• 한국도서관정보학회지
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• 제44권3호
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• pp.405-428
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• 2013

본 연구는 국내 기록관리학 분야의 학술논문을 대상으로 3가지 연구자 네트워크(공저 네트워크, 저자동시인용 네트워크, 저자서지결합 네트워크)를 구성하고, 각 네트워크에 나타난 중심성과 연구성과의 연관성뿐만 아니라 중심성들 간의 연관성을 분석하였다. 주요한 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 공저 네트워크에서 3가지 중심성이 높은 연구자들은 연구성과도 높게 나타났다. 둘째, 저자동시인용 네트워크와 저자서지결합 네트워크에서 매개 중심성은 연구성과와 연관성이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 3가지 연구자 네트워크에서 각각의 중심성들 간에는 연관성이 높게 나타났다. 넷째, 3가지 연구자 네트워크의 모든 중심성들 간에는 높은 연관성을 나타내지 않았다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.63-71
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• 2011

현재 대부분의 웹포털 사이트는 인기도 또는 중요도가 높은 키워드를 제공하는 서비스가 제공되고 있는데, 구체적으로 태그 클라우드 형태와 연관 검색 서비스와 같은 사용자 친화형 서비스를 지원하고 있다. 하지만 일반적으로 뉴스기사는 날짜와 분야별로 기사들이 분류되어 있기에, 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사를 쉽게 찾아보지는 못한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하기에 충분한 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 방식을 제안한다. 제안 기법은 기본적으로 연관규칙 마이닝을 이용하여 키워드 연관성을 추출하게 되며, 뉴스기사 특성을 반영하여 문장 내부에 존재하는 키워드에 한정하여 연관성을 추출한다. 연관된 키워드 집합을 이용하여 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색할 뿐만 아니라, 연관 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제22권2호
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• pp.199-210
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• 2005

전 세계적으로 비만 인구의 급격한 증가와 이로 인한 다양한 만성질환의 증가가 중요한 건강 문제로 대두되고 있으며, 최근 여러 종류의 암들도 비만과 연관성이 있을 것이라는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 비만과 암과의 연관성에 대한 정확한 기전은 아직 밝혀지지 않았으나 다양한 스테로이드와 펩타이드 호르몬 그리고 성장인자가 중요한 역할을 할 것으로 생각되어지며, 전립선암 역시 호르몬 의존성의 종양이므로 남성 비만 환자에서의 증가된 혈청 에스트로겐 농도와 교감 신경계의 활성화 등 비만과 관련된 호르몬의 변화는 전립선암과도 상당한 연관이 있을 것으로 추정된다. 그러나, 지금까지의 비만과 전립선암과의 연관성에 대한 임상연구들은 대부분 서구인을 대상으로 시행되었으며 그 결과 또한 서로 상반되게 발표되고 있어 명확한 연관성을 밝히지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 저자들은 한국인을 대상으로 비만과 전립선암과의 연관성을 알아보고자 2000년 1월부터 2005년 6월까지 영남대학교 의과대학 부속병원 비뇨기과에서 임상적으로 전립선암이 의심되어 경직장초음파유도하 전립선생검(transrectal ultrasound guided prostate biopsy)을 시행한 286명을 대상으로 환자들의 의무기록을 후향적으로 분석하여, 환자의 나이, 키, 몸무게, BMI, PSA, DRE, TRUS, 경직장초음파유도하 전립선생검, Gleason 점수, 임상적 병기 등을 비교, 분석하였다. 본 연구 결과에서는 BMI와 전립선암 발병률과는 연관성을 확인 할 수 없었으며, BMI와 임상적 병기와는 다소 연관성이 있는 것으로 나타났으나 통계적 유의성은 없었다. 이러한 비만 환자를 대상으로 한 연구에서는 비만의 기준에 따라서 큰 차이가 유발될 수 있으며, 비만 환자의 경우 전립선암 진단 및 치료 방법 등에 있어서 다양한 편견 및 오류가 작용할 수 있을 것으로 생각된다. 따라서, 비만과 전립선암과의 명확한 연관성을 확인하기 위해서는 향후 비만에 영향을 미칠 수 있는 다양한 인자와 호르몬 측정 및 BMI 이외의 여러 가지 비만 지수 등의 측정을 포함한 대규모 임상연구가 필요하리라 생각된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.1-10
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• 2020

