• 환경영향평가
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• 제25권4호
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• pp.296-306
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• 2016

기후변화에 대한 영향 및 위험은 지역적, 국지적 차원에서 더욱 확장되므로 기후변화에 따른 지역적 영향 및 특성을 반영한 기후변화 적응대책 마련의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 기초지자체 적응대책의 분야별 사업 수 및 예산의 특성을 분석하고 피해사례와 비교 검토하여 기후변화 적응대책의 개선방향을 제시하고자 했다. 기초지자체 적응대책 특성 분석을 위해 군집분석을 통하여 지자체 적응대책의 유형별 특성을 파악 했다. 적응대책의 계획이 실제 기후변화로 인한 피해 내용을 잘 반영하고 있는지 검토하기 위하여 과거 24년 동안 지자체별 관측 영향 결과(신문기사 2,565건)와 비교 분석을 수행했다. 군집분석 수행 결과 군집은 4가지 유형으로 구분되었다. 전국 피해 유형으로 재난재해, 건강 부분에서 공통적으로 피해 빈도가 높은 것으로 분석되었으며, 적응계획 또한 재난재해, 건강, 농업, 물 관리 순서로 높은 비율을 보였다. 하지만 피해 사례 반영의 비중과 단기 및 장기 미래에 대한 고려 수준에 따라서 각 군집별로 피해빈도와 적응계획의 특성에서 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 기초지자체 특성 및 지역별 실질적 피해에 기반 한 적응대책 마련의 기초자료로 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제27권1호
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• pp.92-104
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• 2018

전 지구적인 문제로 부상하고 있는 생물다양성 훼손에 대처하기 위하여 여러 국가에서 국가생물 다양성전략 및 지역차원에서의 실천을 위한 지역생물다양성전략을 수립하고 있다. 본 연구에서는 국내 8개 지역과 국외 41개 지역에서 수립된 지역생물다양성전략을 언어네트워크분석법을 이용하여 국내 외 전략수립 특성을 파악하였다. 연구결과 지역생물다양성전략에 있어서 국내와 국외의 차이가 있음을 보여주었는데, 보전과 관리가 국내 외에서 가장 많이 사용된 핵심어로 나타났으나 비전, 목표부문, 전략부문, 실천과제 등 각 전략체계에서 우선적으로 사용된 핵심어들은 다소 다른 것으로 나타났다. 네트워크 분석 결과 국내가 국외와 비교하여 더 세분화된 분산형 네트워크를 가지고 있는 것에 반해, 국외의 경우 좀 더 포괄적이고 통합적으로 구성된 밀집형의 네트워크를 가진 것을 알 수 있었다. 이러한 지역생물다양성전략의 차이는 생물다양성의 위협요인이나 문제인식 혹은 지역상황의 차이 등에 의한 것으로 판단된다. 본 연구결과는 향후 국내 지역생물다양성전략의 수립이나 생물다양성협약의 비전을 달성하기 위한 지역적 역할을 평가하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.321-334
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• 2020

최근 미 연준이 정책금리 인하를 결정하면서 향후 통화정책 운용방향에 관해 관심이 고조되고 있다. 과거 금리동결 시점이나 동결기간 중, 그리고 인상이나 인하 시점이 다가왔을 때 통화정책 의결문의 표현을 살펴보면 단어 선택의 변화 등을 통해 시장과 꾸준하게 커뮤니케이션해 왔었다는 것을 알 수 있다. 하지만 이렇게 의결문의 표현을 문맥을 통해 분석하는 방법이 다소 주관적이고 정성적인 분석에 그칠 수 있다는 비판이 있다. 이런 점을 고려하여 Woo와 Chang (2016)에서는 데이터마이닝 기법 중 하나인 텍스트마이닝 방법을 통해 의결문 분석 과정을 보완할 수 있는 방법을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 선행 연구 결과를 토대로 미 연준의 통화정책 의결문의 정책 시그널링 효과를 평가해 보았다. 의결문의 특성을 텍스트마이닝 관점에서 분석하고 의결문 간 표현의 변화를 포착하여 향후 정책 기조 변화를 예측하고자 하였다. 이를 위해 대표적인 데이터마이닝 기법인 의사결정나무모형과 신경망모형을 사용하였다. 분석 결과, 대체로 의결문 간 비유사성의 변화가 향후 정책 변화를 효과적으로 예측할 수 있는 것으로 평가되었으며, 그동안 미 연준이 의결문을 통해 체계적으로 정책 시그널링을 실시해 온 결과로 판단할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권10호
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• pp.720-731
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• 2001

