• 마케팅과학연구
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• 제17권3호
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• pp.133-151
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• 2007

본 연구에서는 3개 일반모델(general models)의 실증분석을 통해 항목묶음(item parceling)이 구성개념간의 인과관계를 나타내는 모수의 유의성 검정 결과 및 모델의 적합도 평가에 미치는 영향을 검토하였다. 연구 결과에 의하면, 개별항목을 적용한 분석과 비교할 때 항목묶음을 통한 분석을 적용해도 모델 인과모수의 검정통계량은 그다지 변하지 않으므로 유의성 검정 결과에도 변화가 없는 것으로 나타났다. 하지만 전반적 적합도지수의 측면에서는 RMSEA를 제외한 주요 모델 적합도 지수, 즉 GFI, AGFI, CFI 및 NFI의 값들이 상당히 개선되는 경향을 보였다. 주요 모델 적합도 지수들의 값이 높아진 것은 항목묶음을 이용하여 분석을 한 결과가 개별항목을 통한 분석의 결과에 비해 다변량 정규(분포)성의 개선 등으로 인해 높아진 것으로 해석된다. 하지만 항목묶음을 적용함에 있어서 주의해야 할 사항은 적용하기 전에 구성개념의 단일차원성(unidimensionality)을 우선적으로 검토해야 한다는 점이다. 본 연구에서는 항목묶음을 이용하여 분석을 할 경우 실제 구성개념간의 인과적 관계를 나타내는 모수의 유의성 검정과 모델의 적합도 지수들에 어떤 변화가 발생하는 지를 세 개의 일반모델을 대상으로 파악하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.175-177
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• 2003

연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.143-144
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• 2018

Edge Computing은 분담을 통해 네트워크의 부담을 줄일 수 있는 IoT 네트워크에 적합한 방법으로, 데이터를 전송하고 받는 과정에서 네트워크의 대역폭을 사용하는 대신 서로 연결된 노드들이 협력해서 데이터를 처리하고, 네트워크 말단에서의 데이터 처리가 허용되어 데이터 센터의 부담을 줄일 수 있다. 트리구조는 데이터 구조의 하나로, 데이터 항목의 한 묶음인 세그먼트를 나뭇가지처럼 연결한 것을 의미하여 분산된 데이터를 군집할 수 있다. 본 논문에서는 Edge Computing 환경에서 트리 구조를 이용하여 인덱스를 관리하는 모델을 알아보기 위해 이진 탐색 트리 중 AVL tree와 Paged Binary tree에 대해 서술하였다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제24권2호
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• pp.137-147
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• 2007

배경 : 검사결과의 판독과 보고는 진단검사의학과에서 시행해야 할 업무이지만 일일 발생하는 검사건수의 방대함으로 쉽게 접근하기 어려움이 있어 검사결과의 판독과 해석을 할 수 있는 보조 프로그램의 개발이 필요하다. 따라서 저자는 판독 프로그램을 개발하여 검사항목이 적으며, 묶음 검사항목으로 되어 있는 건강검진자를 대상으로 임상 적용시의 문제점과 보완점을 알아보고자 하였다. 재료 및 방법 : 연관성이 있는 검사항목을 기준으로 각 검사결과에 따른 rule-based expert 시스템을 개발하여 2007년 8월 본원 건강증진센터를 방문한 535명을 대상으로 검증하였다. 룰의 구성은 "if-then"로 구성하였으며, 즉 검사결과가 조건에 맞는 경우 미리 입력되어 있는 판독문구가 출력되도록 하였다. 결과 : 50.5%에서 해석적 보고가 필요한 것으로 나타났다. 고지혈증이 34%, 빈혈관련 질환이 8.0%, 뇨검사에서 9.9%, 종양표지자가 4.7%, 갑상선 장애가 7.7%, B형간염표지자에서 4.7%, 혈당 관련 질환에서 4.3%, 등으로 나타났으며, 이는 실제 추적검사를 시행한 환자 수(49명, 9.1%) 보다 상당히 높게 나타났다. 이는 해석적 보고가 단순히 검사항목에 대한 검증으로 대상자의 임상적 소견을 감안하지 않아 더 높은 비율로 나타난 것으로 보인다. 결론 : 임상의에 보고하기 전에 시행하는 검사의 판독은 검사실내의 정도관리적 측면에서도 도움이 되며, 임상의가 최종 진단전 고려해야 할 질환 등을 감별함으로써 보다 질적인 측면에서 향상된 정보를 제공함으로써 입원 및 외래 내원 환자에 적용하면 치료 등에 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.322-332
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• 2011

