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PBL 기반 진로교육 프로그램의 개발 및 효과검증 (The Development and Effectiveness of a PBL Based Career Education Program)

  • 이혜숙;김유미
    • 초등상담연구
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    • 제8권1호
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    • pp.33-50
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    • 2009
  • 본 연구는 학생들이 진로와 관련된 실제적이고 맥락적인 문제를 해결하는 과정에서 자신의 적성, 흥미, 성격 등에 대한 정확한 이해를 하고 다양한 직업세계를 탐구할 수 있는 PBL(문제중심학습) 기반 진로교육 프로그램을 개발하여 초등학생들의 진로성숙도에 미치는 효과를 검증하는데 목적이 있다. PBL 기반진로교육 프로그램을 개발하는 과정은 먼저 아동들의 발달 특성 및 요구분석을 거쳐 과제 분석을 실시하고 수행목표를 진술한 뒤, 이를 토대로 프로그램의 핵심 구성요소인 PBL 문제를 개발하고 그 타당성을 검토하였다. 다음으로 프로그램 각 영역별 문제해결과정 및 결과발표에 대한 평가계획 및 평가도구를 제작하고 온라인 학습공간을 설계하였다. 이렇게 개발된 프로그램은 매 회기 40분 단위의 총 21개 회기로 구성되어 초등학교 5학년에 8주 동안 실시되었고 연구결과는 다음과 같다. PBL 기반 진로교육 프로그램에 참여한 실험집단은 통제집단에 비하여 사후검사에 있어서 진로태도와 진로태도의 하위요인(계획성, 성향, 타협성), 진로능력과 진로능력의 하위요인(직업의 이해능력, 자신의 이해능력, 의사결정능력)이 유의미하게 향상되었다. 또한 검사지 반응 분석 결과의 보완을 위한 내용 분석 결과, 학생들은 프로그램의 각 영역별로 제시되는 PBL 문제를 팀을 이루어 해결하고 발표하는 과정을 통하여 객관적으로 자신을 이해하고 일과 직업세계에 관한 다양하고 질이 있는 지식을 쌓게 되었다고 보고하였다. 본 연구의 결과 연구자가 개발한 PBL 기반 진로교육 프로그램은 학생들이 자신에 대한 객관적 이해와 의사결정능력의 향상,모둠원간의 활발한 상고작용과 토의가 이루어지도록 하여 초등학생의 진로태도와 진로능력 의 향상에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이는 초등학생의 진로교육에 있어 자율적인 학습태도와 주체의식이 자신의 미래를 탐색하고 개발하고 개척할 수 있는 기회와 경험을 제공하는데 매우 중요하다는 것을 의미한다.

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대도시 하수종말처리장 유입 하수의 성상 평가와 인공신경망을 이용한 구성성분 농도 예측 (Analysis and Prediction of Sewage Components of Urban Wastewater Treatment Plant Using Neural Network)

  • 정형석;이상형;신항식;송의열
    • 대한환경공학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.308-315
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    • 2006
  • 유입 하수의 성상은 하수처리장의 효율을 결정하는 중요한 요인이다. 따라서 하수의 성상을 이해하고 실시간으로 측정하는 기술은 유입 하수 성상에 상응하는 적절한 운전 전략을 결정하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 2005년 10월 1일부터 11월 21일까지 대도시 하수종말처리장 유입 수문에서 두 시간 간격으로 하수를 채취하여 성상을 분석하였다. 그 결과 하수의 유량 및 구성성분의 농도가 1일 단위로 일정한 형태를 갖는 것으로 밝혀졌는데, 오전 11시와 1시 사이에 가장 높은 값을 보였고, 새벽 5시에서 7시 사이에 가장 낮은 값을 갖는 것으로 나타났다. 상관관계 평가에서 300 nm에서 측정한 하수의 흡광도는 하수 구성성분의 농도와 매우 밀접한 것으로 밝혀졌다. 실시간 측정이 가능한 흡광도와 유량, 그리고 반복되는 하수 성상을 이용하여 구성성분의 농도를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로 흡광도와 구성성분의 농도와의 1차 회귀분석을 수행하였고, 두 번째로 흡광도와 하수 유량, 유입시간을 이용하여 훈련시킨 인공신경망을 이용하였다. 그 결과 두 방법 모두 하수 구성성분의 농도를 예측하는데 높은 정확성을 보였는데, 인공 신경망을 사용한 경우 예측값과 실측값의 RMSE(root mean square error) 값이 TSS의 경우 19.3에서 14.4, TCOD의 경우 26.7에서 25.1로, TN의 경우 5.4에서 4.1로, TP의 경우 0.45에서 0.39로 각각 향상되는 것으로 나타났다.

