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과학논문 바르게 이해하는 법

Scientific Jargon" by Dyrk Schingman, Oregon State University After several years of studying and hard work, I have finally learned scientific jargon. The following list of phrases and their definitions will help you to understand that mysterious language of science and medicine.

수년간에 걸친 노력 끝에 나는 드디어 과학계의 전문용어들을 익혔다. 다음의 인용문과 그 실제의 뜻에 대한 해설은 과학/의학분야에서 사용하는 신비한 언어들에 대한 이해에 도움을 줄 것이다.

"IT HAS LONG BEEN KNOWN"... I didn-t look up the original reference.
"오래전부터 알려져 왔던 대로..." - 원전을 찾아보지 않았다.

"A DEFINITE TREND IS EVIDENT"...These data are practically eaningless.
"뚜렷한 경향이 드러나듯이..." - 이 데이터는 아무 의미없다.

"WHILE IT HAS NOT BEEN POSSIBLE TO PROVIDE DEFINITE ANSWERS TO THE QUESTIONS"... An unsuccessful experiment, but I still hope to get it published.
"이런 의문점들에 대한 명확한 해답을 구한다는 것에 어려움이 따르지만..." - 실험은 실패했지만 그래도 논문으로 내야겠다.

"THREE OF THE SAMPLES WERE CHOOSEN FOR DETAILED STUDY"...The other results didn-t make any sense.
"샘플 중에서 세 개를 선택하여 분석하였습니다..." - 나머지 샘플은 해석불가능했다.

"TYPICAL RESULTS ARE SHOWN"... This is the prettiest graph.
"대표적인 결과값들을 표시하였습니다..." - 이 그래프가 제일 이쁘죠.

"THESE RESULTS WILL BE IN A SUBSEQUENT REPORT"... I might get around to this sometime, if pushed/funded.
"그것에 대한 결과는 차후의 논문에서 다루어질 것이며..." - 연구비 제대로 받으면 언젠가 쓸 생각입니다.

"THE MOST RELIABLE RESULTS ARE OBTAINED BY JONES"... He was my graduate student; his grade depended on this.
"가장 신뢰할만한 결과는 Jones의 실험에서 얻어진 것으로..." - 그는 내 밑에 있는 대학원생이었고, 학점을 받으려면 그 실험을 할 수밖에 없었다.

"IN MY EXPERINCE"... once
"제 경험에 따르면..." - 한번.

"IN CASE AFTER CASE"... Twice
"여러 사례를 보면..." - 두 번.

"IN A SERIES OF CASES"... Thrice
"일련의 사례들을 보면..." - 세 번.

"IT IS BELIEVED THAT"... I think.
"...라고 추정되어지며..." - 내 생각에는.

"IT IS GENERALLY BELIEVED THAT"... A couple of other guys think so too.
"일반적으로 받아들여지듯이..." - 나 말고도 몇 명 더 그렇게 생각한다.

"CORRECT WITHIN AN ORDER OF MAGNITUDE"... Wrong.
"오차를 허용하는 범위 내에서 참이며..." - 틀렸다.

"ACCORDING TO STATISTICAL ANALYSIS"... Rumor has it.
"통계학적 분석에 따르면..." - 소문에 따르면,

"A STATISTICALLY ORIENTED PROJETION OF THE SIGNIFICANCE OF THESE FINDINGS"... A wild guess. "이 실험결과를 통계학적 관점에 따라 해석해 보면..." - 적당히 때려맞춰 보면.

"A CAREFUL ANALYSIS OF OBTAINABLE DATA"... Three pages of notes were obliterated when I knocked over a glass of beer.
"데이터 중에서 입수 가능한 것들을 조심스럽게 분석해 보면..." - 맥주를 엎지르는 바람에 데이터를 적은 노트 3장을 날려먹었다.

IT IS CLEAR THAT MUCH ADDITIONAL WORK WILL BE REQUIRED BEFORE A COMPLETE UNDERSTANDING OF THIS PHENOMENON OCCURS"... I don-t understand it.
"이 현상에 대한 완벽한 이해가 이루어직 위해서는 후속적인 연구 작업이 이루어져야 할 것이라고 생각되는 바이며..." - 이해할 수 없었다.

"AFTER ADDITIONAL STUDY BY MY COLLEAGUES"... They don-t understand it either.
"동료 학자들에 의한 추가적 연구가 이루어진 다음에..." - 그들도 역시 이해하지 못했다.

