• 대한교통학회지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.59-68
• /
• 2002

도로의 설계 및 운영 등에 필요한 연평균 일 교통량은 365일 조사에 의한 것이 아닌 단기간 조사된 교통량을 사용하는 것으로써 이를 추정하려는 연구는 이전부터 있어왔다. 본 연구에서는 기존 연구를 바탕으로 이 AADT 추정의 방법을 개선시키고자 하였다. 먼저 그룹간의 차이를 뚜렷이 보여줄 수 있는 변수를 찾기 위해 그룹의 수를 변화시켜가며 각 그룹의 시간변 동요인들(전체, 주중, 토요일, 일요일, 주중-토요일, 주중-일요일)의 값을 살펴보아 그 차이가 가장 뚜렷한 변동 요인을 주중-일요일의 시간변동 요인으로 선정하였다. 그 다음 월 변동요인만을 사용하여 상시조사지점을 clustering하였다. 그룹간의 시간변동요인의 차이를 가장 크게 하는 것을 원칙으로 군집분석을 한 결과 10개의 그룹으로 묶을 수 있었다. 선정된 주중-일요일의 시간변동 요인을 사용하여 판별분석과 신경망을 통한 그룹할당을 했다. 신경망의 적중률이 판별분석의 경우보다 훨씬 좋았고, RMSE. U-test 결과도 더 좋았다. 결과를 전체적으로 살펴보면, 본 연구에서 사용한 방법(월 변동요인만을 사용하여 군집분석 한 후, 각 그룹에서 월별로 요일변동요인을 구해 적용한 AADT 추정)의 결과가 이전 연구인 월변동과 요일변동을 이용한 AADT 추정의 결과보다 훨씬 좋았다. 그리고 그룹할당의 변수를 주중-일요일의 시간변동요인으로 달리하였을 때, 신경망의 경우 그룹할당의 적중률이 더 높아지는 것을 볼 수 있었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.41-52
• /
• 2022

국내 공공도서관은 1, 2차 도서관 발전 종합계획을 토대로 양적 성장을 이루었으나, 질적으로는 다소 부족한 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 연구가 수행되었다. 대다수 선행연구에서는 사회·경제적 요인과 통계분석에 한정되어 수행된 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적 개념을 적용하여 강우와 폭염으로 인한 공공도서관 대출 수요 감소를 정량적으로 산출하고, 기상 변화로 도서 대출 수요 감소가 높은 지역과 그렇지 않은 지역을 군집화하여 공공도서관 내·외부 요인들과 결합한 후 기상변화에 따른 공공도서관 대출 수요 변화를 분석하였다. 분석 결과 공공도서관별 기상으로 인한 감소 차이가 존재하였으며, 공공도서관의 특성과 공간적 위치에 따라 일부 다르게 나타났다. 또한, 기온이 35℃ 이상인 폭염일 경우 도서 대출 수요 감소 폭이 많이 증가하였으며, 랜덤포레스트 모형으로 분석한 결과 유의미한 요인이 도출되었다. 내적 요인으로는 좌석 수, 장서 수, 면적이 도출되었으며, 외적 요인으로는 공공도서관 접근 경사로, 카페, 독서실, 10대 유동인구, 30/40대 여성 유동인구가 중요한 변수로 분석되었다. 이러한 분석 결과는 특정 시즌 기상을 고려한 공공도서관 이용 활성화 정책 수립에 이바지할 것으로 판단되며, 연구의 한계점도 제시하였다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권4호
• /
• pp.113-130
• /
• 2023

경제발전과 국민소득 증가로 자동차 수는 계속 증가하고 있으며 이는 한정된 도로 여건과 주차 시설 부족으로 불법주정차 문제가 심각한 상황이다. 불법주정차는 사람들에게 많은 불편과 불쾌감을 주며, 또한 사고로 인한 인명 피해로까지 이어지게 한다. 수도권을 중심으로 늘어나는 차량과 불법주정차로 인해 관련 사고 및 그 피해의 심각성은 날로 커지고 있다. 이는 사회문제 발생의 원인이 되면서 불법주정차를 줄이기 위한 대책 마련에 힘쓰고 있다. 특히, 국내에서는 수도권에 거주하는 사람들의 민원 절반이 불법주정차 문제이고, 이로 인한 물리적 피해와 인명 피해가 가장 많은 곳은 경기도이다. 그리하여, 본 연구에서는 경기도 수원시의 불법주정차 관련 데이터를 기반으로 머신러닝 기법을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 효과적인 불법주정차 단속 방안을 제안한다. 더불어, 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 실무적·사회적·정책 및 법률적 방안을 제시한다. 본 연구는 사회문제 중 하나로 언급되고 있는 도시의 교통체증을 증가시키는 불법주정차 문제에 머신러닝 알고리즘인 K-prototype을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류한 것에 학술적 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 방안을 제시함으로써 실무적 및 사회적 측면에 기여한다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권2호
• /
• pp.77-96
• /
• 2011

