산업의 다각화로 지역간은 물론이고 도시내 자동차 통행량이 증가하고 있다. 고령자 및 여성 운전자의 수도 해마다 증가하는 추세에 있다. 이에 본 연구의 목적은 다양한 운전자 계층을 대상으로 경로별 속성에 대한 선호도를 조사하여 운전자 계층별 특성이 반영된 경로를 제시하고자 한다. 운전자 계층은 크게 성별, 연령별, 운전경력별로 구분하고 이러한 운전자 특성에 맞게 도출된 경로를 최단경로와 비교하였다. 운전자 계층별 특성에 따른 경로별 선호도를 파악하기 위해 다속성 효용이론(MAUT)을 적용하였다. 차로수, 사고건수, 경사도 등 경로속성에 대한 가중치 도출 결과, 구간길이 0.282, 제한속도 0.237, 차로수 0.191, 경사도 0.162, 사고건수 0.129로써 경로 선택 시 구간길이를 가장 선호하는 것으로 파악되었다. 사례지역을 대상으로 운전자 특성에 맞는 최적경로 도출 결과 남성운전자는 여성운전자에 비해 전체 링크의 구간길이는 1.25km단축되고 차로수가 더 많은 신속한 경로를 선호하였다. 고령운전자는 일반운전자에 비해 사고건수가 적은 안전한 경로를 선호함을 알 수 있었다. 또한, 운전 경력 1년 미만의 운전자는 숙련된 운전자에 비해 차로수가 많고 사고가 많이 발생하지 않는 안전하고 편리한 경로를 선호하였다. 따라서, 현재 최단경로에 국한되어 있는 네비게이션을 통한 경로정보제공에 있어 운전자 계층의 특성을 반영한 정보 제공 다양화의 필요성이 본 연구를 통해 입증되었다.
집단 따돌림을 청소년 문제로 국한했던 것과는 달리 오늘날 직장 내 집단 따돌림은 커다란 문제로 대두되고 있다. 국제 노동기구(ILO)의 따돌림 관련 유수의 보고와 국내의 경우를 볼 때 직장 내 따돌림 경험 응답 비율이 9.1%('03)에서 30.7%('08)로 증가하고 있다. 이러한 따돌림은 개인적, 사회적으로 커다란 손실을 초래한다. 제안한 알고리즘은 사용자 프로파일을 통해 현재 Mobbing(집단 따돌림)1) 희생자뿐 만 아니라 잠정적인 Mobbing 희생자의 가능성을 파악하여 효율적인 인원관리가 가능하다. 본 논문에서는 Mobbing 현상에 관련된 사용자 프로파일 즉, 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 50개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 ‘1', 관계가 없으면 ‘0'으로 표현한다. 그리고 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들이 포함된 요소가 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 online social network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G22) Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the online social network, Bullies, Aggressive victims, Victims)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 파악하고 이를 토대로 효율적인 인원관리에 기여할 수 있다.
임상 데이터마이닝에서 최적의 특징 집합을 선택하는 것은 주어진 데이터로부터 생성된 모델의 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 유용성을 향상시키는 데에 매우 중요하고, 선택된 특징들의 임계값은 질병의 감별진단을 위해 임상 전문가의 결정기준으로 사용된다. 본 논문에서는 데이터의 공간적인 분포, 즉 중첩영역에서 중복 속성값을 포함하는 데이터의 분리성 정도를 평가함으로써 연속형 속성을 가진 데이터에 대한 퍼지 이산화기법을 제안한다. 제안된 방법에서 중복 속성값의 가중치 평균값은 각 특징의 임계값(즉 경계값)을 결정하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 전체 특징들 중에서 중요특징들의 집합을 선택하기 위해서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자 데이터를 근거로 3가지 이산화방법과 제안된 이산화방법에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과, 퍼지분할을 기반으로 한 이산화방법이 하드분할을 기반으로 한 이산화방법에 비해서 평균 분류정확도와 G-mean 성능에서 보다 좋은 결과를 제공함을 확인하였다.
본 연구는 '우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템'을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 '불평등', '격차' 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.
