본 연구는 동시출현단어(co-word) 분석을 이용하여 기술경영 분야의 연구 주제 네트워크를 구축하고, 핵심 연구 주제 및 연구 주제 간 상호연관관계를 도출한다. 동시출현 빈도수의 정규화를 통해 키워드 간 유사성을 도출하여 무방향 네트워크를 분석하는 기존 연구들과는 달리 본 연구는 연관규칙분석(association rule)을 통해 키워드 간 신뢰도(confidence)를 도출하여 유방향 네트워크 분석을 수행한다. 2011~2014년 기술경영 분야 9개 국제 학술지에 게재된 2,456개의 논문의 저자키워드를 대상으로 빈도수 상위 200개 키워드를 추출하고, 주제(THEME), 방법(METHOD), 분야(FIELD)의 세 가지 유형으로 키워드를 분류한다. 각 유형별 일원(one-mode) 네트워크를 구축하여, 함께 많이 연구가 이루어진 키워드들을 찾아내고, 핵심 키워드를 도출한다. 또한 두 가지 유형의 키워드 간의 이원(two-mode) 네트워크를 구축하여, 연구 주제별로 함께 많이 활용된 방법 및 대상 분야를 탐색한다. 본 연구 결과는 최근 성숙기에 접어든 기술경영 분야의 연구 흐름 및 지식 구조를 키워드 수준에서 구체적으로 제시함으로써, 기술경영 분야 연구자들의 연구 주제 탐색 및 연구방향 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
전자상거래 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지추천 기법이 필요하다. 이 기법은 사용자 프로파일의 패턴을 분석한 후 분석된 결과를 바탕으로 사용자에게 현재 있는 페이지와 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 연관규칙을 응용한 방법을 이용하여 추천한다.
전자상거래 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지 추천기법이 필요하다. 이 기법은 사용자 프로파일 중 경로 정보의 패턴을 분석한 후 분석된 결과를 바탕으로 사용자에게 현재 있는 페이지와 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 연관규칙을 응용한 방법을 이용하여 추천한다.
사용자가 원하는 정보를 자동으로 찾아내어 제공하는 추천시스템은 최근 사용자의 만족도를 높이기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 사용자의 프로파일, 음식 주문 내용 및 날씨/온도 등 외부요인을 기반으로 의사 결정나무를 이용하여 개인의 선호도를 분석하고 연관규칙을 이용하여 음식의 연관성을 분석한 후 음식을 추천하는 유연성 있는 개인화 추천시스템을 제안하고 구축하였다. 본 시스템은 복수 전략 학습을 이용하여 추천함으로써 단일 학습방법을 사용했을 때보다 만족도가 높아지는 것을 알 수 있었다.
융합을 통한 기술과 제품의 혁신을 이해하는 것은 중소기업의 생존을 위한 필수가 되었다. 특히, 이종 산업간 융합을 통한 제품 혁신과 성공을 위해서는 융합 가능한 아이템 즉, 제품과 기술, 아이디어를 탐색하고 대안을 찾는 것이 중요하다. 기존의 융합연구는 크게 두 가지의 한계를 갖는다. 첫째, 특허와 논문 등 기술정보를 기반으로 하는 기술융합 발굴은 시장의 수요를 인식하는데 한계가 있다. 본 논문은 중소 창업기업에 적용할 수 있는 시장융합(Market convergence)의 관점에서 새로운 융합 기회를 식별하려고 시도하였다. 이를 위해 세계 중소 수출입 기업이 이용하는 글로벌 B2B e-마켓플레이스의 제품 데이터베이스를 활용하였다. 둘째, 기존의 융합기회 발굴 연구는 이미 융합되어 존재하는 제품 또는 기술 기반의 연관성 및 관계를 파악하는데 집중하였다. 본 연구에서는 융합 가능한 새로운 사업기회의 발굴을 목적으로 구조적공백(Structural Hole) 이론을 적용하여, 상이한 산업군에서 서로 직접적인 연결 관계가 없는 키워드 간의 네트워크를 분석하여 융합의 가능성이 있는 새로운 융합 사업 테마를 도출하고자 한다. 이를 위해 제품명과 제품 기술서를 기반으로 제품 및 기술 용어 사전과 텍스트마이닝 을 활용하여 제품과 서비스의 특성을 추출하고, 이들 특성간 연관관계분석을 수행한 후, 네트워크 분석을 진행 하였다. 실험 데이터는 시장의 최신 동향을 파악하기 위해 2013년 1월 부터 2016년 7월까지 등록된 24만건의 e-카탈로그를 대상으로 하였으며, 분석의 효율성을 높이기 위해 기술 범위를 IT로 제한하고, IT 기술을 매개로 한 "Health & Medical"과 "Security & Protection" 카테고리 간의 융합 기회를 도출 하였다. 실험을 통하여 융합연관규칙 1,729을 추출하였으며, 지지도를 기반으로 100개의 규칙을 샘플링 하여, 구조적 공백을 분석하였다.
