Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1147-1154
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2010
데이터 마이닝의 중요 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 이를 위해 필요한 기법인 연관성 규칙은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아 낸다. 본 논문에서는 수익성이 가장 높은 고객을 찾기 위해 고객 정보를 이용하는 기법으로 가장 널리 사용되어온 방법인 알에프엠 기법을 항목에 적용하여 항목의 알에프엠 점수를 항목의 중요도로 고려하여 가중 연관성 규칙의 평가기준을 제시하였다. 모의실험에서는 일반적인 연관성 규칙과 알에프엠 점수를 가중치로 한 가중 연관성 규칙의 유용성을 비교하였다.
이 연구의 목적은 첫째, 국가간 복지인식 균열의 차이가 존재하는지를 분석함으로써 각국의 제도적 특징이 복지인식 결정구조에 어떻게 반영되는지를 살펴보는 것이다. 둘째, 한국의 경우 다른 복지레짐에 속한 국가들과 비교해 볼 때 복지인식 결정구조에 어떤 특징을 보이는지 분석하고, 한국 복지인식의 특성을 명확히 함으로써 한국복지국가 발전을 위한 연대와 분열 지점을 밝혀내고자 한다. 이는 한국복지국가 발전을 위한 전략 마련의 단초가 될 수 있다. 이를 위해 우선, 각 복지레짐에 속한 스웨덴, 프랑스, 미국의 복지에 대한 국가책임 인식점수를 비교하였다. 다음으로 성, 연령, 교육수준, 소득계층, 고용지위 등이 복지인식에 미치는 영향을 살펴보았다. 분석결과, 스웨덴, 프랑스, 미국은 복지에 대한 국가책임 인식에 차이를 보이며, 스웨덴, 프랑스 미국의 순으로 인식점수가 높다. 한국의 경우 미국보다 인식점수가 더 낮으며, 이 차이는 의미 있는 차이로서 한국 복지인식 구조에 대한 심층적인 해석을 필요로 한다. 국가별 복지인식 결정구조의 경우, 스웨덴과 프랑스는 복지인식 결정요인에 큰 차이가 없으며, 미국, 한국은 각각 고유한 특성을 보인다. 성, 계층, 고용지위에 대해 스웨덴, 프랑스, 미국이 동일한 결과를 보인다. 여성일수록, 소득계층이 낮을수록, 고용지위가 불안정할수록 국가의 복지책임에 대한 인식수준은 높아진다. 연령의 경우 스웨덴, 프랑스, 한국은 연령이 높을수록 복지책임 인식수준이 높아지는데 반해 미국은 반대의 결과를 보인다. 또한 미국은 교육수준이 높을수록 복지인식 점수가 낮다. 한편 한국은 스웨덴, 프랑스, 미국과 다른 복지인식 결정구조를 갖고 있다. 여성이 오히려 남성보다 복지인식 점수가 낮으며, 계층은 유의미한 영향을 미치지 않는다. 이러한 복지인식 구조에 대한 파악은 복지패러다임 전환을 위한 합의와 갈등 지점을 제시함으로써 복지국가 전략 구축의 기반이 된다.
사업 아이템을 결정하기 위하여 여러 가지 대안 중에서 한 가지 사업을 결정하게 된다. 본 연구는 여러 가지 사업 아이템 중에서 가장 적합한 사업 아이템에 대한 의사결정을 하기위하여 비주얼베이직을 이용해 각 사업 아이템별로 기술력, 자본금, 경영능력, 마케팅, 매출가능성, 미래성장상품성, 경쟁상품예상, 제품독창성, 매니지먼트 등의 값을 입력하여 종합점수가 가장 높은 사업 아이템을 결정할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 사업은 처음에 본인의 상황에 맞는 사업을 잘 선택하는 것이 무엇보다 중요한데 본 연구의 프로그램을 이용해 여러 가지 사업 아이템을 놓고 결정하기 어려울 때 가장 적합한 사업 아이템을 결정할 수 있게 될 것이다.