"THANKS ARE DUE TO JOE BLOTZ FOR ASSISTANCE WITH THE EXPERIMENT AND TO ANDREA SCHAEFFER FOR VALUABLE DISCUSSIONS"... Mr. Blotz did the work and Ms. Shaeffer explained to me what it meant.
"실험에 도움을 준 Joe Blotz와 의미있는 토론에 동참해 준 Andrea Schaeffer에게 감사드립니다..." - 실험은 Blotz군이 다 했고, 그 실험이 도대체 뭐하는건지 Schaeffer 양이 모두 설명해 주었다.

"A HIGHLY SIGNIFICANT AREA FOR EXPLORATORY STUDY"... A totally useless topic selected by my committee.
"탐구할만한 가치를 갖는 매우 의미있는 분야라고 생각되며..." - 학회에서 정해 준, 아무짝에도 쓸모없는 연구주제.

IT IS HOPED THAT THIS STUDY WILL STIMULATE FURTHER INVESTIGATION IN THIS FIELD"... I quit.
"저의 논문이 이 분야에 있어서의 추가적 연구들에 자극이 되기를 바랍니다..." - 저는 그만둘래요.

사오정과 손오공이 함께 면접을 보러갔다.

손오공이 먼저 면접을 보러 들어갔는데 ...

면접관: 좋아하는 축구선수가 누구요?
손오공: 옛날에는 차범근인였는데 지금은 박지성입니다
면접관:산업혁명은 언제 일어났소?
손오공:18세기 말입니다.
면접관:외계인이 있을까요?
손오공:과학적으로 증명되진 않았지만 아마 그럴겁니다

손오공은 사오정에게 면접에 나온 문제와 답을 알려주었다.
그러나 면접관이 바뀌고 말았다.

면접관: 당신에 이름은 뭐요?
사오정: 옛날에는 차범근이였는데 지금은 박지성입니다.
면접관은 당황했다.

면접관:언제 태어났오?
사오정:18세기 말입니다. 면접관은 열이 났다 그래서
면접관: 당신 바보요?
사오정: 과학적으로 증명되진 않았지만 아마 그럴겁니다.

▣ 이병 사오정 ▣ 　

사오정은 입대를 하여 중대 행정반에 근무하게 되었다.

띠디디디.... 행정반 전화가 울렸다. "필승! 3중대 행정반 이병 사오정임다."

"여기 위병소인데 잠시후에 짬차(음식물 쓰레기 수거차량)들어간다."

"예! 알겠슴다! 덜컥!"

중대장 :뭐라나?

사오정 : 예, 장갑차가 들어온답니다.

이에 중대장은 전원을 연병장에 집합시키고 비상 대기하고 있었다.

그러나 한참을 기다려도 장갑차는 오지 않고 짬차가 털털거리며 들어왔다.

화가 난 중대장은 중대원 전원에게 완전군장 뺑뺑이를 시켰다.

그러나 사오정은 이등병이라 행정반에 있고 고참들만 돌았다. 　

몇시간이 지나 중대장은 사오정에게 지시했다.

중대장:이제 반성문 쓰고 들어오라고 해!

사오정:예! 알겠슴다!

헐레벌떡 연병장으로 뛰어간 사오정 왈. "이제 방독면 쓰고 돌람니다!!

결정트리를 통한 데이터 분석의 결과는 나무(Tree) 구조로 표현되기 때문에 분석가가 결과를 쉽게 이해하고 설명할 수 있는 장점이 있다.

분류율에 대한 정확도만 따지자면 신경망(Neural Network) 또는 로지스틱 회귀분석 등의 분류 방법들 보다 낮게 평가되기도 하지만 결과를 쉽게 이해하고 설명할 수 있으며 의사결정을 하는데 직접적으로 사용할 수 있는 장점이 있기 때문에 데이터마이닝 적용시 매우 많이 사용되고 있다.


의사결정트리 분석의 한계

일반적인 결정트리 알고리즘은 갖는 한계, 단점을 아래에 나열하였다. 

[1] 데이터의 특성이 특정 변수에 수직/수평적으로 구분되지 못할 때 분류율이 떨어지고, 트리가 복잡해지는 문제가 발생한다. 신경망 등의 알고리즘이 여러 변수를 동시에 고려하지만 결정트리는 한 개의 변수만을 선택하기 때문에 발생하는 당연한 문제이다.

[2] 결정트리는 Hill Climbing 방식 및 Greedy 방식을 사용하고 있다. 일반적인 Greedy 방식의 알고리즘이 그렇듯이 이 방식은 최적의 해를 보장하지는 못한다. 

