• 한국지리정보학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.149-157
• /
• 2006

본 연구는 부산시의 GIS 데이타베이스를 활용하여 먼저, 입지포텐셜 분석을 위한 지표를 설정하여 각 지표별 Rank-Map을 작성하였다. 다음으로 각 상업 업무시설이 입지할 가능성을 예측할 수 있는 입지 포텐셜 ($P_i$)을 분석하여 제안하였다. Rank 1, 2로 분류되는 존의 건물용도 현황을 보면, 상업시설 용도가 차지하는 비율이 높음을 알 수 있었다. Rank 4~7까지의 존은 환경보전적 차원에서 비 상업계 용도지역이 지정되고 관리될 필요가 있다고 사료된다. 또한, 본 연구에서 제안한 입지 포텐셜은 용도지역 지정시 상업계 용도지역 지정의 기초자료로서 활용할 수 있다고 사료되어진다.

• 한국가축번식학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.191-195
• /
• 1997

The objective of this study were to compare two methods of analysis of milk urea nitrogen (MUN) and to relate conentration of MUN to pregnancy rate in dairy cows. The Azotest and Sigma method for MUN analysis were compared. The Azotest consistently underestimated the Sigma values for same samples, except for those in rank 3. The CV for the Azotest, within each rank, were less than 15%, demonstrating acceptable repeatability of the Azotest within a rank. Concentrations of MUN higher or lower than MUN in rank 3 and 4 were associated with decreased pregnancy rate. Mun concentrations in rank 5 and 6 were associated with a, pp.oximately a 16 percentage point decrease in pregnancy rate. Mun concentrations in rank 5 and 6 were associated with a, pp.oximately a 16 percentage point decrease in pregnancy rate after AI in dairy cow. This results suggest that Azotest may be benificial to dairy producers to monitor urea nitrogen concentration in their herd in efforts to maintain or improve reproductive efficiency.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.95-114
• /
• 2009

본 연구는 AHP(Analytic Hierarchy Process)법을 이용하여 우리나라 물류시스템를 구성하는 분석요소인 '내부 구성요소'와 '외부 요구항목'을 추출하고, 이들 요소의 가중치 및 우선순위 제시하여 우리나라 물류시스템 효율화에 시급한 개선점 제시를 연구의 목적으로 하였다. 연구의 결과, '내부 구성요소'는 도로, 철도, 해운, 항공, 파이프라인의 총 5가지 요소로 구성됨을 확인하였다. AHP법을 이용한 분석결과, 설문에 응답한 전문가들은 도로(0.312)를 가장 중요한 내부 구성요소로 판단하고 있으며, 해운(0.269)을 2순위, 철도(0.239)을 3순위, 항공(0.118)을 4순위, 파이프라인(0.063)을 5순위로 중요하게 고려하고 있었다. 한편, 물류시스템 '외부 요구항목'은 기반시설, 운영효율성, 정보시스템, 인적자원, 비즈니스환경, 정치적환경, 연계성 등 총 7가지 요소로 구성됨을 확인하였다. '외부 요구항목에 대하여 AHP법을 적용한 결과 설문에 응답한 전문가들은 요구항목 중 기반시설(0.322)을 1순위, 운영효율성(0.206)을 2순위, 정보시스템(0.151)을 3순위, 인적자원(0.121)을 4순위, 비즈니스환경(0.075)을 5순위, 연계성(0.073)을 6순위, 정치적환경(0.052)을 가장 낮은 순위로 판단함을 알 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.157-163
• /
• 2018

SNS를 이용하는 사람들은 매일 자신의 다양한 생각을 SNS에 게시한다. SNS에 게시된 데이터는 수많은 사람들의 생각과 의견이 담겨있다고 할 수 있다. 특히 트위터에서 서비스되는 인기 화제어는 사용자가 올린 글에서 자주 등장한 단어의 횟수를 집계해 순위를 결정한다. 하지만 이와 같은 방법은 단순히 중복된 단어가 나열된 불필요한 데이터에 민감하다. 제안하는 방법은 단어간의 관계도를 이용한 단어의 화제성을 기반으로 순위를 결정하므로 불필요한 데이터의 영향을 적게 받고 주요단어를 안정적으로 추출할 수 있다. 성능 비교를 위하여 내림차순 화제어 순위와 상위 20개중에서 의미 없는 화제어의 비율 측면에서 형태소 분석과 PageRank 기반의 제안 방식과 단순 등장 횟수 기반의 기존 방식을 비교한다. 제안하는 방안과 기존 방안은 상위 20개중에서 무의미한 화제어를 각각 55%과 70%를 순위권에 포함시켰으며 제안한 방법이 기존 방법과 비교할 때 15% 정도 향상된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
• /
• pp.75-78
• /
• 2010

