• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.77-90
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• 2020

본 연구는 온라인 문제기반학습에서 학습자의 학습행태에 따른 학습유형을 파악하고 각 학습유형의 특징을 조사하여 효과적인 온라인 문제기반학습 설계를 위한 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. 본 연구를 위해 6주 동안 K대학에서 운영된 문제기반학습 프로그램에 참여한 1,341명의 초·중학생의 온라인 활동 데이터가 수집되었고, 이를 통하여 학습자들의 학습행태를 나타내는 48개의 변인이 추출되었다. 추출된 변인은 학습자들의 학습유형을 구분하기 위한 계층적 군집분석 기법에 활용되었으며, 구분된 학습유형에 따라 학습행태와 학업성취도 측면에서 어떠한 차이가 있는지 비교·분석하였다. 그 결과, 학습자의 온라인 학습유형은 학습참여 수준에 따라 '고수준 학습참여형(군집 1)', '중수준 학습참여형(군집 2)', '저수준 학습참여형(군집 3)'으로 구분되었다. 또한, 학습참여 수준이 높은 군집이 높은 학업성취도를 얻은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 온라인 문제기반학습을 효과적으로 설계·운영하기 위한 시사점을 제시하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권6호
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• pp.611-619
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• 2022

최근 교육에서 교육 데이터마이닝에 관한 관심이 높아지고 있는 시점에 과학교육에서 평가 결과를 활용하여 학생들에게 적합한 피드백을 제공하기 위해 빅데이터 분석의 적용 가능성을 탐색해 보고자 하였다. 연구에서는 국가수준 학업성취도 평가의 24문항에 응시한 2,576명의 평가 자료를 활용하여 비지도 기계학습의 한 가지 방법인 K-평균 군집분석을 이용하여 학생들을 군집화하였다. 학업성취도 평가 자료를 활용한 군집화 결과, 학생들을 6개의 군집으로 나누어 볼수 있었다. 상위권이나 하위권에 비해 중위권 학생들이 다양하게 다른 군집으로 구분됨을 알 수 있다. 군집분석의 결과를 보면, 군집화에서 가장 중요하게 영향을 주는 요인은 학업 성취였으며, 군집별로는 교육과정의 내용 영역별, 교과 역량별, 정의적 특성 면에서 서로 다른 특성을 보이고 있었다. 하위 군집에서는 정의적 영역 중에서 학습의욕이 중요하게 영향을 주고, 교과 역량 면에서는 과학적 탐구 및 문제 해결력과 과학적 의사소통 능력이 중요하게 영향을 주고 있었다. 내용 영역 면에서는 운동과 에너지와 물질 영역에 대한 성취가 군집의 특성을 구분하는 중요한 요인으로 작용하고 있었다. 따라서 평가 자료를 활용해 학생을 군집화한 후, 이러한 군집별 특성을 바탕으로 학생들에게 학습을 위한 맞춤형 피드백을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 연구 결과를 바탕으로 군집분석 연구 결과 활용의 가능성, 내용 영역별 균형 있는 학습, 교과 역량 증진, 과학적 태도의 향상 등 과학교육의 시사점을 제안하였다.

• 벤처창업연구
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• 제2권4호
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• pp.19-41
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• 2007

본 연구는 산업구조가 지식정보산업 주도로 재편되며 적정성장 기간(Time-to-market growth)이 중요한 이슈로 부상한 상태에서 창업초기단계의 적정성장을 도모해 줄 효과적인 기업지원 구축방안을 제시하는데 그 목표가 있다. 이를 위해 본 연구는 기존 지식정보 산업 단지 중심으로 도출된 클러스터의 핵심성공 요인을 분석하여 이로부터 이상적인 성장지원 클러스터를 도출 한 후, 이를 토대로 초기성장단계 기업에 대한 성장지원이 이루어져야 하는 다양한 시사점을 도출하였다. 따라서 본 연구는 클러스터 내 기관 및 기업 또는 클러스터에 연관되어져 있는 각 요인들이 속하여져 있는 네트워크망에 대한 고찰을 통하여 이상적인 네트워크망을 제시 하는데 초점을 두었다. 이를 위해 본 연구는 크게 세 가지 분석을 실시하였다. 사례조사를 통해 산업 클러스터의 성공요인 및 기업의 성장지원 클러스터 핵심성공요인을 도출하였고, 이를 네트워크 분석(Network Analysis)에 적용하기 위해 연결망 구조 분석에 접목하였다. 또한 클러스터의 핵심성공요인 분석을 토대로 도출된 기업의 성장지원망을 사회구조 행렬(Social Fabric Matrix)을 이용하여 계량화 한 후 연결망의 특성 분석을 실시하였다. 특히 본 연구는 각 기업의 성장지원기관들 간에 이루어진 연결망을 기준으로 Centrality Test를 실시하여 핵심지원체 인식을 위한 Core 분석을 실시하였다. 이로서 산업클러스터의 구조와 핵심성공요인 분석을 토대로 구축된 이상적인 기업지원 연결망간의 구조비교분석을 실시하여 기존 산업클러스터에 대한 연결망 개선 시사점을 제시하여 클러스터 내 네트워크 분석을 위한 자원의 활용과 네트워크 전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있다.

