다량의 복잡한 데이터를 잘 분석하고자 하는 의도로 최종 사용자가 데이터 큐브 내에 있는 여러 데이터 뷰 중에서 바라는 데이터 뷰를 시각적으로 탐색하게끔 해주는 기능을 OLAP 시스템에서는 계속 마련하고 있다. 본 연구에서는 자신의 스키마가 현 OLAP 시스템에서는 구현될 수 없는 배타적 대칭 계층과 같은 것이 되는 그런 데이터 큐브 만 대상으로 하고자 한다. 본 연구에서는 추상 계층의 개념적 분류를 하였고, 본 연구에서 개발한 계층적 시각화기법을 활용하여 데이터 큐브를 탐색해 나가는 방안을 제시하고 있다. 계층적 시각화 기법은 이항 추이폐포 개념을 활용하여 개발하였다. 국가자격관리 영역을 예로 들어 이 방안을 설명하고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.741-753
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2011
마이크로어레이 유전자 발현데이터인 효모데이터를 이용하여 군집분석을 실시하였다. 모형기반 군집방법, K-평균법, 중앙값 중심분포 (PAM), 자기 조직화 지도 (SOM), 계층적 Ward 군집방법을 이용하여 군집화를 실시하고, 연결성 측도 (connectivity), Dunn지수, 실루엣 측도 (silhouette)를 이용하여 각 군집방법에 대한 유효성을 측정하고 군집분석 결과를 비교하고자한다.
기본적으로 모든 소비자들은 조금씩 다르며, 제품은 그 차이를 극대화 시킴으로써 다양한 소비를 촉진하게 된다. 이와 같은 시장 세분화와 포지셔닝 전략은 디자인 경영에 있어 매우 중요한 전략적 단계라 할 수 있으며, 기업의 소비자 분석의 목적이기도 하다. 다차원 척도법은 군집 분석에서와 마찬가지로 자료에 내재된 구조를 찾아내어 자료를 함축적으로 표현하고자 하는 자료축약형 다변량 분석 기법이다. 패턴 분류의 수량화를 이용하는 POSA(Partial Order Scalogram Analysis)는 MSA(Multidimensional Scalogram Analysis)의 구조화된 방법으로 디자인 전략을 수립하는 단계에서 소비자의 성향을 보다 세분화할 수 있다. 본 논문에서는 디자인 리서치 단계에 POSA 방법론을 적용하였을 때 소비자 유형 분류가 가능하다고 보고, 창의적 디자인 컨셉의 도출에 어느 정도 역할을 하는지 알아보고자 함을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 부분적 계층 분석법인 POSA 분석방법을 통하여 사용자의 계층을 세분화하는 방법을 고안하고, 이를 분석함으로써 소비자의 유형을 분류하여 디자인 포지셔닝과 방향을 제시하는 방법론을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 설문조사를 통하여 POSA 기법을 이용한 소비자 유형 분류 방법이 고안되었고, 이를 기반으로 모바일 기기를 위한 프로젝트에 실제 디자인 사례로 적용되었으며, 이러한 소비자 유형 분석을 통하여 타겟 유저의 시나리오 작성 단계에서 창의적 발상을 지원한다는 점을 발견할 수 있었다.
최근 수산물 유통 및 물류구조 합리화 방안의 일환으로 수산물 산지종합처리장 설립이 적극 추진되고 있으나 부지 선정을 위한 합리적 의사결정 모형이 마련되지 않고 있다. 이에 본 연구는 수산물 처리의 특성을 반영할 수 있는 평가 모형을 개발ㆍ제시한다. 모형 설계에는 평가 기준의 체계를 수립하고 적절한 평가 기법을 선택하는 과정이 포함된다. 평가 기준의 확립을 위하여 시설 입지와 관련된 문헌을 고찰하고 다차원적 접근법에 의한 계층적 체계화를 시도하였다. 체계화된 평가 기준에 따른 의사결정 대안의 평가 기법으로 주관적 판단의 계량화에 적절하다고 판단되는 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process : AHP) 기법을 선택하여 평가 모형을 완성하였다. 모형 적용의 일부분인 기준 간 중요도 평가를 위한 실사를 수행하고, AHP에서 제공하는 계층 일관성 기준에 따라 신뢰성 있다고 판단되는 자료만을 분석에 사용하여 결과를 제시하였다.
자발적인 군집을 유도하는 다변량 통계기법으로 널리 사용되는 군집분석은 데이터에 기반한 탐색적 방법으로 쓰이며 군집원칙에 따라 여러 가지 방법이 제안되어 왔다. 또한 군집화된 결과에 대하여 유효성을 측정하는 측도도 다양한방법이 개발되었다. 본 연구에서는 계층적 군집분석 방법으로 최장연결법과 Ward의 방법, 비계층적 군집분석 방법으로 K-평균법 그리고 확률분포정보를 활용한 모형기반 군집분석방법을 이용하여 모의실험으로 군집분석을 실시하고 군집유효성 측도로는 연결성, Dunn 지수, 실루엣을 구하여 각 군집방법에 대해 유효성을 비교한다. 또한, 한우 관능평가 데이터에 군집분석을 적용하여 최적의 군집 상황을 구하고자 한다.
