• 제목/요약/키워드: 연관 관계 분석

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실시간 트위터 분석을 통한 트렌드 및 연관키워드 추출 (Trend and related keyword extraction based on real-time Twitter analysis)

  • 김대용;김대훈;황인준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.1710-1712
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    • 2012
  • 최근 Twitter를 비롯한 소셜 네트워크 서비스의 급속한 확산으로 인해, 많은 수의 SNS 메시지가 실시간으로 생성되고 있다. 이러한 SNS상에서의 단문 글들을 실시간으로 분석하여 최신의 트렌드를 추출해 낼 수 있다면, 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 다량의 Tweet글들에 대한 실시간 분석을 바탕으로 트렌드를 추출하고 연관된 키워드를 제공하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 생성되는 Tweet내에서 영어의 언어적 특성을 활용하여 최근 이슈화된 트렌드 키워드를 추출해낸다. 또한, Tweet 내에서 각 트렌드 키워드간 관계를 분석하여 연관 키워드를 제공하며, 동시에 Wikipedia와 Google에서의 검색을 통하여 다른 형태의 연관 키워드도 추출한다. 이 모든 과정은 제안된 트렌드 추출 알고리즘을 통해 실시간으로 제공된다. 제안된 기법을 바탕으로 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 키워드의 유효성 및 처리 속도 면에서 시스템의 성능을 평가한다.

문항 응답 데이터에서 문항간 연관규칙의 질적 향상을 위한 도구 개발 (A Measure for Improvement in Quality of Association Rules in the Item Response Dataset)

  • 곽은영;김현철
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.1-8
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    • 2007
  • 본 논문은 연관규칙 마이닝을 이용하여 성취도 평가 결과인 문항 응답 데이터를 대상으로 의미있는 문항간 관련성을 찾아낼 수 있는 도구를 개발하는데 연구의 목적이 있다. 제안된 도구는 의미없는 데이터들을 제거하여 보다 더 흥미(interestingness)있는 연관규칙을 생성하도록 하며, 이러한 결과는 교수-학습 방법이나 문제은행의 질을 향상시키는데 필요한 많은 정보를 제공할 수 있을 것이다. 이를 위하여 임의의 문항 응답 실험 데이터 집합을 생성하고 정보이론(Information Theory) 기반의 surprisal 이라는 도구를 개발하여 의미 없는 데이트를 제거한 후, 연관규칙을 추출하였다. 실험 데이터는 특정 문항간 관계가 의도적으로 빈발 생성되도록 만들어지며, 추출된 연관규칙이 그러한 문항간 관계를 적절히 반영하고 있는지의 여부를 평가하고, 원본 데이터와 지지도(support) 기반으로 추출된 연관규칙과 비교함으로써 surprisal 도구의 타당성을 증명하였다.

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연관성 규칙을 이용한 모바일 앱 간 관계 분석에 관한 연구 - 모바일 게임 앱을 중심으로 (A Study of the Relationship Analysis between Mobile Application by Using An Association Rules)

  • 신용재;임명성
    • 한국융합학회논문지
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    • 제3권2호
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    • pp.19-26
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    • 2012
  • 스마트폰의 등장과 모바일 앱 시장의 성장에 따라 게임 산업이 모바일을 중심으로 재편되고 있다. 따라서 본 연구는 모바일 앱 사용 특성과 더불어 모바일 게임 앱 간의 관계를 연관성 규칙으로 알아봄으로써, 모바일 앱으로써 게임의 특성을 찾아내고 이를 기반으로 모바일 게임 앱의 촉진과 모바일 게임 앱에서 광고효과를 얻을 수 있는 모바일 앱은 무엇인지 알아보고자 한다.

기업의 시장점유율에 따른 신용거래와 기업수익성간 연관성 (The Effect of Trade Credit on Corporate Profitability according to the degree of Corporate Market Share)