구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들을 클래스의 상속성, 다형성, 메시지 전달 그리고 캡슐화와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한 기존의 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로서 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 RUP(Rational Unified Process)의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대해서 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력 복잡도CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였으며, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 적용하여 복잡도를 측정하였다. 제안된 CC와 IC의 값과 Chidamber와 Kemerer가 제안된 CBO와 WMC의 값을 비교해 본 결과, 제안된 복잡도 척도의 계산결과 값이 큰 클래스의 경우에는 설계 이후 단계에서도 역시 복잡도가 커지게 되는 것을 알 수 있었다. 이로써 소프트웨어개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아질 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권4호
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• pp.61-75
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• 2020

주식의 가격을 이해하고 예측하기 위해서 활용되는 데이터의 범위는 기존의 정형화된 데이터에서 비정형화된 다양한 종류의 데이터로 확대되고 있다. 본 연구는 SNS에서 수집된 댓글 데이터가 주식의 미래 가격의 변동에 영향을 미치는지를 조사한다. 가장 많은 주식투자자가 참여하는 커뮤니티인 네이버 주식토론방에서 20개 종목에 대한 6개월 간의 댓글 데이터를 수집하여, 이들 데이터가 1시간 후의 가격 변동의 방향과 가격 변동의 폭에 대한 예측력을 가지는지 조사한다. 예측 관계는 LSTM과 CNN등의 딥뉴럴네트워크 기법을 활용하여 모델링하였다. 20개 종목에 대해 조사하여 13개 종목에서 미래의 주가 이동 방향을 50% 이상의 정확도로 예측할 수 있다는 결과를 얻었고, 16개 종목에서 미래의 주가 변동폭을 50% 이상의 정확도로 예측할 수 있다는 결과를 얻었다. 본 연구는 네이버 주식토론방과 같은 SNS에서 형성된 여론이 주식 종목의 수급에 영향을 주어 가격의 변동 요인으로도 작용할 수 있다는 점을 확인한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권3호
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• pp.103-121
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• 2020

본 연구는 학교도서관의 연구동향을 살펴보기 위해 토픽모델링을 적용하였다. 분석 대상은 4대 문헌정보학회지 한국도서관·정보학회지, 한국문헌정보학회지, 한국비블리아학회지, 정보관리학회지의 1990년부터 2020년 7월까지 학교도서관 관련 논문 498편이다. 연구 결과 토픽모델링을 통한 주제는 27개의 토픽으로 8개의 영역 일반, 제도·체제, 건물·설비, 운영·경영, 자료조직, 서비스, 교육, 기타로 묶어 정리하였고, 하위단계 주제는 22개로 나누었다. 텍스트 정제와 토픽모델링 분석은 넷마이너(NetMiner) V.4를 사용하여 수행하였고 토픽모델링을 위한 토픽 개수의 결정을 위해 로그우드 추정치를 사용하였다. 연구 결과 27개 토픽의 주제에 제목을 부여하였고 제일 많은 연구가 이루어진 토픽은 도서관 활용수업(T27)이 35편, 정보활용(T2)에 관한 연구가 30편이고, 20편 이상의 연구는 평가지표개발(T13), 학교 사서교사 배치(T24), 학습정보 매체 활용(T3), 지역사회·공공도서관(T7), 도서관 협력(T9), 도서관 이용(T17), 도서관 연구(T11), 독서교육(T4), 장서개발(T5), 교육효과·교육방법(T18)이 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.295-306
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• 2016

본 연구는 데이터품질과 관련된 선행연구의 메타정보를 활용하여 연구경향을 분석하고 이를 통해서 산업계의 흐름을 예측하기 위한 목적의 연구이다. 다양한 분야에서 연구경향을 분석하려는 시도는 이어져 왔으나, 데이터품질 영역은 그 범위가 방대하여 선행 연구자료에 대한 분석을 수행하기 어려웠다. 본 연구는 Web of Science 색인DB에 수록된 최근 10년간의 연구 메타데이터를 수집하여 텍스트 마이닝, 사회연결망 분석기법을 활용한 시계열 네트워크 분석을 수행하였다. 연구주제 분석 결과, 수학 및 전산 생물학, 화학, 건강관리 과학 및 서비스, 생화학 및 분자 생물학, 운영 연구 및 경영 과학, 의료정보학은 연구비율이 감소하고 있었고, 환경, 수자원, 지질학, 계측기 및 계측의 연구비율은 증가하고 있었다. 또한 사회연결망 분석 결과 데이터품질 연구에서는 분석, 알고리즘, 네트워크의 주제가 중앙성이 높은 중요한 주제로 나타났으며, 이미지와 모델, 센서, 최적화가 데이터품질에서 중요한 주제로 등장하는 추세를 보였다. 데이터품질의 산업과 연관관계 분석 결과는 기술, 산업, 건강, 유틸리티, 고객서비스가 연관성이 높은 산업으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데이터품질 연구의 패턴을 분석하고 산업과 연관관계를 찾는 데이터품질 관련 연구자 뿐아니라 산업계에도 유용한 자료로 활용되리라 판단된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제59권1호
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• pp.63-80
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• 2020