글로벌 팬데믹과 가상·증강 현실 기술의 발달은 가상세계에서 다양한 상호작용이 가능한 메타버스 열풍을 일으켰으며, 기업, 정부, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이처럼 메타버스에 대한 관심은 점점 높아지고 있지만, 그 범위와 정의가 불분명하고 개념이 계속 진화하고 있기 때문에 역할 설정, 운영과 관리, 즉 거버넌스에 많은 어려움이 있다. 정부와 지자체에서도 공공 메타버스로 공익적 가치 창출과 국민 복리 증진을 위해 많은 투자를 하고 있지만, 거버넌스 부재로 활용도가 낮은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 공공 메타버스 거버넌스 프레임워크를 제안하고, 그 요인의 상대적 중요도를 확인하고자 한다. 또한, 공공 메타버스에서는 원하는 사람은 모두 이용가능해야 하므로, 그림자노동의 요인을 탐색해서 이를 최소화할 수 있는 방안을 모색해 보고자 한다. 사회-기술 체계 이론을 바탕으로 선행 문헌과 토픽 모델링을 통해 공공 메타버스 거버넌스 요인을 도출하였으며, 전문가 인터뷰를 통해 23개의 요인으로 프레임워크를 개발하였다. 그 다음 계층화 분석법으로 공공 메타버스 프레임워크 요인의 상대적 우선순위를 검증하였다. 그 결과 상위 5개 종합순위로 역할과 책임, 표준화/모듈화, 협업과 소통, 법과 정책, 가용성/접근성 순서로 확인되었다. 본 연구의 학술적 시사점으로는 현재까지 부재하였던 공공 메타버스 거버넌스의 통합적 프레임워크를 제시하였다는 것이 있으며, 실무적으로는 공공 부문에서 메타버스 운영에서 우선적으로 고려할 점과 함께 구체적인 시사점을 제시한 점이다.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 하지만 최근 공간적 분포를 해석함에 있어 3D 기법들을 많이 활용되고 있다. IDW, Natural Neighbor, Kriging기법등 다양한 기법들이 많이 적용되고 있고 그에 따라 각 보간법을 비교 분석하여 공간해석에 대한 연구를 진행하였다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천매핑에 있어 Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 하천합류부를 공간 분석할 시에 하천의 측정데이터에 대한 신뢰도를 바탕으로 계측경로에 따라 보간한 결과에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 분석된 3차원자료를 이용하여 하천의 혼합거리에 대한 분석을 실시하였고 그에 따른 수표면과 연직방향까지 고려된 혼합거리분석을 비교하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.
기존의 공공사업 타당성 평가는 경제성분석을 위주로 추진되었으나, 계층분석법(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 도입하면서 정책성, 지역균형발전, 기술성 등의 항목이 추가로 평가되고 있다. 이 연구는 최근 3년간 건설사업과 연구개발사업의 예비타당성조사 데이터를 분석하고, 비용편익비(Cost-Benefit Ratio)와 계층분석의 가중치(weight) 간의 상관관계 분석을 통해 상호 관련성을 검증하고자 한다. 연구결과 비용편익비와 AHP 가중치의 상관관계가 건설사업의 경우 0.744, 연구개발사업의 경우 0.899로 나타났다. 즉, 사업시행 여부를 결정하는 AHP 결과가 비용편익분석 결과에 의해 크게 좌우됨으로, 경제성 위주의 평가를 보완하기 위해 도입된 AHP가 당초 기대와는 달리 종합적 분석의 역할을 충분히 수행하지 못하고 있다. 따라서 AHP 분석의 효과를 극대화 할 수 있는 다양한 연구설계가 지속적으로 논의될 필요가 있다.
마이크로어레이 유전자 발현 데이터인 yeast cdc15에 대해 시계열 데이터의 특성을 반영한 푸리에 계수를 이용한 검정통계량과 FDR 다중비교법을 이용하여 차별화된 유전자를 선별한 후 선별된 유전자들에 대해 모형기반 군집방법, K-평균법, PAM, SOM, 계층적 Ward 군집방법과 Fuzzy 군집방법을 실시하였다. 군집방법에 따른 특성을 알아보고 군집화 결과와 내부유효성 측도로 연결성 측도, Dunn 지수와 실루엣 값을 살펴본다. 또한 GO분석을 통한 생물학적 의미도 파악해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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