• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.143-153
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• 2002

본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.499-507
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• 1999

CALS/EC의 도입ㆍ활용은 생산 및 유통비용의 감축과 업무처리시간 단축 및 조직간 정보교환의 원활화를 통해 산업 및 국가경쟁력 향상에 기여하는 것으로 알려져 있다. 이제 제조업이나 서비스업을 막론하고 세계화의 추세에 맞춰 국제적으로 경쟁력을 갖춘 기업으로 성장하기 위해서는 CALS/EC의 도입이 필수적으로 요구되고 있다. 우리나라와 같은 CALS/EC 후발국의 입장에서 볼 때, CALS/EC 도입 환경이 제대로 성숙되어 있지 못한 채 구체적인 도입 유형 및 방법론 등에 대한 연구가 취약하여 도입 관련 의사결정에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 결국 CALS/EC 도입 의사결정에 수반된 도입 목적의 파악 및 효과 측정방안, 대상요소기술의 선택, 적용 대상분야의 산정 등에 관한 구체적인 대안제시가 실무적으로 요구되고 있다. 본 연구는 위와 같은 문제점을 인식하고, CALS/EC 도입과 관련된 의사결정을 위한 기반연구를 수행함에 그 목적이 있다. 이를 위해 CALS/EC가 그 유형별로 고유한 특성이 존재한다는 전제하에 우선 CALS/EC의 유형별 분류체계 정립을 시도하였으며 각 유형의 차별성을 부각하는 유형별 특성 모형을 개발 제시하였다. 다만 본 연구의 결과물을 근거로 수립될 구체적인 유형별 도입방법 및 절차는 후속연구에서도 다루기로 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.499-507
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• 1999

CALS/EC의 도입·활용은 생산 및 유통비용의 감축과 업무처리시간 단축 및 조직간 정보교환의 원활화를 통해 산업 및 국가경쟁력 향상에 기여하는 것으로 알려져 있다. 이제 제조업이나 서비스업을 막론하고 세계화의 추세에 맞춰 국제적으로 경쟁력을 갖춘 기업으로 성장하기 위해서는 CALS/EC의 도입이 필수적으로 요구되고 있다. 우리 나라와 같은 CALS/EC 후발국의 입장에서 볼 때, CALS/EC 도입 환경이 제대로 성숙되어 있지 못한 채 구체적인 도입 유형 및 방법론 등에 대한 연구가 취약하여 도입 관련 의사결정에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 결국 CALS/EC 도입 의사결정에 수반된 도입 목적의 파악 및 효과 측정방안, 대상요소기술의 선택, 적용 대상분야의 산정 등에 관한 구체적인 대안제시가 실무적으로 요구되고 있다. 본 연구는 위와 같은 문제점을 인식하고, CALS/EC 도입과 관련된 의사결정을 위한 기반연구를 수행함에 그 목적이 있다. 이를 위해 CALS/EC가 그 유형별로 고유한 특성이 존재한다는 전제하에 우선 CALS/EC의 유형별 분류체계 정립을 시도하였으며 각 유형의 차별성을 부각하는 유형별 특성 모형을 개발 제시하였다. 다만 본 연구의 결과물을 근거로 수립될 구체적인 유형별 도입방법 및 절차는 후속연구에서도 다루기로 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.589-591
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• 2002

본 논문에서는 메쉬 구조의 다중처리시스템을 위한 새로운 할당방법을 제안한다. 이 할당방법은 다른 가용 서브메쉬와 중첩되지 않는 독립 가용 서브메쉬를 유형에 따라 분류하여 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 생성한다. 그리고 태스크의 유형에 따라 해당 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 최적할당이 가능한 서브메쉬를 찾음으로써 서브메쉬를 탐색하는데 소요되는 시간을 줄인다. 이 때 서브메쉬를 찾지 못하면 확장지수를 이용하여 더 큰 가용 서브메쉬를 형성한 후 할당함으로써 태스크의 대기 시간을 줄이고, 이 결과로 외적단편화를 줄이는 효과도 얻는다. 또한 할당 해제시 독립 가용 서브메쉬는 다른 가용 서브메쉬의 크기 에 변화를 주지 않기 때문에 그 유형에 따라 유형별 가용 서브메쉬 리스트에 삽입한다. 그럼으로써 할당 해제 후 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 재생성하기 위해 전체 메쉬 구조를 탐색 할 필요가 없어진다.

