• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.22 no.4
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• pp.87-107
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• 2016

Understanding market convergence has became essential for small and mid-size enterprises. Identifying convergence items among heterogeneous markets could lead to product innovation and successful market introduction. Previous researches have two limitations. First, traditional researches focusing on patent databases are suitable for detecting technology convergence, however, they have failed to recognize market demands. Second, most researches concentrate on identifying the relationship between existing products or technology. This study presents a platform to identify the opportunity of market convergence by using product databases from a global B2B marketplace. We also attempt to identify convergence opportunity in different industries by applying Structural Hole theory. This paper shows the mechanisms for market convergence: attributes extraction of products and services using text mining and association analysis among attributes, and network analysis based on structural hole. In order to discover market demand, we analyzed 240,002 e-catalog from January 2013 to July 2016.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.2 no.1
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• pp.39-46
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• 2012

It is growing in size of database in companies. This caused to develope data mining techniques to predictive information from the large database. Costs and other effects can give variety of sales exploding through the analysis of the differences. Analysis of the various classification techniques, various angle can be analyzed point of view of the area information. The analysis of rules and patterns associated with a large amount of useful information from the database can be analyzed effectively. Goods store were analyzed using association rules, one of the data mining analysis techniques. Through this type of existing products according to analyze customer buying patterns, data mining has been studied to establish strategic marketing analysis.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.38 no.4
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• pp.107-118
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• 2022

In this study, daily data from January 2002 to June 2022 were used to investigate the relationship between risk-return relationship and market fear, uncertainty, stock market, and maritime freight index for the crude oil market. For this study, the time varying EGARCH-M model was applied to the risk-return relationship, and the wavelet consistency model was used to analyze the relationship between market fear, uncertainty, stock market, and maritime freight index. The analysis results of this study are as follows. First, according to the results of the time-varying risk-return relationship, the crude oil market was found to be related to high returns and high risks. Second, the results of correlation and Granger causality test, it was found that there was a weak correlation between the risk-return relationship and VIX, EPU, S&P500, and BDI. In addition, it was found that there was no two-way causal relationship in the risk-return relationship with EPU and S&P500, but VIX and BDI were found to affect the risk-return relationship. Third, looking at the results of wavelet coherence, it was found that the degree of the risk-return relationship and the relationship between VIX, EPU, S&P500, and BDI was time-varying. In particular, it was found that the relationship between each other was high before and after the crisis period (financial crisis, COVID-19). And it was found to be highly associated with organs. In addition, the risk-return relationship was found to have a positive relationship with VIX and EPU, and a negative relationship with S&P500 and BDI. Therefore, market participants should be well aware of economic environmental changes when making decisions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1563-1566
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• 2008

본 논문에서는 데이터의 전처리과정으로 SNMP MIB 데이터에 대한 속성 부분집합의 선택 방법(attribute subset selection)을 사용하여 특징선택 및 축소(feature selection & reduction)를 실시하였다. 또한 데이터 마이닝의 대표적인 해석학적 분석 모델인 연관관계규칙기법(association rule mining)을 이용하여 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 SNMP MIB 데이터에 내재되어 있는 특징들을 규칙의 형태로 추출하여 분석하는 의미론적 심층해석을 실시하였다. 공격유형에 대한 패턴 규칙의 추출 및 분석은 공격이 발생한 프로토콜에 대해서만 서비스를 제한하고 관리할 수 있는 정책적 근거를 제공함으로써 보다 안정적인 네트워크 환경과 원활한 자원관리를 지원할 수 있다. 본 논문에서 제시한 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 데이터로부터의 자동적 특징의 규칙 추출 및 의미론적 해석방법은 침입탐지 시스템을 위한 새로운 방법론에 모멘텀을 제시할 수 있다는 긍정적인 가능성과 함께 침입탐지 및 대응시스템의 정책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.8
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• pp.1567-1574
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• 2017

In this paper, we analyzed the stereotyped and non - stereotyped data in order to analyze the drama 's ratings. The formalized data collection collected 19 items from the four areas of drama information, person information, broadcasting information, and audience rating information of each broadcasting company. Atypical data were collected from bulletin boards, pre - broadcast blogs and post - broadcast blogs operated by each broadcasting company using a crawling technique. As a result of comparing the differences according to the four areas for each broadcaster from the collected regular data, the results were similar to each other. And we derived seven related words by analyzing the correlation of occurrence frequencies from unstructured data collected from bulletin boards and blogs of each broadcasting company. The derived associations were obtained through reliability analysis.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.6
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• pp.63-71
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• 2011

The current Web portal sites provide significant keywords with high popularity or importance; specifically, user-friendly services such as tag clouds and associated word search are provided. However, in general, since news articles are classified only with their date and categories, it is not easy for users to find other articles related to some articles while reading news articles classified with categories. And the conventional associated keyword service has not satisfied users sufficiently because it depends only upon user queries. This paper proposes a way of searching news articles by utilizing the keywords tightly associated with users' queries. Basically, the proposed method discovers a set of keyword association patterns by using the association rule mining technique that extracts association patterns for keywords by focusing upon sentences containing some keywords. The method enables users to navigate the space of associated keywords hidden in large news articles.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.5 no.1
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• pp.113-136
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• 1995

