• 정보교육학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.553-566
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• 2022

본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에서 '인간' 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식이 부족한 것으로 나타났다. 또한 '교육부' 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권2호
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• pp.161-176
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• 2005

XML이 가지는 표현의 유연성은 정보검색, 문서관리, 데이타 마이닝 둥의 분야에 커다란 영향을 미치고 있다. 그러나 새로운 XML 관련 기술들이 XML 문서의 특성을 체계적으로 파악하지 않고 일부 특성만을 다룰 수 있도록 개발되어 다른 타입의 XML 문서를 적용하면 성능 저하를 가져오기도 한다. 따라서 우수한 결과를 내는 방법론이라 하더라도 그 결과에 대한 신빙성을 뒷받침할 만한 척도가 미비한 실정이며 개발된 다양한 방법론을 응용 분야나 문서집합의 특성에 따라 적절하게 선택할 수 있는 기준도 모호하다. 본 논문에서는 XML이 가지는 특성을 토대로 크게 요소(element), 구조, 그리고 데이타를 중심으로 분류한 XML 문서 타입의 분류 체계(taxonomy)를 제안하고자 한다. 체계적인 XML 문서 타입의 분류체계는 새로 개발된 XML 기술들이 어떠한 XML 문서 타입을 처리 할 수 있는지를 평가할 수 있게 함으로써 결과의 신빙성을 증진시킬 수 있다. 또한 대상 XML 문서를 분류 체계에 의거하여 처리 가능한 타입들을 제시함으로써 응용 분야에 적합한 XML 기술을 선택할 수 있는 기초론 제공한다. 제안된 분류 체계를 토대로 XML 문서 마이닝에 적용해 본 결과 전처리(preparations) 과정에서 고려할 수 있는 XML 문서 타입을 밝혀내고 실험 선정 대상 문서의 타입을 제시할 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권4호
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• pp.311-318
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• 2016

세계 주요 항만에서 해상안전관리의 주요한 수단으로 자리잡은 VTS는 향후 E-네비게이션을 비롯하여 해상과 항만의 각종 데이터를 총괄하는 데이터 베이스의 중심이 될 것으로 전망되고 있다. 다양한 정보의 수집과 분석이라는 측면에서 최근에 주목되고 있는 빅 데이터 개념을 포함한다면 VTS를 통해 수집할 수 있는 데이터의 범위와 정보 분석 능력 및 활용범위를 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 통신 빈도와 같이 정량적 분석 위주로 접근했던 기존 연구와는 달리 VTS 통신의 목적이나 유형과 같은 분석을 포함하여 관제대상 선박에 대한 정보와 각 통신의 소요시간까지 수집하였다. 이렇게 수집된 정보의 여러 항목을 교차하여 비교하고 분석할 수 있는 데이터 수집 모델을 본 연구에서 제시하여 관제통신 건수, 방식, 관제 유형방법, 선종별 통신량 및 법령 위반건수 등을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이 연구 결과 (1) 부산항 북항의 경우에는 정보전달 형태의 관제가 빈번하고, 특정한 선종의 선박과 통신이 편중되어 있으며 (2) 관제 채널 청취 불이행, 항로 준수 위반의 법령 위반 사항이 자주 발생하고 있으나 통신량의 혼잡으로 인하여 소극적인 관제가 수행되고 있다는 사실을 알 수 있었다. 이렇게 수집된 정보는 IALA Guideline에서 작업부하로 지적하고 있는 '상황인지가 가능한 수준의 관제통신량'에 대한 분석 자료로 활용할 수 있으며 향후 e-내비게이션 연구를 위한 데이터베이스로 이용될 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.325-332
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• 2016

