1.발표준비과정

발표연습을 하면서 PPT를 많이 수정하였다. 설명하기 쉽고 청중이 이해하기 쉽도록 하기 위해 계속 생각하였다.

2.발표 시 아쉬웠던 점과 개선방향

발표 시 아쉬웠던 점: 발표할때마다 긴장탓인지 일방적으로 내말만 전하는 식으로 하게된다. 내가 청중에 입장에 있을때 좋은발표는 발표자가 청중과 소통하는 하는 발표였다. 사람들이 내 발표를 이해하고 있는지 혹은 어떤식으로 받아들이고 있는지 등을 파악하고 피드백하는 과정을 포함하여 발표를 진행해야 하겠다.

3.발표 후 나온 질문 목록과 답변 평가

질문:가중치를 주어 룰의 중요도를 평가하였으므로 왜곡이 일어날수 있다. 제안하는 기법을 적용하였을때 어느정도 왜곡이 일어났는지를 나타내야할것같다.

대답:왜곡정도를 판단하기 위해서는 기준이 필요한데, 어느것이 중요도의 기준이라고 할 수 있는 문제는 아니다. 다만, 본 연구에서는 기존의 평가방법을 통한 결과와 비교함으로써 차이를 보여주고있다.

대답에 대한 평가: 애초에 중요도의 기준에 대한 생각에서 연구가 시작되었다. 실제로 데이터나 의사결정자 혹은 상황마다 그 기준이 변할것 같다. 본 연구에서 제안하는 방법을 포함하여 현재까지 중요도를 판단하는 식에서 가중치의 정도가 결정되어져 있는데 이부분을 사용자 파라미터로 설정할 수 있을것 같다. 또한 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 옳게 분류된 관측치의 개수와 분류정확도만을 알아보았지만 Test error를 통한 검증도 필요하겠다. 

질문:선형 데이터에만 적용이 가능한가? 설명변수끼리 correlation이 있는경우 중요도가 달라질것 같은데 이는 어떻게 하는가?

대답:의사결정나무는 데이터의 분포에 대한 가정이 없으므로 모든 데이터에 대해 적용이 가능하다. 본 연구는 의사결정나무 모델을 통해 생성된 룰에대한 평가척도를 제안하고 있으므로 변수간의 correlation은 고려하지 않았다.

대답에 대한 평가: 질문자가 의사결정나무 자체에 대한 문제점을 얘기해서 순간 헷갈렸다. 의사결정나무모델은 각 변수마다 엔트로피를 계산하여 중요한 변수로 선정하므로 변수간의 correlation은 고려되지 못한다. 그것은 의사결정나무 자체의 특성이므로 본 연구에서 대두될 문제가 아니다.