본 연구에서는 한국 온라인 게임 콘텐츠 시장에 대해 장르적 구분에 의거한 경쟁 구조를 가정하고, 장르에 따라 분류된 하부시장 내에서 각각 다르게 나타나는 경쟁 유형을 분석하였다. 먼저 장르별 1, 2위 게임 콘텐츠들의 시장지배력을 분석하기 위하여, 장르 내에서의 플레이타임 점유율과 표준편차 통계량을 활용하여, 장르별 ANOVA분석 및 Cluster 분석을 수행하였다. ANOVA 분석 결과에 따르면, 장르별 1위 게임의 점유율에서 'FPS/레이싱 > RTS/스포츠 > 포커 > 고스톱 > RPG > 아케이드 > 보드'의 관계가 있었고, 1위와 2위 게임의 플레이타임 합계 점유율에서는, 'RTS > FPS/레이싱 > 스포츠 > RPG > 고스톱 > 포커 > 아케이드 > 보드'의 관계가 확인되었다. 그 밖에 Cluster 분석에서는 시장지배적 성향의 강한 정도와 그 변동성이 유사한 수준에 있는 장르들의 군집을 구분하여 제시하였다.
The performance of a novel medical question-answering engine called CliniCluster and existing search engines, such as CQA-1.0, Google, and Google Scholar, was evaluated using known-item searching. Known-item searching is a document that has been critically appraised to be highly relevant to a therapy question. Results show that, using CliniCluster, known-items were retrieved on average at rank 2 ($MRR@10{\approx}0.50$), and most of the known-items could be identified from the top-10 document lists. In response to ill-defined questions, the known-items were ranked lower by CliniCluster and CQA-1.0, whereas for Google and Google Scholar, significant difference in ranking was not found between well- and ill-defined questions. Less than 40% of the known-items could be identified from the top-10 documents retrieved by CQA-1.0, Google, and Google Scholar. An analysis of the top-ranked documents by strength of evidence revealed that CliniCluster outperformed other search engines by providing a higher number of recent publications with the highest study design. In conclusion, the overall results support the use of CliniCluster in answering therapy questions by ranking highly relevant documents in the top positions of the search results.
This study is concerned with some methods and applications, used as a basis on information and entropy analysis of vegetation data. These methods are adopted for the evaluating the effect of sampling intensity on information, which repersnets the departure of observed variable from standard component. Classes on the data matrix are caluculated by using marginal dispersion array for rank and weighting information program. Finally the information and entropy are computed by applying seven options. On the application of vegetation studies, two models for cluster analysis and analysis of concentration are explained in detail. Cluster analysis is based on use of equivocation information and Rajski's metrics. The analysis of concentration utilizes coherence coefficience being transformed values, which has been adjusted from blocks and entropy values. The relationship btween three begetation clusters and four stands of Naejangsan data is highly significant in 79% of total variance. Cluster A relatively tends to prefer north side, and cluster C south side.
Kim, Seong-Min;Shin, Dong-Il;Yoon, Seong-Tak;Song, Hong-Seon
한국약용작물학회지
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제15권5호
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pp.357-361
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2007
This study was conducted to evaluate the vegetation structure of the Peucedanum japonicum community by the phytosociological method of floristic composition table and cluster analysis on the southern coast of Korea. The vegetation of the Peucedanum japonicum community was classified mainly into 2 communities such as the Miscanthus sinensis community and the Lysimachia mauritiana-Rosa wichuraiana community. The Carex boottiana and Sedum oryzifolium community were classified as the lower rank of Miscanthus sinensis community. On level 1 of the cluster analysis of plant species, they were classified into Lysimachia mauritiana and Rosa wichuraiana group, also Miscanthus sinensis, Carex boottiana and Sedum oryzifolium in Peucedanum japonicum community, which is similar to the community classification shown in the synoptic table. On level 1 of the cluster analysis of relev, inland coast with Jejudo was Lysimachia mauritiana and Rosa wichuraiana of group such as level 1 of the cluster analysis of plant species, and island coast with Geomundo was Miscanthus sinensis Carex boottiana and Sedum oryzifolium of group such as cluster analysis of plant species.
본 연구는 인터넷 문서상에 나타나는 도시 지명의 문서 빈도를 통계량으로 도시규모에 대한 분석을 실시하였다. 검색어가 갖는 의미상의 차이에 따른 조건과 검색의 범위를 제약하면서 나타나는 유의적인 차이점들에 대해 분석하였고, 도시규모분포의 상관계수에 대한 분석을 통해 인구와 문서빈도와의 차이점을 분석하였다. 각 도시의 인구와 문서빈도와 상관관계 분석에서는 검색어의 종류를 보다 공간적의 의미로 제약할수록 더 높은 상관관계가 나타났고, 문서의 종류는 상용, 네트워크, 기관의 경우에 있어서 높은 상관관계가 나타났다. 그리고 인구와 문서빈도의 통계량을 이용한 군집분석을 통해서, 인구에 비해 더 많은 혹은 낮은 문서빈도를 보이는 도시들을 파악하였다. 이와 같은 분석은 웹 문서라는 정보통신사회 속에서 반영되는 각 도시의 특성을 분석하는 새로운 방안을 제시한다는 점에서 큰 의미를 갖는다고 할 수 있다.
