• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2001년도 추계학술대회
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• pp.79-86
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• 2001

본 논문에서는 민감한 양적 정보를 얻기 위한 조사에서 응답자들이 정직하게 응답하기를 꺼리는 질문들에 대하여 응답자의 비밀을 노출시키기 않고서 양적 정보에 대한 보다 정확한 정보를 얻을 수 있는 양적 확률화응답기법을 인터넷 상에서 사용할 수 있도록 구현하고자 한다. 본 시스템에 DB 환경에 바탕을 두어 기존의 온라인 설문조사 시스템 및 질적 확률화응답기법과 연계하여 자료를 공유할 수 있을 뿐만 아니라 독립된 스팟 서베이(spot survey)가 가능하도록 구현하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.118-127
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• 2020

본 연구는 최근 사회과학에서 실시되고 있는 양적 텍스트 분석의 흐름과 분석을 실시함에 있어 주의해야 할 사례를 포함하여 기술 하였다. 특히, 2017년부터 2019년까지 3년간 학술지와 언론에서 사용된 "이주", "이민" 키워드를 기반으로 사례연구를 실시하였다. 이를 위해 최근 사회과학분야에서 주목 받는 자연어 처리 기술(NLP)를 이용한 양적 텍스트 분석 (Quantitate text analysis)을 사용하였다. 양적 텍스트 분석은 문서를 구조적 데이터로 변환하여, 가설의 발견 및 검증을 실시하는 데이터 과학의 영역으로, 데이터의 모델링 및 가시화 등이 가능하고, 특히 비구조화 된 데이터를 구조화할 수 있다는 점에서 사회과학 분야에 많이 도입하였다. 따라서 본 연구는 양적 텍스트 분석을 통해 "이주", "이민"을 키워드로 한 연구 및 언론 기사에 대한 통계 분석을 실시하고 도출된 결론에 대한 해석을 실시하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.459-469
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• 2021

본 논문에서는 현장 교사 및 예비교사를 위한 기초 데이터과학 실습 교육 사례를 연구하였다. 본 논문에서는 기초 데이터과학 교육을 위해, 스프레드시트 SW를 데이터 수집 및 분석 도구로 사용하였다. 이후 데이터 가공, 예측 가설 및 예측 모델 검증을 위한 통계학을 교육하였다. 또한, 수천명 단위의 공공 빅데이터를 수집 및 가공하고, 모집단 예측 가설 및 예측 모델을 검증하는 교육 사례를 제안하였다. 이와 같은 데이터과학의 기초 교육내용을 담아, 스프레드시트 도구를 활용한 34시간 17주 교육 과정을 제시하였다. 데이터 수집, 가공 및 분석을 위한 도구로서, 스프레드시트는 파이썬과 달리, 프로그래밍 언어 및 자료구조에 대한 학습 부담이 없고, 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 가공 및 분석 이론을 시각적으로 습득할 수 있는 장점이 있다. 본 교육 사례 연구의 결과물로서, 세가지 예측 가설 검증 사례들을 제시하고 분석하였다. 첫 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 그룹별 평균값 차이 예측 가설을 검증하였다. 두 번째로, 질적 공공데이터를 수집하여 모집단의 질적 데이터 내 연관성 예측 가설을 검증하였다. 세 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 양적 데이터 내 상관성 예측 가설 검증에 따른 회귀 예측 모델을 검증하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 교육 사례의 효과성을 검증하기 위해, 예비교사와 현장교사의 만족도분석을 실시하였다.

• 유전체소식지
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• 제6권1호
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• pp.24-28
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• 2006

프로테오믹스는 생물체 안에 포함되어 있는 단백질을 통합적으로 연구한다. 단백질을 동정(Protein identification)하고, 단백질의 상태를 분석(Protein characterization)하며, 단백질의 양적 변화를 관찰(Protein quantitation)한다. 단백질에 대한 분석, 특히 질량분석기에 의해 초고속으로 대량의 단백질 데이터를 생산하는 프테테오믹스의 연구는 정량적인 단백질 발현양상분석의 정확도를 높이고 분석시간을 단축하기 위해 다양한 실험기법과 데이터 분석기법을 동원하고 있다. 1) 단백질의 양적 차이나 양적 변화의 관찰은 바이오마커를 발굴하고 생명현상의 메카니즘을 규명하여 그 결과를 신약개발에 활용하기 위한 기초 연구이다. 이 글에서는 프로테오믹스 연구의 초창기부터 사용되어온 2차원 전기영동법에 의해 생성되는 2D-gel image에서의 스팟(spot)분석법과 함께, 탄뎀 질량분석기를 사용하는 ICAT, SILAC 등의 동위 원소를 사용한 라벨링(labeling) 방법, 라벨링을 하지 않는 label-free 방법 등 프로테오믹스에서의 정량분석법에 대한 기본 개념을 살펴보고, 이들에서의 데이터 분석 기술의 적용에 대해 간략히 소개하였다.

