #Multiple Linear Regression Analysis #Forecast #Reserve Forces Training #Attendance Rate

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터마이닝 예측모형 및 기법
3. 데이터마이닝 기반 예측모형 검증
4. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Ministry of National Defense Republic of Korea, Working manual of Reserve Forces, pp.379, Republic of Korea Department of Defense, 2018, pp.4 google schola Republic of Korea Department of Defense, DEFENSE WHITE PAPER, pp.320, Republic of Korea Department of Defense, 2018, pp.104-105 google schola Galit Shmueli, Nitin R. Patel, Peter C. Bruce, Data Mining for Business Intelligence, pp.460, 2012, pp.24 google schola Hyung Tae Kim, Suhwan Kim, “Data mining based army repair parts demand forecast”, The Korean Data and Information Science Society, Korea, Vol.30, No.2, pp.429-444, 2019.03 DOI : http://dx.doi.org/10.7465/jkdi.2019.30.2.429 google schola Hyunmin Yoon, Suhwan Kim, “Naval Vessel Spare Parts Demand Forecasting Using Data Mining”, Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering, Korea, Vol.40, No.4, pp.253-259, 2017.12 DOI : http://dx.doi.org/10.11627/jkise.2017.40.4.253 google schola

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