연관규칙 마이닝은 트랜잭션 데이터를 이루고 있는 항목간의 잠재적인 의존관계를 발견하는 데이터 마이닝의 한 분야이다. 정량 연관규칙이란 부류적 속성과 정량적 속성을 모두 포함한 연관규칙이다. 정량 연관규칙 마아닝을 위한 퍼지 기술의 응용, 정량 연관규칙 마이닝을 위한 일반화된 연관규칙 마이닝, 사용자의 관심도를 반영한 중요도 가중치가 있는 연관규칙 마이닝 등에 대한 연구가 이루어져 왔다. 이 논문에서는 중요도 가중치가 있는 일반화된 퍼지 정량 연관규칙 마이닝의 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 부류적 속성의 퍼지 개념 계층과 정량적 속성의 퍼지 언어항 일반화 계층을 일반화된 추출하기 위해 이용한다. 이것은 속성들의 수준별 일반화 계층과 속성의 중요도 가중치를 이용함으로써 사용자가 보다 융통성 있는 연관규칙을 마이닝할 수 있게 해준다.
러프집합에서는 식별불능관계와 근사공간 개념을 이용해서 불완전 정보로부터 최적화된 결정규칙을 유도하게 된다. 그러나, 처리 하고자 하는 정보에 정량적이거나 중복 또는 누락된 데이터가 포함된 경우에는 오류가 발생될 수 있으므로, 이러한 데이터들을 제거하거나 최소화시키는 방법이 필요하다. 정보처리 분야에서 불확실성이나 정보의 양을 측정하는데 사용되고 있는 엔트로피는 러프 관계 데이터베이스의 불완전 정보를 제거하는데 사용되었다. 그러나, 정보시스템에 포함될 수 있는 불완전 정보를 모두 다루지는 못하였다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 불완전 정보를 제거하기 위한 정보 이론적 척도로서 러프집합을 이용한 객체관계 엔트로피와 속성관계 엔트로피를 제시한다.
본 연구는 게임이 가지는 사회적 역할을 탐색하고자 협동성을 요구하는 게임과 오프라인에서 목격되던 대인간의 관계형성에 영향을 미치는 심리적 속성들과의 관계를 탐색하였다. 구체적으로 협동성을 요구하는 게임 이용이 심리적 속성인 자기노출과 친밀감에 영향을 미치는지를 살펴보고, 이러한 심리적 속성들과 오프라인 사회 참여와의 관계에 대해 살펴보고자 하였다. 이를 위해 온라인과 오프라인을 통해 설문을 실시한 결과, 협동성을 요하는 게임을 많이 이용할수록 자기노출과 친밀감이 증가하고, 자기노출과 친밀감이 커질수록 오프라인 사회참여에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 주요 결과에 대한 함의나 논의점이 본문에 제시되었다.
본 연구는 서울지역에 위치한 13개 특급호텔에서 근무하고 있는 274명의 직원들을 대상으로l 호텔기업 리더의 리더십과 조직문화 간의 상관관계를 분석하고, 리더십과 조직문화가 호텔직원의 직무태도에 미치는 영향을 파악하기 위하여 수행되었다. 연구결과 리더십 속성(카리스마/고무적 동기, 서비스/배려, 보상) 모두 조직문화(혁신성, 합리성, 집단성, 관리성)과 유의적인 상관관계가 있는 것으로 나타났으며 보상과 서비스/배려 속성이 다소 높은 상관관계를 보였다. 또한 리더십이 직무태도에 미치는 영향에 대한 분석결과 보상과 서비스/배려 속성이 직무태도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 조직문화가 직무태도에 미치는 영향에 대한 분석에서는 집단성과 관리성이 직무태도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
공간 데이터는 복합적인 속성들의 조합으로 이루어지며 연산 또한 복합적이라는 점에서 일반 데이터와 다른 특성을 갖는다. 따라서 공간 데이터는 일반 속성 데이터와 구별되는 파일이나 별도의 저장 구조를 사용하여 관리되어야 한다. 이것은 비공간 데이터와 공간 데이터간의 상호 동기화 문제와 트랜잭션의 처리 등에서 많은 문제점을 발생시키며 이를 해결하기 위해서는 공간 데이터와 비공간 데이터를 단일 데이터베이스화하여야 한다. 이 논문에서는 이러한 단일화된 데이터베이스 시스템을 지원하기 이한 공간 객체-관계 데이터 모델을 정의하고 이 모델을 구현하기 위한 타입 저장 방법들에 대해 기술한다.
