• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.35-40
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• 2010

최근 디지털 사진의 보급으로 인해, 일반 사람들 또한 한번에 수백장의 사진을 촬영하는 일이 많아졌고 최근에 사진 관리에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 대부분의 사진 관리에 사용되는 썸네일 기반의 순차적인 격자 인터페이스는 사진의 한가지 특성에 따라 각 사진을 정렬하는 방식을 사용한다. 이러한 방식은 사용자가 많은 수의 사진을 관리하기에는 많은 스크롤링과 클릭을 요구하게 되므로 많은 시간과 집중력이 요구된다. 본 논문에서는, 색상 유사도와 촬영 시각을 이용하여, 각 사진을 클러스터링하고 촬영 시각의 흐름에 따라 배열하는 인터페이스를 제안한다. 제안한 인터페이스는 사진의 촬영시각에 따라 먼저 각 사진들을 클러스터링하고 한번 분류된 클러스터 사진들은 서로 유사한 색상의 사진들끼리 2차로 재분류한다. 이 때 사용한 2차 클러스터링 방법은 구간 그래프의 최대 클리크 찾기 찾기 알고리즘을 이용한 방법으로 25가지 색상의 히스토그램을 비교한다. 분류된 사진들은 클러스터의 순서에 따라 연속적으로 각 클러스터들을 배치한다. 제안한 클러스터링 기능과 사진 배치 인터페이스를 평가하기 위해서, 설문조사 기반의 사용자 평가를 수행하였다.

• 대한간호학회지
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• 제47권6호
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• pp.806-816
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• 2017

Purpose: As comprehensive nursing care service has gradually expanded, it has become necessary to explore the various opinions about it. The purpose of this study is to explore the large amount of text data regarding comprehensive nursing care service extracted from online news and social media by applying a semantic network analysis. Methods: The web pages of the Korean Nurses Association (KNA) News, major daily newspapers, and Twitter were crawled by searching the keyword 'comprehensive nursing care service' using Python. A morphological analysis was performed using KoNLPy. Nodes on a 'comprehensive nursing care service' cluster were selected, and frequency, edge weight, and degree centrality were calculated and visualized with Gephi for the semantic network. Results: A total of 536 news pages and 464 tweets were analyzed. In the KNA News and major daily newspapers, 'nursing workforce' and 'nursing service' were highly rated in frequency, edge weight, and degree centrality. On Twitter, the most frequent nodes were 'National Health Insurance Service' and 'comprehensive nursing care service hospital.' The nodes with the highest edge weight were 'national health insurance,' 'wards without caregiver presence,' and 'caregiving costs.' 'National Health Insurance Service' was highest in degree centrality. Conclusion: This study provides an example of how to use atypical big data for a nursing issue through semantic network analysis to explore diverse perspectives surrounding the nursing community through various media sources. Applying semantic network analysis to online big data to gather information regarding various nursing issues would help to explore opinions for formulating and implementing nursing policies.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1733-1748
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• 1997

재사용을 지원하는 라이브러리 구축을 위해서는 다양한 응용영역에 적용할 수 있는 분류스킴과 검색방법이 필요하다. 본 논문에서는 재사용 단계의 접근성의 핵심을 이루는 분류스킴을 클러스터를 이용한 계층적인 구조를 통해 정의하였다. 또한 검색시스템의 기능과 정확도를 결정하는 라이브러리 구조에 클러스터링 정보를 첨가하여 부품의 표현방법과 클래스들간의 유사관계를 기술, 관리하는 방법을 제안하였다. 이에 따라 개발자에게 소프트웨어 부품의 인덱싱 및 스테밍 등을 통한 분류 및 검색 방법을 제공함으로써 재사용부품에 대한 탐색가능성을 높이고 재사용의 효과를 증진시키려한다. 그 결과로 재사용 라이브러리의 구축과정을 자동화하였고 기존의 문제점인 확장성과 관련된 모두를 고려한 분류스킴을 통하여 재사용라이브러리와 검색시스템을 구축하였으며 관련연구를 클러스터 계층도를 통해 시각화함으로써 탐색가능성에 대한 효과를 높였다. 또한 검색결과는 재사용시스템 CARS 2.1에 통합되었다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제35권4호
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• pp.287-300
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• 2019

Spot blotch caused by Bipolaris sorokiniana has spread to more than 9 million ha of wheat in the warm, humid areas of the Eastern Gangetic Plains (EGP) of South Asia and is a disease of major concern in other similar wheat growing regions worldwide. Differential lignin content in resistant and susceptible genotypes and its association with free radicals such as hydrogen peroxide ($H_2O_2$), superoxide ($O_2{^-}$) and hydroxyl radical ($OH^-$) were studied after inoculation under field conditions for two consecutive years. $H_2O_2$ significantly influenced lignin content in flag leaves, whereas there was a negative correlation among lignin and $H_2O_2$ to the Area Under Disease Progress Curve (AUDPC). The production of $H_2O_2$ was higher in the resistant genotypes than susceptible ones. The $O_2{^-}$ and $OH^-$ positively correlated with AUDPC but negatively with lignin content. This study illustrates that $H_2O_2$ has a vital role in prompting lignification and thereby resistance to spot blotch in wheat. We used cluster analysis to separate the resistant and susceptible genotypes by phenotypic and biochemical traits. $H_2O_2$ associated lignin production significantly reduced the number of appressoria and penetration pegs. We visualized the effect of lignin in disease resistance using differential histochemical staining of tissue from resistant and susceptible genotypes, which shows the variable accumulation of hydrogen peroxide and lignin around penetration sites.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1005-1013
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• 2021