[3] 약간의 차이에 따라 (레코드의 개수의 약간의 차이) 트리의 모양이 많이 달라질 수 있다. 두 변수가 비슷한 수준의 정보력을 갖는다고 했을 때, 약간의 차이에 의해 다른 변수가 선택되면 이 후의 트리 구성이 크게 달라질 수 있다.  

관련도서에서의 의사결정트리 설명

[도서] CRM을 위한 데이터마이닝, 대청, p.151-152 (상세보기)


결정트리 분석을 수행하기 위한 프로그램

결정트리를 분석을 수행을 지원하는 다양한 프로그램들을 아래에 소개하였다. 첫번째로 제시된 Weka(웨카) 프로그램은 자바로 구현된 오프소스 프로그램이며, 웨사이트를 통해 공개되어 있다. See5.0 프로그램은 결정트리 분석만을 위해 특화된 프로그램이다. 유료 프로그램이지만 학습용으로 무료로 다운로드 하여 사용할 수 있다. 

SPSS의 클레멘타인(Clemetine) 과 SAS 의 Enterise Miner 프로그램들은 실무에서 가장 많이 사용되는 데이터마이닝 분석툴이다. 두 프로그램 모두 용량의 크며 비싼 유료 프로그램이므로 구입하지 않는다면 설치하여 사용하기가 쉽지 않다. 회사에서 개최하는 세마나에 참여하면 평가용 CD를 받을 수 있다.

[1] Weka 프로그램 [상세보기]
[2] See5. 0 [상세보기] 참고글
[3] SPSS Statistics 또는 Clementine [상세보기]
[4] SAS Enterprise Miner [상세보기]
[5] 결정트리를 시각적으로 보여주는 툴 [상세보기]


의사결정트리를 생성하는 과정 설명 (동영상 포함)

[1] Weahter 데이터를 사용한 의사결정트리 생성 동영상 설명 [상세보기]
Weka(웨카) 및 Clementine(클레멘타인) 을 사용하여 설명함
 

웨카(Weka)를 사용한 결정트리(분류) 분석

바로 위에서 설명한 바와 같이 결정트리를 사용하기 위한 많은 프로그램들이 존재한다.
무료이면서 간편하게 사용해볼 수 있는 웨카 프로그램을 사용하여 결정트리 분석을 수행하는 방법을 설명하고자 한다. 이를 위해서 웨카 프로그램을 인터넷에서 다운로드 하고, 설치한 후, 실행하여 기본적으로 제공되는 데이터를 가지고 결정트리 알고리즘을 수행해보도록 하자.

웨카 프로그램을 설명하는 것은 간단하지 않아서 아래에 별도의 글로 적어서 연결하였다.
[상세보기]를 클릭하면 자세한 설명을 볼 수 있다. (이전에 사용하던 블로그로 연결됨)

웨카 다운로드 및 설치 [상세보기]
웨카 실행 방법 (에러 해결) [상세보기]
웨카를 사용한 결정트리 분류 수행방법  [상세보기]


결정트리 알고리즘 개발에 도움이 되는 자료들 (소스코드 제공)

[1] C4.5 Tutorial 이 사이트에서는 C4.5 프로그램에 대한 설명 및 구현된 C 소스를 제공한다.
[2] WEKA 프로젝트는 자바로 된 소스를 제공한다.


관련논문 : 의사결정트리 알고리즘을 활용한 사례

[1] Data Mining 을 이용한 음주 및 음주문제의 위험요인과 취약성요인에 관한 탐색 
김인석(In Seok Kim),현명호(Myoung Ho Hyun),유제민(Jae Min You)
한국심리학회 | 한국심리학회지 건강 | [2001년]
KISS 논문 사이트를 통하여 검색함, [상세보기]

결정트리활용한음주건강문제090822.pdf

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제목 : R을 이용한 데이터마이닝 [데이터마이닝 알고리즘 설명]
          SVM, MARS 등 알고리즘 포함하며 대부분의 알고리즘들을 설명하고 있음.

출처 : http://datamining.dongguk.ac.kr/lectures/Fall2008/dm/dm_notes_v0.5.pdf

파일 :

dm_notes_v0[1].5_20090628.zip

데이터마이닝을 연구하시는 분의 블로그입니다.
좋은 자료들을 포함하고 있어 링크합니다.

블로그 주소 : http://freesearch.pe.kr/

EM알고리즘 구현 : http://freesearch.pe.kr/1262