연구개발활동에 관한 평가를 수행할 때, 가장 많이 사용되어 온 방법이 동료평가(peer review)방법이지만, 최근에는 동료평가가 가지는 문제점을 보완하기 위해 정량지표(bibliometric indicator)의 도입이 다각적으로 검토되고 있다. 여기서는 이를 위해 새로운 정량지표로서 첫째, 동료평가와 정량지표의 점수 배분비율로 각각 $70\%$와 $30\%$로 하고 둘째, 과거 5년 간 가장 우수한 논문 10편만을 대상으로 정량지표를 작성하며 셋째, 각 논문이 게재된 저널이 속한 분야 저널들의 impact factor 순위를 백분율로 적용하여 이에 따른 가중치를 적용하는 방식이 바람직하며 넷째, 논문에서의 저자 역할에 따라 점수를 차등화하고 공동저자의 논문 실적이 주저자의 논문실적에 의해 결정되도록 하는 방식을 제안하고 있다. 이와 같은 정량지표는 과거의 정량지표가 가지고 있었던 한계를 상당 부분 극복할 수 있을 뿐 아니라 동료평가를 보완하는 방법으로 사용될 수 있다.
본 연구는 최근 수요가 급격히 증가하고 있는 CMS의 평가방법론을 개발하기 위한 목적으로, CMS와 IT솔루션 평가이론에 대한 고찰을 통해 CMS의 평가항목을 크게 "솔루션 특성", "공급벤더역량", "구매업체 환경적합성"의 대항목으로 분류하고, "컨텐츠 관리기능", "경제성", "서비스", "정보화계획적합성" 등의 총 10가지 세부항목을 제안하였다. 또한 AHP 기법을 통하여 각 평가항목의 상대적 선호도를 결정하고, 과거 단순가중치법을 이용하여 도입된 CMS구매과정과 상호비교하는 사례연구를 실시하였다. 결과적으로 과거 단순가중치법에 의해 산출된 솔루션의 평가점수와 AHP를 이용한 상대적 선호도에 따른 평가점수 사이에는 큰 차이가 존재하였다. 이 연구를 통하여 CMS 솔루션의 선정에 중요한 평가항목들을 제공하였으며, 객관적이고 과학적인 방법론인 AHP를 활용함으로써 솔루션의 차이를 효과적으로 차별화하는 좋은 사례를 제공코자 하였다.
정된 예산으로 철도선로시설을 개선하고자 할 때 사용할 수 있는 효과적인 예산배분 방법 중 하나는 가장 노후도가 심각한 선로구간부터 우선적으로 예산을 투입하는 것이다. 본 논문에서는 예산배분에 사용할 수 있는 선로구간 노후도 평가방법을 제시한다. 선로구간의 노후도는 궤도, 분기기, 노반, 교량, 터널 등 요소 시설물의 노후도로 결정되며 궤도의 선형 또한 선로구간 노후도에 영향을 준다. 본 논문에서 제시하는 노후도 평가 방법은 각 요소의 노후도 점수에 AHP로 구한 요소 가중치를 반영하여 선로구간 노후도 점수를 구하는 것이다.
본 연구는 경제적 자원의 결핍과 열악한 시장환경으로인해 소비의 효율성 발휘에 제약을 받고 있는 빈곤농가 주부의 소비자기능을 평가하고, 관련 변수를 규명하려는 목적으로 수행되었다. 농촌지도 실무자들로부터 상대적으로 낙후된 지역을 추천받아 농가주부를 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 총 444부를 분석에 사용하였다. 빈도분포, 교차분석, 일원분산분석 및 최소유의차검증, 중분류분석 등의 결과 빈곤농가 주부의 소비자기능은 비빈곤농가 주부에 비해 낮았으며, 소비자기능은 주부의 학력과 연령, 가계관리자 유형, 주관적 관 리능력에 따라 차이가 나타났다. 소비자기능의 하위영역별로 볼 때, 빈곤농가 주부는 지출비목별 예산수립, 정기적인 저축, 구매품목의 사전결정, 가격.상표.제조년월일의 확인, 사용방법.주의사항.보증내용의 확인, 영수증 확인 및 보관, 가계부기록.확인, 아프터서비스 요청 항목에서 모든 비빈곤농가 주부 보다 낮은 기능점수를 보였고, 인적정보 활용, 충분한 상점탐색 항목에서는 부분적으로 낮은 기능점수를 보였다.
