• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.1
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• pp.105-113
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• 2000

Wollenberg(1977)의 중복분석(redundancy analysis)을 두 개 이상의 변수집단이 주어져 있는 경우로 확장하고, 확장된 중복분석과 일반화 정준상관분석의 관계를 논의하며, 이 관계를 이용하여 새로운 형태의 일반화 정준상관분석을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.163-164
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• 2022

본 연구는 최근 2년(2019.12.1.~2021. 11.30)간 빅카인즈를 이용하여 '메타버스 AND 비대면 교육' 키워드가 포함된 뉴스 검색 결과 1148건을 바탕으로 관계도 분석, 연관어 키워드 빈도수 및 연관어 가중치 분석을 하였다. 첫째, 관계도 분석에서 가중치 '5'로 적용한 12개의 키워드 가중치로 코로나19(64), 아바타(43), 코로나(22), 유니버스(21), 게더타운(15), 패러다임(12), 신입사원(12), 로블록스(7)로 나타났다. 둘째, 연관어 키워드 월간 빈도수로는 2019.12~ 2020.9(0건), 2020.10(1건), 2021.3(19건), 2021.4(34건), 2021.6(72건), 2021.9 (196건), 2021.11애는 233건으로 급격하게 증가하였다. 셋째 키워드와의 연관성(가중치/키워드 빈도수)으로 코로나19(113.96/515), 가상세계(67.75/ 344), 메타버스(58.36/103), 메타(49.8/5730), 가상공간(45.57/380) 순이었다. 이 분석 결과에서 위드코로나 시대의 비대면 교육으로 메타버스에 기반을 둔 가상공간 활용 교육은 더욱 증가될 것으로 예상된다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.9
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• pp.76-84
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• 2012

Visualizations have played an important role in understanding new insights of users of social network for social network analysis. Most of the previous works of visualization focus on representing user's relationship on social network by a complex multi dimension graph. However, this method is difficult to identify the important of relationship to focus on personal user intuitively. Besides, the user's messages to reflect the interrelation between users is insufficient, since most of visualization methods represent the user relationship using information of interaction between nodes on networks. In order to resolve above problem, this paper proposes a new visualization method to visualize user based hierarchy that uses internal relationship of users by fuzzy relational product and external access information of network.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.303-316
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• 1993

스펠러와 같은 오류 처리 기법은 한 어절 사이의 처리에 국한되거나, 또는 수사 처리와 같이 일부 제한된 품사 영역에서만 어절을 넘어선 처리가 행해지고 있다. 한편 교열과 같은 어절 단위를 넘어선 오류 처리는 완벽한 통사 분석과 의미 해석을 반드시 필요로 한다고 생각되어져 왔다. 그리고 현재 한국어 처리에서는 완벽한 통사적, 의미적 처리가 불가능하기 때문에 교열 시스템 또는 어절 단위를 넘어선 오류 처리에 대한 연구가 거의 전무한 실정이다. 본 논문은 어절을 넘어선 오류의 유형을 분류하고, 문장 단위로 관련된 단어 사용오류를 검사하는 기법과 관련 단어 처리를 위한 규칙 데이타 베이스의 구조를 제안한다. 단어 사이에 존재하는 통사적, 의미적 지배 관계와 연관 관계를 어휘선택 제약으로 이용함으로써 완벽한 통사 분석과 의미 분석이 없이도 교열이 가능하게 하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.3
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• pp.645-661
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• 1997

연속형 변수들의 상관관계와 범주형 변수들의 연관성 측도들을 비교 연구하였다. 이 연구를 위하여 연속형 변수들이며 +1에서 -1까지 완벽한 상관관계를 갖고 있는 2 변량 정규분포를 이용하여 2$\times$2 분할표와 확장하여 일반적인 I$\times$J 분할표를 대신하는 3$\times$3 분할표를 생성하였다. 2 차원 분할표에서 정의된 연관성 측도들을 구하여 논의하였는데 2$\times$2 분할표에서는 교차적비 $\alpha$ 통계량과 교차적비의 함수로 표현되는 Yule [1912]의 Q와 Y의 통계량 그리고 상관계수 R 통계량과 R 통계량의 함수인 P 통계량을 설명하고 생성된 분할표에서 구한 통계량값을 분석하였으며, 3$\times$3 분할표에서는 Pearson의 독립성 검정통계량 $X^2$의 함수로 표현되는 P. T. V 통계량과 Goodman과 Kruskal [1954]의 $\lambda_{C/R}$통계량과 Light와 Margolin [1971]의 $\tau_{R/C}$ 통계량을 설명하고 그 값들을 Pearson의 상관계수와 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1381-1384
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• 2006

