• Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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• v.45 no.1
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• pp.21-31
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• 2018

This study aimed to investigate the correlation between the inclinations of the incisors and lips in mixed dentition aged 7 - 11 years. Lateral cephalometric radiographs of 353 children were analyzed to measure the upper incisor inclination, lower incisor inclination, lower-nasolabial angle, and mentolabial angle in relation to the skeletal malocclusion classification. The measurements were then assessed using the Kruskal-Wallis test, Pearson correlation, and multiple regression analysis. There were significant negative correlations between the inclination of the upper incisors and lower-nasolabial angle in all classes of skeletal malocclusion. There was a negative correlation between the inclination of the lower incisors and mentolabial angle; however, class II malocclusion had a significant positive correlation. This study identified the factors that affect lip inclination and verified their associations.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.4
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• pp.427-439
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• 2013

With the fast development of complex science, lots of social networks are studied. We know that the social network is widely applied in analyzing issues in human culture, economics and web sciences. Recently we witness that some researchers began to compare the social network constructed from fiction literatures(literature social network) and the real social network obtained from practice. But we point that previous approaches for literature social network have some drawbacks since they completely depend on the biographical dictionary constructed for a designated literature. So since the previous approach focus on the few important characters and peoples around them, we can not understand the global structure of all characters appeared in the literature at least once. We propose one method to extract all characters appeared in the literature and how to make the social network from that information. Also we newly propose K-critical network by applying frequency of the named characters and the strength of relationship among all textual characters. Our experiment shows that the K-critical measure could be one crucial quantitative measure to compute the relationship strength among characters appeared in the object literature.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.12
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• pp.35-45
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• 2012

Researchers and scientists spend huge amount of time in analyzing the previous studies and their results. In order to timely take the advantageous position, they usually analyze various resources such as paper, patents, and Web documents on recent research issues to preoccupy newly emerging technologies. However, it is difficult to select invest-worthy research fields out of huge corpus by using the traditional information search based on keywords and bibliographic information. In this paper, we propose a method for efficient creation, storage, and utilization of semantically relevant information among technologies, products and research agents extracted from 'big data' by using text mining. In order to implement the proposed method, we designed an ontology that creates technological knowledge for semantic web environment based on the relationships extracted by text mining techniques. The ontology was utilized for InSciTe Adaptive, a R&D trends analysis and forecast service which supports the search for the relevant technological knowledge.

• The tire
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• s.134
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• pp.33-39
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• 1988

본자료는 Exxon Chemical Japan Ltd.에서 최근에 조사한 1987~2000년대의 일본 타이어 산업의 장기전망에서 발췌한 것이다. 특히 본조사에서는 타이어 산업과 밀접한 관계에 있는 자동차보유대수 및 수급현황을 장기추정하였으며, 또한 자동차 및 타이어 수출입의 상호연관성 및 일본의 수입 타이어 점증추세 그리고 미국시장에서의 일본 타이어의 판매전망 등에 대하여 간단하게 요약분석 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.3
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• pp.629-638
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• 2016

Among data mining techniques, the association rule is one of the most used in the real fields because it clearly displays the relationship between two or more items in large databases by quantifying the relationship between the items. There are three primary quality measures for association rule; support, confidence, and lift. We evaluate association rules using these measures. The approach taken in the previous literatures as to estimation of association rule number has been one of a determination function method or a regression modeling approach. In this paper, we proposed a few of non-linear regression equations useful in estimating the number of rules and also evaluated the estimated association rules using the quality measures. Furthermore we assessed their usefulness as compared to conventional regression models using the values of regression coefficients, F statistics, adjusted coefficients of determination and variation inflation factor.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.12 no.1
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• pp.183-213
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• 2006

본 연구의 목적은 공적분 검정과 예측오차 분산분해 방법을 이용하여 우리나라 주식시장에서 주가지수와 거시경제 변수들과의 계량적 관계를 파악하고 종합주가지수와 밀접한 관련성이 있는 변수를 사용하여 종합주가지수와 거시경제변수들 사이의 모형을 추정하는 것이다. Johansen 공적분 검증을 이용한 결과를 보면 종합주가지수와 7개의 거시경제변수들(총통화, 소비자물가지수, 금리, 산업생산지수, 원 달러 환율, 국제원유가격, 경상수지) 사이에 상당히 밀접한 연관성이 있으며, 이들 변수들 사이에 장기적 균형 관계가 존재하였다. 예측오차 분산분해 방법을 사용한 분석결과에서는 종합주가지수의 분산을 예측하는데 있어서 이들 거시경제변수들의 설명력이 매우 높게 나타났다. 또한 우리나라의 주식시장에서는 금리, 국제원유가격, 경상수지 등의 요인보다는 원 달러 환율, 소비자물가지수, 산업생산의 비중이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 우리나라의 자본시장에서는 1997년 말 외환위기를 전후로 하여 현저한 구조적 변화가 존재하였기 때문에 백터오차수정모형을 설정할 때에는 외환위기 이전기간과 이후기간으로 나누어서 분석하는 것이 더욱 타당함을 확인할 수 있었다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.11a
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• pp.195-199
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• 2018