테이블 카드 게임은 널리 사용되고 있으며, 다양한 전략과 전술을 사용할 수 있어 게이머들이 깊은 몰입감을 가지고 게임을 할 수 있게 한다. 하지만 각 카드를 상대방의 카드와 직접 비교하여 게임의 승패를 결정하는 부분이 핵심임에도 불구하고 게임적인 효과가 부족하다 또한 여러 장의 카드를 보관하는 방법이 번거롭고 게임 종료 후에 점수를 계산하는 부분에 있어서도 여러 가지 문제점이 대두된다. 본 논문에서는 카드 관리 및 자동화된 점수 계산 그리고 게임의 흥미를 높일 수 있는 이득을 얻기 위해 RFID 기술과 3D 그래픽 기술을 테이블 카드 게임에 접목하였다. 실제 구현된 테이블 카드 게임을 운영해본 결과 게이머들이 깊은 몰입감을 느끼고 편리하게 게임을 할 수 있음을 보였다.
딥러닝을 이용한 한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식으로 나뉘어 연구되어 왔다. 전이 기반 방식은 입력 버퍼와 스택으로부터 자질을 추출하여 모델을 통해 액션을 결정하고 액션에 따라 파스트리를 생성해 나가는 상향식(Botton-Up)의 지역적 모델이고 그래프 기반 방식은 문장 내의 모든 단어에 대해 지배소, 의존소가 될 수 있는 점수를 딥러닝 모델을 통해 점수화하여 트리를 생성하는 전역적 모델이다. 본 논문에서는 Dual Decomposition을 이용하여 하이브리드 방식으로 전이 기반 파서와 그래프 기반 파서를 결합하는 방법을 제안하고 BERT 언어 모델을 반영하여 세종 데이터 셋에서 UAS 94.47%, LAS 92.58% 그리고 SPMRL '14 데이터 셋에서 UAS 94.74%, UAS 94.20%의 성능을 보여 기존 그래프 기반 파서의 성능을 더욱 개선하였다.
교류와 경쟁력 향상을 위해서는 검정기준, 평가방법과 모델 등에 많은 보완이 필요하다. 따라서, 본 연구는 현재 국내의 50단계의 심사점수를 낙농선진국에서 채택하고 있는 9점제로의 변환을 통해 국제기준을 국내 현실에 맞게 적용하기 위해 실시했다. 분석에는 한국 종축개량협회(KAIA)의 젖소에 대한 혈통기록 및 2001에서 2006년도 사이에 실시된 체형 측정 기록 중 최종점수와 15개 체형형질에 대해 초산차의 기록을 갖는 32,487두의 암소집단의 선형심사기록 자료가 이용되었다. 9점제로 변경한 집단이 더욱 정규성을 띄는 분포 특성을 나타내었다. 상관분석결과에서도 모든 형질에서 50점제와 9점제 심사 점수간에 0.98 이상의 상관계수를 나타내었다. 따라서, 50 점제에서 9점제로의 변경이 가능할 것으로 판단된다. 하지만, 9점제로의 변환 후 모든 형질에서 심사자에 따라 고도의 유의성을 보였고(P<0.001), 점수제간 F값은 발굽기울기와 앞유방의 붙음성은 심사자간 변이가 비교적 높게 나타났다. 이것은 9점제로의 변환 후에도 심사자의 주관적인 요소가 점수에 영향을 미치는 것을 의미한다. 따라서, 선형형질 점수제 변환은 환경효과에 대한 다양한 분석을 통하여 적합성 여부를 결정해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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