• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.370-372
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• 1999

전자상거래가 활성화되었지만 현재의 쇼핑몰은 단순한 상품 구매 역할과 정보 제공, 그리고 정적인 웹 공간의 관리로 이를 통해 인터넷 쇼핑몰 상품의 효율적인 진열, 상품 연관성을 고려한 마케팅 전략, 고객관리와 웹 페이지간의 시간 연관성을 고려한 링크 정보 등과 같은 효율적인 마케팅 전략을 구사하기에는 한계가 있다. 이 논문에서는 전자상거래에 적용 가능한 시간 연관 규칙 탐사기법을 통해 구매 데이터를 기반으로 상품간의 시간 연관 규칙 탐사와, 웹 서버에서 수집된 웹로그 파일로부터 연관 규칙을 찾아내기 위한 모델을 제시한다. 또한 이를 통해 생성된 규칙을 해석하여 사용자에 따른 웹 공간 구성, 방문 페이지 간의 연관성을 고려한 마케팅 전략과 효율적인 광고 전략 등을 위한 방안을 제시한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.317-324
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• 2000

주기적인 연관규칙은 타겟데이터베이스를 일정 단위시간으로 나누었을 때 연관규칙이 만족하는 구간이 일정한 주기마다 발생하는 패턴을 탐색하는 방법이다. 하지만, 이 방법은 엄격한 주기를 가지도록 하여 실제 데이터에 그대로 적용하기가 어려웠다. 예를 들이 편의점 데이터에서 매일 오전 7시-8시 사이에 주기적으로 발생하는 연관규칙을 발견할 때, 이러한 연관규칙을 주기적인 연관규칙이라고 한다. 하지만, 실제 데이터에서는 날씨와 같이 사람의 행동에 영향을 미치는 다른 요인 때문에 항상 일정한 주기를 가지는 연관규칙을 찾기는 어렵다. 본 논문에서는 주기가 일정하지 않은 연관규칙을 찾기 위해서 연관규칙의 주기성을 허용 오차를 포함하며 재정의하고, 오차를 허용하기 위한 탐색 알고리즘을 보완하였다. 반면에, 오차를 허용함으로써 오차를 허용하지 않는 경우보다 더 많은 주기성을 찾을 수 있을 뿐만 아니라, 동일한 주기를 가지지만 오프셋이 다른 여러 개의 비슷한 주기가지 찾게 되어 사용자가 의미 있는 연관규칙을 찾는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 오차를 허용하는 주기적 연관규칙의 오차의 정도를 측정하기 위한 단위로 집중도(intensity)와 경향성(tendency)을 제안한다. 주기적 연관규칙이 매 주기마다 정확한 세그먼트에 나타나는 정도를 나타내는 집중도와, 최소 평균오차를 의미하는 경향성을 이용하여 유사한 주기들 중에서 대표주기만을 찾을 수 있도록 한다. 또한, 오차를 허용하는 주기적 연관규칙에서 오차가 주로 발생하는 패턴을 분석함으로써 고객들의 수요 경향성을 더 잘 파악할 수 있다. 예를 들어, 평소에는 매일 오진 7시∼8시에 나타나던 연관성이 지각하는 사람들이 같은 월요일에는 1시간 늦은 8시∼9시에 나타난다는 오타 정보까지 파악할 수 있다. 이러한 월요일마다 1시간 늦게 나타나는 오차의 경향성을 나타내는 오차 주기(error cyc1e)를 이용함으로써 고객들의 수요의 경향성을 좀 더 세밀한 부분까지 파악할 수 있게 해 준다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.30-35
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• 2004

모바일 환경에서 브로드캐스트는 그 확장성 때문에 매우 유용한 데이터 전송 방법이다. 'push-based' 데이터 전송 방식에서 서버는 넓은 대역폭을 통해 클라이언트에게 다양한 데이터를 반복적으로 브로드캐스트 한다. 〔1,2〕 브로드캐스트에 기반을 둔 정보 시스템의 데이터간의 연관성에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 상호 연관 데이터의 브로드캐스트에서, 클라이언트는 자연스럽게 상호 연관된 데이터의 집합을 요청하게 되며, 데이터의 상호 연관성을 고려할 때 기존의 스케줄링 및 캐싱 기법 등은 달라져야 한다. CBS〔3〕에서는 모든 데이터간의 연관도를 계산하여 최소 비용 경로를 구해, 이 순서대로 브로드캐스트하는 기법을 제안하였다. CBS 기법은, 클라이언트가 연관된 데이터를 동시에 요청하지 않고, NP-문제인 최소 비용 경로를 많은 데이터에 대해서 실시간에 계산해야 되며, 데이터 아이템간의 상호 연관성이 클라이언트마다 다르게 정의되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 응답 시간을 줄이기 위해, 브로드캐스트 되는 상호 연관 데이터의 prefetching기법을 제안한다, 제안된 CT 기법은 상호 연관도와 브로드캐스트 대기시간을 고려하여 캐시를 관리한다. CT를 현실적으로 적용한 ACT의 알고리즘을 소개하였으며, 시뮬레이션을 통해 CT의 성능과 특징을 실험하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.568-570
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• 2003