코로나 19가 장기화되면서 기존 학력 격차가 더욱 심화되고 있다. 본 연구의 목적은 담임교사에게 학업 성취도 분석을 통해 학년 및 학급 내 학력 격차 실태를 시각적으로 확인하고, 이를 활용하여 학력 격차를 개선하기 위한 수업 설계 및 방안 탐색에 도움을 주기 위함이다. 학생들의 학년 초 국어, 수학 진단평가 점수 데이터를 K-means 알고리즘을 활용하여 클러스터로 시각화하였으며, 그 결과 유의미한 군집이 형성된 것을 확인했다. 또한, 교사 인터뷰 결과를 통해서 학생의 학습 수준 및 학업 성취 확인, 개별 보충지도 및 수준별 학습과 같은 수업 설계 등 학력 격차 개선에 본 시스템이 유의미한 것으로 확인되었다. 이는 곧, 학업 성취도 데이터 분석 시스템이 학력 격차 개선에 도움이 된다는 것을 의미한다. 본 연구가 담임교사에게 학년 및 학급 내 학력 격차 개선 방안을 탐색하는 데에 실질적인 도움을 제공하며, 궁극적으로 학력 격차 개선에 기여하기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제33권3호
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• pp.63-83
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• 2016

다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 'metadata'라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국경제지리학회지
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• 제15권1호
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• pp.26-41
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• 2012

본 연구에서는 서울 대도시권에서 도시 내 통행흐름의 시-공간적 특성을 밝히고자 한다. 특히, 서울대도시권 대중교통이용자의 통행기록을 담고 있는 교통카드 데이터베이스에서 지하철 이용자의 하루 동안의 탑승자료를 이용하여 시간대별 통행흐름의 유형과 토지이용과의 관계를 분석하였다. 이를 위하여 먼저 각 지하철역별 아침, 낮, 저녁 시간대별 승하차 여객 수를 산출하고, 그의 공간적 분포를 GIS를 이용하여 시각화 하였다. 이러한 각 역의 시간대별 승객의 타고 내리는 승객흐름을 바탕으로 계층적 군집분석법을 이용하여 서울대도시권 지하철체계를 구성하고 있는 353개 역들을 유형화 하였다. 이러한 승객 흐름의 유형별 군집에 따라 지하철 역 인접 지역의 토지이용을 나타내는 지역변수들과의 관계식을 도출하였다. 이러한 분석의 결과는 교통계획은 물론 도시계획의 다양한 단계에 유용하게 이용될 수 있다.

• 대한지리학회지
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• 제51권6호
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• pp.853-871
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• 2016

성폭력 범죄로 인한 피해 사례가 증가하면서 성폭력 범죄에 대한 예방과 사회적 안전 장치에 대한 국민적 관심이 증대되고 있다. 여러 가지 처벌적 조치들에도 불구하고 성폭력 범죄는 해마다 증가하고 있으며, 기존의 법적, 제도적 장치에 대한 범죄 예방의 실효성에 대한 의문이 제기되고 있다. 이에 대한 대안으로 최근 범죄학에서는 범죄가 발생할 수 있는 환경적 요인에 대한 설계와 관리를 통해 범죄의 기회를 감소시키고자 하는 환경범죄학적 접근이 각광받고 있다. 본 연구는 이러한 환경범죄학적 맥락에서 성범죄의 공간적 분포 특성을 살펴보고, 지역의 환경요인과 성폭력 범죄 발생의 상관성을 실증적으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 여성가족부에서 공개하는 성범죄자알림e의 성범죄 정보를 활용하여 거시적 스케일에서의 성폭력 범죄 지도를 시각적으로 제시하고, 여러 공간 통계 기법을 통해 성폭력 범죄의 발생 분포와 공간 클러스터를 탐색하였다. 또한 지역의 다양한 환경 변수들과의 다변량 회귀분석을 통해 성폭력 범죄의 환경 특성 요인을 도출하였다. 본 연구의 결과는 우리나라의 성폭력 범죄의 현주소와 공간적 양상을 보다 실제적으로 이해하는데 도움을 줄 것이며, 성범죄 예방과 치안 강화를 위한 지역 정책 수립 및 방안 설정에 유용한 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.198-208
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• 2021

ArangoDB는 대용량 데이터 저장을 위해 많은 응용에서 활용되고 있는 NoSQL 데이터베이스 시스템이다. ArangoDB와 같은 새로운 NoSQL 데이터베이스 시스템을 실제 환경에 적용하기 위해서 성능을 평가해 줄 수 있는 벤치마킹 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 응용 계층뿐만 아니라 커널 계층에서의 성능이 측정 가능한 ArangoDB 기반 벤치마킹 시스템을 설계하고 구현한다. 클러스터 환경에서의 NoSQL 데이터베이스 시스템 성능을 측정하기 위해서 YCSB를 일부 수정한다. 또한, 기존 자료 분석을 통해 실세계에서 발생하는 세가지 워크로드 유형을 정의한다. 세 가지 워크로드 유형의 벤치마킹을 통해 ArangoDB에서 활용 가능한 워크로드를 도출하였고, 응용 계층뿐만 아니라 커널 계층의 성능이 가시화될 수 있음을 입증하였다. 기존 데이터베이스에서 ArangoDB로 데이터 이전 작업이 필요한 환경에서는 본 시스템의 벤치마킹을 통해 적용 가능성과 리스크 검토가 가능할 것으로 기대된다.