정부 및 공공기관에 있어 시민의 직접적인 요구사항이 담겨 있는 민원은 정책 개발을 위한 중요한 데이터로 활용이 가능하다. 그러나 민원 데이터는 비정형 텍스트로 작성되어 있는 특성으로 인해 일반적인 텍스트 마이닝 기법으로는 시민의 요구사항을 정확히 도출하기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 민원 데이터 분석을 위한 텍스트 마이닝 기법을 개선하여, 시민의 요구사항을 도출할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 새로운 텍스트 마이닝 기법은 공기어구조맵의 원리에 착안하여 연관성 분석을 2단계로 실시하여 핵심주제어를 기반으로 1차 연관 단어 와 2차 연관 단어로 구조화하였다. 분석을 위해 2016년 1년간 부산시 민원게시판에 올라온 3004건을 활용하였다. 분석 결과는 빈도수와 핵심주제어를 가지고 연관성 분석만으로는 찾을 수 없었던 민원 상의 문제를 본연구에서 제시한 계층적 연관성 분석을 이용하여 시민의 요구사항을 더욱 정확하게 파악할 수 있었다. 본 연구는 민원 데이터에서 시민의 요구사항을 도출하기 용이한 방법을 제안하였다는 학문적 기여점이 있으며, 행정기관에서 민원 데이터를 통해 정책 개발에 활용할 수 있다는 실무적 기여점이 있다.
조종실은 항공기-조종사 시스템에서 항공기와 조종사간의 긴밀한 상호작용이 이루어지는 유일한 공유영역으로서, 조종사의 인간성능 특성과 조종업무 특성의 체 계적 반영이 요구되어 진다. 인간공학적으로 설계된 조종실은 조종 편이성, 운용성 및 비행 안정성의 향상을 가져올 수 있다. 항공산업 육성의 초기 단계에 있는 국내 에서는 항공기 장비성능 개발 연구가 활발히 진행되고 있으나, 조종실에 대한 인간 공학적 분석 연구는 미흡한 실정이다. 조종사의 인간요소특성에 적합한 조종실 공 간을 체계적으로 설계하기 위하여, -조종실 공간 설계요소의 체계적 추출 및 계층적 구조 설정 -공간 설계에 적용될 인체측정요소의 정의 및 계층적 구조 설정, -설계요 소의 특성 파악을 위한 설계요소간 연관관계 분석, -설계요소와 인간요소간의 연관 관계 분석, -기존 전투기, 훈련기의 설계 제원 현황 및 설계지침 파악, -한국인 인체 측정자료의 Data Base화, -인간공학적인 조종실 공간 설계제원 분석을 수행하였다. 조종실 공간 설계요소로는 143 항목이 정의 되었으며, 설계요소들 간의 연관관계 Matrix 분석을 통하여 선행/병행/후행 설계요소 및 설계요소의 중요도가 파악되었다. 조종실 공간 설계에 적용될 인간 측정요소로는 133개 항목이 정의 되었으며, 설계요소 와 인간요소간의 연관관계 분석을 통하여 설계요소별로 고려되어질 인간요소를 분석 하였다. 또한 설계요소와 관련된 다른 설계요소, 인간요소 및 인체측정치, 설계지침을 종합적으로 적용함으로써 인간공학적인 조종실 공간 설계제원을 제시하였다.
연관 규칙 탐사는 이산적인 항목들을 포함하는 트랜잭션 데이터에 존재하는 항목 간 동시 발생 관계를 찾아내는 데 그 목적을 두고 있다. 연관 규칙은 {전항}${\rightarrow}${후항}의 형태를 갖고, 전, 후항은 모두 사전에 정의된 지지도 하한을 만족하는 빈발 항목 집합으로 구성된다. 연관 규칙 탐사에서 문제가 되는 것은 일반적으로 탐사되는 빈발 항목 집합의 개수가 많아지면서 규칙의 개수도 많아지고, 이들 사이에 중복성이 존재한다는 점이다. 따라서 단순히 지지도나 신뢰도 순으로 빈발 항목 집합이나 규칙을 나열하기보다는 항목들의 연관성을 고려하는 것이 분석자에게 보다 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 이를 위하여 연관 규칙 탐사와 함께 계층 군집 분석을 실시하여 항목들 간 연관성을 정리하고, 이를 토대로 빈발 항목 집합들을 나열하는 방법을 제안하고자 한다.
문맥 광고에서 계층적인 분류 트리를 활용하여 의미적으로 연관된 광고를 매칭하는 기법이 소개되었다. 하지만 기존 기법은 계층 구조의 특성에 기인하여 임의의 광고의 연관성을 측정할 때에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분류 트리를 유사도 그래프로 변환한 후 개인화된 페이지 랭크를 응용한 링크 분석 기법을 적용하여 광고의 의미적 연관성을 측정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 기법이 문맥 광고에서 광고 매칭의 정확도 성능을 향상시킴을 확인하였다.
본 연구는 지식과 분류 사이의 연관성을 고찰하였다. 분류표는 분류 대상의 지식을 표현하는 구조로 그 안의 포함되는 내용과 다양한 관계를 표현해 주는데 대표적인 4가지 분류학적 접근방식인 계층 구조, 나무 구조, 패러다임. 패싯 분석을 새로운 지식의 창조와 발견의 측면에서 장단점을 기술하였다. 이를 바탕으로 지식과 분류 과정이 서로 영향을 주고받는 방식을 확인하고, 미래의 보다나은 새로운 분류 방식의 필요성과 그 가능성을 제시하였다.
