• 정보관리학회지
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• 제30권3호
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• pp.157-181
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• 2013

최근 도서관에서 실시하는 이용자 만족도 조사, LibQUAL+ 평가 등을 통해 계량적 데이터뿐만 아니라 이용자의 직접적 견해를 담은 이용자 코멘트 데이터가 점점 더 많이 수집되고 있다. 이러한 질적 데이터는 이용자의 입장을 이해하고, 도서관 서비스의 환경 개선이 필요한 영역을 확인하며, 이용자 니즈의 우선순위를 파악하는 등 도서관 서비스 개선을 위한 전략 수립에 유용한 자료로써 활용될 수 있는 것이다. 따라서 이용자 코멘트 데이터는 그 내용이 분석되고, 분석 결과를 서비스 및 정책에 반영할 필요가 있다. 본 연구는 이용자 코멘트 데이터의 활용성을 높일 수 있는 기반을 제공하고자, LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 분석을 중심으로 하여 실제 외국 도서관의 LibQUAL+ 설문 이용자 코멘트 분석 방법을 알아보고, 분석을 위해 사용된 질적 데이터 분석 소프트웨어 및 분류표 등 분석도구에 대해 살펴보았다. 또한, 대표적 질적 데이터 분석 소프트웨어와 외국에서 LibQUAL+ 이용자 코멘트 분석을 위해 개발된 분류표를 최근 국내 대학도서관에서 시행된 LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 일부에 적용하여 분석해봄으로써 그 유용성을 확인하였다.

• 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.

• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.166-169
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• 2005

질적인 속성을 양적인 계열로 전환하여 측정하는 방법으로서 설문의 최소 문항으로서 최대의 효과를 나타내기 위하여 한 항목을 k번 측정하여 평균과 $95\%$ 신뢰구간을 퍼지수로 한 데이터들을 리커트 척도로 활용하여 내분비방법에 의하여 검정을 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.172-174
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• 2004

최근 유비쿼터스에 관한 연구가 활발히 진행 중인 가운데, 사용자의 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다 이러한 위치 정보는 가정과 같은 실내 환경에서 사용자의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하여, 관계를 탐지하고, 적절한 룰을 사용해 추론함으로써, 사용자에게 필요한 서비스를 요청 없이 자동으로 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는, 가공되지 않은 위치기반의 센서 데이터로부터 상황에 대한 의미를 지닌 컨텍스트(context)를 추론해 내는 시스템의 구조를 제안한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째. 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층(qualitative layer)의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적 공간적인 위치 관계를 추론한다 넷째, 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 안는 의미를 추론함으로써, 서비스 제공을 위한 컨텍스트(context)를 얻는다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.223-224
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• 2018

기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술은 주관적 화질 평가를 대체하기 위한 기술로, 비디오를 입력 신호로 화질 평가 결과를 출력 신호로 하는 기계학습 모델을 통해서 개발하는 기술이다. 학습에 필요한 비디오 데이터 셋은 입력 신호인 비디오 시퀀스와 입력의 출력신호로 학습할 주관적 화질 평가 결과로 구성된다. 이때 데이터 셋의 일부는 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발 과정에서 학습에 사용하고, 남은 일부는 개발 기술의 성능 평가에 사용한다. 일반적으로 기계학습 기반 기술의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 비례한다. 그러나, 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발에 필요한 데이터 셋은 주관적 화질 평가 결과를 포함해야 하므로, 데이터 양을 늘리는 것은 쉬운 문제가 아니다. 이에 본 논문에서는 압축 비디오에 대한 화질 자동 측정 기술 개발을 위해 필요한 데이터 셋을 양과 질적 측면에서 효율적으로 구축하는 방법을 제안한다. 양적 측면에서 효율성을 높이기 위해 부호화 복잡도와 평가 난이도 기반으로 시퀀스를 선정 방법을, 질적 측면에서 효율성을 높이기 위해 쌍 비교(Pairwise Comparison)기반의 주관적 화질 평가 방법을 제안한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2001년도 제8회 학술대회 논문집
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• pp.153-158
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• 2001

많은 정보가 인터넷 상에 산재함에 따라 검색엔진의 한계를 느끼게 되었으며, 정보의 질적인 문제를 해결하기 하여 메타데이터가 등장하게 되었으며, 이러한 메타데이터를 대상으로 검색하는 시스템이 등장하게되었다. 이에 본 연구는 2가지 메타데이터 검색시스템(필드검색시스템과 XML기반 구조검색시스템)을 구축하고 시스템의 차이와 이용자의 메타데이터 구조에 대한 이해의 차이가 이용자의 검색 만족도와 검색 정확율에 어떠한 영향을 미치는가를 밝히는 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.413-418
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• 2020

