차트는 여러 종류의 정보를 시각적으로 표현하기 때문에 정보 전달력이 높다. 이런 이유로 웹 개발자들도 정보를 표현할 때 차트를 자주 활용한다. 그러나 차트를 활용하기 위해서는 차트를 작성하는 전용 프로그램이 필요하며, 작성된 차트도 일반적으로 래스터 방식의 이미지로 표현되기 때문에 차트정보를 공유하기 어렵다. 이러한 래스터 방식의 이미지는 이미지의 크기가 고정되기 때문에 이미지의 크기를 변경하면 이미지가 왜곡된다는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 차트정보의 호환성과 차트정보의 공유 문제를 해결하기 위해 CML(Chart Markup Language)을 이용한 웹 기반의 차트출력시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 차트출력시스템은 XML, Text, HTML 문서를 분석하여 차트정보를 추출한 후, 추출한 차트정보를 CML로 변환하고, 변환된 CML문서를 벡터 방식을 이용하여 차트를 웹브라우저에 출력한다. 벡터 방식은 이미지를 표현할 때 벡터를 활용하기 때문에 이미지의 크기가 변경되더라도 이미지가 깨지거나 왜곡되는 현상이 없다는 장점이 있다. 본 논문에서 제안한 CML은 차트정보를 표현하기 위해 정의한 XML 기반의 차트생성언어이다. 웹에서 차트를 표현할 때 CML을 활용하면 차트정보를 쉽게 공유할 수 있으며, 차트정보 변환이 수월하다는 장점이 있다.
안전성 분석 활동으로 널리 쓰이는 폴트 트리 분석은 그 원인들의 관계를 논리게이트로 표현하고 원인을 자연어로 설명한다. 폴트 트리에서 자연어를 사용하여 사고의 원인을 나타내는 것은 폴트 트리 자체의 검증뿐만 아니라, 동일한 대상의 시스템 명세에도 적용하기에 어려운 부분이다. 본 논문에서는 폴트 트리를 상태 차트로 변환하는 방법을 제안 하였으며, 상태차트로 변환된 폴트 트리를 상태차트로 명세 된 시스템의 기능적 요구사항과 결합함으로써 상태차트로 표현된 기능 명세가 안전성 분석활동을 통해 얻은 폴트 트리에 순응 되는지 여부를 볼 수 있었고, 폴트 트리에서의 분석 대상인 사고가 발생하기 까지를 추적할 수 있었다.
기존의 다양한 데이터 시각화 툴에서 제공하는 차트 추천 방식은 사용자의 의도를 고려하지 않은 상태로 차트를 추천한다. 일부 시각화 툴에서는 세분화된 정량적 데이터 분류 체계를 따르지 않기 때문에 명확한 데이터 시각화가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 입력된 정량적 데이터를 정확하게 분류하고, 사용자 의도를 반영하여 효율적으로 차트를 추천하는 가이드라인을 제안한다. 가이드라인은 데이터를 분석하는 분석 가이드라인과, 입력된 데이터 타입과 사용자의 의도를 반영하여 차트를 추천하는 추천 가이드라인으로 구성되어 있다. 이러한 가이드라인을 통해 차트 선택 과정에서 사용자의 의도에 부합하지 않는 차트를 배제하였고, 사용자가 차트를 선택하는데 소요되는 시간이 감소하였음을 확인하였다.
음악 소비행태가 온라인으로 변화하면서 온라인 음악 플랫폼들이 등장하기 시작한지 오래다. 사람들이 인기 음악이나 인기 뮤지션의 음악 등 추천 정보 제공을 선호하게 되면서 온라인 음악 플랫폼의 차트를 이용하기도 하고, 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통해 정보를 공유하기도 한다. 온라인 음악 순위 차트는 조금씩 차이가 있으며, 그 이유 중 하나는 플랫폼마다 보유하고 있는 회원들의 특성이 다르기 때문이라고 볼 수 있다. 한편, SNS 이용자의 특성을 지닌 음악 차트 순위가 필요하고 이와 관련하여 각 온라인 음악 플랫폼의 차트들을 종합하려는 시도가 있어왔다. 더불어 음악적 특성을 SNS와 연결 지어 연구하는 관련 논문 역시 계속 등장하고 있다. 본 연구에서는 국내의 다양한 SNS중 트위터 이용자들의 음악적 특성을 분석하고 기존의 음악 플랫폼의 순위차트와 트위터의 해시태그라는 기능을 통해 SNS 이용자들이 공통적으로 선호하는 음악 기반의 국내 인기 음악 차트 순위를 개발하고 그 순위의 특성을 분석하여 기존의 온라인 음악 순위 차트, 공영방송사 음악 순위 차트와의 결과를 비교 연구한다.
빅데이터의 일종인 뉴스기사 중에 아이돌 그룹관련 뉴스기사는 아이돌 그룹의 대중적 인기에 힘입어 전체 연예계 기사 중에 점점 큰 비중을 차지하고 있다. 아이돌 그룹의 소속사는 여러 홍보 방법 중 뉴스기사의 노출을 통해 비교적 저렴한 비용으로 홍보하여 음원차트 순위 향상을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 뉴스기사와 음원차트 간의 상관관계를 분석하여 뉴스기사의 노출이 효율적 홍보 수단 인지를 알아보기 위해 먼저 감성분석을 통해 긍정기사와 부정기사가 음원차트 순위에 미치는 영향을 분석하고, 뉴스기사의 수가 많을수록 음원차트 순위가 상승하는지에 대해 알아보고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 R 언어를 이용하여 데이터 수집을 위한 웹 크롤러 설계, 회귀분석을 이용한 감성사전 구축 및 감성분석, 마지막으로 피어스만 상관계수를 이용한 상관관계 분석을 수행한다.