• 한국안광학회지
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• 제20권4호
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• pp.405-414
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• 2015

목적: 안경원 고객에 대한 군집분석을 통하여 고객의 세분시장 특성을 분석하고, 이를 안경원 마케팅 전략에 유용한 지표로 삼을 수 있도록 하고자 한다. 방법: 2015년 3월 10일부터 3월 31일 사이에 서울 및 경기북부지역의 안경원을 방문한 고객을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, SPSS v.10.0 통계 패키지 프로그램을 활용하여 분석하였다. 분석방법은 빈도분석, 가치관 변수에 대한 요인분석, 시장세분화를 위한 군집분석, 교차분석을 실시하였다. 결과: 가치관에 근거하여 시장을 세분화하였다. 마케팅 전략을 수립할 때 "중도가치 지향 집단", "고도가치 지향 집단", "고도가치 지향 비종교 집단"의 3가지 군집으로 고객을 분류하여 전략을 수립하는 것이 좋은 것으로 나타났다. 누진굴절력렌즈의 마케팅 전략은 "중도가치 지향 집단"에서 자영업자를 중심으로 하는 전략이 가장 중요한 것으로 나타났다. 결론: 군집분석을 통하여 시장을 세분화한 결과 3가지 군집으로 분류되었으며, 누진굴절력렌즈의 가장 중요한 고객은 "중도가치 지향 집단"에서 41세 이상의 자영업자임을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.387-394
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• 2007

본 연구는 여러 가지의 양적변수들을 조사하는 다목적, 다변량조사 표본설계에서 층화 문제를 다룬다. 다변량 층화변수를 사용하는 층화 방법으로 일변량 층화변수가 있을 때 사용하는 누적도수제곱근법을 독립적으로 여러 층화변수에 적용하는 방법, 군집분석을 이용하는 방법, 인자분석과 군집분석을 함께 이용하는 방법 등 세 가지 방법을 제시한다. 한편, 2001년 농업총조사 자료에 나타난 동 읍 면의 농기계별 보유대수 정보를 층화변수로 활용하여 세 가지 층화 방안의 효율을 실증적으로 비교하게 되는데 그 결과 인자분석과 군집분석을 함께 고려한 층화방법이 비교적 효율적인 것으로 나타났다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제7권3호
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• pp.19-32
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• 2002

본 연구는 무주군 적상산 부근에 위치하는 소유역에서 지표수의 수질과 인접한 천층지하수 수질사이의 관계 및 지질매체와 오염원의 유입에 의한 계절적인 변동을 규명하기 위하여 수행되었다. 8월과 10월 두 차례의 조사결과 이곳 지표수와 지하수 수질은 Ca-$HCO_3$유형이 주를 이루고 있었으며 인근 광산부근에서는 중금속에 의한 오염이 나타나고 있었다. 10월 조사시에 인가가 밀집한 지역에서는 질산성 질소의 의한 오염 또한 높게 나타나는 특징을 보이고 있다. 이러한 자료를 토대로 군집분석(Cluster Analysis)과 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 실시하였으며, 군집분석결과 지표수는 5개의 그룹으로 구분되었고 지하수는 3개의 그룹으로 구분되었다. 주성분분석 결과는 군집분석 시에 나타난 결과를 효과적으로 지지하고 있으며 (1)지질매체의 수리지화학적 반응, (2)오염물질의 유입 (3) 인근광산에 의한 중금속 오염이 복합적으로 반응하여 나타난 결과로 해석된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.308-314
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• 2022

본 연구는 국내에 출원된 헬스케어 특허의 기술 융복합 분석에 관한 것으로 사회 연결망 분석(Social Network Analysis)을 이용하여 핵심 기술간 관계를 시각화하였다. 헬스케어 특허의 서브클래스 수준에서 복합 IPC 코드를 가지는 특허는 1,155건(49.4%)으로 조사되었고, 이를 대상으로 사회 연결망 분석을 실시한 결과 연결 중심성이 가장 큰 IPC 코드는 A61B, G16H, G06Q 순이고, 매개 중심성이 가장 큰 IPC 코드는 A61B, G16H, G06Q 순이다. 또한 헬스케어 특허는 두 개의 큰 기술 집합(Cluster)으로 구성되어 있다는 것을 확인할 수 있었다. Cluster-1은 A61B와 G16H 및 G06Q를 중심으로 헬스케어 인포매틱스 관련 기술을 이용한 진단, 수술 등 관련 비즈니스 모델에 해당하고, Cluster-2는 H04L과 H04W 및 H04B로 구성된 디지털 통신 기반의 헬스케어 사물인터넷 기술이다. 헬스케어 특허의 기술 융복합 핵심 쌍은 Cluster-1에서 [G16H-A61B]와 [G16H-G06Q] 이고, Cluster-2에서는 [H04L-H04W] 이다. 본 연구는 헬스케어 특허의 기술 개발 동향과 앞으로의 특허 출원에 기여할 수 있다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.593-617
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• 2014

