본 연구에서는 DFT를 이용하여 Nucleophilicity와 Basicity의 연관성에 대한 계산화학적 분석을 수행하였다. Basicity는 선정된 모델 분자의 protonation 반응에서 생성물과 반응물의 enthalpy 변화량인 양성자 친화도(Proton affinity, PA) 값을 구하여 분석하였다. 계산한 결과는 실험을 통해 얻은 PA 결과와 경향성이 거의 일치함을 확인하였다. Nucleophilicity는 모델 분자들과 $CH_3Br$ (electrophile)의 $SN_2$반응에서 gibbs free energy of activation(${\Delta}G^{\ddag}$) 값으로 그 경향성을 분석하였다. 또한 용매의 종류를 다르게 하여 용매에 따른 ${\Delta}G^{\ddag}$ 값의 경향성도 확인하였다. 각 용매에 따라 구한 ${\Delta}G^{\ddag}$와 PA의 상관관계를 비교하였으나, 큰 연관성은 보이지 않았다. 이에 ${\Delta}G^{\ddag}$와 PA의 상관관계를 보여줄 수 있는 parameter를 찾기 위하여 각 모델 분자의 Electronegativity와 Polarizability를 계산하여 연관성을 비교해보았다. Polarizability를 적용했을 때 Nucleophilicity와 Basicity사이의 연관성을 나타낼 수 없었던 반면, Electronegativity를 적용하여 Basicity와 Nucleophilicity의 연관성 보일 수 있음을 이론적으로 규명하였다.
본 연구는 한방에서 사용되는 설문데이터와 생체신호데이터를 활용한 분석을 통하여 설문데이터와 생체신호 간의 연관성을 탐색하여 고객 개개인마다 적합한 고객 맞춤형 한방 생체신호 측정을 가능케 하는데 목적이 있다. 먼저, 기 개발된 설문을 통해 수집된 설문데이터를 분석하여 변증을 판단할 수 있는 설문 문항만을 선발하여 최적화하였고, 이렇게 최적화된 설문데이터를 데이터마이닝 기법을 이용하여 변증이 있는 그룹과 없는 그룹으로 구분하였다. 각 그룹에 속한 고객들의 위전도 측정데이터를 수집 분석하여 설문과 생체신호 간 연관성을 분석하였고, 아울러 변증과의 연관성을 분석하였다.
본 연구에서는 COVID-19의 영향과 온라인 시장을 중심으로 구매패턴이 변화하는 현 경영환경의 시대에서 온라인 배송업체의 구매정보와 상품정보를 기반으로 군집분석과 연관성 분석을 실시하였다. 고객군집, 상품군집, 그리고 교차결합을 통해 데이터를 세분화시켜 결합군집을 생성하여 학문적으로 새로운 방안의 군집분석을 시도하였으며, 각각의 군집분석 결과를 토대로 연관성 분석을 하였다. 연관성 분석 결과, 상대적으로 결합군집에서 더 많은 연관 규칙이 도출 되었으며, 중복률은 더 적은 것으로 분석되어 효율성이 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 고객의 니즈에 맞게 상품을 추천하기 위해서는 결합군집이 가장 적합한 모델이라고 판단된다. 결합군집 모델은 소비자에겐 시간 절약과 유용한 정보를 제공하면서, 해당 업체에는 판매량을 증가시키는 등의 긍정적인 효과를 가져올 것으로 사료된다. 향후 연구과제로써, 다양한 특성을 갖고 있는 다수의 온라인 배송업체들을 대상으로 비교·분석한다면 좀 더 명확하고 유의미한 연구결과를 도출할 수 있을것으로 기대된다.