현대에는 학습자에 대한 교육 방법으로 여러 전달 매체를 통한 원격교육이 중요하게 인식되고 있으며, 그중 컴퓨터를 이용한 원격교육이 많이 도입되고 있다. 여기에 고성능 컴퓨터의 보급과 초고속통신망의 구축으로 하드웨어적 환경이 뒷받침되면서 전통적인 교육방식인 면대면 수업과 같은 효율적이고 생동감 있는 학습의 전달이 가능해졌다. 그러나 웹 기반 원격교육은 일반적으로 상업성에 기초를 두고 있으므로 학습자의 요구와 특성에 따라 교과 내용이 결정되어 학습자가 원하지 않는, 듣기 싫은 과목 등에 대해서는 최소한의 학습을 보장하지 못하고 있다. 그리고 현재 이루어지고 있는 대부분의 원격교육에서는 교과목마다의 특성을 무시하고 일률적인 화면구성을 사용하는 경우가 대부분이다. 또한 멀티미디어 객체들 간의 시간적 연관성을 무시하고 각 멀티미디어 객체들을 독립적으로 표현하여 멀티미디어 교육의 장점을 잘 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하고자 스케줄러를 설계, 구현하여 학습자는 최소한의 학습진도를 유지할 수 있도록 하였고, 교수자는 담당 교과목이 재생될 때 학습자의 질의에 대해 즉각적으로 응답할 수 있도록 하였다. 또한 SMIL을 이용해서 다중사용자 환경을 표현하고 이에 포함된 멀티미디어 객체들의 시간적 동시성과 연관성을 제시하여 학습자의 학습 능력과 집중력을 높일 수 있도록 하였다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2006년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.41-47
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• 2006

통계청은 1999과 2004년 두 차례에 걸쳐 '생활시간조사(Time Use Survey)'를 실시한 바 있다. 이 조사는 우리나라 국민이 하루 24시간을 어떠한 이용 행태로 시간 사용을 하고 있는 지를 조사함으로써 오늘의 국민들의 평균적인 생활방식과 삶의 질을 파악하고, 시간자원의 효율적 활용에 필요한 기초자료를 제공하는데 그 의의를 두고 있다. 특히 생활시간조사는 각 개인의 시간별 활동내용 뿐 아니라 개인의 여러 가지 인구통계학적 특성들을 함께 조사함으로써 이와 관련된 실증적 연구를 가능하게 한다. 본 연구에서 관심을 가지고 살펴보고자 하는 것은 개인의 생활시간소비 행태는 성별 및 사회적 역할과 연관되어 있다고 생각되기 때문이다. 특히 개인의 피로도의 정도와 생활시간 소비 형태와의 관련성에 초점을 두고 로지스틱 회귀, 대응분석을 통하여 살펴보고자 한다.

• 보건행정학회지
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• 제34권2호
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• pp.141-155
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• 2024

연구배경: 최근 국내 중고령층 수면무호흡증 환자 수는 증가되는 추세이며, 그 중 가장 임상적으로 흔히 나타나는 폐쇄성 수면무호흡증은 전반적인 건강 및 웰빙과 연관된다. 이에 본 연구는 한국 중고령층의 폐쇄성 수면무호흡증 위험과 주관적 건강 및 건강 관련 삶의 질 간의 연관성을 파악하고자 하였다. 방법: 2019-2020년 국민건강영양조사(Korea National Health and Nutrition Examination Survey VIII) 전체 응답자 22,559명 중 40세 이상 성인을 추출하여, 결측치가 없는 총 6,659명의 중고령층을 대상으로 데이터를 2차 분석하였다. 그리고 로지스틱 회귀분석과 다중회귀분석을 통해 폐쇄성 수면무호흡 위험 여부와 주관적 건강 및 건강 관련 삶의 질 간의 연관성을 조사하였다. 결과: 폐쇄성 수면무호흡 비위험군에 비해 위험군인 경우 주관적 건강이 저하될 오즈비는 1.84배(p<0.001) 통계적으로 유의하게 높았고, 건강 관련 삶의 질은 0.02점(β, -0.02; p<0.001) 통계적으로 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 특정 변수에 대해 하위그룹 분석을 실시한 결과, 성별, 수면시간, 우울증 여부, 가구소득, 가구원 수에 따라 폐쇄성 수면무호흡 위험과 주관적 건강 및 건강 관련 삶의 질 간의 연관성이 통계적으로 유의하게 나타났다. 폐쇄성 수면무호흡 위험군을 기준으로 하였을 때, 남성에 비해 여성에서 주관적 건강이 낮을 연관성이 더 높았고 건강 관련 삶의 질 점수가 낮았다. 수면시간이 8시간 이상이거나 6시간 이하인 경우 6-8시간인 경우보다 주관적 건강이 낮을 연관성이 더 높았고 건강 관련 삶의 질 점수가 낮았다. 우울증이 있는 경우 없는 경우보다 주관적 건강이 낮을 연관성이 높았다. 가구소득 수준이 낮을수록, 가구원 수가 감소할수록 주관적 건강이 낮을 연관성이 높아지고 건강 관련 삶의 질 점수가 낮아졌다. 결론: 폐쇄성 수면무호흡증 위험이 단순히 수면장애로만 직결되는 것이 아니라 개인의 주관적 건강과 건강 관련 삶의 질과도 연관성이 있다는 점을 인식할 수 있도록 사회적인 지원 및 교육이 제공되어야 한다. 특히 여성, 낮은 가구소득, 1인 가구원, 우울증이 있는 취약계층을 대상으로 폐쇄성 수면무호흡증 예방 및 관리프로그램을 통해 주관적 건강과 건강 관련 삶의 질을 향상시킬 수 있도록 해야 할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.175-177
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• 2003