이 연구는 창작자들의 관점에서 만화클러스터의 창작환경, 혁신네트워크와 지역활성화 효과를 평가하고, 만화클러스터 충성도에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 부천시의 만화클러스터 조성사례를 분석하였으며, 만화클러스터에서 활동하고 있는 만화창작 인력들을 대상으로 설문조사 및 심층인터뷰를 진행하였다. 조사 설계는 만화의 문화적 측면과 산업적 측면을 고려하여 만화클러스터에 관한 논의 외에도 문화클러스터, 문화산업클러스터, 창조클러스터에 관한 논의를 바탕으로 이루어졌다. 만화창작자의 인식은 만화클러스터의 창작 환경, 혁신환경, 도시활성화, 충성도를 중심으로 조사되었다. 분석결과, 만화창작 인력들은 만화클러스터가 시설 확보, 지식정보 교류, 관계 형성 측면에서 긍정적으로 작용하고 있다고 평가한 반면에 기업, 콘텐츠산업, 지역사회와의 소통과 협력 측면에서는 미흡한 것으로 평가하였다. 이것은 아직 만화클러스터의 혁신 환경이 미흡하다는 것을 의미한다고 볼 수 있다. 그리고 만화클러스터의 도시 브랜딩 효과는 비교적 높은 반면에 도시경제 활성화 효과는 낮게 평가되었다. 또한 만화클러스터에 대한 만족도와 충성도, 정책의지 등은 상당히 높게 평가되었다. 그리고 지식정보 요인, 정책요인, 지역활성화 효과 요인, 시설요인 등이 만화 창작인력의 클러스터 충성도에 영향을 미치는 요인으로 나타났는데, 정책적 요인과 지역활성화 효과 요인이 다른 요인들에 비해 충성도에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 이것은 만화클러스터 충성도가 시설 공간 및 지식정보 요인 등 단기적인 요인 보다는 정책적 요인, 지역활성화 효과 요인 등 비교적 장기적으로 지속 가능성에 영향을 미치는 요인들에 더 영향을 받고 있다는 것을 나타낸다고 할 수 있다. 이러한 분석결과를 바탕으로 이 연구에서는 만화클러스터의 지속발전 방향을 창작클러스터 측면과 만화 창조도시 측면에서 제시하였다. 장기적으로 만화클러스터가 지속, 발전하기 위해서는 문화적 접근과 경제적 접근을 통합적으로 추구할 필요가 있다.

• 한국의류학회지
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• 제26권1호
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• pp.15-26
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• 2002

The purpose of this study was to classier the somatotype of late middle-aged women and to analyze the characteristics of each somatotype. The subjects were 337 late middle-aged women and their age range os from 45 to 59 fears old. Data were collected through anthropometry and photometry and analyzed by factor analysis, cluster analysis and discriminant analysis. The results were as follows; 1. The result of factor analysis indicated that 9 factors were extracted through factor analysis and those factors comprised 83.56 percent of total valiance. 2. Using factor scores, cluster analysis was carried out and the subject were classified into 4 cluster. Each cluster was classified as their body front and side view contour. Type 1 is tall, slim, and lower balk is flat on the side. Type 2 is standard and lean-back type on the side. Type 3 is standard height and weight, H type in front, and belly-protruded on the side. Type 4 is short, fat, and the side is hip-protruded. 3. According to the stepwise discriminant analysis, the 9 important items in classifying the somatotype of the late middle-aged women are as follows ; lower back tilt angle, hip depth(back) -back waist depth(back), bust depth(fore) - anterior waist depth(fore), jugular fossa point(fore), upper back tilt angle, burst breadth -waist breadth, right shoulder tilt, height of shoulder - height of anterior waist, abdomen breath. The correct classification rate for these items is as exact as 84.62%.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.19-24
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• 2021

본 논문에서는 아파치 스파크를 이용하여 머신러닝을 분산 처리할 때의 성능 요인을 분석하고 효율적인 분산 처리를 위한 실행 환경을 실험을 통해 제시한다. 먼저, 분산 클러스터 환경에서 머신러닝을 수행할 때 고려해야 하는 성능 요인으로 클러스터의 성능, 데이터의 규모, 스파크 엔진의 속성으로 구분하여 분석한다. 그리고 하둡 클러스터에서 동작하는 스파크 MLlib을 이용하여 회귀분석을 수행할 때 노드의 구성과 스파크 Executor의 설정을 변화하면서 성능을 측정한다. 실험 결과 최적의 Executor 개수는 데이터의 블록의 수에 영향을 받으나 클러스터 규모에 따라 최대값, 최소값은 각각 코어의 수, 워커 노드의 수로 제한됨을 실증하였다.