이 연구의 목적은 국민건강영양조사 2012년 자료 중 40세 이상 성인의 대사증후군 유병 여부를 예측에 영향을 미치는 변수를 확인하고 이를 예측하는 모형 개발하는데 있다. 선행연구를 통해 모델 생성에 필요한 투입변수를 선정하였다. 연구결과 투입변수 중 사회경제적 요인이 상위 순위에 해당하였으며, 건강행위 요인의 경우 하위 순위로 나타났다. 또한, 최종 예측모형은 의사결정나무 (Decision Tree)일 경우 90. 32%의 가장 높은 예측력을 나타내고 있었다. 이 연구의 결과는 다음과 같은 시사점을 나타낸다. 먼저, 대사증후군에 대한 예방 및 관리에 있어 건강행위에 대한 접근과 함께 사회경제적 요인에 대한 접근도 병행을 고려해야 한다. 또한, 의사결정나무 알고리즘의 경우 결과해석의 용이성이 있어 보건의료분야에서 많이 사용되며, 선행연구의 결과와 마찬가지로 높은 예측정확도를 나타내고 있다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.159-176
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• 2021

기존 연구들은 주로 사용자의 게임 참여 동기나 사회적 욕구에 따른 이탈 요인을 연구하였다. 하지만, 기존 연구들은 게임 참여 동기 관점에서 집중하다 보니, 사용자 불만 사항 개선에 따른 사용자 이탈에 관한 분석은 비교적 적게 이루어져왔다. 게임에 대한 사용자 불만 사항과 그에 따른 게임 품질 개선은 사용자가 게임에 참여하는 요인 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 사용자 불만 요인이 사용자 이탈에 미치는 영향을 실증적으로 분석하여 그 관계를 살펴보고자 한다. 본 연구는 최근 유행했던 "PUBG - 배틀그라운드 게임"을 분석하여 제품 품질에 대한 불만 사항 피드백이 얼마나 사용자 이탈에 영향을 주는지 실증적으로 분석 한다. 텍스트 마이닝(Text Mining) 분석을 통해, 사용자들의 품질에 대한 불만요인을 도출하였고, 콕스모델(Cox Model)을 통해 불만 요인에 따른 사용자의 이탈률을 추정하였다. 또한 준실험설계 방법을 통해 실제 불만사항 개선 패치에 따라 사용자 수가 어떻게 변화하는지 살펴봄으로 본 연구 결과를 검증하였다. 분석 결과, 불만 사항 중 게임의 재미와 관련된 요인들이 사용자 이탈에 가장 큰 영향을 주었고, 반면 게임 사용 편의성과 관련된 불만 사항들은 비교적 사용자 이탈에 적은 영향을 준다는 것을 실증적으로 보였다. 본 연구결과에 따르면, 게임 불만 요인 개선에 따라 사용자들의 이탈 정도가 달라질 수 있으며, 이에 따라 게임 사용자 관리를 할 수 있다는 것을 밝혀냈다. 본 연구는 게임 개발 및 운영사 입장에서 사용자들의 불만 사항 개선에 대한 우선 순위를 제공해 줌으로서 실증적인 공헌을 제시한다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.223-231
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• 2020

This research aims to examine (1) the effect of carbon emission disclosure on firm value, (2) the effect of good corporate governance on firm value, (3) the mediating role of financial performance between carbon emission disclosure and firm value, and (4) the mediating role of financial performance between good corporate governance and firm value. The research sample includes 43 mining, agro, and manufacturing firms listed in the Indonesian Stock Exchange over the 2015-2017 period. Carbon emission disclosure is measured by an indicator of the Global Reporting Initiative Series of Environmental Aspect. Good corporate governance is measured by the corporate governance score of shareholder rights, boards of directors, outside directors, audit committee and internal auditor, and disclosure to investors. Financial performance is measured by return on assets, while firm value is measured by Tobin's Q. Data analysis uses the structural equation modeling. The result shows carbon emission disclosure and good corporate governance have no direct effect on firm value. On the other hand, financial performance mediates the effect of carbon emission disclosure and good corporate governance on firm value. It shows that higher carbon emission disclosure and good corporate governance are meaningless for the investor if they do not give any financial performance improvement.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.256-272
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• 2002

