상기 공보 에 개시 된 기술 은 입력 된 다 차원 자료 및 내포 의사 결정 나무 ( 트리 ) 들 을 이용 하 여 주 어 진 나무 에 대한 다 차원 자료 각각 의 확률 을 계산 하 는 확률 계산 수단 , 상기 나무 에 대한 사전 확률 을 계산 하 는 사전 확률 계산 수단 , 상기 나무 에 대한 다 차원 자료 각각 의 확률 및 주어진 나무 에 대한 사전 확률 을 이용 하 여 베이지안 정리 ( Bayesian Theorem ) 에 따라 사후 확률 을 계산 하 는 사후 확률 계산 수단 , 상기 각각 의 나무 에 대한 사후 확률 이 가장 큰 의사 결정 나무 를 선택 하 여 단일 화 된 최적 의사 결정 나무 를 구하 는 의사 결정 나무 선택 수단 으로 구성 되 고 , 사후 확률 을 이용 하 여 TIC ( Tree Information Criteria ) 라는 새로운 양 을 정의 한 후 , TIC 값 에 근간 을 둔 최적 의 의사 결정 나무 를 선택 하 여 의사 결정 나무 를 한 번 만 구축 하 게끔 하 여 계산 속도 를 비약 적 으로 향상 시키 는 데이터 마이닝 을 위한 최적 의 의사 결정 나무 선택 장치 및 그 방법 에 대해 개시 되 어 있 다 .