본 논문에서는, 최근 인터넷을 통해 빠르게 확산하고 있는 음향 중심의 음란 콘텐츠를 정확하게 검출하기 위해, 음향의 이웃 신호들 사이에 존재하는 양방향적 연관성을 기반으로 콘텐츠의 유해성을 판단하는 기법을 제안한다. 이웃한 음향 신호들간의 양방향적 연관성을 추출하기 위하여, 양방향 확장-인과 컨벌루션 연산(bi-directional dilated-causal convolution operation)들을 수행하는 확장-인과 컨벌루션 블록을 쌓아 만든 다층구조 양방향 확장-인과 컨벌루션 네트워크를 제안한다. 제안된 유해 콘텐츠 검출 기법의 효용성 검증을 위한 실험에서는 음향 신호의 각 시점으로부터 추출한 단순 특징 벡터를 기계학습 모델로 분류하는 기존 방법, 기존의 확장-인과 컨벌루션 블록을 적용해 음향 시계열 데이터의 순 방향 연관성만을 이용하는 기법, 그리고 본 연구에서 제안한 음향 시계열 데이터의 양방향 연관성까지 이용하여 유해성을 판단하는 기법의 분류 정확성을 비교하였다. 실험 결과에 의하면 본 연구에서 제안한 기법이 최대 84.38%의 인식 정확도를 가지며 이는 기존의 단순 특징 벡터를 이용하는 방법보다 약 25.80% 높고 순 방향 연관성만을 이용하는 기법보다 약 3.10% 높은 것으로 분석되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.141-148
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• 2012

인간 유전체 정보와 관련된 기술이 발전함으로 인하여 이를 이용한 질환 또는 질병에 대한 연관성을 분석하여 그 위험도나 치료 예후 등에 대한 예측하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구의 대부분은 대표적인 질적 표현형을 대상으로 하는 환자-대조군 연구(case-control study) 방법을 이용하고 있으며 양적 표현형에 대해서는 개별 단일 염기 변이의 연관성을 회기 분석 방법을 이용하여 규명하는 연구가 주로 수행되고 있다. 특히 복합 질병(complex disease)에 대한 위험도를 예측하기 위한 연구의 경우 흔한 변이 흔한 질환(common variants common disease)의 가정아래 주로 각각의 단일 염기 변이가 보이는 연관성 정보를 기반으로 진행되고 있으며 여러 변이의 상호 작용에 의한 영향을 분석한 결과는 상대적으로 미비하다. 이 논문에서는 양적 표현형에 대한 SNP의 연관성을 분석하고 그 결과로 발견된 SNP을 이용하여 대상 표현형의 값을 예측하기 위한 분류기를 구성하고 그 성능을 평가하였으며 분류기의 단일 염기 변이의 선택에 있어서 각각의 단일 염기 변이의 연관성을 고려할 때와 단일 염기 변이의 쌍이 보이는 연관성을 고려할 때의 분류 성능을 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.49-56
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• 2017

빅 데이터를 분석하기 위한 기법 중에서 연관성 규칙은 여러 가지 연관성 평가 기준을 이용하여 항목들 간에 연관성 유무를 탐색하는 기법이다. 이러한 연관성 규칙 기법은 규칙의 생성 방향에 따라 정과 부, 그리고 역의 연관성 규칙 등이 있다. 본 논문에서는 여러 가지 상대적 인과 강도를 흥미도 측도의 관점에서 어떤 유형의 연관성 규칙에 적용 가능한 지를 탐색하는 동시에 기존의 기본적인 평가측도 증에서 여러 가지 유형의 신뢰도들과의 관계를 규명하고자 하였다. 그 결과, 후항변수가 발생할 비율이 0.5 이상이면 Good이 제안한 측도 ($RCS_{IJ1}$)가 Lewis가 제안한 측도 ($RCS_{LR1}$) 보다 값의 변화폭이 더 크므로 $RCS_{IJ1}$이 더 바람직한 측도가 되며, 그 비율이 0.5 미만이면 $RCS_{LR1}$이 더 바람직하다고 할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2422-2430
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• 1999

