본 논문에서는 마케팅에서 주로 적용되는 CRM(Customer Relationship Management)의 군집분석 방법을 활용하여 콘텐츠 서비스를 이용하는 고객들을 서비스 패턴에 따라 세분화(Segmentation)하고, 군집별로 미디어 서버의 자원을 차별적으로 할당하여, 기업의 수익성을 높이기 위한 새로운 정책을 제시하였다. 새로운 서비스 정책의 구현을 위해 첫째, 고객 데이터에 대해 군집분석 중에서 K Means Method를 적용하여 고객들의 서비스 패턴 (총 사이트 방문 횟수, 서비스 종류, 서비스 이용 기간, 지불금액, 평균 서비스 시간, 사이트 방문 당 서비스 요금)과 수익에 대한 기석도 둥을 분석하였다. 고객들은 수익에 대한 기여도에 따라 4개의 군집으로 분류되었다. 둘째, 군집별로 미디어 서버 자원을 할당하는 알고리즘인 CRFA(Client Request Filtering Algorithm)를 제시하였다. CRFA 는 고객이 속한 군집의 자원 한도 내에서 승인제어를 실시하는 기능을 수행하였다. 분석된 결과에 의하면 CRFA를 적용하였을 때 기업의 네트워크 비용은 감소하고 기업의 수익에 기여도가 높은 군집에 속한 고객들의 수락률이 높아졌음을 알 수 있었다.
과학 기술의 발전은 사회를 급격하게 변화시켜 왔다. 특허 자료 분석은 현대 과학 기술의 흐름을 이해하고 미래 유망기술을 예측할 수 있게 한다. 본 연구에서는 기술의 동향을 파악하고자 1985년과 2012년 사이에 미국 특허청에 등록된 특허를 중심으로 특허 인용 네트워크를 분석한다. 주요 기술군을 파악하기 위해 PageRank 알고리즘 외에 다양한 중심성 지표를 이용하고, 통계적 네트워크 모형을 통해 유사한 기술들의 군집을 찾아내고자 한다.
대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.
동식물의 서식지 제공 및 수문학적 조절 등 다양한 생태계 서비스를 제공하는 습지는 경관 내 습지간의 상호작용을 통해 생태계를 구성한다. 따라서 습지경관에서의 생태계의 리질리언스 등의 기능을 평가하기 위해서는 습지의 동역학적 특성과 더불어 습지간에 형성되는 생태적 연결성 분석이 필요하다. 본 연구에서는 습지를 생태학적 노드로 정의하여 습지 서식종의 분산 모형에 따라 발생하는 습지간 연결을 통해 생태 네트워크를 생성하고 네트워크 분석 방법을 통해 생태 네트워크의 특성을 비교, 분석하였다. 임계거리를 활용한 분산모델 (threshold distance)의 경우 확률적인 분산모델(exponential dispersal kernel, heavy-tailed dispersal model)과 비교하여 국지적인 군집화가 높으나 습지 간의 이동에는 비효율적인 것으로 나타났다. 반면 확률적 분산모델의 경우 국지적인 군집화는 낮게 나타나나 습지 경관 내에서의 이동은 효율적인 것으로 나타남에 따라 분산 모델에 따른 생태 네트워크 특성에 차이가 발생함을 확인하였다. 본 연구는 향후 습지경관 리질리언스 분석을 위한 생태 네트워크 구축의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 1990년부터 2014년까지 25년 간 국외 유수 문헌정보학 학술지들에 게재된 논문들을 대상으로 연구 주제와 연구 방법을 구분하여 현 선도 학술지의 연구 누적 현황을 분석하였다. 연구 주제와 연구 방법을 구분하고 그들 간의 관계를 살펴보기 위해 가중 주제-방법 네트워크를 개발하였다. 이는 주제와 방법으로 구성된 네트워크이며, 해당 토픽 소속 단어의 동시 출현 빈도를 기초로 주제와 방법에 가중치를 준다. 본 연구 결과에 따르면, 지난 25년간 경영정보시스템, 정보요구분석, 계량서지연구, 정보정책 등이 상위 연구 주제들이었다. 또한, 모델링, 개념/문헌연구, 연구협업분석, 웹데이터 분석 등이 상위 연구 방법들이었으며, 최근 텍스트 마이닝의 비상이 괄목할 만하다. 빈번히 짝을 이루는 연구 주제들과 연구 방법들의 지난 25년간의 군집들과 최근 5년간의 군집들을 살펴보면, 계량서지연구가 네트워크분석 방법들을 다수 적용하면서 그 저변을 넓히며 자리를 확고하게 하고 있으며, 텍스트 마이닝이 의료정보시스템, 이용자인터페이스에 특화되고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 문헌정보학의 선도 연구자들의 관심 연구 영역과 관점을 확인시켜주고, 향후 문헌정보학 발전을 위한 연구 설계의 기초자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 인공지능 시대의 미술창작에 관한 사회적 인식 및 주요 담론을 분석하여, 인공지능 등장에 따른 예술계의 대응 방안을 모색하는 것에 그 목적이 있다. 이에 본 논문은 인공지능을 통한 창작원리와 한계를 개념적으로 이해하고, 예술사회학적 관점을 바탕으로 인공지능 미술창작을 사회적 맥락에서 해석했다. 본고는 인공지능 미술창작 관련 기사 472건을 주요 자료로 삼고 언어 네트워크 분석을 진행하였다. 연구결과, 인공지능 미술창작의 주체에 대한 혼재된 관점이 언어 네트워크상에서 나타났다. 그러나 지식재산권의 인정을 표상하는 단어군집의 지배적 영향력을 미루어보아, 인공지능을 미술창작의 주체로서 간주하는 관점 중심으로 사회적 인식이 형성됨을 포착하였다. 또한 해당 군집과 제도적 지원을 반영하는 군집의 밀접한 관계를 바탕으로 인공지능 미술에 대한 핵심 담론이 기술 발전과 법적 체제 정비에 한정되어 있음을 확인하였다. 이에, 본 연구는 매체로서의 인공지능의 규정 및 장르로서의 인공지능 미술에 대한 정책적 담론 형성의 필요성을 시사한다.