청년 1인가구를 위한 식생활교육 프로그램 적용 및 평가 (Application and Evaluation of a Dietary Education Program for Korean Young Adults in Single-Person Households)

  • 정세호;이정우;김자미;김유경
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제33권3호
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    • pp.143-157
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    • 2021
  • 본 연구는 청년 1인가구를 위한 식생활교육 프로그램을 실시한 후, 교육 효과를 분석 및 평가하였다. 식생활교육 프로그램은 성북구에 거주하는 청년 1인 가구를 대상으로 이론 강의와 실습을 포함한 4회의 대면수업과 1회의 온라인수업을 통해 5주 동안(2020년 11월 10일부터 12월 8일까지) 진행되었다. 식생활교육 프로그램 효과는 한국영양학회가 제공하는 성인 영양지수(NQ) 설문지, 자체 개발된 식생활 평가점검표 설문지 및 포토보이스를 통해 분석하였다. 성인 영양지수(NQ) 분석 결과, 영양 점수의 평균은 51.81점에서 53.20점으로 상승하였으나 통계적으로 유의미한 차이는 없었다. 그러나 4개의 하위영역 중 '절제' 영역에서는 유의미한 변화가 나타났다(p<0.05). 자체 개발된 식생활 평가점검표 분석 결과, '중요도' 영역 평균은 3.77점에서 3.99점으로 상승하였으나, 통계적으로 유의미한 차이는 없었다. '실천도' 영역 평균은 3.03점, 3.57점으로 상승하였으며, 통계적으로 유의미한 결과가 나타났다(p<0.05). 중요도의 설문 범주별 사전·사후 평균 비교분석 결과, 4개 영역에서, 실천도의 설문범주별 사전·사후 평균 비교분석 결과에서는 5개 모든 항목에서 유의미한 결과가 나타났다(p<0.05). 총 200장의 포토보이스를 사회인지이론에 근거하여 분석한 결과, 사람들이 건강한 집에서 만든 음식을 먹는 데 도움이 되는 결정요인은 환경적 요인 48%, 행동적 요인 30%, 개인의 인지적 요인 22%로 나타났다. 반면, 참가자들이 집에서 만든 건강한 음식을 먹는 것을 방해하는 결정요인은 환경적 요인 72%, 개인의 인지적 요인 14%, 행동적 요인이 14%로 나타났다. 이러한 결과에 대한 종합적인 분석은 청년 1인 가구를 위한 식생활교육 프로그램이 동기 부여를 촉진하고, 행동 변화를 촉진하고, 주변 환경을 개선하는 효과적인 도구가 될 수 있음을 시사한다.

액티브 시니어의 조직적과 기능적 창업역량: PLS-POS를 이용한 창업 효능감과 창업의지의 이질성 관계 확인 (Active Seniors' Organizational and Functional Entrepreneurial Competencies: Discovering Unobserved Heterogeneous Relationships between Entrepreneurial Efficacy and Entrepreneurial Intention using PLS-POS)