관광코스 개발을 위한 관광객의 이동패턴을 통신사의 빅데이터를 바탕으로 관광객 정보를 수집 분석하여 관광코스의 질적 향상을 도모하고자 하며, 특히, 분석된 데이터를 통해 관광객의 관광 유입 효과를 추정할 수 있는 실증적인 데이터를 도출하고, 이를 바탕으로 관광코스의 특성과 향후 새로운 관광코스 개발에 필요한 기초자료로 활용하고자 한다. 지역 관광 코스 개발을 위한 관광객의 이동패턴을 통신사, 카드사, 기타의 수집 빅데이터를 바탕으로 관광객의 이동경로 및 체류시간 정보를 수집 분석하여 관광코스 개발의 질적 향상을 도모하기 위함이며, 특히 분석된 데이터를 통해 관광객의 관광유입 효과를 추정할 수 있는 실증적인 데이터를 도출하고, 이를 바탕으로 관광코스의 특성과 향후 새로운 관광코스 개발에 필요한 기초자료로 활용하고자 한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제14권2호
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• pp.237-256
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• 2005

데이터 웨어하우스는 기업의 통합된 데이터의 저장하는 곳이며, 대게는 상당한 규모를 가지고 있다. 또한, 데이터 웨어하우스는 일반적으로 다양한 종류의 데이터를 저장함으로 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터는 의사결정 임무에 따라서는 그 질적, 적합성에 차이를 나타내고는 한다. 이러한 데이터 웨어하우스의 특성으로 인해서 때로는 데이터 웨어하우스의 데이터의 효용성이 기업의 의사결정을 지원하는데 있어 제한적일 수 있다. 정보 시스템의 문헌에는 데이터의 질이 의사결정 성과에 미치는 영향에 대해서 많이 알려져 있지 않다. 그래서, 본 연구는 contextual data(상황적 데이터)의 질과 업무의 복잡성이 의사결정 성과에 미치는 영향에 대해서 탐구해보고자 한다. Contextual data의 질과 업무의 복잡성이 의사결정의 성과에 미치는 영향을 조사하기 위하여 웹을 기반으로 하는 데이터 웨어하우스를 이용하는 실험을 실행했다. 연구의 결과는 contextual data의 질이 의사결정의 성과에 영향을 미친다는 것을 통계적으로 보여주었다. 이러한 연구결과는 의사결정자의 의사결정 성과를 향상시키기 위해서는 데이터 웨어하우스의 contextual data의 질을 향상시켜야한다는 것을 제시하고 있다.

• 벤처창업연구
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• 제13권4호
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• pp.169-181
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• 2018

지속적으로 심화되고 있는 글로벌 경쟁 환경 하에서 많은 기업들은 공유가치 창출 (CSV, Creating Shared Value)을 통해 사회혁신 분야에서 새로운 사업 기회를 모색하고 있다. 사회혁신을 추구함에 있어 해결하고자 하는 문제를 명확히 도출하고, 문제의 원인을 파악하는 것이 사회혁신의 핵심 출발점이다. 수많은 문제해결 방법론 중에 최근 다양한 분야에서 가장 많은 관심을 받는 것은 디자인 씽킹 (Design Thinking)이다. 디자인 씽킹은 인간의 필요에 공감하고 대중도 인식하지 못하는 잠재적 욕구를 발굴하여 해결하는 창의적 문제해결 방법론으로 비즈니스 혁신도구로도 사용되지만 사회 문제를 해결하는 사회혁신을 위한 도구로서 활발히 이용되고 있다. 그러나 디자인 씽킹 프로젝트를 수행하는 많은 주체들이 겪는 어려움 중의 하나가 관찰 데이터의 효율적 분석이 어렵다는 것이다. 오프라인 방식으로만 데이터를 분석할 경우 대량의 데이터를 처리하는데 시간이 오래 걸리며, 비정형데이터의 경우 처리가 어려워 관찰을 통해 어렵게 수집한 데이터로부터 문제점을 발견하는데 어려움을 호소한다. 이에 본 연구는 디자인 씽킹 프로세스의 한계점을 보완하고자 사회혁신을 위한 디자인 씽킹 프로젝트의 관찰단계에서 수집한 데이터 분석이 보다 과학적으로 이루어질 수 있도록 질적 자료 분석과 양적 자료 분석 방법을 균형 있게 사용하는 통합방법론을 제시하고자 한다.