• 감성과학
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• 제14권1호
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• pp.137-146
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• 2011

최근 뇌 과학의 발달로 심리학의 다양한 이슈들을 뇌과학으로 설명하려는 노력들이 많이 시도되고 있다. 본 연구에서는 성격유형을 뇌과학으로 설명될 수 있는지 시도해보고자 하였다. 성격유형검사 중 MBTI를 토대로 하여 10대 청소년 190명에게 성격유형별 레이븐의 유사도형 구분과제를 실시하였다. 이 때 피험자에게 유발전위 뇌파를 검출하고 통계 분석하여 성격유형별간에 집중력의 차이가 있는지를 알아보았다. 또한 뇌파의 주파수별 분류를 통하여 어느 주파수대가 성격유형별간의 차이가 보이는지 알아보았다. 결론적으로 외향성과 내향성은 유사도형 구분과제를 수행하는 동안 두 집단 간의 집중력 차이가 나타났으며 M-Beta파와 Gamma파 및 H-Beta파에서 두 집단 간 차이가 나타났으며 감각형과 직관형은 쉬운 난이도 과제와 중간 난이도 과제에서 두 집단 간 집중력의 차이가 나타나는 경향성이 보였으며 주파수별 분류에서는 두 집단 간의 차이가 없었다. 사고형과 감정형은 과제를 수행하는 동안 두 집단 간 집중력의 차이가 나타났으며 뇌파 주파수별 분류에서는 H-Beta파에서만 차이가 있었다. 판단형과 인식형은 모든 과제와 주파수별 분류에서도 두 집단 간 차이가 나타나지 않았다. 기존 성격유형과 뇌파연구가 외향성과 내향성에 집중되어 있고 다양한 유형별 연구가 미비하였다. 따라서 난이도가 상, 중, 하의 세 가지로 분류된 유사도형 구분과제를 수행하는 동안 유발전위 뇌파를 통해 뇌파를 분석한 것은 본 연구의 의의라 할 수 있다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1994년도 제1회 학술대회 논문집
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• pp.129-132
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• 1994

DOC 20판에서는 보조표 활용을 위하여 다양한 형태의 주기(Note)가 여러 곳에 마련되어 있다. 이 주기는 새로운 학문들이 이전판의 분류체재와의 중복성을 극복하고, 정확한 문헌분류를 위한 중요한 문법규칙들을 포함하고 있다. 그러나. 기술된 주기의 다양성이 제대로 정리되어 있지 않아서 이 주기의 활용은 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구는 DDC 20판의 보조표 T1(표준세분표: Standard Subdivisions) 및 T2(지리, 시대, 인물 구분표: Geographic Areas, Historical Periods, Persons)에 대안 이용주기를 통계적 빈도수를 고려하여 분석하고, 분석된 주기를 유형별로 분류하여 각 유형별 분류기호 생성 문법을 마련하였으며, 분류기호 생성 문법을 유도트리(Derivation tree)를 활용하여 정확한 분류과정을 예시하고, 이를 자동분류시스템으로 활용할 수 있는 분류진원 전문가시스템 모형을 설계하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.111_112
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• 2009

복잡하고 대규모화된 전력계통의 최적계획 및 경제적 운용을 위해서는 시간별 전력 부하에 대한 단기간의 전력 부하 예측이 필요하다. 이러한 단기 부하 예측의 정확성을 높이기 위해서는 전력 부하를 유형별 특성에 맞게 적절하게 분류하여야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 보다 효율적이고 체계적으로 전력 부하 패턴을 분류하고, 분류된 그룹의 특징을 분석하였다.