본 연구는 21C 프론티어사업과 같이 상용화를 전제로 하는 기술개발사업의 파급효과 정량화를 위하여, 기술의 분석뿐이 아닌 기술개발로 인하여 산출되는 제품과 이를 수요하게 될 산업 간의 연관도의 작성을 제안한다. 그 사례로서 기술 개발의 실용화를 통하여 물관리 효율을 높이고 친환경적으로 신규 수자원을 개발하여 예상되고 있는 한국의 물부족 나아가서는 세계의 물문제의 해결을 목표로 하고 있는 수자원의 지속적 확보기술개발사업단의 기술을 분석한다. 기술개발사업의 최종목표가 상용화를 통하여 달성된다면 개발하고 있는 기술의 경제적 가치 분석 작업에는 당연히 최종수요자에 대한 고려가 있어야 할 것이다. 그러나 일반적으로 기술개발자는 기술의 개발 시 수요자에 대한 고려가 미흡하며, 수요자 역시 개발자에게 충분한 정보를 주지 못하고 있다. 이로 인하여 수많은 정부주도 기술개발사업에는 이른바 Valley of Death, 즉 기술은 개발되었으나 상용화의 벽을 넘지 못하고 사라져 가는 현상이 매우 빈번히 나타나고 있다. 이를 해결하기 위하여 개별기술평가에 기존의 기술연관도나 산업연관도와 달리 이들을 기술개발단계별로 연결하여주는 가칭 '기술-제품-산업연관도'의 작성을 제안한다. 이를 통하여 기술개발로 인하여 궁극적으로 산출되는 제품과 이들을 수요하는 산업들간의 연관관계를 확인할 수 있어 연구 포트폴리오 구성, 기술가치평가 및 공정분석기법의 적용범위 체계화, 수자원의 지속적 확보 기술의 기술이전 및 실용화를 촉진하기 위한 전략 마련에 도움을 줄 수 있을 것이다. 본 연구에서 제안하는 기술-제품-산업 연관도를 통해 수자원의 지속적 확보기술의 정량적 성과평가가 더욱 용이하여지며, 특히 수요자간의 의견수렴절차에서 매우 긴요하게 쓰일 수 있어, 기술개발사업의 타당성을 확보할 수 있으며, 개발기술의 상용화율 제고 및 잠재수요층 개발과 기업 투자자와 정부관계자의 이해도 중진을 통한 사업진행효율 증대를 기대할 수 있다. 또한 본 연구는 각종 개발기술의 파급효과 분석의 가이드라인으로 활용될 수 있으며 다른 기술분야 평가에도 객관적이고 타당성 있는 평가 틀로서 활용 가능할 것이다.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2003.06a
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• pp.57-71
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• 2003

기술기반사회로의 진화가 빠르게 진행되면서 경제성장에 있어 기술혁신의 중요성이 깊이 인식되어왔다. 그러나 혁신과 관련한 의사결정이 시장에만 맡겨질 경우 종종 시장실패가 일어나기 때문에 다양한 기술 혁신지원정책을 통해 공공이 개입하고 있는 실정이다. 공공의 기술혁신 지원정책이 수립, 시행되는데 있어 가장 중요한 근거는 경제적, 기술적 파급효과이며, 이에 근거할 때 공공차원의 선택과 집중이라는 문제도 합리성을 갖게 된다. 파급효과를 분석하기 위해서는 산업간 기술연관관계분석이 필수적으로 선행되어야 하며, 이와 관련하여 다수의 국내외 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 HS코드를 이용하여 산업별로 주 생산물 관련 키워드를 직접 생성하고, 특허 및 실용신안 등 지적재산권에 활용된 키워드 및 분류정보와 일치시킴으로서 지적재산권의 산업간 공유여부를 파악하는 메카니즘을 제안하고자 한다. 제안된 메카니즘을 제조업 세세분류(five-digit level)에 적용함으로서 세세분류산업간 연관관계를 제시하였다. 분석의 결과로서 부품소재산업을 중심으로 살펴볼 때 부품소재산업군과 여타산업군이 기술적으로 분절되어 있음을 확인하였다. 이 결과는 부품소재산업에서의 혁신은 부품소재산업군내에서 (비체화) 기술적 파급효과(disembodied technological spillover)를, 그리고 부품소재산업에서부터 여타 산업으로 (체화) 경제적 파급효과(embodied economic spillover)를 유발한다는 점을 시사하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.340-342
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• 2002

