This study aims to clarify the difference between scores for time management practice and the self-evaluation of time use according to time rules in families. This study used data obtained from the first survey on after-school activities in 2008, conducted by the Benesse Educational Research and Development Institute in Japan. The study sample consists of 3,372 middle school students. First, scores for independence and planning were highest in third grade, yet the score for regularity was also lowest in third grade. There will be different lifestyles even among middle school students of the same grade, so it is necessary to consider their characteristics and family rules. Second, the scores for independence, regularity and planning were lowest in groups whose families had rules about time (time rules for curfew, time rules for watching television, time rules for playing games), but in which those rules were not kept. These results were similar for both boys and girls and show that it is more important keep rules rather than to make rules.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.611-618
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2015
오늘날 정보 기술과 소셜미디어의 확산으로 인하여 빅 데이터에 관심이 집중되고 있다. 이를 처리하기 위한 기술 중의 하나가 데이터마이닝기법인데, 이들 중에는 연관성 규칙이 많이 활용되고 있다. 연관성 규칙은 방향에 따라 양, 음, 그리고 역의 연관성 규칙 등이 존재하며, 평가 기준을 설정하고자 하는 경우에는 이들 세 가지 연관성 규칙을 동시에 고려하는 것이 바람직하다고 할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 의학진단분야에서 활용되고 있는 진단도구들 중에서 민감도, 특이도, 위양성도, 그리고 위음성도를 고려한 균형비교신뢰도를 제안하고자 한다. 또한 흥미도 측도가 가져야 할 조건들을 점검한 후, 예제를 통하여 측도의 유용성을 고찰하였다. 그 결과, 균형비교신뢰도는 비교신뢰도와 역의 비교신뢰도가 양의 값을 가지는 경우에는 양의 값을 가지며, 이들 두 값이 음인 경우에는 음으로 나타났다. 따라서 연관성 규칙의 평가 기준 관점에서 볼 때 비교신뢰도와 역의 비교신뢰도를 개별적으로 이용하기 보다는 균형비교신뢰도를 활용하는 것이 더 바람직하다고 할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.49-56
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2017
빅 데이터를 분석하기 위한 기법 중에서 연관성 규칙은 여러 가지 연관성 평가 기준을 이용하여 항목들 간에 연관성 유무를 탐색하는 기법이다. 이러한 연관성 규칙 기법은 규칙의 생성 방향에 따라 정과 부, 그리고 역의 연관성 규칙 등이 있다. 본 논문에서는 여러 가지 상대적 인과 강도를 흥미도 측도의 관점에서 어떤 유형의 연관성 규칙에 적용 가능한 지를 탐색하는 동시에 기존의 기본적인 평가측도 증에서 여러 가지 유형의 신뢰도들과의 관계를 규명하고자 하였다. 그 결과, 후항변수가 발생할 비율이 0.5 이상이면 Good이 제안한 측도 ($RCS_{IJ1}$)가 Lewis가 제안한 측도 ($RCS_{LR1}$) 보다 값의 변화폭이 더 크므로 $RCS_{IJ1}$이 더 바람직한 측도가 되며, 그 비율이 0.5 미만이면 $RCS_{LR1}$이 더 바람직하다고 할 수 있다.
소프트웨어 개발자들은 시스템의 설계를 위해 UML의 클래스 다이어그램과 같은 객체 모델을 이용한다. 객체-관계 변환 방법론은 객체 모델에 표현된 관계성들을 관계형 데이터베이스 테이블로 변환하는 방법론으로, 설계된 시스템의 구현을 위해 적용된다. 기존 객체-관계 변환 방법론의 연구들은 하나의 관계성을 표현하기 위해 여러 변환 기법들을 제안하였다. 하지만 각 변환 기법의 사용기준들이 존재하지 않아 구현에 적용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이 논문은 각 관계별로 이진 결정 다이어그램 기반의 모델링 규칙을 제안한다. 이를 위해 변환 기법들을 구분하는 조건들을 정의하고, 질의 수행시간을 측정함으로 검증이 요구되는 모델링 규칙들을 평가한다. 평가 후, 이 논문은 명제 논리로 표현된 최종 모델링 규칙을 재정의하고, 사례 연구를 통하여 제안된 모델링 규칙이 설계된 시스템을 구현하는데 유용함을 보인다.
데이터 마이닝 분야에서 개발된 기법에는 연관성 규칙, 군집분석, 의사결정나무, 신경망 등 여러 가지가 있는데 이들 중에서 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 그리고 향상도 등 여러 가지 연관성 평가 기준을 이용하여 항목들 간에 특정한 연관성을 탐색하는 기법이다(Park, 2014). 이러한 연관성 규칙은 Agrawal et al.(1993)이 처음 제안하였으며, 그 이후로 여러 연구자들에 의해 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 교차 엔트로피와 관련된 연구들이 발표되고 있다(Park, 2016b). 본 논문에서는 기존에 발표된 J 측도에 방향성과 순수성을 고려한 순수 대칭적 J 측도를 제안하고 예제를 활용하여 그 유용성에 대해 알아보았다. 그 결과, 동시발생빈도가 증가함에 따라 순수 대칭적 J 측도가 기존의 J 측도와 대칭적 J 측도, 순수 교차 엔트로피 측도보다 훨씬 분명하게 변하는 것을 알 수 있었으며, 불일치빈도의 크기에 따라서도 순수 대칭적 J 측도가 변화하는 폭이 더 커짐에 따라 연관성 유무를 더 분명하게 파악할 수 있었다. 따라서 순수 대칭적 J 측도는 데이터가 존재하는 어느 분야에서든지 연관성 규칙의 평가에 적용이 가능할 것으로 생각된다.