최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 실제 응용분야에선 수집된 데이터는 시간이 지날수록 데이터의 양이 늘어나게 되고, 중복되는 속성과 잡음을 갖게 되어 마이닝 기법을 이용하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 어느 속성이 중요한지 알 수 없어 중요한 속성이 중요하지 않은 속성에 의해 왜곡되거나 제대로 분석되지 않을 수 있다. 본 연구는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 GHSOM을 이용한 계층적 신경망 군집화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비리 군집의 개수를 정해줄 필요가 없고, 다양한 레벨의 군집들을 얻을 수 있는 계층적 군집화를 이루어낸다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경망 GHSOM의 구조와 특성에 대해 간략히 살펴보고 시스템 처리과정에 대해 설명한다.
기 수행된 1, 2종 교량에 관한 정밀안전진단 등의 많은 사례를 분석해 보면, 실제로 많은 경우 외관상태가 교량의 대표등급 결정에 지배적인 요인이 되는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 기 시행된 점검 및 진단 자료를 학습사례집합으로 인공지능 분야의 귀납적 학습법을 활용하여 철근 콘크리트 교량 바닥판의 상태평가를 지배하는 상태속성들의 교량등급에 대한 계층적 영향도와 구조적 연관성을 분석하였다. 이는 세부적으로 목표속성은 평가등급으로, 평가속성은 1방향균열, 2방향균열, 백태, 박락 및 층분리, 재료분리 등 7가지로 구성하고, 엔트로피 분석을 통해 주요 속성의 정보량, 정보기대값 및 정보 이득을 산정하고 범주별 상태 등급 분포를 분석하였다. 이를 위해 본 논문은 먼저 6개 교량에 대한 안전진단보고서를 토대로 상태등급 평가 과정에서 각 속성이 미치는 간접적 영향을 개관하고 정보공학적 분석의 동기를 부여하였다. 아울러 본 연구는 정보 변별력에 대한 순서로 평가를 지배하는 주 속성 및 조건별 하위 속성 연관성을 의사결정트리 형태로 나타내어 계층적 영향 및 속성간의 구조적 연관성을 보임으로써 손상에 대한 이해도를 높이고 차후 상태평가를 위한 합리적 접근을 지원할 수 있도록 하였다.
가뭄은 시간적 지속성이 타 재난에 비해 길고 공간적 피해의 범위와 편차가 크다는 점에서 지역적 특성과 가뭄대응역량에 맞는 적절한 대응과 대책 마련이 필수적이다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시된 바 있는 지역적 가뭄복원력평가 방법론을 기준으로, 가뭄복원력 평가 인자의 민감도 분석을 실시하였다. 가뭄복원력평가 인자는 4Rs (Robustness, Redundancy, Resourcefulness, Rapidity)을 기준으로 총 18개의 지표로 구성되어 있으며, 18개 지표를 산출하는 과정에서 활용되는 세부자료는 정량자료 19개와 담당자 설문조사를 통해 산정되는 정성자료 8개를 포함하여 총 28개가 존재한다. 본 연구에서는 국내 지자체의 복원력 평가 결과 기준, 등급별 1-2개 지자체를 민감도 분석의 대상으로 설정하고, 19개 정량자료 각각의 비율적 변화에 따른 복원력 결과의 변동성을 정량화하여 도출하였다. 또한 19개 정량자료 중, 연관성 및 계층적 관계성이 존재하는 주요 자료 그룹을 구분하고, 대상 자료의 동시적, 연쇄적 변화에 따른 복원력 평가 결과의 영향도를 정성, 정량적으로 평가하였다. 분석 결과 가뭄 복원력에 기여하는 인자의 변화에 따라 가뭄 복원력의 증감 정도가 지자체 별도 상이하게 나타남을 확인할 수 있었다. 도출된 민감도 분석 결과는 지자체의 현재 가뭄대응역량지표를 기준으로, 가뭄 복원력을 증가시키기 위한 효율적 대책 및 계획 수립을 위한 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 인터넷의 급속한 개발과 함께 인터넷을 통해 사용자들의 질의 성향을 올바르게 파악하여 사용자들에게 보다 질 좋은 정보를 제공해 줄 수 있어야 한다고 말해도 과언이 아니다. 따라서 한국어 질의어에 대해 형태소 분석과 구문 분석을 통한 키워드 사이에 의미 연관성을 생성하는 방법을 제안한다. 이 접근은 단순한 키워드나 키워드 사이에 단순한 조합 보다 의미 연관성을 적용하였다. 그 결과로서 사용자들의 질의 성향을 더욱 정확하게 반영할 수 있는 질의를 생성하고 현존하는 질의 형태에 대한 몇 가지 문제를 해결 수 있는 효율적인 한국어 정보검색을 위한 사용자 의도가 포함된 계층적 질의어를 생성하는 방법을 제안하고자 한다.
본 연구는 지역명 범주에 속하는 용어들의 개념적 특성을 분석하고, 이를 토대로 다른 범주와의 관련도를 파악하여 지역명 범주 용어들을 중심으로 관계 속성들 사이의 논리적 연관성을 부여할 수 있는 모형 도출에 기반이 되는 기초 연구이다. 지역명 범주 용어 중 국가명에 한정하여 분석한 결과, 국가명 개념 속성 중심으로는 계층 구조 관계의 지역명 범주 용어들끼리 연관이 높으며, 전체 범주 용어들의 개념 속성 중심으로는 지역명 범주 용어가 지리적 위치로서의 의미로 주로 쓰이나, 행위의 주체 또는 객체의 의미나 시대의 개념으로도 많이 활용됨을 알 수 있었다. 국가명이 참조되는 개념 속성과 연관되어 활용되는 관계 속성의 경우의 일부는 참조하는 주요 개념 범주와 연관 관계를 토대로 논리적 의미 관계를 생각해볼 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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