이용자의 감성은 그 어느 때보다 기업, 정부 그리고 개인 간의 소통에서 중요한 변수로 인식된다. 특히 수많은 연구에서 이용자의 감성을 파악하는 방법으로 음성 톤, 속도, 얼굴 표정, 몸의 이동 방향과 속도, 제스쳐 등이 사용된다. 다중 모달리티는 단일의 모달리티보다 정확도가 높은 반면 멀티 센싱에 따른 인식률 한계와 데이터 처리 부하 그리고 센싱된 값을 추론하는 우수한 알고리즘이 요구된다. 즉 다중 모달리티는 각 모달리티의 개념, 속성이 상이하여 인간의 감성값이라는 표준화된 값으로 전환하는데 오류가 발생할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 다중 모발리티 중관계망 분석, 문맥 파악, 디지털 필터 등의 기술을 이용하여 이용자에게 우선 순위를 갖는 감성 표현 모달리티를 추출할 필요가 있다. 특정 상황에 우선 순위를 갖는 모달리티와 그 주변을 에워싼 다른 모발리티를 암묵 값으로 처리하면 감성 인식에 있어 컴퓨터 자원의 소비 대비 견고한 시스템을 구성할 수 있다. 본 연구 결과, 암묵 데이터를 활용하여 다중 모발리티 중 가중치를 어떻게 부여할지에 대하여 제안하였다.
최근 전자 상거래가 증가하면서 인터넷 경매를 통하여 물품을 거래하는 경우가 확산되고 있다. 하나 기존 인터넷 경매 시스템들은 경매 물품의 경매 가격을 판매자의 결정에만 의존하고 있어서, 판매자가 물품의 경매 시작가격, 낙찰 예상가격, 즉시 구매가격 등을 정하는데 어려움을 가지고 있었다. 이를 해결하기 위하여 과거의 경매 기록을 데이터베이스로 구축하여 이를 통하여 판매자에게 경매 가격을 제시하는 방법이 제시되었다. 그러나 여기서는 경매 물품에 따라서 경매 가격에 중요한 영향을 미치는 속성 정보와 가중치 부여에 대한 기준이 제시되지 못하여 잘못된 정보 제공으로 경매 물품의 가격이 지나치게 낮게 결정 되거나 높아서 유찰되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 과거의 경매 기록과 인터넷 전자상거래 사이트의 가격 정보로부터 경매 가격 결정 요인과 가중치를 추출하여, 사례 구조화 과정을 통하여 사례베이스로 구축하고, 이를 적용하여 적합한 경매 가격을 자동으로 생성하여 이를 판매자에게 추천하는 시스템을 제안한다. 성능실험 결과 추천된 경매 가격을 사용할 경우에 지나치게 높은 경매 가격으로 인하여 경매 물품이 유찰되거나 낮은 가격에 낙찰되는 경우를 줄임으로써 경매 성공률이 향상되고, 물품에 대한 낮은 평가를 방지할 수 있음을 보인다. 또한, 본 논문에서는 경매 가격 자동 생성 에이전트를 이용하여 인터넷 경매 시스템을 설계 및 구현한다.
기존의 최적경로 알고리즘은 통행거리 통행시간, 통행량 등의 통행값을 통하여 최적경로를 제공하였다. 하지만 이렇게 제시된 최적경로는 사용자의 도로에 대한 인지도를 고려하지 않음으로써 자신이 인지하거나 다수의 사용자가 선호하는 경로를 고려하지 못하는 단점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 통행거리와 통행시간을 고려하면서 사용자의 인지도를 고려한 최적경로를 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 기존의 통행시간 예측방법에는 ARIMA모형, Kalman Filter모형, 확률과정모형, 신경망모형, 회귀모형 등 여러 가지 방법이 있으나 본 연구에서는 단기 통행시간 예측에 적합한 Kalman Filter 모형을 적용하였다. 인지도를 고려한 최적 경로를 제공하기 위한 기존의 방법은 회전에 대한 가중치를 부여하여 최적경로 탐색시 최소한의 회전을 유도하고 있다. 하지만 회전에 대한 가중치를 주는 방법은 경험적인 방법으로서 만약 신설된 길에 대한 경로 제공, 또는 개량된 길에 대한 경로를 제공할 때 문제점이 나타난다. 본 연구에서는 이 같은 문제점을 해결하고자 공간구조의 속성을 정량적으로 분석하고 평가하는 기법인 Space Syntax 이론을 적용하였다. 운전자들을 대상으로 실시한 설문조사 결과 본 연구에 의한 알고리즘이 기존의 최적 경로보다 더 선호하는 것으로 나타났다.
