• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1284-1290
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• 2004

장바구니 분석에서, 가중 연관 규칙 탐사는 특정 상품에 대한 아이템의 중요도를 반영함으로써 더 많은 이익을 주는 정보를 규칙으로 탐사하였다. 그러나 트랜잭션을 구성하는 아이템들이 한 개 이상의 서로 다른 그룹으로 나누어진다면, 각 그룹의 특성을 반영하는 서로 다른 측정 방법으로 평가되어야 하므로 기존의 가중연관규칙 탐사 방법을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 가중 연관 규칙의 새로운 탐사 방법을 제안하였다. 먼저 각 아이템들은 유사한 특성에 따라 서브 그룹으로 나누고, 아이템 중요도(아이템 가중치)는 서브 그룹에 포함된 아이템들 단위로 계산한다 이때 적용되는 여러 가중 인자들은 아이템의 특성을 반영하는 아이템 그룹별로 재 정의하였다. 제안하는 방법은 네트워크 보안 데이터에 적용하여 위험을 일으키는 요소에 대한 위험 규칙 집합을 생성함으로써 네트워크 위험관리의 정성평가와, 규칙 생성 시 적용된 가중치와 같은 여러 통계인자들에 의해서 위험도를 계산함으로써 정량평가를 가능하게 하였다. 또한 데이터 아이템들이 상이하게 구별될 수 있는 특성을 만족하는 마켓 데이터의 새로운 응용분야에 넓게 적용될 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.117-130
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• 2021

본 연구는 언어 네트워크 분석을 활용하여 기능성 아이템과 장식용 아이템, 두 집단 간의 아이템 중요도 및 과금에 대한 생각을 연구하였다. 분석 결과로는 기능성 아이템을 구매하는 유저는 유료 아이템을 구매할 때 경쟁에 영향을 줄 수 있는 전투력과 능력치 요소가 함유된 유료 아이템의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 이에 반해 장식용 아이템을 구매하는 유저는 자기만족감을 최우선으로 여기며, 캐릭터의 외형 변화를 통한 치장과 이러한 치장용 아이템 수집욕을 중시하는 것으로 나타났다. 또한 이들은 결과에 영향을 미치지 않는 아이템 구매를 통해 게임의 재미를 느끼고 있었으며, 나아가 게임 캐릭터를 통해 자기 자신의 투영과 '또 다른 나'를 인식했다,

• 대한교통학회지
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• 제16권2호
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• pp.107-114
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• 1998

복잡해져가고 있는 현재의 교통상황에서 최근 개발되고 있는 HUD(Head-up Display)의 경우는 기능이 다양하므로 운전중 많은 정보가 운전자에게 제시되어야 한다. 이러한 많은 정보를 제공하고 디스플레이하기에는 HUD의 크기에 한계가 있으며, 운전중 운전자에게 부하를 가중시켜 안전에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 HUD에 제공될 정보에 대하여 인간공학적 접근과 사용자들의 선호에 맞추는 HMI(Human Machine Interface)연구를 통하여 제시아이템에 대한 중요도 및 우선순위를 파악하고 제시아이템의 아이콘의 형태 및 색채를 결정하는 것은 운전중 안전사고에 대한 발생확률을 감소시킬 수 있을 것이다. 그러므로 본 연구에서는 제시 아이템과 제시 아이콘에 대한 중요도를 파악하였다. 그리고 제시 아이콘의 형태와 색채에 대한 주관적 평가를 통해 그에 대한 아이콘의 형태 및 색채에 대한 새로운 평가 방법에 의한 가이드라인을 제시하고자 한다. 또한 이러한 연구를 통하여 ITS내의 인간요소적인 측면을 고려하여 인간친화적인 ITS구축이 가능할 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.321-328
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• 2007

데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 서비스연구
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• 제3권1호
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• pp.1-7
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• 2013

사업 아이템을 결정하기 위하여 여러 가지 대안 중에서 한 가지 사업을 결정하게 된다. 본 연구는 여러 가지 사업 아이템 중에서 가장 적합한 사업 아이템에 대한 의사결정을 하기위하여 비주얼베이직을 이용해 각 사업 아이템별로 기술력, 자본금, 경영능력, 마케팅, 매출가능성, 미래성장상품성, 경쟁상품예상, 제품독창성, 매니지먼트 등의 값을 입력하여 종합점수가 가장 높은 사업 아이템을 결정할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 사업은 처음에 본인의 상황에 맞는 사업을 잘 선택하는 것이 무엇보다 중요한데 본 연구의 프로그램을 이용해 여러 가지 사업 아이템을 놓고 결정하기 어려울 때 가장 적합한 사업 아이템을 결정할 수 있게 될 것이다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.27-32
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• 2021