본 논문에서는 한일공동VLBI상관기(Korea-Japan Joint VLBI Correlator, KJJVC)의 핵심 구성시스템인 VLBI상관서브 시스템(VLBI Correlation Subsystem, VCS) 본제품의 1차 성능시험에 대해 기술한다. VCS 본제품의 1차 성능시험의 주요 목적은 현장에 설치하기 전에 제작사에서 다양한 시험항목을 대상으로 시험을 수행하여 문제점을 확인 후 전체 시스템의 완성도를 높이는 것이다. 이번 성능시험에서는 VCS 시작품에서 발견된 FFT 재양자화의 유효비트 부족으로 인한 오버폴로어 문제점을 포함한 기능적인 시험을 수행하였다. 이번 VCS 본제품의 공장시험을 통하여 2008년 VCS 시작품의 성능시험에서 발견한 FFT 의 재양자화 문제점이 완전히 해결되었으며 VCS 본제품에 지연추적, 지연보상, 주파수 묶음 등의 중요 기능도 추가되었다. 그리고 실제 관측 데이터(광대역/협대역)를 이용한 상관처리 시험에서도 예측되는 상관결과가 출력되는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.521-526
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• 2016

온라인상에서 다루어지는 비정형 텍스트 데이터는 대용량이면서 비구조적 형태의 특성을 가지고 있기 때문에, 기존 관계형 데이터 모델의 저장 방식과 분석 방법만으로는 한계가 있다. 더군다나, 동적으로 발생하는 대량의 소셜 데이터를 활용하여 이용자의 반응을 실시간으로 분석하기란 어려운 상황이다. 이에 본 논문에서는 대용량 비정형 데이터(문서)의 의미를 빠르고, 용이하게 파악하기 위하여 데이터 셋에 대한 사전학습 없이, 문서 내 단어 비중에 따라 자동으로 토픽(주제)이 추출되는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템의 토픽 모델링에 사용될 입력 단어는 N-gram 알고리즘에 의하여 도출되어 복수 개의 단어도 묶음 처리할 수 있게 했으며, 또한, 대용량 비정형 데이터 저장 및 연산을 위하여 Hadoop과 분산 인메모리 처리 프레임워크인 Spark 기반 클러스터를 구성하여, 토픽 모델 연산을 수행하였다. 성능 실험에서는 TB급의 소셜 댓글 데이터를 읽어 들여, 전체 데이터에 대한 전처리 과정과 특정 항목의 토픽 추출 작업을 수행하였으며, 대용량 데이터를 클러스터의 디스크가 아닌 메모리에 바로 적재 후, 처리함으로써 토픽 추출 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 미래기술융합논문지
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• 제2권3호
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• pp.33-41
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• 2023

본 연구는 문제 중심학습법(PBL, Problem Based Learning)을 적용한 성인간호학 시뮬레이션 실습 모듈 개발과 적용 경험 분석을 통해 수업의 질 향상의 근거로 활용하고자 하였다. 간호학과 68명 학생에 대해 PBL을 접목한 시뮬레이션 실습 모듈 적용 후 만족도, 타당도, 자아성찰지와 강의 평가 등의 양적 질적 자료를 분석하였다. 만족도는 5점 중 4.64점으로, '나는 이 수업을 다른 친구들에게 추천하고 싶다'가 가장 높게 나타났다. 수업 내용의 타당성 검토 항목에 대해 64.7%~100%로 타당하다고 답하였다. 질적 자료 분석으로부터, '생동감 있는 수업 환경과 관련된 몰입감 증대', '학습자의 능동적인 수업 참여로 체화된 지식과 술기의 성장', '팀 기반 문제해결 과정을 통한 상호협업 능력 향상', '상황적 위기 대처 과정을 통한 문제해결 능력 향상', '소규모 밀착 지도에 따른 개인의 이해력 향상'의 5개 주제 묶음으로 범주화 되었다. 수업의 질 향상을 위해 추후 지속적인 PBL 학습전략 개발 및 다양한 시나리오 개발이 요구된다.