• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.35 no.1
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• pp.13-32
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• 2018

The purpose of this study is to analyze the association among the subject areas of big data research papers. The subject group of the units of analysis was extracted by applying co-citation networks, and the rules of association were analyzed using Apriori algorithm of R program, and visualized using the arulesViz package of R program. As a result of the study, 22 subject areas were extracted and these subjects were divided into three clusters. As a result of analyzing the association type of the subject, it was classified into 'professional type', 'general type', 'expanded type' depending on the complexity of association. The professional type included library and information science and journalism. The general type included politics & diplomacy, trade, and tourism. The expanded types included other humanities, general social sciences, and general tourism. This association networks show a tendency to cite other subject areas that are relevant when citing a subject field, and the library should consider services that use the association for academic information services.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.11 no.1
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• pp.45-58
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• 2008

This study aims to analyze the interregional trade and industrial linkage between the Incheon regional economy and the rest of the nation. An interregional input-output table developed by the Bank of Korea's Incheon branch(2007) was employed for this. The analysis of interregional trade shows that Incheon regional economy is strongly interrelated with Seoul and Gyeonggi regional economies. The Incheon's interregional relationship with other regions was analyzed in terms of output dependency rate, output inducement rate, backward linkage, and forward linkage. The results indicated that while the output of Incheon is more dependent on final demands in Seoul and Gyeonggi, changes of the final demand in Incheon cause more output in the rest of nation than that in Seoul and Gyeonggi. Also, while Incheon's backward linkage to Seoul and Gyeonggi is weaker than that to the rest of nation, Incheon's forward linkage to Seoul and Gyeonggi is stronger than that to the rest of nation.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.22 no.4 s.106
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• pp.183-191
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• 2007

본 연구에서는 최근에 빠르게 성장하고 있는 R&D 관련 산업의 국민경제적 위치와 타산업과의 연관관계를 파악함으로써, R&D 관련 산업의 중요성과 앞으로의 방향을 제시하기 위하여 최근 한국은행에서 발행한 2000년도와 2003년도의 산업연관분석자료를 이용하여, R&D 관련 산업구조와 정보통신산업과의 연관관계를 파악하였다. 연구결과 2000년도에 비하여 2003년도의 산업연관분석에 따를 경우에 R&D 관련 산업의 생산활동 증가는 정보통신산업의 생산 및 부가가치활동에 보다 낮은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 정보통신산업에 대한 R&D 관련 산업의 영향력이 약간 낮아지는 산업구조를 보여주기 때문에 정보통신산업 안에서 R&D 정책과 정보통신산업 밖에서 실시하는 R&D 정책에 대한 고려 및 효과측정이 동시에 이루어져야 할 필요성을 제시하는 것으로, 보다 국가 전체적이고 체계적인 R&D 정책적 고려가 필요함을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.873-876
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• 2017

최근 정보검색의 효율성을 위해 데이터를 분석하여 해당 데이터를 가장 잘 나타내는 연관단어를 추출 및 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 관련 연구들은 출현 빈도수를 사용하는 방법이나 LDA와 같은 기계학습 기법을 활용해 데이터를 분석하여 연관단어를 생성하는 방법을 제안하고 있다. 기계학습 기법은 결과 값을 찾는데 사용되는 특징들을 전문가가 직접 설계해야 하며 좋은 결과를 내는 적절한 특징을 찾을 때까지 많은 시간이 필요하다. 또한, 파라미터들을 직접 설정해야 하므로 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 단점을 지닌다. 이러한 기계학습 기법의 단점을 극복하기 위해 인공신경망을 다층구조로 배치하여 데이터를 분석하는 딥러닝이 최근 각광받고 있다. 본 논문에서는 기존 기계학습 기법을 사용하는 연관단어 추출연구의 한계점을 극복하기 위해 딥러닝을 활용한다. 먼저, 인공신경망 기반 단어 벡터 생성기인 Word2Vec를 사용하여 다양한 텍스트 데이터들을 학습하고 룩업 테이블을 생성한다. 그 후, 생성된 룩업 테이블을 바탕으로 인공신경망의 한 종류인 합성곱 신경망을 활용하여 사용자가 입력한 주제어와 관련된 최근 뉴스데이터를 분석한 후, 주제별 최신 연관단어를 추출하는 시스템을 제안한다. 또한 제안한 시스템을 통해 생성된 연관단어의 정확률을 측정하여 성능을 평가하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.8
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• pp.129-136
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• 2018