최근 산업계 전반은 코로나19 장기화에 따라 빠른 속도로 디지털트랜스포메이션이 가속화 되고 있다. 디지털트랜스포메이션의 비즈니스 모델은 기업의 성과에 영향을 미치는데, 새로운 비즈니스 모델로서의 가능성은 기업의 성과와 결과에 영향을 미친다. 또한 산업생태계 자체가 디지털 기술로 인해 재구성되는 디지털 변혁 시대 스타트업의 하이퍼스케일업(Hyper-Scaleup)이 중요해지고 있다. 코로나 대유행시기 동안 사회적 거리두기 정책으로 인해 스타트업은 많은 손실을 경험하였고, 이러한 문제를 극복하기 위해 비즈니스 피벗이 필요하며 비즈니스 전환은 필수이다. 물리적 제한이 없는 디지털 세계에서 변화하는 고객의 변화에 신속하게 대응해야 하고 이러한 변화 대응력을 높여야 하는 벤처 생태계를 중심으로 피벗이 중요한 비즈니스 전략으로 등장하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 첫째, 스타트업의 새로운 가치창출을 위해 창업아이템, 하이퍼스케일업, 비즈니스 피벗의 개념을 분석하였다. 둘째, 창업생태계의 디지털 전환 시점에서 창업아이템과 하이퍼스케일업이 창업성과와의 실증 분석을 통해 유의한 영향 관계를 규명하였다. 셋째, 창업아이템과 하이퍼스케일업이 창업성과에 영향을 미칠 때 비즈니스 피벗의 조절효과를 분석하였다. 마지막으로 이러한 연구결과를 바탕으로 스타트업 관점에서 디지털트랜스포메이션을 바르게 이해하고, 실무적 시사점을 제시하였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.493-500
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• 2007

대부분의 온라인 게임에서는 아이템이나 사이버머니를 얻는 생산활동과 아이템을 구입하는 소비활동이 일어나는 등, 일종의 경제 시스템을 이루고 있다. 특히 최근에는 플레이어들이 아이템 현금 거래를 통해 현실과 게임간의 경제적 상호활동을 하고 있기 때문에, 게임 내에서 발생하는 경제 문제가 실제 게임업체의 매출과 수익성에도 영향을 줄 수 있다. 온라인 게임 내의 사이버머니 통화량 및 아이템 유통량에 대해 어떤 경제 정책을 세우는가에 따라 게임 서비스 회사의 수익성이 좌우된다. 때문에 게임 내부의 경제와 실물 경제의 상호 연관성을 파악하는 것이 게임 경영에 있어 중요한 이슈로 대두되고 있다. 본 연구에서는, 게임 속에서 구체적으로 어떠한 경제문제가 발생할 수 있으며, 그것이 유저의 게임동기와 회사의 수익성에 어떤 영향을 끼치게 되는지 파악하고자 하였다. 시스템 다이내믹스 방법론을 이용하여 온라인 게임의 일반 경제 모형을 개발하고, 이를 이용하여 몇 가지 시나리오에 대한 동태적인 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해, 온라인 게임을 경영함에 있어 고려해야 할 주요 문제들에 대하여 논하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.125-127
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• 2000

협력적 여과는 사용자의 아이템에 대한 단계적 평가에 기초하여 그 평가 패턴이 유사한 사용자를 찾아 그 사용자들이 선호한 아이템을 상대방에게 교차 추천을 해주는 방법이다. 따라서, 유사한 사용자를 찾는 방법이 중요한 문제가 되며, 현재까지 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 순수한 협력적 여과 방법은 n차원 공간에서 사용자를 모델링하여 가장 유사한 이웃을 찾는다. 이러한 모델링의 문제점은 사용자가 평가한 아이템의 집합은 전체 아이템의 집합에 비해서 극히 작으므로 유사한 사용자를 찾기 위해서는 충분한 수의 아이템에 대해서 평가해야 한다는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 유사란 사용자를 찾기 위해서 충분한 수의 평가를 요구하는 명백하게 사용자의 평가를 비교하는 것 대신에 특징 가중치에 초하여 사용자를 비교하는 방법을 사용하고 사용하는 방법의 정확성을 높일 수 있는 임계값을 제안하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1-8
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• 2013

거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.1-14
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• 2007

우리나라는 주로 교통관리 및 교통정보 제공목적으로 다양한 종류의 차량검지기와 CCTV로부터 실시간 교통자료를 수집하고 있다. 실시간 교통자료는 가공과정을 거친 후 반복/비반복 정체관리, 돌발상황관리, 경로안내 서비스 등에 활용되고 있다. 그러나 이와 같은 실시간 활용 이외에는 활용분야가 매우 제한적인 실정이다. 실시간 교통자료는 그 자료를 축적하여 이력자료를 구축하고 이력자료 가공을 통해 정보를 추출한다면 활용분야를 넓힐 수 있다. 최근 미국에서는 실시간 수집자료를 축적하여 이력자료를 구축하고 이용자가 이용할 수 있도록 하는 이력자료 이용자서비스(ADUS; Archived Data User Service)를 도입하였다. 우리나라도 ITS 수집자료의 활용성을 증가시키기 위해 이력자료 이용자 서비스를 도입해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 이력자료 이용자서비스 도입을 위해 필요한 서비스 아이템 도출을 연구목적으로 하고 있다. 서비스 아이템 도출을 위해 고속도로를 중심으로 관련연구 및 활용사례를 분석하고 차량검지기 자료의 활용현황을 조사하였다. 이들 분석과 조사결과를 토대로 이력자료 이용자서비스에서 제공할 이력자료 아이템을 선정하였다. 이력자료 수요조사를 통해 이들 아이템의 활용목적 및 용도와 필요건수를 조사함으로써 아이템의 중요도를 파악할 수 있었다.