웹 검색에는 기존의 정보검색(Information Retrieval) 시스템에서와 다르게 문서 간 하이퍼링크 정보를 바탕으로 각 웹 문서의 고유 중요도를 추정하는 방식이 자주 이용된다. 링크 분석에 기반한 알고리즘 중 PageRank 알고리즘은 구글의 웹 검색 서비스에 적용된 것으로 알려져 있다. 이런 PageRank 알고리즘에 따라 중요도를 계산하는 경우 색인된 웹 문서수가 증가함에 따라 계산에 필요한 CPU 자원의 사용도 함께 증가하며, 문서 수가 수 억 페이지에 달하면 하나의 서버에서는 계산을 수행할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해소하기 위해 여러 대의 서버를 PageRank 계산 용 클러스터로 사용할 수 있는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 고속의 LAN을 이용하여 여러 대의 서버를 연결하고 반복적인 행렬 계산을 병렬로 수행할 수 있어 계산 시간을 단축시킬 수 있다. 이런 서버 클러스터 구현을 위해 멀티 쓰레딩 프로그램이 작성되었으며, PageRank 계산에 사용되는 행렬 데이터를 적은 양의 메모리만으로 표현 가능하도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.201-212
• /
• 2017

본 연구에서는 변동계수를 이용하여 DEA 모형의 변별력 평가에 적용할 수 있는 새로운 평가기준을 제시하였다. 변별력 평가를 위해 기존 연구에서 제시한 중요도와 본 연구에서 제안한 변동계수를 이용하여 변별력을 분석하였다. 다양한 DEA 모형들 중 변별력 평가를 위해 CCR-DEA, BCC-DEA, entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency DEA 모형을 선정하고 실증분석을 실시하였다. 모형들의 순위상관관계를 파악하기 위해서 CCR 모형과 BCC 모형의 효율성 값과 entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency 모형의 효율성 값들 간에 순위상관분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 도출된 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중요도와 변동계수를 이용한 모형들의 변별력 순위가 동일한 것으로 분석되어 변동계수를 DEA 모형의 변별력 평가기준으로 이용할 수 있다는 것이다. 둘째, 본 연구의 실증분석 결과에 따르면 4개 모형 중 super efficiency 모형이 변별력이 가장 높은 것으로 분석되었다. 셋째, CCR 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형은 super efficiency 모형으로 나타났고, BCC 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형도 super efficiency 모형으로 분석되었다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제25권3호
• /
• pp.548-562
• /
• 2015

The growing popularity of mobile application has led to researchers and practitioners needing to understand users' mobile application download behaviors. Using large-scale transaction data obtained from a leading Korean telecommunications company, we empirically explore how application download rank, which appears to users when they decide to download a new application, affects their extended mobile application download. This terminology refers to downloading an additional application in the same category as those that they have already downloaded. We also consider IT characteristics, user characteristics, and application type that might be associated with the extended application download. The analysis generates the following result. Overall, a higher rank of a new application encourages the extended application download, but the linear relationship between the rank and the extended application download disappears when critical rank points are incorporated into the model. Further, no quadratic effect of rank is found in the extended application download. Based on the results, we suggest theoretical and managerial implications.

• Korean Journal of Mathematics
• /
• 제28권1호
• /
• pp.123-136
• /
• 2020

In this paper, we give an explicit formula as a rational function for the Ihara zeta function of every finite connected graph without degree one vertices whose circuit rank is two.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.45-50
• /
• 2018

This research paper describes how to summarize music lyrics using the TextRank algorithm. This method can summarize music lyrics as important lyrics. Therefore, we recommend music more effectively than analyzing the number of words and recommending music.

• 대한산업공학회지
• /
• 제40권1호
• /
• pp.18-33
• /
• 2014

A Word is the smallest unit for text analysis, and the premise behind most text-mining algorithms is that the words in given documents can be perfectly recognized. However, the newly coined words, spelling and spacing errors, and domain adaptation problems make it difficult to recognize words correctly. To make matters worse, obtaining a sufficient amount of training data that can be used in any situation is not only unrealistic but also inefficient. Therefore, an automatical word extraction method which does not require a training process is desperately needed. WordRank, the most widely used unsupervised word extraction algorithm for Chinese and Japanese, shows a poor word extraction performance in Korean due to different language structures. In this paper, we first discuss why WordRank has a poor performance in Korean, and propose a customized WordRank algorithm for Korean, named KR-WordRank, by considering its linguistic characteristics and by improving the robustness to noise in text documents. Experiment results show that the performance of KR-WordRank is significantly better than that of the original WordRank in Korean. In addition, it is found that not only can our proposed algorithm extract proper words but also identify candidate keywords for an effective document summarization.