The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural network and to apply the newly developed techniques to the study area of Boun in Korea. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial photographs, field survey data, and a spatial database of the topography, soil type, timber cover, geology and land use. The landslide-related factors (slope, aspect, curvature, topographic type, soil texture, soil material, soil drainage, soil effective thickness, timber type, timber age, and timber diameter, timber density, geology and land use) were extracted from the spatial database. Using those factors, landslide susceptibility was analyzed by artificial neural network methods. For this, the weights of each factor were determinated in 3 cases by the backpropagation method, which is a type of artificial neural network method. Then the landslide susceptibility indexes were calculated and the susceptibility maps were made with a GIS program. The results of the landslide susceptibility maps were verified and compared using landslide location data. A GIS was used to efficiently analyze the vast amount of data, and an artificial neural network was turned out be an effective tool to maintain precision and accuracy.

• 한국습지학회지
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• 제10권2호
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• pp.39-51
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• 2008

최근 하수처리, 홍수조절, 광산침출수, 농업유출수 등의 처리에 습지를 이용하려는 시도가 증가하고 있다. 하지만 장기모니터링의 어려움으로 인해 습지에 대한 장기간의 자료들이 부족하여 습지의 올바른 이용이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 장기간의 자료 생성을 목적으로 한 수문분석의 일환으로 장기유출 수문모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)모형을 이용하여 토평천 유역의 우포, 목포, 사지포, 쪽지벌에 대한 저류량을 모의하였다. 이를 바탕으로 토평천 유역에 천변저류지를 조성하는 가상 시나리오를 작성하여 조성된 천변저류지의 저류량 거동을 분석하였다. 천변저류지의 조성에 따른 우포늪의 저류량 변화를 분석한 결과 천변저류지 조성에 따라 우포늪도 일정 정도의 영향을 받을 수 있음이 파악되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권12호
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• pp.3274-3292
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• 2013

Unsupervised methods for image segmentation are recently drawing attention because most images do not have labels or tags. A topic model is such an unsupervised probabilistic method that captures latent aspects of data, where each latent aspect, or a topic, is associated with one homogeneous region. The results of topic models, however, usually have noises, which decreases the overall segmentation performance. In this paper, to improve the performance of image segmentation using topic models, we propose two topic masks applicable to topic assignments of homogeneous regions obtained from topic models. The topic masks capture the noises among the assigned topic assignments or topic labels, and remove the noises by replacements, just like image masks for pixels. However, as the nature of topic assignments is different from image pixels, the topic masks have properties that are different from the existing image masks for pixels. There are two contributions of this paper. First, the topic masks can be used to reduce the noises of topic assignments obtained from topic models for image segmentation tasks. Second, we test the effectiveness of the topic masks by applying them to segmented images obtained from the Latent Dirichlet Allocation model and the Spatial Latent Dirichlet Allocation model upon the MSRC image dataset. The empirical results show that one of the masks successfully reduces the topic noises.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권9호
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• pp.3221-3242
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• 2021

The purpose of the study is to examine the current study trend of 'QR code' and suggest a direction for the future study of big data analysis: (1) Background: study trend of 'QR code' and analysis of the text by subject field and year; (2) Methodology: data scraping and collection, EXCEL summary, and preprocess and big data analysis by R x 64 4.0.2 program package; (3) the findings: first, the trend showed a continuous increase in 'QR code' studies in general and the findings were applied in various fields. Second, the analysis of frequent keywords showed somewhat different results by subject field and year, but the overall results were similar. Third, the visualization of the frequent keywords also showed similar results as that of frequent keyword analysis; and (4) the conclusions: in general, 'QR code' studies are used in various fields, and the trend is likely to increase in the future as well. And the findings of this study are a reflection that 'QR code' is an aspect of our social and cultural phenomena, so that it is necessary to think that 'QR code' is a tool and an application of information. An expansion of the scope of the analysis is expected to show us more meaningful indications on 'QR code' study trends and development potential.