• 한국패션뷰티학회:학술대회논문집
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• 2004.05a
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• pp.17-18
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• 2004

• KSCI Review
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• v.16 no.2
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• pp.27-32
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• 2008

• The Safety technology
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• no.148
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• pp.12-14
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• 2010

• Proceedings of the Korean Society of Food and Cookery Science Conference
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• 2006.05a
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• pp.3-17
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• 2006

• Proceedings of the KSCN Conference
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• 2006.05a
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• pp.52-60
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• 2006

• The Safety technology
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• no.158
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• pp.24-25
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• 2011

• Knowledge Management Research
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• v.17 no.1
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• pp.1-16
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• 2016

The purpose of this study is to analyze 352 scholarly journals and 1496 keywords in Knowledge Management Research from 2000 to 2015 and provide systematical view point of research trend in the area of knowledge management using graph theory and network model. The relational patterns among keywords as well as keywords which recently received noticeable attention and keywords which receded from the spotlight in recent years in the knowledge management literature were identified. The result of this study can be used as a foundation of future research ideas in knowledge management.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1276-1277
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• 2011

현재 우리나라를 비롯하여 전세계적으로 친환경적인 물질이 트랜드로 각광받고 있다. 친환경 식물성절연유는 이러한 트랜드를 바탕으로 광유를 대체할 수 있는 물질이다. 친환경 식물성절연유는 광유에 비해 많은 특성이 우수하지만 냉각과 절연에 영향을 미치는 점도와 유동점이 높다는 단점을 가지고 있다. 환경적인 영향을 받는 유동점에 대한 전기적 절연특성은 장기적 안정성을 중요시하는 전력분야에서는 반드시 확인해야 하는 부분이다. 그렇기 때문에 실제 식물성절연유를 채운 변압기를 일정시간 냉각시켰고 뇌임펄스 시험을 진행한 결과 전파 100%에서 문제가 발생하였다는 것을 알 수 있다. 절연유의 냉각이 절연에 문제를 발생시킨다는 점을 인지하고 식물성절연유를 설계할 시 환경적인 영향을 고려하여 설계 제작해야 한다는 점을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.180-182
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• 2018

최근 빠르게 변화하는 산업 환경에서 뉴스 기사와 같은 비정형 데이터를 기반으로 산업 트랜드를 분석하기 위한 연구가 진행되고 있다. 뉴스와 같은 비정형 데이터를 기반으로 산업별 트랜드를 분석하기 위해서는 분석 대상 산업에 대한 많은 양의 시계열 데이터가 요구된다. 하지만, 수집된 비정형 데이터를 분류하면 산업별/기간별 일정하지 않은 데이터 분포를 보이거나, 특정 산업에 대해서는 특정 기간에 데이터가 존재하지 않은 경우가 발생하여 산업별 시계열 분석이 어려운 경우가 발생할 수 있다. 이에, 본 논문에서는 산업별/기간별 균일하지 못한 비정형 데이터의 분포를 보정하기 위한 방법으로 비정형 데이터 기반 산업간 유사도를 분석 기법을 제안한다. 산업별 유사도 분석을 위해 각 산업별 주요 키워드를 도출하고 토픽 모델링 기법을 이용하여 산업간 유사도 분석을 통해 산업별/기간별 비정형 데이터 부족현상을 보완하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.119-120
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• 2021

본 연구의 목적은 Big Data를 활용하여 우리나라 빈곤, 실업, 질병의 우울증과의 인과관계를 규명하고자 한다. 이를 위해 Google 트랜드의 지난 5년간(2015.12. 27~2020.12.20.)의 빈곤-실업-질병-우울증 등의 주제어 중심의 분석을 시도하였다. 분석결과, 빈곤(B=.295, p<.001)과 실업(B=.404, p<.001)은 질병에 유의미한 영향을 미치며, 빈곤(B=.150, p<.01)과 질병(B=.186, p<.01) 및 실업(B=.466, p<.001)은 우울증에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.