이 연구는 최근 발표된 단일 문헌에 대한 인용 영향력을 측정하는 여러 인용 지수에 대해서 각 지수의 특성과 지수 간 관계를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 분석 대상 인용 지수로는 페이지랭크, SCEAS Rank, CCI, f-값, 단일 논문 h-지수의 다섯 가지와 h-지수를 변형한 세 가지 지수를 더하여 8가지를 포함하였다. 우선 단일 문헌에 대한 인용 영향력을 측정하는 다섯 가지 인용지수에 대해서 살펴보고 단일문헌 h-지수를 변형한 단일문헌 $h_S$-지수, h1-지수, $h_S$1-지수의 세 가지를 추가로 제안하였다. 각 인용 지수의 특성을 파악하기 위해서 국내 인용 데이터베이스인 KSCI 데이터베이스를 대상으로 실제 네트워크 인용 지수를 측정해보았다. 상관관계 분석과 군집분석을 수행하여 8가지 인용 지수 사이의 관계를 분석한 결과, 유사한 측정 행태를 보이는 인용 지수 군을 파악할 수 있었다. 또한 인용빈도 요인과 각 인용 지수 간의 상관관계 분석을 통해서 각 지수의 특성을 설명하였다. 마지막으로 인용 지수의 적용을 위한 고려사항과 후속 연구 방향을 제안하였다.
We investigated the benthic polychaete assemblage in Gwangyang Bay and Yeosu Sound in February 1997. The sediment was an almost entirely muddy facies. The benthic macrofauna comprised 295 species occurring at a mean density of 875 $indiv./m^2$. Polychaetes were the major faunal component; there were 94 species at mean density 765 $indiv./m^2$. The highest abundance and species richness occurred in the Myodo south and north channels, in the mouth of Gwangyang Bay, and in the Noryang channel mouth. The most abundant polychaete was Tharyx sp. (47.9%), followed in rank order by Heteromastus filiformis (9.6%), Melinna cristata (9.3%), and Lumbrineris longifolia (7.3%). Cluster analysis divided the study area into four station groups based on station similarities in benthic polychaete assemblages: the Glycinde-Prionospio cluster in the western inner bay, the H. filiformis cluster in the middle inner bay, the Melinna-Lumbrineris cluster in the Myodo south-north channel, and the Tharyx cluster in the eastern main channel region. The sediment type of Gwangyang Bay has changed gradually from sandy to muddy. Dominant species have also changed from Chone teres and Lagis bocki to Tharyx sp., which is a potential organic pollution indicator.
Consumers are becoming increasingly interested in what kind of value their food has. Many studies have focused on consumers' preferences and willingness to pay for specific food values. However, few studies have asked consumers to consider or rank the importance of different food values. This paper determined consumers' food values by implementing the best-worst scaling approach and segmented consumers based on the relative importance of general food values that consumers place on them. Among a list of eleven food values (taste, safety, origin, appearance, price, environmental impact, naturalness, convenience, nutrition, fairness, and habit) which was compiled from previous studies on food preferences, on average, safety, nutrition, taste, and price were the most important values to consumers, whereas fairness, habit, appearance, convenience, origin, and environmental impact were the least important values. However, significant variation exists among consumers in terms of the relative importance of food values. To investigate the heterogeneity among consumers, a Latent Class Analysis was performed to classify consumers into subgroups based on responses to questions. Two latent classes were found and characterized as 'safety-nutrition' and 'taste-price'. The 'safety-nutrition' cluster represents 61% of the sample and a group of people who find safety and nutrition centered values to be the most important. Another cluster represents about 39% of the sample, and relative to the first group, this group finds price and taste values to be more important.
The purpose of the study was to examine the internet purchase behavior of items and self-assessment according to self-concept of elementary school students. The data were collected from 716 elementary school students by a self-administered questionnaire. Frequencies and means, Cronbach's Alpha, factor analysis, t-test, Pearson's correlation analysis, cross-tabulation analysis, cluster Analysis were conducted by SPSSWIN 12.0. The results from this study were as follows; First, from self-concept measurements, 4 factors(affective, social, schooling, Family self-concept) were extracted through factor analysis. Second, the subjects were classified into 3 clusters as self-concept types(high self-concept, middle self-concept, low self-concept) through cluster analysis. Third, the significant variables affecting internet purchase behaviors of items included grade, allowance, rank in class, the number of hours on the internet. As the self-concept gets higher, the frequence of the impulsive purchase and imitation purchases gets lower. In the contrary, as the self-concept gets higher, the self-assessment on the impulse purchases and imitation purchases also gets higher. In combination, these results suggest that irrational purchase behaviors were protected by positive self-concept, therefore it is important that children have positive a self-concept.
본 논문에서는 특허빅데이터를 분석하여 기술적 혁신과 사회변화의 관계를 규명하는 다양한 방법에 대하여 소개를 한다. 특히, 미국특허청에 1985년부터 2015년까지 등록된 4백만개 이상의 특허자료를 분석하였다. 먼저, 특허법의 변천사를 살펴보고 특허법의 발전이 특허활동에 미차는 영향에 대해서 살펴보았다. 두 번째로는, 국가별 기술군별 등록특허수를 바탕으로 군집분석을 이용하여 기술혁신 패턴이 비슷한 국가들로 군집을 만들고 각 군집의 기술혁신 특징들을 살펴보았다. 세번째로는 특허간의 인용정보를 바탕으로 특허간의 네트워크를 구축하고 page-rank 알고리즘을 이용하여 주요특허를 탐지하는 방법을 설명하였다. 마지막으로, 정준상관분석을 이용하여 기술혁신과 사회변화와의 관계를 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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