연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1260-1263
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• 2009

제한된 배터리를 가지는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위하여 에너지 소비를 줄이고 효율성을 높이는 다양한 방법이 제안되었다. 센서 노드에서의 데이터 전송은 가장 큰 에너지 소비 활동이 되기 때문에, 데이터가 전송되는 양을 줄여서 에너지 소비를 줄일 수 있는 방법이 한 부분으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 특징을 반영하고, 시간적 연관성만을 고려한 데이터 퓨전 기법인 TiNA(Temporal coherency-aware in-Network Aggregation)를 기반으로 시간, 공간적 연관성을 동시에 고려하여 데이터 퓨전을 하는 효율적인 데이터 퓨전(Data Fusion) 기법을 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.81-84
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• 2019

자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 주어진 문서 내에서 시간 정보를 발견하기 위한 작업으로는 시간적인 표현(time expression) 자체를 인식하거나, 시간 표현과 연관성이 있는 사건(event)을 찾거나, 시간 표현 또는 사건 간에서 발생하는 시간적 연관 관계(temporal relationship)를 추출하는 것이 있다. 문서에 사용된 언어에 따라 고유한 언어적 특성이 다르기 때문에, 만약 시간 정보에 대한 관계성을 고려하지 않는다면 주어진 문장들로부터 모든 시간 정보를 추출해내는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는, 양방향 구조로 학습된 심층 신경망 기반 언어 모델을 활용하여 한국어 입력문장들로부터 시간 정보를 발견하는 작업 중 하나인 시간 관계정보를 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 단일 문장을 개별 단어 토큰들로 분리하여 임베딩 벡터로 변환하며, 각 토큰들의 잠재적 정보를 고려하여 문장 내에 어떤 유형의 시간 관계정보가 존재하는지를 인식하도록 학습시킨다. 또한, 한국어 시간 정보 주석 말뭉치를 활용한 실험을 수행하여 제안 기법의 시간 관계정보 인식 정확도를 확인한다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.113-122
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• 2016

경시적 자료는 반복적으로 측정된 다변량 자료의 한 형태로 임상학, 보건학, 경제학에서 자주 발생된다. 시계열자료와 구분되는 가장 큰 특징은 표본수와 공변량 효과의 추정에 있다. 경시적 자료는 일반적으로 시계열 자료보다 더 큰 표본 개체로 이루어져 있으며 연구의 주 관심은 특정 공변량의 효과를 추정하는 데 있다. 또한 시계열 자료보다 반복 측정 횟수가 짧으며 개체마다 다른 관측 횟수와 다른 관측 중단 시점을 가질 수 있다. 본 연구에서는 관측 시점과 관측 종료 원인이 경시자료와 서로 연관된 경우에 결합 모형을 적용함으로써 이들간의 연관성을 분석하고자한다. 따라서 이들 변량간의 연관성을 모형화하기 위해 이변량 랜덤효과가 적용된다. 실제 자료 분석에서는 간경변증 환자의 핼액 응고 수치 시간을 관심 있는 경시적 자료로 환자가 병원 방문시점과 관측 중단원인들간의 상호 연관관계를 규명하고자 하였다. 특히, 중도 절단원인은 사망이나 간이식을 받는 사건일 때 발생하는데 본 연구에서는 사망 사건과의 연관성이 고려되었다. 결과를 통해 혈액 응고 시간이 길고 병원 방문 시점이 빈번할수록 사망할 가능성이 높음을 알수 있었다. 또한 혈액응고 시간이 길수록 병원 방문 횟수가 빈번하였다.