본 논문에서는 단어들 사이의 연관성을 이용하여 문서들을 사용자의 관심분야 만큼 자동으로 분류하는 다음과 같은 방법을 제안한다. 첫째, TF*IDF 알고리즘을 이용하여 각 문서를 대표할 수 있는 단어들을 찾아내고, 본 논문에서 제안한 연관성 계산을 위한 확률 모델을 이용하여 각 문서를 대표할 수 있는 단어들을 찾아내고, 본 논문에서 제안한 연관성 계산을 위한 확률 모델을 이용하여 각 문서를 대표하는 각각의 단어들이 문서 전체집합에서 서로 어느 정도 연관성을 갖고 있는가를 계산한다. 둘째, 연관성이 가장 높은 두 단어를 중심으로 그 단어들에 밀접하게 연결되어 있는 단어들을 하나의 집합으로 구성하고, 그 집합을 이용하여 하나의 클래스와 프로파일을 생성한다. 연관성이 다음으로 높은 두 단어를 중심으로 위와 같은 과정을 임계 값 보다 낮은 값이 나올 때까지 계속적으로 반복함으로써, 사용자가 관심 있는 분야만큼의 프로파일을 생성한다. 또한, 본 논문에서는 생성된 각각의 프로파일이 각 문서들에 어느 정도의 영향력을 갖고 있는지를 평가하여 문서들을 분류하고, 기존의 자동문서 분류 방법과의 비교를 통하여 본 논문에서 제시한 방법의 타당성을 입증한다.

• 응용통계연구
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• 제13권1호
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• pp.133-143
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• 2000

비선형성이 존재하는 두 개의 설명변수가 모형에 선형으로 포함되는 경우 두 설명변수가 연관성이 약하면 각각의 변수에 대한 2차원 편잔차 그림이 비선형성의 존재와 형태를 잘 나타낸다. 그러나 두 변수가 연관성이 강하면 3차원 편잔차 그림이 필요하며 2차원 편잔차 그림으로는 알아낼 수 없는 비선형성에 대한 탐지가 가능하다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권3호
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• pp.601-609
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• 2014

빅 데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기법 중의 하나인 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 여러 가지 연관성 평가기준을 기반으로 하여 항목집합들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되고 있다. 기본적인 연관성 평가기준들 중에서 가장 많이 활용되고 있는 신뢰도는 연관성의 방향 (음 또는 양)을 알 수가 없다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 측도로 순수 신뢰도 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나, 이는 전항과 후항이 바뀌면 그 값이 달라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 신뢰도와 순수 신뢰도, 그리고 기여 순수 신뢰도의 단점을 보완한 연관성 평가 기준으로 네 가지의 대칭적 기여 순수 신뢰도를 제안하였다. 또한 신뢰도와 기여 순수 신뢰도, 그리고 네 가지의 대칭적 기여 순수 신뢰도를 예제를 통하여 비교 분석하였다. 그 결과, 대칭적 기여 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 파악할 수 있는 동시에 전항과 후항이 바뀌어도 그 값이 변하지 않으므로 연관성 규칙을 생성하는 데 매우 유익한 평가 기준이라는 사실을 확인할 수 있었다. 이들 네 가지 대칭적 기여 순수 신뢰도 중에서는 두 종류의 기여 순수 신뢰도의 분자의 합과 분모의 합의 비로 나타나는 측도가 가장 바람직한 것으로 예제를 통하여 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.273-278
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• 2020

본 연구의 목적은 한국 아동의 천식과 치아우식과의 연관성에 대해 확인하는 것이었다. 2017년도 제10차 한국아동패널 원시자료를 이용하여 9세 아동 331,457명의 천식과 치아우식과의 연관성을 알아보기 위해 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 연구 결과, 천식을 앓고 있는 아동은 건강한 아동에 비해 치아우식 위험이 2.75배 더 높은 것으로 확인되었다. 또한, 성별, 어머니의 국적, 어머니의 최종학력과 같은 교란변수를 보정한 치아우식의 위험은 2.78배였다. 결론적으로, 한국 아동의 치아우식은 천식과의 유의미한 연관성을 확인할 수 있었다. 향후 아동의 호흡기계 질환 및 치아우식의 연관성 및 이들의 인과관계를 명확하게 확인하기 위한 후속연구들이 필요할 것으로 예상된다.