  • 이가연
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.207-214
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    • 2021
  • 본 연구에서는 기업의 단기재무의사결정 중 하나인 매출채권관리가 기업수익성에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 이러한 연관성이 비선형적 관계에 있는지 분석하여 기업수익성을 극대화시키는 최적 매출채권 수준을 파악하고자 한다. 또한 기업의 시장점유율이 높은 기업군을 독점기업군으로 시장점유율이 낮은 기업군을 경쟁기업군으로 분류할 때 매출채권과 기업수익성간 연관성의 민감도가 다르게 나타나는지를 분석하고자 한다. 한국거래소의 유가증권시장에 상장된 비금융업인 제조업 기업들을 대상으로 2001년부터 2018년까지의 기간동안 재무자료를 수집하여 분석한다. 분석대상 기업들은 불균형 패널자료로 연도별로 270개에서 463개의 기업들로 총 6,632개의 표본수로 구성된다. 기업의 거래 신용인 매출채권과 기업의 수익성 지표인 총자산영업이익률(ROA)간에는 양(+)의 연관성이 있는 것으로 나타났다. 또한 이들간에는 비선형의 관계인 역U자형 관계를 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 기업이 매출채권을 일정수준까지 보유하면 수익성이 높아지지만 그 수준을 초과하여 보유하면 오히려 수익성이 감소할 수 있는 최적 매출채권 수준이 있음을 시사하고 있다. 시장점유율이 시장평균보다 높은 독점기업의 경우 매출채권과 수익성간의 연관성이 시장점유율이 평균보다 낮은 경쟁기업군의 연관성보다 더 큰 것으로 나타났다. 이러한 현상들은 Titman(1984)이 제시하였던 기업의 이해 관계자인 구매자(소비자)와의 거래관계가 기업의 수익성증대에 중요한 역할을 한다는 가설을 지지하고 있다.

인간 질병에서 DNA 메틸화 지역의 고차상호작용 탐색을 위한 진화적 연관관계 학습 (Evolutionary association learning for detecting higher-order interactions of DNA methylation regions in human diseases)

  • 이제근;김수진;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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    • pp.420-422
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    • 2012
  • DNA 메틸화는 후성유전학의 한 유형으로 유전자 발현을 조절하여 질병을 비롯한 다양한 생물학적 프로세스에 영향을 준다고 알려져 있다. 따라서 DNA 메틸화 정도와 인간 질병과의 연관성에 관한 연구는 질병의 원인 및 기전을 밝히고 메틸화 프로세스 조절을 통한 질병 치료 방법 개발을 위한 기반이 될 수 있다. 유전자 발현 조절 및 질병 발생은 많은 인자들의 복합적인 상호작용에 영향을 받으므로, 여러 위치에서의 메틸화 정도들의 고차원 조합을 이용한 질병과의 연관 관계 분석이 필수적이다. 본 연구에서는 진화 연산과 가중치 학습에 기반하여 유방암 발생과 연관되어 있는 메틸화 위치의 고차 상호작용을 탐색할 수 있는 방법을 제안한다.

데이터마이닝을 활용한 성공적 노후 예측 키워드 분석 (An Analysis on the Predictor Keyword of Successful Aging: Focused on Data Mining)

  • 홍서연
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.223-234
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    • 2020
  • 본 연구는 Hong(2019)의 연구에서 도출된 한국 노인의 성공적인 노후에 영향을 주는 예측 키워드 32개를 중심으로 데이터마이닝의 Apriori 알고리즘을 활용하여 연관관계 규칙을 분석하였다. 그리고 한국 노인의 성공적 노후에 영향을 주는 예측변수들의 규칙 및 패턴을 파악하기 위한 지표로 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하였다. 본 연구의 분석은 R version 3. 5. 1 프로그램으로 분석을 실시하였으며, arulesViz 패기지와 visNetwork 패키지로 시각화하였다. 연구결과 한국 노인들의 성공적인 노후와 연관성이 높은 예측변수는 '취미', '봉사', '준비', '운동'으로 나타났다. 그리고 한국 노인의 성공적 노후를 고려할 때 가장 우선적으로 고려해야 할 변수는 '취미' 이며 그 다음 '봉사', 준비', 운동'의 순으로 고려해야 한다는 결과를 얻었다.

플랜정합과 프로그램 실행을 통한 프로그래밍 오류분석에 관한 연구 (Automatic Programming-Error Detection by Plan Matching and Program Execution)

  • 송종수;임순범
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권7호
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    • pp.985-997
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    • 2004
  • 본 논문에서는 플랜 정합과 프로그램 실행결과를 이용하여 초보자들의 C언어 프로그램을 이해하고 오류를 지적해 주는 프로그래밍 오류 분석시스템을제시하였다. 프로그램 실행 결과를 이용함으로써 프로그래밍 플랜간의 연관관계를 유연하게 표시할 수 있고, 플랜 정합의 차이점이 정확한지를 검증할 수 있게 해주며, 한 플랜의 오류가 연관된 타 플랜에 어떤 영향을 주었는지를 파악할 수 있게 해준다. 플랜 간의 연관관계에 따라 오류의 원인과 파급 효과를 지적하고 예제나 반례에 해당하는 사례를 구체적으로 제시하여, 사용자가 이해하기 쉽게 오류에 대한 설명을 제공한다. 14종의 다양하고 난이도 있는 실습예제에 대해 학생들이 작성한 프로그램에 있는 오류를 분석함으로써 안정되고 신뢰성 있는 오류분석 시스템임을 보여주고 있다.