고혈압과 영양소 섭취와의 관계를 분석하기 위하여 춘천시 남면과 사북면의 10개리에 거주하는 30세 이상 성인을 대상으로 1995년 7월$\sim$8월, 1996년 6월에 혈압측정 및 24시간 회상법을 이용한 식이조사를 시행하여 남자 250명, 여자 297명을 대상으로 분석하였다. 혈압과 영양소 섭취와의 관련성을 분석한 결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 평균 수축기 혈압과 영양소 섭취와의 상관관계 분석에서 유의한 상관관계를 보인 영양소는 남성에서 단백질 에너지(%)였다$(\gamma=0.16)$. 여성에서는 유의한 상관 관계를 보여주지 않았다. 2. 평균 이완기 혈압과의 상관관계 분석시 남성에서 단백질 밀도와 단백질 에너지(%)가 강한 양의 상관관계를(p<0.01)보여주었으며, 칼슘 밀도(calcium density)와 에너지 보정 단백질도 유의한 양의 상관관계를 보여주었다. 여성에서는 유의한 상관관계를 보인 영양소는 없었다. 3. 탄수화물과 나트륨을 제외한 영양소 섭취량은 전체적으로 고혈압군에서 높았으나 유의한 차이는 보이지 않았다. 4. 다중선형회귀분석(multiple linear regression analysis)에서 남성의 경우 영양소 밀도를 이용한 모델에서는 평균 이완기 혈압만이 단백질 밀도와 유의한 양의 연관성을 보여주었다. 에너지 보정 영양소를 이용한 모델에서는 평균 이완기 혈압과 에너지 보정 단백질만이 유의한 양의 연관성을, 총 열량은 음의 연관성을 보여주었다. 여성의 경우는 평균 수축기 및 이완기 혈압과 유의한 연관성을 보여주는 영양소는 없었다. 5. 고혈압과 영양소와의 관계를 성, 연령, 체질량 지수, 가족력을 보정하고 선형중회귀로짓분석을 이용하여 분석시 영양소 밀도를 이용한 모델에서는 단백질 밀도가 강한 양의 연관성을(Odds ratio=3.18), 지방밀도는 유의한 양의 연관성을(Odds ratio=1.94)을, 나트륨 밀도는 유의한 음의 연관성을 보여주었다(Odds ratio=0.73). 에너지 보정 영양소를 이용한 모델에서는 에너지 보정 단백질이 유의한 양의 연관성을 보여주었다(Odds ratio=1.01). 본 연구는 단면조사를 통하여 혈압과 영양소와의 상관관계 분석과 고혈압군과 정상혈압군의 영양소 섭취의 차이를 분석하여 영양소섭취와 고혈압과의 연관성을 보고자 하였는데 적대적인 영양소 섭취량보다는, 같은 에너지 섭취수준에서 단백질과 지방 섭취가 상대적으로 많은 경우가 양의 연관성을 보였고, 나트륨 섭취가 상대적으로 적은 경우가 음의 연관성을 보였다.
연관규칙 탐사는 지지도와 신뢰도를 바탕으로 연관성 있는 강한 항목들을 탐사한다. 탐사된 연관규칙은 장바구니 분석 등과 같이 전자 상거래 및 대형 소매점 등의 판매 패턴에 대한 분석에 유용하게 적용될 수 있다. 이와 같은 연관규칙 탐사는 대규모로 축적되어 트랜잭션 데이터를 대상으로 하는 기법으로서 대규모 데이터에 대한 반복적 스캔연산을 수반한다. 그러므로 매우 높은 연산 부하를 안고 있으며 이로 인해 동적 환경에서 실시간 제한사항을 탐사에 대한 시도를 하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 연관규칙 탐사의 비 실시간적 제한사항을 위하여 트리거와 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제안하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제한하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 연산의 구현 모델을 제시하고 이의 구현 및 실험을 통해 성능 특성을 분석하였다.
오피니언마이닝은 대량의 온라인 고객리뷰에서 상품이나 서비스의 속성들에 대한 고객들의 주관적 의견을 긍정과 부정으로 분류하여 요약한다. 그러나, 고객들의 관심사항은 주관적 의견뿐만 아니라 객관적 사실을 통해서도 표현되기 때문에 주관적 의견만을 주요 분석대상으로 하는 기존 오피니언마이닝 기법을 확장할 필요가 있다. 본 논문에서는 주관적 의견뿐만 아니라 객관적 사실도 분석대상으로 하는 개체연관망 모델을 사용하여 기존 오피니언마이닝의 분석능력을 확장한다. 개체연관망 모델은 각 개체에 대한 긍정부정 정도를 표현할 뿐만 아니라 개체들 사이의 연관관계와 상대적 중요성을 나타낼 수 있다. 시스템 구현 결과, 개체연관망 모델에 기반한 오피니언마이닝시스템은 기존 기법에 비하여 보다 풍부한 정보를 추출할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 지역축제가 지역경제 활성화에 큰 기여를 한다는 인식이 확산되고 있는 시점에, 산업연관모델을 이용하여 '2008 안동국제탈춤페스티벌'의 경제적 파급효과를 분석하였다. 지역축제의 총 경제성 분석을 위해 한국은행(2009)에서 직접조사를 통해 작성한 '지역산업연관표'를 사용하여 산업승수(생산유발계수, 수입유발계수, 부가가치유발계수)를 도출하였다. 산업연관모델을 이용하여 2008 안동국제탈춤페스티벌 개최로 안동지역에 미치는 총 경제적 파급효과를 분석한 결과, 축제기간중 방문객의 총 지출액인 237억 5천만원이 지역경제에 미치는 생산유발효과는 309억 6천만원으로 평가되었고, 수입유발효과는 158억원, 부가가치유발효과는 143억 1천만원으로 나타났다. 그리고 안동국제탈춤페스티벌은 보편적인 문화유산인 '탈'이라는 컨셉을 잘 살린 축제기획으로 평가되고 있으며, 이러한 지역축제의 경제적 파급효과 분석은 지역축제를 기획하는 지방자치단체에게 의미 있는 시사점을 줄 것이다.