서비스 산업에 있어 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 기존의 설문조사를 이용한 방법은 자발적이고 즉각적인 고객의 의견을 수집하는데 한계가 있어 최근에는 서비스의 즉각적이고 사실적인 피드백을 얻기 위해서 조사에 대한 인지 없이 능동적이고 자발적으로 작성한 소셜미디어 상의 게시글을 수집하고 분석하는 방법을 이용하여 고객의 피드백을 파악하고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 미디어상의 빅데이터 정보를 분석하는 기술의 적합성을 평가하는 방법을 제안한다. 수집 적합성 평가는 사전 설정된 수집규칙에 의해 수집된 수집데이터에 대한 검증방안을 수립하고 샘플링 조사를 수행하여 목표 수준의 정확도가 이루어지지 않을 경우 수집엔진에 대한 기능 보완 및 수집 주기 재설정 등 수집 규칙을 재설정하고 샘플조사 범위를 확대하여 평가하는 일련의 과정 반복을 통해 수집 정확도를 향상시킨다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.857-868
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2014
대량의 데이터로부터 과거에 알려지지 않았던 유용한 정보를 발견하는 기술인 데이터 마이닝 기법은 오늘날 빅 데이터 시대에 가장 대표적인 분석 기법이라고 할 수 있다. 이들 중에서도 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 여러 가지 흥미도 측도를 기반으로 하여 항목들 간의 관련성을 찾아내는 것이다. 그러나 기본적인 연관성 평가 기준만으로는 두 항목 간의 인과관계를 설명할 수 없을 뿐만 아니라 연관성의 방향도 파악할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인과적 확인 연관성 평가 기준을 제안하는 동시에, 제안한 평가 기준들이 흥미도 측도의 조건을 충족하는지의 여부를 점검하였다. 본 논문에서 제안한 인과적 확인 향상도는 세 가지 조건 모두를 만족하는 것으로 입증되었다. 인과적 확인 지지도와 인과적 확인 신뢰도는 동시 발생 확률의 값에 따라 단조 증가하는 조건과 각 항목의 주변 확률의 값에 따라 단조 감소하는 조건은 만족하였다. 또한 예제를 통해 기본적인 연관성 평가 기준과 인과적 연관성 평가 기준, 그리고 인과적 확인 연관성 평가 기준을 비교해 본 결과, 본 논문에서 제안하는 인과적 확인 측도들이 다른 평가 기준에 비해 가장 바람직한 측도라는 사실을 파악하였다.
퍼지 모델링을 하기 위해서는 퍼지 규칙의 생성이 필연적이며, 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 시스템 데이터를 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할하는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하여 퍼지 규칙을 생성하고 추론하는 시스템을 소개한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정되며 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현된다. 제안된 모델은 수치 데이터를 이용하여 평가한다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 대전형 액션 게임의 캐릭터를 지능화 하는 방법을 제안한다. 초기에 게임 규칙을 전혀 모르는 캐릭터가 학습이 진행되면 세대를 거듭하면서 스스로 게임규칙을 학습하고 기술을 습득하며 진화할 수 있는 지능을 갖추게 된다. 제안한 캐릭터가 환경변화에 잘 적응하는지를 평가하기 위하여 게임 도중에 게임규칙을 바꾸어 규칙 변경 전후의 결과를 비교 검토하였다. 실험결과 게임규칙이 변경된 후에도 빠르게 새로운 규칙에 적응하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 대전형 액션게임뿐만 아니라 PC게임이나 인터넷 온라인 게임 등의 캐릭터 구현에도 쉽게 적용가능한 장점이 있다.
한국목록규칙의 개정과정에서 세미나 및 공청회를 통해 초안의 수정이나 문제점을 파악했던 기존 방식에서 벗어나 개정될 목록규칙의 문제점을 올바르게 파악하고, 도서관에서 새로운 목록규칙을 올바르게 적용할 수 있도록 한국목록규칙의 테스트 방안을 제안하였다. 연구방법으로는 문헌연구 및 사례조사를 바탕으로 하였으며, 사례조사는 RDA 테스트 조정위원회가 실시한 RDA 테스트를 바탕으로 분석하였다. 테스트의 평가항목으로 목록규칙 자체, 새로운 목록규칙을 적용한 레코드 생성 및 시스템 개발 측면, 이용자 측면, 비용 측면이었다. 개정될 한국목록규칙에 따라 서지 및 전거레코드를 생성하고, 설문조사를 실시하여 데이터를 수집할 것을 제안하였다. 설문조사는 기관용, 레코드를 생성한 사서용, 레코드를 사용하는 이용자용으로 구성되었다. 생성된 서지레코드의 목록규칙 적용 오류 및 서지레코드 구축시 규칙 적용의 문제점을 분석하여 앞으로 개정될 한국목록규칙 개정에 도움이 될 것이며, 신규 목록규칙의 서지레코드 입력시간 및 학습커브 등의 분석은 도서관이 새로운 목록규칙의 반영 여부를 결정하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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