최근 모바일 기기의 다양한 센서들을 통하여 데이타를 수집하여 개인의 삶을 기록하는 연구들이 진행 중이다. 효율적인 모바일 라이프로그의 저장과 탐색을 위해 연관 검색이 가능한 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크가 제안되었다. 기존의 시맨틱 네트워크 상의 검색은 텍스트 기반으로 관계를 바탕으로 하는 사용자의 능동적인 연관 검색에 한계가 있었다. 본 논문에서는 모바일 라이프로그의 연관 검색을 위해 검색 과정과 결과를 시각화된 네트워크로 데이타간의 관계를 보여주는 선택 연관 검색과 키워드 연관 검색을 제안한다. 복잡한 시맨틱 네트워크에 대해서 사용자의 이해도를 높이기 위해 의미 추상화를 적용하였다. 실제 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크 데이타를 바탕으로 질의를 해결하는 과정을 기존 연구에서 보였던 텍스트 기반 연관 검색 방법과 비교하고 사용성 평가를 시행함으로 유용성을 입증하였다.
생산성은 프로젝트를 관리하는데 있어서 효율성을 측정하는 중요한 지표이다 또한 건설 생산성은 비용 및 일정과 연관성이 있을 뿐만 아니라 프로젝트의 성공 여부와도 관련이 크다. 프로젝트에서 생산성의 중요성에도 불구하고 국내에서의 생산성 관련 연구는 생산성에 대한 기본 개념 및 원칙에 관한 기초적인 연구 없이 정량적인 연구에 집중되어 있으며, 관련 데이터 수도 적은 실정이다. 국내 건설 공사의 생산성을 향상시키기 위해서는 생산성 관리의 정량적친 요인뿐만 아니라, 정성적인 요인까지 관리해야 하며, 저하요인에 따른 체계적이고 세부적인 프로세스 및 기법이 제시되어야 한다 이에 국내 건설 공사의 생산성 관리에 린 건설을 도입하고자 한다. 본 연구에서는 국내 생산성 저하요인과 린 건설에서의 Waste 요인과의 상관관계 분석을 통해 국내 건설 공사 현장에서의 Waste 주요 의미를 살펴보고 두 요인간의 상호 관련성을 파악하여, 린 건설의 프로세스 및 기법을 국내 건설 공사 현장에 적용하기 위한 이론적인 근거를 제공하고자 한다.
대용량 데이터에서 의미있고 유용한 지식을 추출하는 기법 중의 하나인 연관규칙은 데이터베이스에 존재하는 속성들 사이에 유사성 또는 패턴을 기술하여 사용자에게 데이터에 관한 유용한 정보를 줄 수 있다. 기존에 연구되어 온 연관규칙은 이진(boolean) 데이터베이스에 존재하는 유무에 대한 규칙으로 발견하는 것에 대해서 주로 연구되어왔다. 본 논문에서는 정량적 속성의 데이터를 기호적 속성 값으로 바꾼 후 연관규칙을 추출함으로써, 퍼지개념을 사용한 퍼지 연관규칙을 이용한 지능적 질의 처리 시스템을 제안하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1113-1121
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2011
최근 여러 분야에서 다양한 데이터 마이닝 방법들을 현업에 적용하고 있는 추세이다. 가장 많이 활용되고 있는 데이터 마이닝 기법 중의 하나인 연관성 규칙은 대용량 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 수치화하여 그들 간의 연관 정도를 나타내는 기법이다. 의미 있는 연관성 규칙을 생성하기 위해 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 측도가 가장 기본적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 군집 분석이나 다차원 분석법에서 많이 활용되고 있는 유사성 측도들 중에서 동시 비 발생 빈도를 고려한 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 제안한 후, 예제를 통하여 기존의 신뢰도 및 지지도와 비교함으로써 그 유용성을 알아보았다. 모의실험 결과를 종합해볼 때, 동시 발생 빈도 또는 동시 비 발생 빈도가 증가하면 본 논문에서 고려한 모든 유사성 측도들은 지지도 및 신뢰도와 마찬가지로 증가하며, 불일치 계수의 값이 증가하면 이 측도들은 감소하게 된다는 사실을 알 수 있었다. 또한 이들 유사성 측도들은 지지도 및 신뢰도와 매우 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 전항과 후항이 바뀌더라도 값의 변화가 없기 때문에 신뢰도 보다 더 바람직한 연관성 규칙 평가 기준이라고 할 수 있다.
데이터마이닝 기법중의 하나인 연관규칙 탐사는 데이터베이스상에서 빈번하게 나타나는 데이터들 중 서로 연관성이 강한 데이터들을 탐색대상으로 한다. 그러나. 빈번하게 나타나지 않는 희소한 데이터들이라 할 지라도 가중치가 높은 중요한 데이터이면서 서로 연관성이 강할 경우 비즈니스정보로서 중요한 가치가 있다. 본 논문에서는 데이터베이스 상에서 희소하게 나타나지만 중요한 의미를 갖고 또한 서로 연관성이 높은 데이터들을 탐사할 수 있는 연관규칙 탐사 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가한 결과 희소하면서도 중요한 데이터를 사이의 연간규칙을 효율적으로 탐사함을 알 수 없었다
대표문장 추출에 의한 다중문서 요약에서는 비슷한 정보가 여러 문서에서 반복적으로 나타나는 정보의 중복문제에 대해 문장의 유사성과 차이점을 고려하여 이를 해결할 수 있는 효율적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단어의 공기정보에 의한 관련단어 클러스터링 기법을 이용하여 문장의 중복성을 제거하고 중요문장을 추출하는 다중문서 요약을 제안한다. 관련단어 클러스터링 기법에서는 각 단어들은 서로 독립적으로 존재하는 것이 아니라 서로 간에 의미적으로 연관되어 있다고 보며 주제별 문장클러스터단위의 단어 연관성(cohesion)을 이용한다. 평가용 실험문서인 DUC(Document Understanding Conferences) 데이타를 이용하여 실험한 결과 본 논문에서 제안한 문장클러스터단위의 단어 공기정보를 이용한 방법이 단순 통계정보와 문서단위 단어 공기정보, 문장단위 단어 공기정보에 의한 다중문서 요약에 비해 좋은 결과를 보였다.