This study analyzed technology application field and technology transfer type related to the 4th industrial revolution using frequency, visualization, and association analysis of text mining of Big Data. The analysis was conducted between the last three years (2015 - 2017) registered with the NTB of KIAT transfer technology database was utilized. As a result of analysis, First, First, transfer technologies called core technologies of the Fourth Industrial Revolution are a lot of about robots, 3D, autonomous driving, and wearables. Second, as the year go by, transfer technolgy registration such as IoT, Cloud, VR is increasing. Third, the results of the association analysis of technology transfer type are as follows. IoT and VR showed preference for technology trading and licensing, autonomous driving technology trading, wearable licensing, robots preferring technology cooperation, licensing, and technology trading.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.785-798
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• 2017

최근 인구의 고령화 추세 확대와 함께 건강 증진에 대한 인식고조 등으로 의료 산업에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 세계 각국에서는 의료산업의 중요성이 더욱 증대되고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 맞춰 산업연관표를 이용하여 의료자동화 산업의 경제적 파급효과 분석을 통해 정책적 시사점을 제공하는 데 목적이 있다. 이에 산업연관분석을 활용하여 의료자동화 산업의 생산유발효과와 부가가치유발효과, 그리고 전후방 연쇄효과를 통하여 경제적 파급효과를 분석하고자 한다. 본 연구는 의료자동화 산업의 경제적 파급효과에 주목하여 의료 자동화 산업이 우리나라 경제에 미치는 영향 등을 최초로 분석하였으며, 다양한 파급효과 도출을 통해 정부 정책 판단의 기초자료로 활용될 수 있다는 점에서 의미가 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.4
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• pp.146-151
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• 2011

산업연관표에 의한 특정 산업구조분석은 거시적이고 포괄적인 우리나라 산업의 투입(input)과 산출(output)정보를 정리한 산업연관표에 의한 산업구조변화 추이분석이라는 관점에서 미래 해당 산업구조변화에 대한 진화방향을 파악할 수 있기 때문에 중요한 산업구조분석으로 활용된다. 먼저 본 연구에서는 2000년, 2005년 그리고 2008년도 산업연관표를 통하여 방송통신산업(ICT 산업)의 과거 10년간 구조변화를 비교 분석하였다. 또한 우리나라와 유사한 산업구조를 가진 일본의 2000년과 2005년도의 산업연관표를 이용하여 양 국가의 방송통신산업구조를 비교 분석하였다. 마지막으로 방송통신산업구조 변화의 분석결과의 정책적 시사점으로 바람직한 기술 및 산업정책방향을 제시하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.1
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• pp.83-95
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• 1999

본 논문의 목적은 인터넷에서 범주형 자료분석에 대한 전문적인 지식이 없는 일반 분석자들에게 보다 쉽고, 간편하게 다룰 수 있는 범주형 자료 분석 시스템을 제공하는것이다. 이 분석 시스템은 크게 세 가지 측면으로 설계하여 구현하였다. 첫째, 범주형 자료에 대한 탐색적 자료분석을 위하여 세 가지 종류의 히스토그램을 제공한다. 둘째, 범주형 변수들간에 존재하는 연관성을 측정하기 위한 여러 연관성 측도들을 제공한다. 특히, 현재 많이 사용되는 통계 패키지들에서 제공하지 못하는 모자익 그림과 연관 그림을 동적 그래픽스로 구현하여 연관성을 측정하거나 모형을 설정하는데 유용한 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 셋째, 대수선형모형에 대한 분석을 통해 사용자가 가장 잘 적합된 대수선형모형을 선택할 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.23-25
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• 2016

이 논문에서는 기후조건과 농업 생산량을 포함하는 농업/기상 데이터에 데이터 마이닝의 연관규칙 기법을 적용하여 농업 생산의 기반이 되는 기후요인들과 생산량 간의 연관성을 분석하고자 한다. 기후 속성들의 값을 포함하고 있는 기상청 기후 데이터와 농업 생산량을 포함하는 통계청의 데이터를 통합 한 후 기후 속성들의 값을 이산화 하여 연관규칙 기법을 적용한다. 실험 결과 각 기후요소들과 생산량 간의 연관 규칙을 표현 할 수 있었다. 이를 통해 기후조건 변화에 따른 농업생산기반 취약성을 예방하는 지표를 마련하고 농업 생산성 향상에 기여 할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.30 no.2
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• pp.297-315
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• 2013

This study aims to analyze and evaluate term suggestion services of major search portals, Naver and Google Korea. In particular, this study evaluated relevance and currency of related search terms provided, and analyzed characteristics such as number and distribution of terms, and queries that did not produce terms. This study also analyzed types of terms in terms of the relationship between queries and terms, and investigated types and characteristics of harmful terms and terms with grammatical errors. Finally, Korean queries and English queries, and popular queries and academic queries were compared in terms of the amount and relevance of search terms provided. The results of this study show that the relevance and currency of Naver's related search terms are somewhat higher than those of Google. Both Naver and Google tend to add terms to or delete terms from original queries, and provide identical search terms or synonym terms rather than providing entirely new search terms. The results of this study can be implemented to the portal's effective development of term suggestion services.