상기 목적 을 달성 하 기 위해 본 발명 에 따른 시간 가중치 엔트로피 를 이용 한 결정 트리 생성 방법 은 컴퓨터 가 외부 에서 입력 된 다수 의 사례 데이터 의 패턴 을 인식 하 고 새롭 게 분류 된 데이터 를 창출 하 기 위한 데이터 마이닝 의 분류 기법 중 결정 트리 생성 방법 에 있 어서 , ( a ) 시간 가중치 엔트로피 를 이용 하 여 다수 의 사례 데이터 가 갖 는 속성 들 중 에서 현재 레벨 의 노드 가 될 속성 을 선택 하 기 위한 테스트 를 하 는 단계 , ( b ) 상기 테스트 에서 얻 은 정보 획득 량 이 가장 큰 속성 을 노드 로 선택 하 는 단계 , ( c ) 현재 레벨 의 모든 노드 가 선택 될 때 까지 상기 단계 ( a ) 내지 상기 단계 ( b ) 를 반복 하 는 단계 , ( d ) 현재 레벨 의 모든 노드 가 선택 되 면 한 단계 하위 레벨 에 대해 상기 단계 ( a ) 내지 상기 단계 ( c ) 를 반복 하 는 단계 를 포함 하 고 , 상기 단계 ( a ) 내지 상기 단계 ( b ) 에 의해 생성 되 는 결정 트리 는 모든 하위 사례 데이터 집단 이 하나 의 클래스 로 통일 되 고 시스템 엔트로피 가 0 이 될 때 까지 생성 되 며 , 상기 시간 가중치 엔트로피 는 최근 의 경향 일수록 큰 가중치 를 갖 는 것 을 특징 으로 한다 .