• 한국조경학회지
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• 제45권4호
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• pp.131-142
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• 2017

본 연구에서는 동일한 열환경 특성을 가진 공간 분류와 관련하여 전 세계적으로 활용되고 있는 World Urban Database and Access Portal Tools(WUDAPT) protocol의 Local Climate Zone(LCZ) 분류체계 및 분류 방법론을 바탕으로 사례지역인 서울특별시의 도시기후구역 유형을 분류하고, 유형별 특징을 분석하였다. 이를 위해, 구글 어스(Google Earth)를 활용하여 서울특별시를 포함하는 분석 지역을 대상으로 17개 LCZ 유형별 10개의 훈련지역(training area)을 선정한 후 SAGA GIS에서 LCZ 분류 및 분석결과에 대한 보정(Filtering)을 실시하였다. 그 후, ArcGIS를 이용하여 적절한 보정 횟수 분석 및 LCZ 유형별 특징을 도출하였다. 분석 결과, 보정 횟수는 1회가 가장 적절한 것으로 파악되었다. 또한, 연 평균기온 및 최고평균기온이 다른 구에 비해 높은 구 중 양천구와 영등포구는 저층 건물이 밀집해 있으며, 녹지가 적은 LCZ 3과 고층건물이 일정한 간격으로 있으며, 녹지가 풍부한 LCZ 4 유형의 비율이 높은 것으로 나타났으며, 연 평균기온 및 최고평균기온이 다른 구에 비해 낮은 구 중 종로구, 은평구, 노원구, 관악구는 녹지가 많고, 자연피복으로 이루어진 LCZ A의 비율이 가장 높았다. LCZ 유형별 평균 건폐율, 불투수포장율 및 건물높이는 WUDAPT에서 제시하는 LCZ 유형별 특징의 범위에 속해 있으나, 투수포장율은 LCZ 4~6 및 9~10에서 그 범위를 벗어났다. 본 연구는 국내 도시를 대상으로 한 기존의 도시기후구역 분류 연구에서 활용하지 않았던 WUDAPT protocol의 LCZ 분류 방법론을 활용함으로써 기후구역 분류에 관한 새로운 방법론을 제시하였으며, 기후변화 적응에 관한 공간계획 및 정책수립 과정에서 열환경 요소를 보다 적극적으로 고려하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국기록관리학회지
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• 제18권4호
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• pp.99-124
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• 2018

본 연구는 국가보훈처의 '공훈전자사료관' 컬렉션을 기반으로 독립 운동 컬렉션에 대한 출처별, 주제별, 자료유형별 분류 체계를 제안하였다. 먼저 출처별 분류 체계는 계층별로 구성하였으며 출처별로 분류된 기록물들은 관련 주제어에 따라 2차 분류한 후, 17가지 자료유형별로 분류하였고 '출처-주제-자료유형'의 인용 순서로 기술하였다. 또한 주제어를 바탕으로 한 귀납적 방법을 이용하여 유의미한 컬렉션을 도출하였다. 이를 통해 공훈전자사료관 컬렉션을 출처별, 주제별, 자료유형별로 이용자가 기록물을 쉽게 찾을 수 있도록 분류하였다. 본 연구의 결과는 독립 운동 DB 자료의 기록물 검색을 지원하기 위한 분류 체계로서 이용자의 접근성을 높이고 독립 운동 기록물 서비스를 확장하는데 기초가 될 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.238-244
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• 2022

감정 분석은 텍스트에 표현된 인간의 감정을 인식하여 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 섬세한 인간의 감정을 보다 정확히 분류하기 위해서는 감정 유형의 분류가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 사전 학습 언어 모델을 활용하여 우리말샘의 감정 어휘와 용례를 바탕으로 기쁨, 슬픔, 공포, 분노, 혐오, 놀람, 흥미, 지루함, 통증의 감정 유형으로 분류된 감정 말뭉치를 구축하였다. 감정 말뭉치를 구축한 후 성능 평가를 위해 대표적인 트랜스포머 기반 사전 학습 모델 중 RoBERTa, MultiDistilBert, MultiBert, KcBert, KcELECTRA. KoELECTRA를 활용하여 보다 넓은 범위에서 객관적으로 모델 간의 성능을 평가하고 각 감정 유형별 정확도를 바탕으로 감정 유형의 특성을 알아보았다. 그 결과 각 모델의 학습 구조가 다중 분류 말뭉치에 어떤 영향을 주는지 구체적으로 파악할 수 있었으며, ELECTRA가 상대적으로 우수한 성능을 보여주고 있음을 확인하였다. 또한 감정 유형별 성능을 비교를 통해 다양한 감정 유형 중 기쁨, 슬픔, 공포에 대한 성능이 우수하다는 것을 알 수 있었다.