다중 값이란 속성 값이 집합인 것을 말한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 자료 유형이 집합인 속성을 의미한다. 이러한 다중 값 속성 처리는 기존 데이터마이닝 기술 자체로는 처리한 수 없으며 후처리나 선처리 과정을 이용하여 처리하고 있다. 전처리나 후처리 과정을 통해 처리할 경우 수행과장에 있어 많은 시간이 소요되고 혹은 타당하지 않은 규칙이 생성되는 문제점을 가지고 있다. 특히 연관화 기법 특성상 분석하고자 할 항목이 증가할수록 연관성의 수가 지수(exponential)단위이기 때문에 이를 해결하는데는 상당한 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 테이블 구조에서 데이터 마이닝의 수행을 위한 전처리나 후처리의 과정을 고려하지 않음으로 위에서 언급된 문제점들을 해결하고자 한다. 특히 데이터 변환 작업 없이 정량적(Quantitative)연관 규칙과 연관 규칙(Market Basket Analysis)의 혼합 형태의 규칙을 생성할 수 있게끔 알고리즘을 확장하여 보다 효율적인 규칙이 생성될 수 있도록 한다. 마지막으로 Each Movie 데이터를 사용하여 확장한 알고리즘의 다중 값 속성 처리 방법의 효율성과 타탕성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.28-30
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• 2001

현 인터넷상에서 취향에 맞는 항목(상품) 정보를 사용자에게 추천해 주는 개인화 기술은 대부분 특정 사용자와 유사한 선호도를 갖는 다른 사용자들의 특정 항목에 대한 선호도를 바탕으로 항목의 선호도를 추정하는 협력적 추천 기술을 적용하고 있다. 이중 최근접 이웃 방법은 적용하기가 용이한 반면 항목간의 가중치를 고려하지 못함으로써 추천의 정확도가 크게 떨어지는 문제점이 있다. 연관규칙 방법은 다른 항목에 대한 선호도 자료로부터 데이터 마이닝 기법을 적용하여 항목 선호에 대한 연관규칙을 추출하고 그 규칙을 사용하여 어떤 항목의 선호도를 추정한다. 따라서 항목들 간의 중요도가 연관규칙의 지지도나 신뢰도 등으로 나타난다고 할 수 있으나, 단순히 항목들간의 연관관계 즉 표면적인 연관관계에 의하여 선호도를 결정함으로써 항목들간의 어떤 내용적인 공통성 또는 어떤 상위개념에 의한 선호도가 고려되지 않음으로써 역시 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 향상시키기 위한 신경망 추천 방법에 대해 분석하고, 내용기반 추천과 협력적 추천을 병합한 신경망 추천 방법을 제안한다. 또한, 다른 협력적 추천 방법과의 비교를 통하여 본 추천 방법의 장점과 성능의 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.323-325
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• 2018

본 논문은 몰입도와 생체신호 간의 상관관계를 분석하기 위한 데이터 수집 및 데이터 군집에 대한 연구이다. 스마트기기를 이용해 걸음 수, 심박 수, 수면깊이와 같은 생체 데이터수집과, 수집한 데이터를 토대로 사용자의 행동패턴을 분석한다. 사용자 생체 데이터를 k-means 클러스터링과 계층적 클러스터링을 혼합해 이용해 앞서 나열한 데이터와 사용자의 집중도와 연관관계분석이 최종 목표이다.