본 연구의 목적은 실용음악 전공자와 비전공자 간의 귀벌레 증후군 유발 정도 차이와 음악 차트 순위와의 상관관계를 분석한 것이다. 이를 통해 음악 차트 순위의 이용성을 관찰하는 기초 자료를 제시하고자 했다. 본 연구에 대한 자료를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 음악 차트 순위와 귀벌레 증후군 유발 정도 간에는 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 둘째, 이와 같은 귀벌레 증후군을 경험하는데 있어서 선율의 반복도, 가사의 반복도, 음원을 접하는 횟수 순으로 영향이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 실용음악 전공자의 경우 비전공자보다 귀벌레 증후군을 겪는 빈도가 높지만 그 차이는 미미한 것을 알 수 있었다. 본 연구는 연구결과를 통해 귀벌레 증후군의 유발 정도와 음원 차트 순위는 연관성이 없으나, 음원의 구성 요소와 음원 자체에 노출되는 정도가 많을수록 귀벌레 증후군을 경험할 가능성이 높아지므로, 이러한 두 가지 사실을 통하여 음악의 차트 상의 순위가 높은 정도와 대중들이 그 음악을 접하게 되는 정도가 동일하지 않을 수도 있다는 시사점을 제시하였다.
범주형 자료에 대하여 탐색적 자료분석을 할 수 있는 기존의 여러 그림들을 변수의 수가 많아지면 시각적인 식별이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 삼차원이상의 다차원 범주형 자료를 이차원 평면성에 표현할 수 있는 링차트(ring chart)를 제안한다. 각 칸의 확률값을 표현하는 링차트는 범주형 자료의 구조 전체를 시각적으로 파악할 수 있으며, 관측값을 표준화한 링차트는 변수들간의 연관성 여부를 시각적으로 판단하는데 유용한 정보를 제공한다. 삼차원이상의 자료에서는 이중 링차트(조건부 링차트)를 개발하여 일차 및 이차교호작용 검정까지도 가능하다. 또한, 관측값과 잔차를 동시에 표현한 잔차 링차트는 설정된 모형의 적합성 여부를 시각적으로 평가할 수 있는 장점이 있다.
본 논문은 비전 기술을 기반으로 RHS 칼라차트를 이용하여 작물의 색채를 측정하는 특성조사기준에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 색상을 가진 작물의 색채를 측정하기 위해 시료 채취 후 표준광원 촬영장치 광원 6500K 환경하에 촬영한 영상을 기반으로 분석 위치를 관심영역 선정 후, k-mean clustering을 활용한 세그먼테이션 방법을 통해 대표 RGB 색상을 획득한다. 획득한 RGB 색상과 RHS 칼라차트의 RGB 색상을 유클리디언 거리를 이용하여 최소화하는 RHS 칼라차트 정보를 추정하였다. 7가지 작물 시료에 대해 작물 형질 분석 전문가들이 측정한 결과와 비교 시 전체 평균 △E 5.013의 오차를 결과로 도출하였다.
본 논문에서는 진화 연산 기법을 이용한 자연어 구운 분석 기법을 제시한다 기존의 확률 문맥 무관문법(PCFG)에 관한 연구는 차트 파싱 방법을 구문 분석을 위한 기법으로 가정하고 있다. 하지만, 차트 파싱은 문장의 길이가 늘어날수록 복잡도가 크게 증가하는 문제를 안고 있다. 따라서, 차트 파서의 대안으로서 진화 연산 기법을 사용하여 이 문제를 해결하였다. 진화 연산의 적합도 함수로는 생성된 파스트리의 확률을 사용하였다. 작은 규모의 자연어 문제에 적용한 결과, 진화 연산이 파싱 문제를 성공적으로 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.
주식 시장을 예측하는 문제는 금융 분야에서 중요한 관심이 되어왔다. 주식 시세는 시장 환경의 변화에 따라 급격한 변화를 갖는다. 따라서 주식 투자로부터 이윤을 창출하기 위해서 주식을 사고 파는 시점을 결정하는 문제는 중요하다. 본 연구에서는 주시 매매 타이밍을 예측하기 위해서 캔들스틱 차트(Candlesticks chart)분석을 이용한 전문가 시스템(Expert System)으로서 '차트 해석기 (Chart Interpreter)'를 설계, 개발하였다. 주식 가격의 변동을 예고하는 패턴들을 정의하고 그 패턴들의 의미에 따라 매미결정을 첨가한 규칙을 생성하였다. 정의된 패턴들은 의미에 따라 크게 하락형, 상승형, 중립형, 추세지속형, 추세 전환형으로 분류된다. 정의된 패턴과 지식베이스의 유용성을 검증하기 위해서 수행된 1992년부터 1997년에 걸친 과거 한국 주식 시장 실거래 투자 데이터에 대한 실험결과는 평균 투자 성공률이 약 72%로서 주식시장에서 투자자들의 투자를 돕는데 우수한 지표로서 사용될 수 있음을 보였다. 또한, 개발된 지식베이스는 특정 연도나 특정 분야에 따라 예측력이 크게 변하지 않은 시간 독립적이고 분야 독립적인 특성을 가짐으로 분야나 시간에 구애받지 않고 사용할 수 있다는 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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