  • 신향숙;배지은;조미옥;이용기
    • 벤처창업연구
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    • 제17권2호
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    • pp.15-31
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    • 2022
  • 은퇴 전·후 경력 전환을 시도하는 다양한 경력을 갖춘 액티브 시니어들이 증가됨에 따라 본 연구는 액티브 시니어들을 위한 창업교육 및 지원이 포함된 창업정책의 제안이 필요하다. 본 연구는 액티브 시니어의 창업의지에 영향을 미치는 요인을 창업 조직역량과 기능역량으로 구분하고, 역량요인들이 창업 효능감과 창업의지에 미치는 영향을 검증하였다. 연구모형에서 창업역량은 조직역량(리더십, 문제해결, 창의성, 의사결정, 의사소통)과 기능역량(경영전략, 마케팅, 사업계획서)으로 구분된다. 그리고 본 연구에서 창업 효능감은 창업역량요인들과 창업의지 간의 관계에 있어서 매개역할을 하는 것으로 제시되었다. 한편, 제안된 구조모형에서의 이질성, 패턴을 확인하기 위하여 PLS-POS 분석이 실시되었다. 설문조사는 온라인 서베이회사의 도움을 받아 액티브 시니어 연령층(40-65세 미만) 대상으로 실시되었다. 데이터는 총 433명의 예비창업자들로부터 수집되었으며, SPSS 28.0과 SmartPLS 3.3.7 프로그램을 이용하여 분석되었다. 본 연구의 요약은 다음과 같다. 첫째, 액티브 시니어의 조직역량들과 기능역량들은 창업 효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 액티브 시니어의 조직역량들과 기능역량들이 창업의지에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 창업 효능감은 창업의지에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 연구모형에서의 이질성 패턴을 찾기 위한 PLS-POS 분석을 통하여 창업의지에 대한 예측지향적 시장세분화가 실시된 결과, 두 개의 집단(POS S1, POS S2)이 도출되었다. 먼저, POS S1의 경우에서, 조직역량이 창업 효능감과 창업의지에 정(+)의 영향을 미치며, 기능역량이 창업 효능감에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에, POS S2의 경우엔, 기능역량이 창업 효능감과 창업의지, 그리고 창업 효능감이 창업의지에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. PLS-POS의 분석 결과는 창업역량 교육은 액티브 시니어들이 원하는 조직역량과 기능역량이 무엇인지를 파악하여 창업교육이 실시될 필요가 있음을 보여준다. 또한, 집단별로 인구통계적 특성에 따른 차이가 발견되지 않았지만, 본 연구의 결과는 조직역량이 필요한 집단에겐 리더십, 문제해결, 창의성, 의사결정, 그리고 의사소통 역량 등을 중심으로, 그리고 기능역량을 중시하는 액티브 시니어의 경우엔, 경영전략, 마케팅, 그리고 사업계획서 수립 및 작성 역량을 중심으로 이루어지는 것이 바람직하다는 것을 시사해준다.

영화 추천 시스템의 초기 사용자 문제를 위한 장르 선호 기반의 클러스터링 기법 (Clustering Method based on Genre Interest for Cold-Start Problem in Movie Recommendation)

  • 유띳로따낙;누르지드;하인애;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권1호
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    • pp.57-77
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    • 2013
  • 소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝결과 시각화: N라면 사례 분석 연구 (Visualizing the Results of Opinion Mining from Social Media Contents: Case Study of a Noodle Company)

  • 김유신;권도영;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제20권4호
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    • pp.89-105
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    • 2014
  • Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

네트워크 중심성 척도가 추천 성능에 미치는 영향에 대한 연구 (A Study on the Effect of Network Centralities on Recommendation Performance)

  • 이동원
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.23-46
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    • 2021
  • 개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

온라인 흘림체 한글 인식을 위한 곡률획 모델링 기법 (Curvature stroke modeling for the recognition of on-line cursive korean characters)