전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 이처럼 전시회의 중요성이 점점 커짐에 따라, 국내 전시 산업은 많은 양적 성장을 이뤄왔다. 그러나, 양적 성장에 비해 전시 산업의 질적 성장은 이에 미치지 못하는 실정이다. 따라서 전시회의 질정 성장을 이루기 위해서는 관람객의 행동 패턴을 이해하여 관람객들의 전시 관람 수준과 만족도를 높일 필요성이 있다. 본 연구에서는 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 다음과 같은 연구 프레임워크를 사용한다. 첫 번째 단계는 본 연구의 방법론을 적용하기 적합한 전시회를 선정하는 단계이다. 두 번째 단계는 관찰 조사 방법을 수행하는 단계이다. 마지막 세 번째 단계는 수집된 자료들을 분석하는 단계이다. 분석 단계에서는 부스들의 개별 특성을 파악하였고, 더 나아가 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 데이터마이닝 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 전시 기획자에게 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 참관객들이 원하는 정보를 원하는 방식으로 제공하는 개인화서비스를 가능하게 하여 궁극적으로 전시회 관람의 질과 만족도를 크게 향상시킬 수 있을 것이라고 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권3호
• /
• pp.171-191
• /
• 2020

본 연구는 현대 사회에서 가장 가치 있는 문화자산이자 한류의 흐름에서 특히 중요한 위치를 차지하는 디지털 음악에 초점을 두었다. 디지털 음악에 대하여 공신력 있는 음원 차트인 '가온 차트'에 진입한 음원들의 73주간 순위 변화를 수집하였으며 유사한 특징을 가지는 패턴들로 분류하였다. 이후 각 순위 변화 패턴으로부터 주목할 만한 특징에 대한 설명적 분석을 수행하였다. 구체적으로 음원에 대한 신뢰도 이슈가 발생하기 이전 기간의 국내 발매된 디지털 음원들로 한정하여 시점을 일치시킨 후 시계열 군집분석을 통해 패턴을 도출하고자 하였다. 데이터 수집과 전처리를 통하여 742건의 중복되지 않는 음원들을 확보하였고, 시계열 순위 변화에 대한 시계열 군집분석 결과 16개의 패턴들이 도출되었다. 이후 도출된 패턴들을 기반으로 '스테디셀러'와 '원 히트 원더'의 두 가지 유형의 대표적인 패턴을 확인하였다. 나아가 두 패턴에 대하여 차트 내에서 음원의 생존 기간과 음원 순위에 관점에서 다섯 가지의 세분화된 패턴으로 분류하였다. 각 패턴들이 가지는 중요한 특징들은 다음과 같다. 원 히트 원더형 패턴에서 아티스트의 슈퍼스타 효과와 편승효과가 강하게 나타났으며, 소비자들의 디지털 음원 선택에 강한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 나아가 스테디셀러형 패턴을 통해서 매우 오랜시간 소비자들의 선택을 받는 음원들을 확인하였고, 소비자의 니즈를 관통하며 가장 많은 선택을 받는 음원들이 오히려 원 히트 원더형 패턴이 아니라 스테디셀러: 중기 패턴에 포진하고 있음을 확인하였다. 특히 주목할 만한 점은 스테디셀러형 패턴을 통해 기존의 패턴과는 상반되는 '차트 역주행' 현상을 확인했다는 것이다. 본 연구는 디지털 음원을 중심으로 상대적으로 소외되었던 분야인 시간의 흐름에 따른 음원의 순위 변화에 초점을 두었고, 음원의 흥행과 순위를 예측하는 것이 아니라 순위 변화의 패턴을 세분화함으로써 음원 연구에 대한 새로운 접근을 시도하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권4호
• /
• pp.1-16
• /
• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제26권2호
• /
• pp.59-66
• /
• 2001

정위적분할방사선치료(FSRT)는 병소경계에 대한 공간상위치와 형태를 정확히 결정하는 것이 큰 쟁점이다. 본 연구는 나선형 CT를 이용하여 4명의 뇌종양 환자와 팬톰(파라핀)으로부터 연속적인 횡축 단면상을 얻었다. K-mean 분류 알고리즘을 적용하여 CT영상의 초기정보값을 평균화소값으로 변화시켰다. 영상의 구성은 병소영역, 정상영역, 혼합영역, 바탕영역, 가음영영역의 5영역으로 분류하였다. 주된 관심은 혼합영역 내에서 정상영역과 혼합영역을 어떻게 분리하는 가였다. 5영역 평균화소값 중에서 정상영역과 병소영역에 상대적인 평균편차 분석법을 적용하여 2영역 평균편차 화소값 사이의 최대점을 구하였다. IDL 프로그램을 이용한 반자동윤곽법으로 혼합영역내의 최대점을 연결함으로서 GTV의 경계선을 그렸다. 균일한 팬톰의 관심영역 경계선은 ${\pm}1%$ 이내의 오차로 평가되었다. 환자 4명의 경우는 방사선 전문의들이 그린 병소영역과 K-mean 알고리즘과 상대적인 평균편차 분석법에 의해 자동적으로 묘사된 병소영역과 거의 일치하였다. 이러한 방법들을 사용하여 불분명한 정상영역과 병소영역의 경계선을 명확하게 나타낼 수 있었다. 그러므로 CT 영상이 MRI 영상과 비교하여 간헐적으로 병소윤곽을 보여주지 못할 경우 이 방법은 치료계획을 결정할 때 유용한 CT영상 자료로 활용될 수 있음을 확인하였다.