• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.699-706
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• 2021

본 연구는 만성질환 독거노인의 우울, 음주, 사회적 관계만족도 간의 관계를 규명하고, 우울과 음주에 대한 사회적 관계만족도의 조절효과를 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 13차 한국복지패널(KWPS) 데이터를 활용하여 결측치를 제외한 만성질환 독거노인 217명의 자료를 최종 분석하였다. 자료는 SPSS WIN v21.0을 활용였다. 본 연구를 위해 기술통계, 상관관계분석, 위계적 회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 만성질환 독거노인의 우울과 음주 사이에서 사회적 관계만족도 중 가족관계만족도는 음주를 줄이는 조절효과가 있었으나, 우울과 음주에 대한 사회적 관계만족도 중 사회친분관계만족도는 조절효과가 없는 것으로 나타났다. 본 연구결과에 근거하여 사회적 관계만족도 중 특히 가족관계만족도를 향상시키고 음주를 낮출 수 있는 실천 및 정책적 제언을 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.265-283
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• 2022

사용자들의 영화정보를 기록한 MovieLens 데이터는 추천 시스템 연구에서 아이디어를 탐색하고 검증하는데 상당한 가치가 있는 데이터로, 기존 데이터 분할 및 군집화 알고리즘을 사용하여 사용자 평점 데이터를 기반으로 항목 집합을 분할하는 연구 등에 사용되는 데이터이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 대표적으로 사용되었던 영화 평점 데이터와 영화 장르 데이터를 통해 사용자의 장르 선호도를 예측하여 선호도 패턴을 기반으로 사용자를 군집화(clustering)하고, 유의미한 정보를 얻는 연구를 진행하였다. MovieLens 데이터는 영화의 전체 개수에 비해 사용자별 평균 영화 평점 수가 낮아 결측 비율이 높다. 이러한 이유로 기존의 군집화 방법을 적용하는 데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 MovieLens 데이터 특성에 모티브를 얻어 쌍별 규합 벌점함수(pairwise fused penalty)를 활용한 볼록 군집화(convex clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 결측치 대체(missing imputation)도 동시에 해결하는 최적화 문제를 통해 기존의 군집화 분석과 차별화하였다. 군집화는 반복 알고리즘인 ADMM을 통해 제안하는 최적화 문제를 풀어 진행한다. 또한 시뮬레이션과 MovieLens 데이터 적용을 통해 제안하는 군집화 방법이 기존의 방법보다 노이즈 및 이상치에 상대적으로 민감하지 않은 것으로 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.33-41
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• 2022

본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-13
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• 2021

본 연구에서는 도로교통분야의 계획, 설계, 유지관리, 연구 등 다양한 목적으로 활용되고 있는 교통량 데이터의 정확도 확보를 위해 시계열 분석 기법을 적용하여 교통량 데이터의 보정 및 예측을 수행하였다. 기존 알고리즘의 경우 주기성 및 계절성이 강하거나 불규칙한 데이터에 한계를 보이고 있어 교통량 데이터와 같은 자료에 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하고 보완하기 위해 ARIMA 모형에 자기상관 모형인 SAR(Seasonal Auto Regressive)과 계절 이동평균 모형인 SMA(Seasonal Moving Average)가 결합된 분석 기법인 SARIMA 모형을 적용하였다. 분석결과 최적 파라미터 조합인 SARIMA(4,1,3)(4,0,3) 12 모형을 활용한 교통량 예측 결과 평균 85% 정도의 우수한 성능을 보였다. 본 연구를 통해서 교통량 데이터의 결측 발생 시 교통량 보정 및 예측의 정확도를 높일 수 있으며, 교통량 데이터 외에도 계절성에 영향을 받는 시계열 데이터에 적용이 가능하다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.56-62
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• 2022

배수지는 정수처리 된 물을 급수하기 위해 정수물을 모아두는 저장소로서, 물의 수요량에 따라 급수량을 조절하여 안정적으로 물을 공급하기 위해 배수지의 수위 관리는 매우 중요하다. 현재 배수지 내에 수위 계측 센서를 설치하여, 가압장의 펌프운영을 통해 배수지의 최적 수위를 관리하고 있으나, 센서의 오작동 및 통신두절 등 사고대응을 관리자 감시에 의존하고 있어, 사고의 위험을 안고 있다. 본 연구에서는 배수시설의 안정적 운영을 위하여, 배수지의 수위 변화 예측 인공지능 모델을 제안하였으며, 배수지 수위 변화 예측모델의 현장적용에 대한 안정성을 확인하기 위하여 수위 데이터의 결측 상황에 대한 시뮬레이션을 통하여, 실제 수위 변화값과 예측된 수위 변화값의 비교를 통하여 모델의 유용성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.583-598
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• 2022

본 연구의 목적은 소셜미디어 정서전염척도(Social Media Emotional Contagion Scale, SECS)를 개발하고 타당화를 하는 것이다. 전국의 20대 성인을 대상으로 결측을 제외한 총 326명을 대상으로 진행되었으며, SECS의 높은 신뢰도를 확보하였다. EFA와 CFA를 통해 SECS가 2요인 구조임을 확인하였고 한국판 정서전염 척도(K-ECS), 성인 공감척도(BES-A), Rosenberg 자아존중감척도(SES)와의 준거관련타당도를 확인하였다. SECS는 K-ECS와 BES-A의 정서적 전염과 관련된 하위요인과는 수렴하였지만, K-ECS와 BES-A 전체 척도와는 변별되었다. 이는 오프라인상에서 나타나는 정서전염과 소셜미디어상에서 나타나는 정서전염을 구별할 필요성을 시사한다. SES와는 변별되었으나 SES의 하위요인과는 일부 수렴하고 일부 변별되었다. 더 나아가, IRT를 시행하여 SECS가 높은 변별도와 적절한 심각도 문항으로 구성된 타당한 척도임을 확인하였다. 마지막으로, SECS 척도의 기준점을 제시하였고 본 연구의 의의와 제한점 및 추후 연구에 대해 논의하였다.