국가적으로 그리고 각 연구기관에서는 투자의 효율성을 기하기 위하여 연구사업 선정과정에서 데이터베이스로부터 중복과제 혹은 유사과제를 검색하는 과정을 거친다. 최근 부얼리언 기반의 키워드 매칭 검색알고리즘의 발전 및 이를 채택한 검색엔진의 개발로 인하여 검색의 정확도가 많이 향상되었지만, 사용자가 입력하는 제한된 수의 키워드들에 의한 검색은 유사과제 파악과 우선순위의 결정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 제안된 과제의 문서를 분석하여 다수의 색인어들을 추출하고, 이들에게 가중치를 부여한 후, 기존의 문서들과 비교하여 유사과제를 찾아내는 문서단위의 검색 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 벡터공간검색(Vector-Space Retrieval)모델의 한 종류인 TFIDF(Term Frequency Inverse document Frequency)를 기본 구조로 채택한다. 또한 개발되는 알고리즘에는 연구과제 제안문서의 구조에 적합한 속성별 가중치(feature weighting)를 반영하고 검색속도의 향상을 위하여 K-최근접 문서(KNN: K-Nearest Neighbors) 기법도 반영한 알고리즘을 제시한다. 실험을 위하여 실제 연구제안 문서와 구조가 동일한 기존의 보고서를 사용하였는데, KISTI에서 운영하는 과학기술정보포털서비스인 NDSL에서 이미 분류해 놓은 4분야의 1,000 개 연구 보고서 문서를 발췌하여 실험을 하였다.
최근 보건의료분야에서는 협동연구를 위한 연구팀을 구성하기 위해 협업네트워크를 구축하고 연구자 역할을 파악함으로서 분야별 전문가 집단을 도출하고 있는 추세다. 본 연구는 1개 전문암센터 연구자들을 대상으로 기관 내 연구자들의 역할을 분석하고 협동연구 형태를 확인하기 위해 공저자 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 자료는 2000년부터 2010년까지 SCI(E)에 발표한 연구논문 1,194건의 논문 저자 2,437명을 대상으로 중심성 분석을 하였다. 공저자 네트워크는 논문 수만 반영된 단순 중심성 값과 논문 수, 학술지 영향력 지수, 저자 기여도가 반영된 가중치 중심성 값을 산출하여 연구자 역할에 유의한 차이가 있는지 분석하였다. 단순 중심성 값과 가중치 중심성 값에 의한 연구자별 순위는 통계학적으로 유의하게 차이가 있었다(t=11.66, p=0.00). 논문의 다양한 속성이 고려된 공저자 네트워크 분석 결과는 연구자의 역할에 대한 보다 객관적인 자료를 제공함으로서 협동연구 수행을 위한 분야별 전문가를 확인할 수 있는 자료로 활용이 가능할 것이다.
본 연구의 목표는 전문가 조사를 통해 교통부문 녹색성장을 구성하는 부문들의 상대적 중요성을 밝히고 각 부문별 평가 지표를 개발하는 것이다. 이를 위해 먼저 지속가능한 개발이나 생태효율성이라는 기존의 개발 개념과 녹색성장이 어떠한 공통점을 가지며, 녹색성장 고유의 속성은 무엇인지를 설명하였다. 그리고 기존의 연구들을 토대로 교통부문에서 그간 이용되어온 지표들을 선정하였다. 본 연구의 목표인 올바른 지표설계를 위해 평가지표의 구조를 전체목표, 개별목표, 상세 목표로 위계화하여 제시하였으며, 균형있는 지표 설정을 위해 부정적 지표와 긍정적 지표의 개념도 제시하였다. 각 개별목표와 상세목표의 전체목표에 대한 상대적 기여도의 결정을 위해 교통부문 전문가들을 대상으로 설문조사를 실시하고 설문조사 결과를 토대로 AHP 분석을 통해 각 목표들의 가중치를 계산하였다. 분석결과 저탄소 친환경성이 가장 높은 가중치를 갖는 것으로 나타났으며, 경제활동성이 전체 목표달성에서 가장 낮은 비중을 차지하였다. 이를 통해 현재 교통전문가들이 녹색성장 중 성장 부문에 대한 인식이 부족하며, 녹색성장이라는 새로운 개념과 과거의 지속가능한 개발이나 생태효율성을 명확히 구분하지 못한다는 사실을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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