건설 산업은 중대 재해가 지속적으로 발생하고 있는 실정이다. 이러한 이유로는 많은 건설 현장의 작업이 고소작업과 옥외작업의 악천후의 작업과 같은 위험한 조건에서 수행되기 때문에 다른 산업에 비해 재해의 빈도와 강도가 심각하고, 이로 인해 안전사고에 노출된다. 소규모 건설현장은 사망재해의 위험이 매우 크지만 소규모 건설현장의 사망재해로 이어지는 다중 요인의 연구는 부족한 것으로 드러났다. 따라서 건설업의 사망재해를 줄이기 위해 본 연구에서 소규모 건설현장에서 발생한 1,438건의 사망재해 사례를 분석하고, 소규모 건설현장에서 치명적인 사고를 일으키는 10가지 요인으로 연관규칙 분석을 수행하였으며, 연관규칙 분석으로 나타난 결과를 기초로하여, 본 연구는 소규모 건설현장의 사망재해를 줄이기 위한 대책에 대해서도 논의하였다. 연구 결과에 대해서는 결과에 동의하는 전문가들에게 설명하여 인터뷰 형식으로 진행하였다. 본 연구는 소규모 건설현장 근로자를 위한 안전 정책 및 안전관리 이론에 기여 할 수 있다.
최근 IoT 및 인공지능 기술을 활용한 상황 정보 예측 서비스가 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 특정 메타 데이터(Meta Data)로부터 입력되는 정보를 기반으로 상황 정보 분석 및 예측하는 프로세스를 제안한다. 주성분 분석 및 데이터의 집단화(Corpus), 문서 매트릭스(Document Matrix), 단어 빈도수(Frequency)에 따른 데이터 전처리 과정을 통해 상황정보 데이터를 확보한다. 또한 연관 규칙분석을 통해 분류된 데이터의 연관성을 분석하여 예측 데이터의 연관성을 확보한다. 제안하는 상황정보 분석 및 예측 모델은 R을 적용하여 설계한다.
최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 DNA 염기서열에 대한 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법이 활발히 연구되고 있다. 그리고 밝혀진 서열정보들의 방대함으로 미루어볼 때 이들 정보를 데이터베이스화하고 효과적인 분석을 행하기 위한 새로운 컴퓨터의 알고리즘의 개발 또한 시급한 일이다. 이러한 측면에서 ,본 논문에서는 분자생물학에서 매우 중요한 연구 대상으로 삼고있는 프로모터 서열과 유전자간의 연관성으로 발현되는 특징을 알아내기 위한 연관 규칙 탐사 알고리즘을 연구한다. 기존의 탐사 알고리즘은 트랜잭션 데이터를 대상으로 하지만 본 논문에서는 생물학적 데이터를 대상으로 하였기 때문에 데이터의 형태와 생물학적인 특성을 수용하는 변형된 연관규칙 알고리즘을 설계한다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 실제 생물학적 실험'대상의 후보조합을 최소화 하므로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.
최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 DNA 염기서열에 대한 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법이 활발히 연구되고 있다. 그리고 밝혀진 서열정보들의 방대함으로 미루어볼 때 이들 정보를 데이터베이스화하고 효과적인 분석을 행하기 위한 새로운 컴퓨터의 알고리즘의 개발 또한 시급한 일이다. 이러한 측면에서 본 논문에서는 분자생물학에서 매우 중요한 연구 대상으로 삼고있는 프로모터 서열과 유전자간의 연관성으로 발현되는 특징을 알아내기 위한 연관 규칙 탐사 알고리즘을 연구한다. 기존의 탐사 알고리즘은 트랜잭션 데이터를 대상으로 하지만 본 논문에서는 생물학적 데이터를 대상으로 하였기때문에 데이터의형태와 생물학적인 특성을 수용하는 변형된 연관규칙 알고리즘을 설계한다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 실제 생물학적 실험대상의 후보조합을 최소화 하므로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.
To improve the cost performance of construction sites, various systems and standards are constantly being developed and implemented. Although legal requirements for these system and standard improvements have been increasing, the cost efficiency performance of construction sites remains stagnant. We have digitized documents generated through construction supervision work at 39 building construction sites and proposed a model that can support decision-making in cost efficiency evaluation. This model selects key keywords that are considered to be highly related to cost efficiency by identifying the patterns and relationships of keywords through associated rule analysis and social network analysis using keywords derived from documents. In addition, it is expected to be used as a decision-making aid to determine the cost efficiency of a specific building construction site by establishing a logistic regression model using core keywords. As a systematic database of construction supervision documents and an integrated system of massive data generated by digital technology are established in the future, the accuracy and reliability of the cost efficiency evaluation model are expected to be reinforced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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