• 정보화사회
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• 통권5호
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• pp.22-35
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• 1988

데이터통신의 이용이 전 산업부문에 걸쳐 보편화되고 있는 추세이다. 데이터통신 서비스는 앞으로 기업뿐만 아니라 일반 공중에로 확산될 전망이다. 이와 같은 서비스 영역의 확산과 양적 팽창에 대비해서 데이터통신의 현재의 위상을 정립함은 물론 문제점을 정확히 도출하고 이를 개선할 방향을 제시하는 일이 필연적이다. 데이터통신 서비스 이용자 실태에 관한 설문조사를 통해 이같은 명제를 재조명해 본다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
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• pp.38-44
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• 2006

프로테오믹스는 생물체 안에 포함되어 있는 단백질을 통합적으로 연구하는 학문이다. 단백질을 동정(Protein identification)하고, 단백질의 상태를 분석(Protein characterization)하며, 단백질의 양적 변화를 관찰(Protein quantitation)한다. 유전자로부터 mRNA 로 복제되고 codon 의 규칙에 따라 합성되는 단백질이 세포 내에 얼만큼 존재하는가라는 단백질의 양적인 변화는 세포 내의 환경에 따라 시시각각 변화할 수 있으며, 이러한 변화의 추적은 단백질의 기능을 밝히는 기초자료로서 중요성을 가진다. 특히 질병의 조기 진단을 위한 바이오마커를 발굴하기 위한 스크리닝 역할로서, 단백질의 발현 양상을 비교하는 프로테오믹스는 기대를 모으고 있다. 단백질에 대한 분석, 특히 질량분석기에 의해 초고속으로 대량의 단백질 데이터를 생산하는 프로테오믹스의 연구는 정량적인 단백질 발현양상 분석의 정확도를 높이기 위해 다양한 실험기법과 데이터 분석기법을 동원하고 있다. 이번 발표에서는 프로테오믹스에서 단백질의 양을 측정하기 위한 실험 방법들과 그에 따른 데이터 분석 방법들을 소개하고자 한다. 프로테오믹스 연구의 초창기부터 사용되어온 2차원 전기영동법에 의해 생성되는 2D-gel image 에서의 spot 분석법으로부터, 탄뎀 질량분석기를 사용하는 ICAT, iTRAQ 등의 labeling 방법에 의한 정량분석, 그리고 질량분석기의 정확도를 최대한으로 활용하는 label-free 방법에 대한 기본 개념을 살펴보고 데이터 분석 기술의 적용 방법을 알아본다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.199-202
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• 2003

정보기술과 컴퓨터 기술의 급속한 성장에 따른 데이터의 양적 증가로 최근 다양한 분야에서 과학적이고 정교한 분석이 요구되고 있다. 특히 은행분야는 금융환경과 소비자의 태도변화로 오래 전부터 축적해온 고객에 대한 방대한 데이터를 효과적으로 분석하여 이를 통한 사업성 증대를 뫼하고 있다 대부분의 은행의 고객 데이터 분석에서는 고객의 거래 정보나 인구통계 정보 분석이 대부분을 차지한다. (중략)

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1007-1023
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• 2016

본 글은 역사학, 그 중에서 한국사 연구에서 활용 가능한 빅데이터 분석 방법론을 모색하고, 이를 활용한 '디지털 역사학'의 가능성을 검토하는 것을 목적으로 한다. 방대한 '한국사 빅데이터'를 활용한 한국사 연구를 위해서는 기존의 질적분석 방법론뿐만 아니라 양적분석 방법론이 모색되어야 한다. 이를 위해서는 다양한 학문 분야와의 학제 간 융합연구가 요청된다. 본 글에서는 '한국사 빅데이터'를 활용한 다양한 융합연구의 출현을 고대하면서, 학제 간 융합연구의 연구방법론을 제안하고, 이를 적용한 연구의 한 사례를 소개하였다. 즉, 문장의 의미를 분석하는 텍스트 분석방법으로 '한국사 빅데이터'에서 원하는 정보를 추출한다면, 양적분석 방법론의 단점으로 지적되는 '행간의 의미읽기의 부재'를 점차 보완해 갈 수 있을 것이다. 그리고 이러한 방법론으로 구축한 데이터베이스를 바탕으로 준지도 학습(Semi-Supervised Learning) 방법론을 적용할 경우, 사료가 충분하지 않은 전근대 한국사의 역사적 인물과 사건들을 분석하는데 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 분석 결과를 직관적으로 보여주는 시각화를 통해서도 평면적 연구에서 찾아내지 못한 역사적 사실들을 밝혀낼 수 있을 것이다. 이제 '디지털 역사학'의 서막이 오른 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.77-80
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• 2011

그래프는 전산학의 주요 주제 중 하나이며 World Wide Web과 Social Network의 중요성이 커지면서 더욱 주목을 받고 있다. 그래프와 관련하여 그래프 데이터베이스에 대한 질의 모델에 관한 연구도 중요하게 다투어져 왔다. 하지만 이들 연구는 패턴 매칭을 통한 질의를 주로 다루었다. 하지만 그래프 데이터를 추천이나 검색 등의 응용하기 위해서는 PageRank 등 그래프 내의 연결 구조를 양으로 분석해내는 작업이 요구된다. 또한 SimRank 및 Random Walk with Restart 등 다양한 양적 분석 측도가 제안되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Random Walk를 기반으로 하는 그래프에 대한 유연한 양적 분석을 지원하는 질의 언어를 제시한다. 또한 기존의 양적 분석 측도들이 본 질의 모델을 통하여 어떻게 표현되는지를 통하여 본 질의 모델의 유용성 및 확장성을 보인다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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• pp.421-430
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• 1998

지식경영을 위한 다양한 대상 업무중에서 텍스트 데이터의 마이닝은 특히 중요하다. 그 이유는 텍스트 데이터가 양적인 면에서 가장 풍부하고, 또 발견할 수 있는 지식을 가장 많이 포함하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 텍스트 데이터베이스에서 지식발견을 위한 한 과정으로 텍스트 데이터베이스 내의 텍스트들을 분류하는 기법을 기술한다. 특히 문서 분류 방법은 데이터베이스의 일부 데이터를 훈련, 예제로 간주하여 교사 학습 알고리즘을 통해 학습한 후 나머지 데이터를 이용해 분류 정확성을 검증 및 향상시킨다. 시험 데이터로는 인터넷의 뉴스그룹의 기사를 이용하였고, 시험 결과 분류의 정확성은 한글 및 영문 모두 최소 70% 이상으로 나타났다.