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언어의 공기관계 분석을 위한 임의화검증의 응용 (Applying Randomization Tests to Collocation Analyses in Large Corpora)

  • 양경숙;김희영
    • 응용통계연구
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    • 제18권3호
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    • pp.583-595
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    • 2005
  • 언어의 공기관계를 파악하는 데는 여러 가지 연관성 통계량들이 이용된다. 그러나 일부 통계량을 제외한 나머지 통계량들은 분포가 알려져 있지 않아 정작 통계량 값을 구하고도 명확한 설명을 하지 못하는 경우가 있다. 따라서 언어의 공기관계 분석을 위해서 정규근사나 t통계량을 이용하여 가설검증을 하는 경우가 많다. 그러나 공기관계에 있는 어휘빈도가 전체 빈도에서 차지하는 백분율이 매우 작기 때문에 정규근사에는 무리가 있어 보인다. 따라서 본 논문은 여러 논문에서 자주 언급되는 연관성 통계량의 특성을 임의화검증(randomization test)을 통해 고찰함으로써 계량언어학의 연어분석에서 데이터의 특성을 고려하여 보다 정확하게 언어의 공기관계를 이해할 수 있도록 도모하고자한다.

원자력산업의 산업연관 분석

  • 문기환;김승수
    • 한국원자력학회:학술대회논문집
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    • 한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(2)
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    • pp.981-987
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    • 1998
  • 원자력 발전 산업의 산업연관분석 결과에 의하면, 원자력 발전의 운영을 통하여 1993년에 국내총산출액 및 국내총생산의 0.5%를 생산하고 있는 것으로 나타났다 원자력 발전 산업의 생산물인 전력은 다른 산업의 생산활동을 위한 중간재로서 활발히 이용되고 있는 바, 이에 대한 지표인 중간수요비 즉 전방연관효과가 전체 산업평균 보다 높은 것으로 나타났다. 반면에 원자력 발전 산업 자체의 생산활동에서 필요로 하는 중간재에 대한 수요 즉, 후방연관효과는 전체 산업평균 보다 상당히 낮은 것으로 나타났다. 한편 원자력 발전 산업의 부가가치율은 다른 발전 산업 중에서 가장 높아서 경쟁관계에 있는 화력 발전산업에 비해 2배 이상의 부가가치를 창출하는 것으로 분석되었다. 원자력 건설 산업의 경제활동이 국민경제에 미치는 파급효과를 살펴보면 생산유발계수가 정부투자와 민간투자에 비해 높아 생산파급효과가 상대적으로 더 큰 것을 알 수 있다 그러나 수입유발계수는 정부투자와 민간투자에 비해 다소 높은 것으로 나타났다.

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연관 마이닝을 이용한 고객 관계 관리 적용 (Customer Relation Management Application using Associative Mining)

  • 정경용;김종훈;류중경;임기욱;이정현
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.26-33
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    • 2008
  • 유비쿼터스 상거래에서 회사가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 고객 관계 마케팅이 등장하였으며, 더 나아가 고객이 원하는 제품을 예측하고 추천해주고 있으며 이를 위해 데이터 마이닝 기술을 적용하고 있다. 본 논문에서는 연관 마이닝을 이용한 고객 관계 관리 적용사례 연구를 제안하였다. 제안된 방법으로는 연관 마이닝을 이용하여 후보 고객 집합으로 빈발 고객을 구성하고 연관 고객 규칙을 생성한다. 생성된 연관 규칙의 향상도에 따라서 하이퍼 그래프 분할을 이용하여 효율적인 구매고객들의 특성을 분석한다. 그러므로 기존 고객에 대한 교차 판매와 격상 판매의 전략들을 도출하게 된다. 성능평가를 위해 설문조사 데이터 집합에서 기존의 방법과 비교 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 다른 방법들보다 정확도면에서 우수함을 확인하였다.