  • 전병환;김무영;김창수;박강령;김재희
    • 전자공학회논문지B
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    • 제33B권11호
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    • pp.140-149
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    • 1996
  • 흘림체 필기 문자는 문자의 가능한 한도 펜의 움직임을 줄이려는 경제성의 원칙에서 비롯된다. 즉, 다음 획을 쓰기 위해 이동할 때 펜을 들지 않거나, 아예 이동을 생략하거나, 또는 연결된 두 획이 서로 닮아가면서 필기하기 쉬운 단순간 형태로 변화한다. 이러한 변화로 인해, 획이나 자소의 형태가 달라질 뿐만 아니라, 획간이나 자소간의 구분이 매우 어려워진다. 따라서 흘림체의 효과적인 인식을 위해서는 획이나 자소의 정확한 분할에 의존하지 않으면서, 일정한 단위로 분할하여 매칭할 수 있는 방법이 필요하다. 이 연구에서는 구조적인 형태의 단위로 분할하고 매칭하는 '곡률획 모델링 방법(curvature stroke modeling method)'을 제안한다. 곡률획(curvature stroke)은 필기의 회전 방향이 바뀌지 않는 부분획으로 정의되며, 곡률에 따라 선분, 호, 원 등의 형태를 갖는다. 흘려 써진 입력 획들을 곡률획의 나열로 변환하기 위해서는, 필기의 회전을 변화시키는 곳, 급격한 방향 변화를 일으키는 곳, 그리고 지나친 회전을 일으키는 곳 등을 분할한다. 각 참조 자소는 정자체로 입력하여 분할 과정에 의해 생성된 곡률획의 나열로 저장되어 있으며, 인식중에 융합과정을 수행함으로써 매칭을 위한 다양한 곡률획의 나열을 만들어낸다. 이때, 가상 획이 필기되거나 생략될 가능성도 고려한다. 인식의 기본 단위로 곡률획을 사용함으로써, 입력 문자의 불필요한 분할점들을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 자소간의 연결점을 찾기 어려운 경우에도 인접한 두 자소에 걸치는 참조 곡률획을 생성해내기 때문에 정확한 매칭이 가능해진다. 실험 결과, 83.60%의 제 1후보 인식률과 0.99초/자(CPU 클럭: 66MHz)의 처리 시간을 보였다./atom으로 추출되었다. 한편 별도의 추가적인 공정없이 일반적인 에피 성장법을 사용하여 고농도로 붕소가 도핑된 실리콘층 위에 부정합 전위가 없는 에피 실리콘을 성장시켰으며, 이 에피 실리콘의 결정성은 매우 양호한 것으로 밝혀졌다. 또 부정합 전위가 없는 에피 실리콘에 n+/p 게이트 다이오드를 제작하고 그 전압-전류 특성을 측정한 결과 5V의 역 바이어스에서 0.6nA/$cm^{2}$의 작은 누설 전류값을 나타내었다.이었다 5. 쌀의 알칼리 붕괴도는 밀양 맥후작산미가 가장 높았고 호남평야지산미가 가장 낮았는데 비해 아밀로그래프의 호화개시온도는 수원과 이리산미가 가장 낮았던 반면 밀양산미가 가장 높았다. 강하점도는 밀양산미가 가장 낮았고 다음이 이천산미가 낮았던데 비해 계화 및 이리산미가 가장 높았으며 치반점도는 이와 정반대의 경향을 나타내었다. 밥의 점성 /경도비율은 지역간 차이가 유의하지는 않았으나 남부평야산미가 중부평야산미에 비해 다소 떨어지는 경향이었다. 6. 식미와 관련이 있는 쌀 외관품질 및 이화학적 특성을 이용한 주성분 분석에서 전정보의 약 59% 설명이 가능한 제 1 및 제 2 주성분치상의 7개 품종별 6개 산지미의 분포로 보아 품종에 따라서 산지 반응이 달랐는데 대체로 자포니카와 통일형 품종군간 구분과 밀양, 중부평야 및 호남평야의 세 산지간 구분이 가능하였다. 산지내 품종간 미질변이는 남양간척지와 이리산미가 비교적 작았는데 수원산미는 이천과 남양산미의 미질변이를, 계화산미는 이리산미의 미질변이를 거의 포괄하였다.는 산불위험지역의 격자점(15km)내에 최소한 1대의 AWS 설치방안을 제시하였지만, 금후에는 15km내에서도 능선, 계곡 등 구체적인 위치확정을 위한 선행연구가 실시되어야할

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중립도 기반 선택적 단어 제거를 통한 유용 리뷰 분류 정확도 향상 방안 (Increasing Accuracy of Classifying Useful Reviews by Removing Neutral Terms)

  • 이민식;이홍주
    • 지능정보연구
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    • 제22권3호
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    • pp.129-142
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    • 2016
  • 전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.