• 한국노년학
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• 제40권3호
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• pp.443-458
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• 2020

본 연구는 한국 남녀 노인의 여가활동과 인지기능 간 관계를 탐구하는데 그 목적이 있다. 연구의 목적을 위해 국내 지역사회에 거주하고 있는 65세 이상 노인에 대한 대표성 있는 자료인 노인실태조사 자료를 활용하여 주요변수에 대한 결측값이 없는 10,055명에 대해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 여가활동은 생산적 및 소비적 여가활동, 미분류 활동의 세 가지 유형으로 구분하였으며 치매선별용 한국어판 간이정신상태검사(Mini Mental Status Examination for Dementia Screening)의 연령, 성별, 교육수준별 기준 점수에 미달하는 경우 인지기능 장애가 있는 것으로 보았다. 연구결과 여가활동 유형 중에서 생산적 여가활동이 유일하게 남녀 한국 노인의 인지기능 장애 관련 요인으로 나타났으며 소비적 여가활동과 미분류 활동은 유의한 관계를 확인할 수 없었다. 생산적 여가활동 외에 연령, 교육수준, 경제활동 참여, 주관적인 청각 장애 및 우울감이 유의한 관련변수로 나타났다. 본 연구결과를 통해 향후 노인 여가정책에 대한 방향을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.257-262
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• 2021

매년 동절기 블랙아이스(Black Ice)로 인한 사고는 빈번하게 발생하고 있으며, 치사율은 다른 교통사고에 비해 매우 높다. 따라서 블랙아이스 발생 구간을 사전에 예측하기 위한 체계화된 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 이질(heterogeneous)·다형(diverse)의 데이터를 활용한 블랙아이스 발생 구간 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 국토 교통 공공데이터와 기상 공공데이터 42종의 12,574,630건을 수집하여, 결측값을 처리하고 정규화하는 등의 전처리 과정을 수행한 뒤 최종 약 60만여 건의 정제 데이터셋을 구축하였다. 수집된 요인들의 상관관계를 분석하여 블랙아이스 예측에 유효한 영향을 주는 21개 요인을 선별, 다양한 학습모델을 조합하는 방법을 통해 블랙아이스 발생 예측 모델을 구현하였다. 이를 통해 개발된 예측 모델은 최종적으로 노선별 블랙아이스 위험지수 도출에 사용되어 블랙아이스 발생 경고 서비스를 위한 사전 연구로 활용될 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.899-904
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• 2022

본 세계적으로 출생률이 줄고 기대 수명이 늘어나 고령화 사회가 되어감에 따라 고령 인구의 건강 관리를 위한 시스템이 필요하다. 그 중 실내 건강 관리를 위한 스마트 홈 캐어 서비스를 위해서는 재실 여부 및 활동 유형에 관한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 캐어 서비스를 위해 실내 온습도, CO2, 미세먼지 값과UWB 레이더 측위를 통해 재실 여부 뿐만 아니라 활동 유형을 분류하는 랜덤 포레스트 모델을 제안한다. 실험은 실내 온습도, CO2, 미세먼지를 측정하는 센서 3개와 UWB Radar 2개를 사용하여 2초 간격으로 실내 환경 및 재실자의 측위 데이터를 측정한다. 측정된 데이터는 이상치와 결측치를 보정 처리한 후 80%의 트레이닝 셋 데이터와 20%의 테스트 셋 데이터로 이분하며 랜덤 포레스트 모델을 적용하여 중요도 상위 변수 목록, 정확도, 민감도, 특이도, T1 스코어를 평가한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권3호
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• pp.211-230
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• 2023

본 연구의 목적은 온라인으로 진행된 교사 간 디지털 협력수업이 학생들의 독서 리터러시 향상에 어떠한 효과가 있었는지를 확인하는 데 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 고등학교 1학년 학생을 대상으로 사전검사를 하였고, 2차시에 걸쳐 교사 간 디지털 협력수업을 실시한 후 사후검사를 하였다. 통계분석을 위해 사전과 사후 검사에서 결측값이 없는 101명의 데이터를 활용하였다. OECD의 PISA 독서 리터러시 평가틀과 요인분석을 통해 표현능력과 이해능력 및 정보활용능력으로 구성된 독서 리터러시 검사 도구를 개발하였으며 자기보고 식으로 독서 리터러시 역량의 변화도를 측정하였다. 분석결과, 디지털 협력수업은 고등학생의 표현능력과 이해능력 및 정보활용능력에 통계적으로 유의미하게 긍정적인 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구는 OECD가 주관하는 PISA의 독서 리터러시를 향상시키는 방법으로 디지털 협력수업이 적용될 수 있음을 보여주고 있다는 데 의의가 있다.