본 연구는 학술지를 이용한 동시인용분석을 통해 문헌정보학 분야의 지적구조를 분석하고자 하였다. Journal Citation Reports의 Journal Impact Factor를 바탕으로 선택한 문헌정보학 분야의 30개 학술지를 대상으로 조사된 동시인용 수치를 이용하여 네트워크 분석을 시행하였으며, 이 연구의 결과를 통해 어떤 학술지가 이 분야의 주요한(core) 학술지이며 그렇지 않은 학술지는 어떤 것들이 있는지 파악할 수 있다. 네트워크 분석을 통해 비교적 간단한 방법으로 얻어진 결과임에도 불구하고, 군집분석이나 다차원축적법 같은 통계적 접근법을 통한 대부분의 지적구조분석과 매우 유사한 결과를 보여주었다.
서울시의 공공 자전거 대여 서비스인 따릉이는 서울시민의 생활교통 수단으로 자리 잡아가면서 매년 이용이 증가하고 있다. 코로나19 이후 우리의 삶은 여러 부문에서 크게 바뀌었고, 비대면 단거리 교통수단인 따릉이 이용도 행태와 패턴이 변화하였을 것으로 추측해볼 수 있다. 본 연구의 목적은 기술통계 분석과 네트워크 분석을 이용하여 코로나19 이전과 이후 따릉이 이용 패턴의 변화를 탐색하는 것이다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 코로나19 이후 전 시간대에 걸쳐 평균주행거리와 평균주행속도가 감소하였다. 왕복주행비율은 새벽과 아침에 높아졌고 저녁과 밤에 낮아졌다. 평균가중연결과 평균군집계수는 감소하였고 모듈성은 증가하였다. 서울시의 한강 북쪽에 위치한 군집들은 코로나19 전후의 지리적 분포가 비슷한 반면, 한강 남쪽에 위치한 군집들은 지리적 분포가 달라졌다. 강남의 서쪽에 위치한 군집들은 코로나19 이후 지리적 범위가 변동되거나 지리적 위치가 변동되었다. 하지만 강남의 동쪽에 위치한 군집들은 큰 변동이 없었다. 아침 시간에는 코로나19 이후 대부분의 상위 주행경로가 변경되었다. 코로나19 이후 새롭게 추가된 경로들은 평균주행거리가 1000미터 미만으로 현격하게 줄어들었다. 낮 시간과 밤 시간 모두 '고속터미널역 8-1번, 8-2번 출구 사이'의 왕복주행 경로가 목록에서 사라지고, 이를 대체하는 왕복주행 경로가 새롭게 추가되었다. 본 연구의 결과가 서울시 공공 자전거 서비스의 개선과 시민들의 공익 향상에 도움이 되기를 기대한다.
정보 통신기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터를 포함하는 디지털 기록물의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 뉴스 비디오는 시대상을 반영하는 풍부한 정보를 내포하고 있으므로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 뉴스 비디오 데이터베이스 및 뉴스 비디오 마이닝은 광범위하게 연구되어왔다. 그러나 현재까지의 뉴스 비디오 관련 연구들은 뉴스 기사에 대한 브라우징, 검색, 요약에 치중되어 있으며, 뉴스 비디오에 내재되어 있는 풍부한 잠재적 지식을 탐사하는 고수준의 의미 분석 단계에는 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 클립과 스크립트를 동시에 이용하는, 멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 텍스트 마이닝의 군집분석을 통해 뉴스 기사들을 자동 분류하고, 분류 결과에 대해 기간별 군집 추이그래프, 군집성장도 분석 및 네트워크 분석을 수행함으로써, 뉴스 비디오의 기사별 주제와 관련한 다각적 분석을 수행한다. 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 "2007년 제2차 남북 정상회담" 관련 뉴스 비디오를 대상으로 뉴스 비디오 분석을 수행하였다.
무선 네트워크 환경의 발달과 함께 이동 통신 기기의 급격한 발전은 기존의 유선 중심의 통신 환경을 무선 환경으로 급속히 확장, 이전시키고 있다. 이러한 통신 환경의 변화에 따라 모바일 데이터베이스의 필요성과 함께 모바일 네트워크의 복잡성과 규모는 급격히 증대되고 있다. 이에 따라 무선 네트워크 상에서 모바일 데이터베이스를 관리함에 있어서 많은 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 제안 모바일 데이터베이스 그룹핑의 성능 평가를 위하여 시뮬레이션을 실시한다. 시뮬레이션 시스템의 구축을 위하여 모바일 데이터베이스 그룹핑 시스템의 중요 프로세스를 분석하고, 그룹핑 시스템의 4가지 기본 환경을 분석하여 비교 분야 및 시뮬레이션 요소를 획득한다. 시뮬레이션 결과를 이용하여 모바일 데이터베이스 관리 시스템의 효율적 운영을 위한 기초자료로 사용할 수 있는 시뮬레이션 시스템을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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