• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.365-368
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• 2005

본 연구에서는 지지 벡터 기계(Support Vector Machines)를 이용하여 한국어 대화의 화행을 분석하는 방법을 제안한다. 우리는 발화의 어휘 및 품사와 이진 품사 쌍을 문장 자질로 사용하고 이전 발화의 문맥을 문맥 발화로 사용한다. 카이 제곱 통계량을 이용해 적절한 자질을 선택하고 선택된 자질로 지지 벡터 기계를 학습하였다. 학습된 지지 벡터 기계 분류기를 이용하여 각 발화의 화행을 분석하였다. 호텔 예약 영역의 말뭉치에 대해 제안된 시스템을 이용하여 실험한 결과 약 $90.54\%$의 정확률을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.129-136
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• 2002

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 유형의 난이도에 관계없이 의도를 파악할 수 있는 질의유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 문서 범주화 기법을 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 이 과정에서 질의의 구문 특성을 반영하기 위해서 슬라이딩 윈도 기법을 이용한다. 또한, 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에지지 벡터 기계를 이용한 자동문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.757-764
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• 2012

복합표본설계에 기초한 범주형 조사자료는 통상적인 피어슨 카이제곱검정에 필요한 조건을 만족하지 못한다. 그러나 많은 조사연구에서 복잡한 표본설계 방법을 적용하고 있지만, 종래의 피어슨 검정결과를 제시하고 있다. 본 연구는 복합표본설계에 의한 범주형자료의 동질성검정에 대한 실증분석을 통해, 종래의 피어슨 검정과 불편검정인 왈드검정, 표본설계를 반영한 비율추정치를 사용하는 피어슨 검정을 비교하였다. 분석결과, 종래의 피어슨검정은 표본설계를 반영하는 검정들에 비해 통계량 값이 매우 크고, 유의확률이 심각하게 작게 나타나는 것을 확인하였다. 복합표본설계를 반영하되 추정량의 분산을 아는 경우와 모르는 경우의 비교에서는 범주수, 설계효과행렬의 고유치들의 평균과 표준편차에 영향을 받는 것을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.143-155
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• 2015

본 연구는 작업치료학과 학생들의 학과선택 시기에 따른 전공만족도, 대학생활적응, 자아존중감 및 진로 정체감의 차이를 알아보는 것을 목적으로 하였다. 수집된 자료는 IBM SPSS Statistics 22를 이용하여 빈도분석, 기술통계량, 카이제곱 겁정, 분산분석을 실시하였다. 학과선택 시기에 따라 전공만족도와 진로정체감은 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 학과 선택 시기가 빠른 경우(고등학교 재학 중)에 그렇지 않은 경우(대입원서 접수 전, 대입원서 접수기간)보다 전공만족도와 진로정체감이 높게 나타났다. 따라서 대학 진학 후 효율적인 생활지도 및 진로지도를 위해서는 작업치료학과의 특징이 융합된 진로 프로그램이 필요하다고 사료된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.845-854
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• 2016

감성분석 (sentiment analysis) 혹은 오피니언 마이닝 (opinion mining)은 블로그, 리뷰, 신문기사나 소셜네트워크 등의 문서에서 개인의 주관적인 정보 혹은 의견을 알아보는데 사용되는 텍스트 마이닝의 기법이다. 평점이 있는 온라인 리뷰에서 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 분류문제에 대한 선행연구에서는 이진 분류만을 고려하였다. 그러나 긍정과 부정 외에도 중립적인 의견도 있을 수 있기 때문에 이진 분류보다는 다범주 분류가 더 적합할 것이다. 본 연구에서는 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 다범주 분류문제를 고려한다. 전처리에서는 카이제곱 통계량을 이용하여 평점과 연관된 단어들을 추출하고 이를 입력변수로 삼아 지지벡터기계 (support vector machines)와 비례오즈 모형 (proportional odds model) 등 다범주 분류기의 예측력을 비교한다.

• 치위생과학회지
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• 제6권1호
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• pp.19-22
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• 2006

본 연구는 고등학생의 치아우식경험도와 구강보건인식도를 파악하여 그들의 구강건강을 효과적으로 증진시키는 방안을 마련하고자 울산광역시에 소재하는 고등학교 1학년 369명을 대상으로 자체 개발한 자기기입식 설문지로 연구를 시행하였다. 수합된 자료는 SPSS 11.5 통계프로그램을 이용하여 기술통계량을 산출하고, 카이제곱 검정 또는 Fisher의 정확검정과 t-검정을 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 고등학생의 영구치우식경험율은 87.53%, 우식경험영구치지수는 3.36 그리고 SiC Index는 6.50으로 나타났다. 2. 고등학생의 구강보건지식 평균은 충치, 불소, 잇몸질환 모두 3점 이상으로 높게 나타났고, 잇솔질 방법은 약 70%의 학생이 올바른 잇솔질을 시행하였으나 잇솔질 횟수는 60%이상의 학생이 하루 평균 2회 이하로 낮게 나타났다. 3. SiC Index에 의한 DMFT index 상위 1/3에 해당하는 학생들의 학교구강보건교육실태는 남학생과 여학생의 약70%정도가 교육을 받은 적이 없다 라고 하였고, 남학생과 여학생의 약 80%는 학교구강보건전문인력의 교육필요성을 인지하고 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.143-153
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• 2002

본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.