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 스키마 전환 규칙 통합을 위한 속성, is-a 관계 및 예외처리를 정의하였다. 개념적모델(ER모델)에서 객체지향 스키마로 전환하는 규칙을 확장하여 개발하였으며 다중상속 문제나 예외처리와 같은 스키마의 변경에 대한 규칙도 제시한다. 객체지향 데이터베이스의 개념적모델을 전환하는 규칙을 정립함으로서 이미 생성된 정보를 활용할 수 있으며, 데이터베이스와 지식베이스를 결합하려는 시도에도 활용할 수 있다.
본 논문에서는 공동작업을 지원하기 위한 시각언어를 제안하고 생성되는 시각문장에서 공동작업을 위한 속성과 컴파일 방법을 설명한다. 생성되는 시각문장은 객체 아이콘과 연산자로 구성되며, 각각은 공동작업 참여자와 참여자간 상호작용 시점에 따른 공동작업 관계를 의미한다. 생성되는 시각 문장은 객체 아이콘과 연산자의 결합 관계에 따라 다양한 공동작업을 지원한다. 또한, 동기 및 비동기 공동작업을 함께 표현함으로써 기존 공동작업을 위한 시각언어보다 효율적으로 공동작업을 지원한다.
속성문법은 각 구문규칙에 의미론을 추가한 문법체계이다. 그러나 이 속성문법은 그 추가적인 규칙들 때문에 구성과 이해의 어려움이 있다. 대부분 속성 문법에서 그 규모가 크고 복잡하기 때문에 규모의 수가 작고 단순하면 좋을 것이다. 그래서 본 논문에서는 LR 파싱을 할 때 수식을 위한 속성문법의 규모를 줄일 수 있는 방법을 연구하였다. 이것은 수식의 종류를 고려한 방식이다. 즉 수식의 종류들 사이의 의미적 포함관계를 성립시키면 보다 단순하고 작은 규모의 속성 문법으로 구성될 수 있음을 보여준다.
본 논문은 탬플릿을 기반으로 하는 새로운 정보시스템 개발 방법을 제시하고 있다. 이 개발 방법은 재사용을 극대화하여 개발 생산성을 향상시키고, 일관성 있는 설계 패턴을 유지하여 개념적 무결성을 유지하는데 목적을 두고 있다. 템플릿의 설계는 다양한 컴포넌트를 조립하여 구현하는 방법을 채택하였는데, 이는 객체지향의 중심 개념 중의 하나인 구성관계 개념에 기반을 둔 것이다. 템플릿을 적용하여 정보시스템의 개별 기능을 구현하는 방법은 유전관계 개념에 기반을 두고 있는데, 템플릿과 유전관계를 설정하여 속성과 연산을 유전 받은 후, 속성과 연산의 일부를 재구현하여 개발하는 방법을 채택하였다. 특히, 재구현을 감안한 연산에 대한 메소드 구현 방법을 제시하여 템플릿 설계의 난제를 해결하였다. 템플릿을 대상으로 성능 평가와 개선 방안도 제시하였다. 제시된 방법의 적용 사례 분석을 통해 실용성을 검증하고 있다.
본 연구는 웹이나 정보 검색 환경에서 사용자로부터 입력되는 단순한 키워드 형태의 질의가 아닌 문장형태의 질의에 있어 문장이 내포하는 질의의 의미를 결정하여 더 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 온톨로지 내 개념들 간의 속성간 연결을 위해 A-Box 기반의 관계 선언과 새로운 N-ary 개체 관계 방법을 제안한다. 특히 개념 개체들 간의 의미를 더 정확히 결정하기 위해 기존의 N-ary 개체 관계 방법이 갖고 있는 속성에 가중치를 포함하는 것이 아니라 가중치에 관련된 새로운 개체를 생성 패턴을 제시하여 특정 개념에 연관된 개념들의 관련성 결정의 성능을 높이도록 하였다. 본 연구의 실험에 있어 사용자가 입력한 병증의 문장을 결정하기 위해, A-Box 기반의 관계 선언과 N-ary 디자인 패턴에 결합하는 지식 도메인 온톨로지 등을 구축하였으며, 이를 통한 실험 결과 문장의 의미에 따른 더 정확한 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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