컴퓨터의 보급과 인터넷의 발달로 인해 데이터의 유통은 증가하고 있으나 전통적인 방법으로는 가치 있고 의미 있는 정보를 획득하는 것은 어렵다. 또한, 정보화 사회에서의 많은 정보 중에서 자신에게 알맞은 정보를 탐사하는 데이터 마이닝의 필요성이 대두되고 있다. 또한 사용자들의 편리한 인터넷 항해를 돕고 적절한 정보를 제공할 수 있는 적응형 웹 사이트에 관한 연구도 필요하다. 본 연구의 목적은 사용자들에게 연관성이 있는 웹 페이지를 연결해 주는 적응형 웹 사이트 구축을 위해 웹 로그 분석을 통한 웹 사이트 사용자들의 행동 패턴을 발견하는 연관규칙 알고리즘의 개발에 있다. 데이터 마이닝의 기법 중에서 연관규칙은 웹 사이트에 접속하는 사용자들의 행동을 파악하는데 효과적이다. 본 논문에서는 웹 사용 마이닝을 이용하여 웹 서버의 로그 데이터를 분석하여 트랜잭션을 구성하고, 사용자들의 행동 패턴을 발견하기 위한 의미 있는 문서만을 추출하여 추출된 문서를 대상으로 발견한 빈발 항목으로 연결리스트를 구성하며, 빈발 패턴을 찾아 웹 페이지에 적용하는 일련의 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 특징은 첫째, 빈발패턴 발견을 위해 생성하는 연결리스트 이외에는 마이닝 과정에서 다른 중간생성물이 필요하지 않으므로 공간 사용면에 있어 효율적이다. 둘째, 기존의 연관규칙 알고리즘에 비해 데이터 베이스의 스캔 횟수를 줄이고, 시간복잡도를 개선하였다.
태깅은 웹 2.0의 핵심 기술 중 하나로, 매우 유연하고 역동적인 분류 체계를 제공한다. 하지만 유연성과 역동성의 확보에 의해 계층 구조나 연관 관계와 같은 태그의 관계성이 부족하거나 존재하지 않는 한계점을 가지고 있는 것 또한 사실이다. 이런 한계점을 보완하기 위한 방법으로 계층 관계를 형성하기 위한 계층 클러스터링 방법과, 연관 관계를 형성하기 위한 협업 필터링 방법이 존재한다. 이 두 가지 방법은 태그의 관계성을 제공하지만, 연관 관계와 계층 관계 중 하나만 제공한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 태그 검색 시 연관 관계뿐 아니라 계층 구조의 탐색을 제공해주기 위한 태그 클러스터링 알고리즘을 설계하였다. 제안한 알고리즘은 사용자 태그셋을 활용하여 태그의 유사성을 계산하는 방법을 제시하고, 기존의 시각화 방법(태그 구름)과 다른 새로운 형태로 시각화 할 수 있는 결과 데이터를 제공한다.
HTML의 table 태그는 연관된 정보를 기술하기 위한 테이블은 물론이고 웹 문서의 레이아웃을 표현하기 위하여 사용된다. 본 논문에서 는 웹으로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 목적의 일환으로 HTML 문서로부터 테이블을 식별하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리와 속성-값 연관관계 추출의 두 단계로 구성된다. 전처리 단계에서는 진짜 테이블 또는 레이아웃용으로 사용된 table 태그의 일반적인 특징을 반영한 규칙을 적용하여 진짜 또는 가짜로 명확히 식별이 가능한 table태그를 추출한다. 속성-값 연관관계 추출 단계에서는 테이블 영역을 속성 및 값 영역으로 구분한 후, 값 영역에 대하여 구문적 일관성 검사를 수행한다. 또한 값 영역의 크기가 작아서 구문적 일관성 검사를 수행할 수 없는 경우, 속성-값 영역의 의미적 일관성을 검사한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 1,393개의 HTML문서로부터 추출한 11,477개의 table 태그를 대상으로 실험한 결과, 평균적으로 97.54%의 정확률과 99.22%의 재현률을 보여 기존 연구보다 우수하였다.
이 논문의 목적은 게임 서사를 구조주의 신화론의 관점에서 파악하여 기존의 서사문학과는 다른 게임의 서사성을 설명해 줄 이론적 근거를 마련하고, 신화가 게임 서사에게 소재 이상의 어떠한 함의를 가지는가를 살피는 데 있다. 서사적 측면에서 게임과 신화의 연관성에 대한 연구들은 계속 있어 왔다. 그러나 그 연구들은 대부분 '영웅 서사'로서의 신화가 게임 서사에 어떻게 반영되었는지를 살펴보았다는 점에서 의미 있는 연구들이다. 이 글은 레비-스트로스(Levi-Strauss)와 질베르 뒤랑(Gilbert Durand)이라는 두 구조주의 신화학자의 이론이 게임 서사와 어떠한 연관성을 가지는가를 살펴보았다. 그 연구 결과로서, 구조주의 신화론에서 끌어온 '재구성'과 '동시성'은 글말서사와는 다른 게임의 서사성을 설명해줄 수 있는 이론적 근거로서 자리 매김할 수 있으며, 입말문학으로서의 신화는 게임 서사에게 잊혔던 구술성을 복원시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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