빅데이터를 활용한 도시공원 이용행태 특성의 시계열 분석 (A Time Series Analysis of Urban Park Behavior Using Big Data)

  • 우경숙;서주환
    • 한국조경학회지
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    • 제48권1호
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    • pp.35-45
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    • 2020
  • 본 연구는 현대사회에서 도시민의 행태를 지원하는 공간으로 공원에 주목하였다. 현대의 도시공원은 특정한 역할을 하는 공간으로 국한되지 않으며, 공공의 성격을 가지고 있어 이용자의 이용행태에 따라 그 기능·의미가 변화할 수 있다. 또한, 현재 온라인상의 데이터는 방문할 공원의 선택 혹은 공원 이용행태의 결정을 지원하는 단계로 접어들었다. 이에 본 연구는 빅데이터의 자료 기반의 특징인 시계열 분석이 가능하도록 데이터를 수집할 수 있는 최초 년도인 2000년부터 2018년까지 여의도공원·여의도 한강공원과 양재 시민의 숲의 행태 변화를 빅데이터 기법인 텍스트마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network;사회연결망)분석을 활용하여 분석하였다. 연구결과의 요약은 다음과 같다. 먼저 시간의 흐름에 따라 주요 이용행태와 행태에 영향을 미치는 요소에 변화가 있었다. 여의도공원·여의도 한강공원의 이용행태는 제 I시기는 '타다'(동적행태), 제 II시기는 '찍다'(정보통신서비스 행태), 제 III시기는 '걷다'(동적행태), 제 IV시기는 '먹다'(에너지원 행태)로 시간의 흐름에 따라 주요 행태가 다양하게 변화하는 모습이고, 양재 시민의 숲은 제 I시기는 '걷다'(동적행태), 제 II시기는 '걷다'(동적행태), 제 III시기는 '걷다'(동적행태), 제 IV시기는 '놀다'(동적행태)로 주로 동적행태 위주의 행태가 나타나는 것으로 나타났다. 주요 행태에 영향을 미치는 요소로 여의도공원·여의도 한강공원은 스포츠 및 레저, 문화·예술, 여가와 관련된 요소가 도출되었고, 양재 시민의 숲은 자연자원 요소가 도출되어 주요 이용행태에 영향을 미치는 요소에 차이가 있었다. 다음으로 대상지의 행태는 시기별로 특정 행태에 집중화되어 있으며, 차후 발생하는 행태를 선택하거나 제약하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상지에 다양한 행태가 일어나지 않을 뿐만 아니라, 공간, 시설 등이 골고루 활용되지 않고 있다는 것을 알 수 있다. 연구결과의 흥미로운 점은 두 공원에서 공통적으로 눈에 띄게 급증한 행태는 에너지원 행태(먹다, 마시다)와 소비행태(사다, 대여하다)이다. 에너지원 행태는 두 공원에서 모두 제 III시기에서 제 IV시기 사이에 10배 이상으로 치솟았으며, 다른 행태와 빈도에서 큰 차이를 보이며 월등히 높았다. 또한, 공원에 방문하는 시민들은 식음료비, 자전거 등의 대여비, 이밖에 행사 참여 등과 관련된 소비의사가 있으며, 공원이 도심 내 휴식공간에서 지역경제 활성화라는 측면에서 본다면 긍정적으로 평가할 수 있을 것이다. 본 연구는 데이터 기법을 활용하여 도시공원 이용행태를 분석하였다는 점과 오늘날 도시공원은 휴식, 산책 등의 역할을 넘어서 시대적인 트렌드를 반영하며, 소비 성향이 나타나는 놀이공간으로 성향이 변화하였다는 결과를 도출하였다는 점에서 큰 의의가 있다. 현대 도시공원에서 일어나는 행태는 양과 내용이 과거와 다르게 변화하고 있다. 그러므로 빅데이터를 통해 수집되는 대규모 집단의 행태를 유형화하고, 이러한 결과를 바탕으로 이루어지는 다학제적인 논의를 통해 오늘날 도시공원을 시민들이 어떻게 이용하고 있는지를 보다 명확하게 이해할 수 있을 것이다.