OECD 국가들과 마찬가지로 한국의 청년실업문제는 매우 심각하다. 높은 청년실업문제는 경제성장에 영향을 미칠 뿐만 아니라 출산, 범죄 등의 심각한 사회적 문제를 초래할 수 있다. 창업은 단순히 청년들의 단기적 직업을 제공할 뿐만 아니라 미래 사회가 필요로 하는 인적자원을 개발시키는 역할을 담당하고 있다. 즉, 청년층인 대학생들의 창업을 북돋울 수 있는 방안과 연관된 연구는 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 대학생의 기업가정신이 창업동기에 미치는 영향을 분석하고 이들 관계에서조절초점성향의 조절효과를 검증하는 것이다. 본 연구를 위해 강원지역 대학생들을 대상으로 한 342부의 설문지가 최종분석에 사용되었다. 연구 분석을 통해 확인된 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생의 기업가정신은 창업의도에 영향을 미칠 것이라는 가설을 설정했으며 실증연구에서 이를 확인할 수 있었다. 둘째, 기업가 정신이 창업의도에 미치는 영향에 있어서 성별의 조절효과를 확인하였다. 기업가정신이 남녀 모두에 있어 창업의도에 정(+)의 상관관계를 가지며 그 영향력은 남성에 비해 여성이 더 크다는 것을 확인하였다. 셋째, 대학생의 촉진초점이 남녀 모두에 있어서 창업의도에 정(+)의 상관관계를 가지며 그 영향력은 남성에 비해 여성이 크다는 것을 확인하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.11a
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• pp.109-113
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• 2020

본 연구는 창업동아리 구성원들을 대상으로 창업교육의 전문성(깊이)과 다양성(폭)이 창업동아리 구성원의 기업가정신에 미치는 영향을 자기효능감의 조절효과를 중심으로 실증분석하고 있다. 12개 대학교에서 수집된 657부의 설문지를 바탕으로 실증분석을 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 창업교육의 전문성(깊이)은 진취성과 혁신성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 창업교육의 다양성(폭)은 위험감수성, 진취성, 혁신성 모두에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 자기효능감의 조절효과를 분석한 결과 자기효능감은 창업교육 전문성(깊이)과 진취성 간의 관계와 창업교육 전문성(깊이)과 혁신성 간의 관계를 정(+)의 방향으로 조절하는 것으로 나타났다. 본 연구는 창업교육을 전문성(깊이)과 다양성(폭)의 측면으로 구분하고 대학교 창업동아리 구성원들의 기업가정신 간 연관성을 규명하고 있다는 점, 그리고 그 관계에서 자기효능감의 조절효과가 상이하게 나타나고 있다는 증거를 제시하고 있다는 점에서 창업교육 연구 분야에 의미 있는 시사점을 제시할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.4
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• pp.857-868
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• 2014

Data mining is the representative analysis methodology in the era of big data, and is the process to analyze a massive volume database and summarize it into meaningful information. Association rule technique finds the relationship among several items in huge database using the interestingness measures such as support, confidence, lift, etc. But these interestingness measures cannot be used to establish a causality relationship between antecedent and consequent item sets. Moreover, we can not know association direction by them. This paper propose causally confirmed association thresholds to compensate for these problems, and then check the three conditions of interestingness measures. The comparative studies with basic association thresholds, causal association thresholds, and causally confirmed association thresholds are shown by simulation studies. The results show that causally confirmed association thresholds are better than basic and causal association thresholds.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.2
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• pp.267-275
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• 2013

Among data mining techniques, the association rule is the most recently developed technique, and it finds the relevance between two items in a large database. And it is directly applied in the field because it clearly quantifies the relationship between two or more items. When we determine whether an association rule is meaningful, we utilize interestingness measures such as support, confidence, and lift. Interestingness measures are meaningful in that it shows the causes for pruning uninteresting rules statistically or logically. But the criteria of these measures are chosen by experiences, and the number of useful rules is hard to estimate. If too many rules are generated, we cannot effectively extract the useful rules.In this paper, we designed a variety of non-linear regression equations considering all association thresholds between the number of rules and three interestingness measures. And then we diagnosed multi-collinearity and autocorrelation problems, and used analysis of variance results and adjusted coefficients of determination for the best model through numerical experiments.