• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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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.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2004.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2006.12a
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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.

• Health Policy and Management
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• v.34 no.2
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• pp.141-155
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• 2024

Background: This study aimed to identified the relationship between the risk of obstructive sleep apnea, subjective health, and health-related quality of life among the middle-aged and elderly population in Korea. Methods: Adults aged 40 or older were extracted from the total 22,559 respondents to the 2019-2020 Korea National Health and Nutrition Examination Survey VIII, and secondary analysis was conducted on a total of 6,659 middle-aged and elderly people with no missing values. Logistic regression analysis and multiple regression analysis were conducted to examine the relationship between obstructive sleep apnea risk factors and subjective health as well as quality of life. Results: The subjective health status decline in the high-risk group compared to the non-risk group for obstructive sleep apnea was statistically significantly higher, with an odds ratio of 1.84 (p<0.001). The health-related quality of life was also statistically significantly lower by 0.02 points (β, -0.02; p<0.001). As a result of subgroup analysis on specific variables, the association between the risk of obstructive sleep apnea and subjective health and health-related quality of life was statistically significant depending on gender, sleep time, presence of depression, household income, and number of household members. Based on the obstructive sleep apnea risk group, women had a higher correlation with low subjective health and lower health-related quality of life scores than men. Sleeping time of more than 8 hours or less than 6 hours was more associated with low subjective health and lower health-related quality of life score than sleeping time of 6-8 hours. Patients with depression were more likely to have low subjective health than those without depression. The lower the household income level and the smaller the number of household members, the higher the association with low subjective health and the lower the health-related quality of life score. Conclusion: It is essential to recognize that the risk of obstructive sleep apnea not only directly affects sleep disorders but also impacts individuals' subjective health and quality of life. Consequently, social support and education should be provided to raise awareness of this issue. Particularly, programs for preventing and managing obstructive sleep apnea should target vulnerable groups such as women, individuals in single-person households, low household income, and those with depression, aiming to improve their subjective health and quality of life.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.113-122
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• 2016

Longitudinal data often occur in prospective follow-up studies. Joint model for longitudinal data and failure time has been applied on several works. In this paper, we extend it to the case where longitudinal data involve informative observation time process as well as competing risks survival times. We use a likelihood approach and derive an EM algorithm to obtain maximum likelihood estimate of parameters. A suggested joint model allows us to make inferences for three components: longitudinal outcome, observation time process and competing risk failure time. In addition, we can test the association among these components. In this paper, liver cirrhosis patients' data is analyzed. The relationship between prothrombin times measured at irregular visiting times and drop outs is investigated with a joint model.