본 연구는 2000년부터 2019년까지 7종의 KCI 등재지에 게재된 3,114편의 수학교육 논문와 5종의 SSCI 등재지에 게재된 1,636편의 수학교육 논문의 연구 동향을 텍스트 마이닝 기술의 하나인 토픽모델링을 사용하여 비교·분석하였다. 연구 결과, 국내외 수학교육 연구는 16개의 유사한 주제와 7개의 상이한 주제로 분류할 수 있었다. 연구 결과, 예비교사와 관련된 주제는 국내와 해외 수학교육 연구에서 모두 높은 비중을 차지하고 있는 연구주제였다. 현직교사 재교육에 관한 연구주제는 국내 연구에서는 하나의 독립된 주제로 나타나지 않았지만, 해외 연구에서 많은 관심을 받는 주제로 나타났다. 해외 수학교육 연구에 비해 국내에서는 수학적 역량에 관한 연구의 관심이 높았지만, 이는 문제해결역량과 창의·융합역량에 치중되는 경향이 있었다. 반면, 해외 수학교육에서는 정체성과 공정성에 관한 연구가 강조되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5227-5237
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• 2011

기술로드맵은 기술, 제품, 시장의 관계를 고려하여 기술전략 및 기획을 지원하는 강력한 도구로서 기술 로드맵을 개발하거나 실무에 적용시킨 사례 등과 관련된 연구가 다수 수행되었다. 그러나 대부분의 기술로드맵 연구들은 체계적이고 정량적인 분석보다는 브레인스토밍, 전문가 그룹 활용, 델파이 등과 같은 정성적인 방법에 의존하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 대표적인 정량적 분석인 특허분석을 활용하였다. 따라서 본 연구의 목적은 기술수명주기를 고려한 특허인용네트워크를 개발하여 기술로드맵 작성에 적용하고, 이를 통해 유망한 미개발 기술을 기획하는 것이다. 이를 위하여, 우선 특허데이터와 인용정보가 수집되고 이를 바탕으로 특허인용 네트워크가 작성된다. 둘째, 기술수명주기 및 특허출원연도를 고려하여 수명주기에서의 위치를 분석하고, 향후 기술개발기간이 추정된다. 기술진화를 보여주기 위해 하위 세부기술들은 그룹핑되어 상위기술을 설명하고 이는 기술로드맵에 포함되는 노드로서 지칭된다. 마지막으로 기술 층의 각 기술 노드들을 연결 짓고 개발기간을 추정하여 기술로드맵을 작성한다. 이 기술로드맵을 바탕으로 기술기획을 수행하기 위해 텍스트 마이닝을 적용하여 미개발 기술을 제시하고, 향후 개발될 필요가 있는 기술의 특성을 제안한다. 본 연구는 수소저장 기술을 선정하여 앞에서 제시된 방법과 과정을 설명하였다.

• 정보관리연구
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• 제41권4호
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• pp.227-249
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• 2010

정보기술과 인터넷의 발달로 학술정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 정보 과잉으로 인해 연구자들은 필요한 정보를 찾거나 필터링하는데 더 많은 시간과 노력을 투입하고 있다. 이용자들이 원하는 정보를 예측하여 관심 가질만한 정보를 선별하여 추천하는 시스템을 전문가시스템, 데이터마이닝, 정보검색 등 다양한 분야에서 오래 전부터 연구하여 왔다. 최근에는 콘텐츠기반추천시스템과 협업필터링을 결합하거나 다른 분야 모델을 접목한 하이브리드 추천시스템으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 기존 추천시스템 문제를 해결하고 대규모 정보센터나 도서관에서 학술논문을 효율적이고 지능적으로 추천하기 위해 협업필터링과 나이브베이즈모델을 결합한 새로운 방식의 추천시스템을 제시하였다. 즉, 협업필터링 방식으로 과도한 특성화(Over-specialization) 문제를 해결하고, 나이브베이즈모델을 통해 평가정보나 이용정보가 부족한 신규콘텐츠 추천문제를 해소하였다. 본 모델을 검증하기 위해 한국과학기술정보연구원 NDSL에서 제공하는 식품과 전기 분야 학술논문에 적용하여 실험하였다. 현재 NDSL 이용자 4명에게 피드백을 받은 결과 추천논문에 상당히 만족하는 것으로 나타났다.