• 광고학연구
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• 제29권5호
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• pp.127-160
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• 2018

본 연구는 가상현실(VR) 및 증강현실(AR)을 사용한 브랜디드 엔터테인먼트, 즉 리얼리티 브랜디드 콘텐츠(Reality Branded Content, RBC)에 대하여 내용분석 방법을 통해 그 형식과내용을 탐색하였다. 이를 위해 RBC의 특성을 파악하기 위한 분석 항목들을 도출하였으며 300개의 표본에 대하여 카이제곱 검정과 일원분산분석 등의 통계분석 기법을 사용하여 분석하였다. 그 결과, RBC는 주로 디리버티브 스토리텔링 기법을 사용하며, 감성적 소구를 하는 것으로 밝혀졌다. 또한 디지털 리얼리티 기술유형(VR, AR) 별 상호작용성량을 확인한 결과, 증강현실을 사용한 RBC의 상호작용성량이 상대적으로 더 많은 것으로 나타났다. 아울러 상호작용성 유무에 따른 RBC의 인지된 가치량과 콘텐츠 수용에 관여하는 감각의 양적 차이를 살펴본 결과, 인지된콘텐츠 가치량은 상호작용성 기능이 있는 경우가 없는 경우보다 높았고, 관여된 감각의 양은 상호작용성 기능이 없을 때 더 높게 나타났다. 이어 분석의 결과를 토대로 본 연구가 갖는 학문적의의를 논하였으며, 향후 RBC를 활용한 마케팅 커뮤니케이션의 효과 제고를 위한 실무적 시사점을 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1127-1135
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• 2012

연관성 규칙 기법은 대용량데이터베이스에 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 것으로 데이터 마이닝 기법 중에서는 가장 많이 활용되고 있다. 연관성 규칙을 탐사하기 위한 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 가장 중심이 되는 신뢰도는 비대칭적 측도일 뿐만 아니라 항상 양의 값만을 취하고 있어서 항목 간에 연관성 규칙을 생성하는 데 여러가지 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 확률적 흥미도 측도 기반, 특히 주변 비율을 고려하지 않은 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 적용하는 방안에 대해 연구하였다. 예제에 의한 비교를 통하여 Yule과 Michael의 유사성 계수와 Pearson의 파이 계수는 신뢰도와 동일하게 연관성의 정도를 파악할 수 있는 동시에 부호를 포함하고 있어서 연관성의 방향도 알 수 있었으나, 카이 제곱 통계량 기반 측도들은 항상 양의 값만 나타날 뿐만 아니라 신뢰도와는 변화하는 양상이 다르다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권9B호
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• pp.908-913
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• 2009

휴대 전화는 이제 우리의 일상생활에서 없어서는 안 될 중요한 가전 기기로 자리 잡았다. 이러는 와중에 휴대폰에서 사용하는 문자 메시지 사용량 역시 꾸준하게 증가하여 현재는 음성 통화 이용량의 1.5배에서 2배에 이르고 있다. 문자 메시지의 사용량이 증가함에 따라 스팸 문자 메시지도 따라서 증가하였는데 기존의 모바일 기기에서의 스팸 필터링 방식은 단순 문자열 비교나 특정 번호 차단과 같은 아주 기초적인 수준으로 스팸 메시지를 필터링하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 시소러스(thesaurus) 사전을 이용하여 좀 더 강력하고 적응적인 스팸 필터링 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 샘플 문자 메시지로부터 전처리 기를 이용하여 문자 메시지 속에 담겨 있는 단어를 추출 한 후, 추출된 단어를 시소러스 사전을 이용하여 해당 의미가 가지는 대표 단어로 변경하였다. 변경된 단어들에서 카이 제곱 통계량을 계산하여 그 값이 높은 단어들을 특징 단어로 선정하였고 선정된 특징 단어들을 가지고 SVM 분류기로 학습을 진행하였다. 그 후 학습된 분류기를 이용하여 테스트 문자 메시지의 스팸 여부를 분류하였으며 평균 92%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 PC에서 구현되어 있으며 실험을 통하여 그 성능을 확인하였다.