자원 및 환경이 경제에 미치는 영향이 큼에도 불구하고 경제-환경의 상관관계를 분석하는 방법은 아직 초보 단계에 있다. 본 연구에서는 UN, 세계은행, 멕시코 정부가 구축한 환경계정(環境計定)을 한 국가의 경제상태를 사회계정에 도입한 후, 환경(環境)-사회계정(社會計定)(ESAM) 행렬을 구축하고, Pyatt와 Round의 분할 행렬 방법에 의해서 직 간접 파급승수 효과를 측정하여, 환경관련 외생변수가 경제변수에 미치는 효과를 분석하였다. 분할 행렬 분석 결과, 농업관련 외생변수에 변화가 있으면 제조업 부문과 상업부문, 민간 서비스부문(금융, 보험, 부동산)이 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 레온티에프의 승수효과와 유사한 전이효과(轉移效果)는 순수한 간접효과인 순환효과의 상쇄로 인해 기존의 산업 연관분석에 의존한 분석은 경제와 환경의 관계를 과대추정할 수 도 있다는 것이다. 자본 투자가 5% 감소할 경우, 경제 전 부문에 상당한 영향을 준 것으로 나타났으며 생산부문에서는 임업, 건설업이 가장 영향을 받으며, 환경부문에서는 토양의 침식으로 인한 환경서비스의 감소가 가장 크게 영향을 받는 것으로 추정되었고 수산자원 또한 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.7 no.1
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• pp.85-117
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• 1997

이 논문에서는 이산화탄소 배출 감축을 위한 국제적 협력이 구체화 될 경우 동아시아에서 잠재적 상호 협력 대상국이 될 수 있는 한국, 중국, 일본을 대상으로 그리고 논의의 주요한 시기적 기점이 되는 1990년에 대해 이산화탄소 배출량을 추정하고 삼국간의 배출량의 차이를 산업별로 비교하고 그 차이를 발생시키는 요인에 대해 분석을 시도하고 있다. 여기서 중국은 지구온난화 가스 배출에 있어서도 세계에서 주요한 비중을 차지하고 있다는 점에서 그리고 한국은 새로운 OECD 회원국이 된 대표적인 신흥공업국으로서 지구 온난화 가스 감축을 위한 국제적 압력의 대상이 되고 있다는 점에서, 그리고 일본은 동아시아에서 환경문제에서도 유일한 선진국으로서 국제적 협력관계에서 지원국의 입장에 서게 될 것이라는 점에서 각각 중요한 의의가 있다. 한편 1990년은 1992년의 지구온난화 협약에서 논의의 기준연도이기도 하지만 한국과 일본에서 산업연관분석 통계가 이용 가능한 최근의 연도이기도 하다. 그러나 중국의 경우 이용 가능한 1987년도 산업연관분석 통계자료가 사용되었으며, 삼국에 대해 각각 에너지 및 이산화탄소 배출 원단위 통계 등을 이용하여 이산화탄소 배출량의 추정 및 배출 요인의 비교 분석이 이루어 졌다.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1997.11a
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• pp.75-79
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• 1997

적절한 약물요법의 목적은 효과적인 약리반응을 얻는 것이며 이를 위한 적정용법은 결국 \circled1 원하는 약물농도를 얻기 위한 용량과 투약법을 결정하는 약동학적 특성과 \circled2 용량-반응의 관계로부터 구하여진다. 그러나 약동학적 과정에 의해 결정되는 용량-농도 관계의 개체내 변이, 개체간 변이 등과 같은 약동학적 변이를 제거한 약물의 농도-반응의 관계가 용량-반응관계 보다는 더 직접적이며 이러한 농도-반응의 관계인 약력학적인 특성이 유효한 약물효과를 얻는데 필요한 약물투여 방법을 결정하게 된다. 역사적으로 볼 때 Brodie(1967)의 항말라리아 제재의 농도와 효과관계에 관한 연구와 같은 초기의 연구이래 많은 연구가 주로 약동학적 특성 즉 용량-농도의 관계에 관해 이루어져 최근 20여년 사이에 큰 발전을 보였으며 이는 약물농도의 분석에 필요한 분석화학적 기기와 방법의 발전에 힘입은 바가 크다 하겠다. 이에 비해 생체에서의 약력학적 연구의 발전은 최근까지도 미미하였으며 그 이유는 많은 약물에서 약리효과와 치료효과의 관계가 불명확하다는 것과 약리효과의 재현성 있는 측정에 어려움이 있다는 것 그리고 측정된 약리효과와 약물농도와의 연관성을 분석하는 방법론의 난점 때문이었다. 최근에는 제산제의 위내 pH의 변화나 중추신경계 작용 약물의 뇌파에 대한 변화와 같이 비침습적으로 재현성 있는 약물효과 측정법이 개발되고 있어 앞으로 많은 연구가 기대된다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.295-306
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• 2016

The purpose of this paper is both to analyze research trends and to predict industrial flows using the meta-data from the previous studies on data quality. There have been many attempts to analyze the research trends in various fields till lately. However, analysis of previous studies on data quality has produced poor results because of its vast scope and data. Therefore, in this paper, we used a text mining, social network analysis for time series network analysis to analyze the vast scope and data of data quality collected from a Web of Science index database of papers published in the international data quality-field journals for 10 years. The analysis results are as follows: Decreases in Mathematical & Computational Biology, Chemistry, Health Care Sciences & Services, Biochemistry & Molecular Biology, Biochemistry & Molecular Biology, and Medical Information Science. Increases, on the contrary, in Environmental Sciences, Water Resources, Geology, and Instruments & Instrumentation. In addition, the social network analysis results show that the subjects which have the high centrality are analysis, algorithm, and network, and also, image, model, sensor, and optimization are increasing subjects in the data quality field. Furthermore, the industrial connection analysis result on data quality shows that there is high correlation between technique, industry, health, infrastructure, and customer service. And it predicted that the Environmental Sciences, Biotechnology, and Health Industry will be continuously developed. This paper will be useful for people, not only who are in the data quality industry field, but also the researchers who analyze research patterns and find out the industry connection on data quality.