본 논문에서 이슈 키워드 추출을 위해 텍스트 마이닝(Text Mining) 기술을 요구한다. 사회적 이슈 키워드를 추출하기 위해 키워드 수집 모델이 되는 사이트에서 크롤링(crawling)을 수행한 뒤, 형태소 단위 의미있는 단어를 수집하기 위해 형태소 분석(morphological analysis)을 수행한다. 한국어 형태소 분석을 위해 파이썬의 코엔엘파이(KoNLPy) 패키지를 활용한다. 형태소 분석을 통해 나뉘어진 단어에서 통계를 내어 이슈 키워드 추출한다. 이슈 키워드를 뒷받침할 연관 단어를 분석하기 위해 단어 임베딩(Word Embedding)을 수행한다. 단어 임베딩 수행을 위해 Word2Vec 모델 중 Skip-Gram 방법론을 적용하여 연관 단어를 분석하도록 개발하였다. 웹 소켓(Web Socket) 통신을 통한 채팅 프로그램의 상단에 분석한 이슈 키워드와 연관 단어를 출력하도록 개발하였다.
미디어의 발달과 생활 패턴의 변화를 토대로 새롭게 나타나고 있는 다양한 판매 패턴들을 분석하는데 있어 단일한 분석 방법을 적용하는 것은 효과적이지 못하다. 특히 신선 식품이나 기념일 주변에서 집중적인 매출이 발생하는 품목들은 제한된 시간 내에 판매를 최대로 해야 하는 시간적 제약을 갖는다. 그러나 기존의 연관규칙 탐사 기법은 대규모 거래 데이터베이스로부터 반복적 스캔 연산을 통해 연관규칙 탐사를 수행하기 때문에 제한된 시간안에서 빈번히 필요로 하는 패턴을 분석하기에는 비효율적이기 때문이다. 따라서 이 논문에서는 시간 제약을 갖는 특수한 판매 패턴에 대한 실시간 연관규칙 탐사가 가능하도록 하기 위해 트리거와 저장 프로시져를 이용한 점진적 후보항목 관리 모델을 제안한다. 아울러 이 논문에서는 제안 모델의 구현 및 실험을 통해 그 성능 특성의 분석도 수행한다. 특히 이 논문에서 제안하는 방법은 이중 해쉬 기법을 이용함으로써 연산의 성능을 향상시킨다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.1-8
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2016
최근 강력 범죄 및 우발 범죄가 끊이지 않고 있으면서 사회적 불안감이 고조되고 있다. 이에 따라 방범용 카메라, CCTV (Closed Circuit Television)가 범죄 증거 확보와 치안을 위해 사용되고 있다. 그러나 CCTV는 주로 사후 처리 기능으로 사용하고 있으며 사전에 범죄를 예방하기는 힘들다. 본 연구에서는 CCTV로부터 수집된 보행자 데이터를 이용하여 객체의 행동을 분석하고 위험 행동 여부를 추정하기 위한 유연성 다중 회귀 모델을 제안한다. 유연성 다중 회귀 모델은 필터링, 상황분석, 예측 단계로 구성되어 있다. 먼저 보행자에 대한 환경과 상황에 대해 필터링한 후 상황분석에 대한 정보를 구축하고 관찰 객체에 이상 행동이 결정된다. 마지막으로 연관분석을 통해 객체의 행동이 예측되어 위협 상황을 통지한다. 이를 통해 다중 지역에서 객체의 행동을 추적하여 객체 행동의 위험여부를 알 수 있으며, 행동 예측을 통해 범죄 발생을 예측 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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