본 연구에서는 1985년과 1996년 두 시기에 수집된 성남시의 Landsat TM 다중분광(Multispectral) 영상을 이용하여 토지피복 변화 양상과 식생지수 변화 양상 사이의 연관성을 분석하였다. 토지피복 변화와 NDVI 변화 사이의 연관성을 분석하여 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 삼림에서 기타 토지피복 항목으로 변화한 지역은 삼림지역에서 식생화력도가 높은 6∼7단계의 면적이 감소하고 상대적으로 식생화력도가 낮은 5단계로 증가 분포하였고 인공구조물이나 나대지로 변화한 지역에서는 식생지수의 단계가 하락하였다. 둘째, 농경목초지역에서 기타 토지피복 항목으로 변화한 지역은 삼림으로 변화한 지역과 농경목초지가 그대로 보존된 지역에서는 두 시기동안 식생지수가 상승분포하였고 주로 분당구를 중심으로 그 분포를 볼 수 있었다. 셋째, 인공구조물에서 기타 토지피복 항목으로 변화한 지역은 대체로 식생지수 단계가 상승분포하였고 인공구조물 불변지역에서 식생지수단계 상승을 볼 수 있었다. 넷째, 나대지에서 기타 토지피복 항목으로 변화한 지역은 성남시에서 적은 면적을 차지하고 있지만 식생지수단계 상승이 나타났다
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1061-1069
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2010
데이터마이닝 분야에서 연관성분석은 가장 많이 사용되고 있는 기법으로 데이터 내에 포함되어 있는 특정 항목들의 연관성을 수치화시켜 나타내는 방법이다. 기본적으로 연관성규칙은 지지도, 신뢰도, 향상도를 계산하여 연관성의 유무를 판단한다. 기존에 제시된 관련 논문에서는 관심변수의 발생유무만을 바탕으로 연관성규칙을 이용하였고, 빈번하지 않은 데이터에 대한 문제점과 순위결정함수를 통한 해결방안을 제시하였다. 하지만 실제 데이터에서는 발생이 빈번하지 않은 데이터 뿐 아니라, 발생이 많이 일어나는 데이터도 존재한다. 따라서 발생빈도를 고려한 연관성규칙이 필요하다고 생각한다. 본 논문에서는 각 케이스 내의 발생빈도를 고려한 새로운 연관성 측정 도구를 제시하였다. 또한 실제 예제를 통하여 기존의 연관성규칙과 새로운 연관성규칙의 결과를 비교해 보았다. 그 결과, 새로 제시한 연관성규칙이 기존의 연관성규칙보다 더 세밀하게 구분하는 것을 확인할 수 있었다.
인구사회학적 특성과 건강행태 및 스트레스 정도에 따른 만성질환과 구강건강의 연관성에 대한 인식도에 차이가 있는지를 알아보고자 20대부터 50대까지의 성인을 대상으로 분석하여, 다음과 같은 결론을 얻었다. 연구대상자의 만성 질환과 구강건강과의 연관성에 대한 인식도는 구강건강과 당뇨와의 연관성이 3.29로 가장 높게 인식하고 있었으며, 고혈압과의 연관성은 2.82로 가장 낮은 인식도를 보였다. 특히 '항고혈압제 약의 부작용으로 구강건조증, 잇몸출혈, 치유지연, 잇몸비대 등이 나타날 수 있다'라는 항목은 전체 항목에서 1.52로 가장 낮은 인식도로 나타났다. 인구사회학적특성에 따른 만성질환과 구강건강과의 연관성에 대한 인식도를 분석한 결과 직업에 따른 인식도 차이는 통계적으로 유의하였는데 공무원, 전문직 집단에서 가장 높은 인식도를 보였다(p=0.015). 이상의 연구 결과를 종합해볼 때 만성질환과 구강건강의 연관성에 대한 일반인들의 인식을 전환시켜야 할 필요성이 있으며, 치과진료실에서는 구강보건교육시 단순한 구강건강관리뿐만 아니라 통합적인 건강관리의 방향으로 만성질환을 포함한 전신과 구강건강과의 연관성에 대한 교육을 강화하여 수행할 필요성이 있을 것으로 판단된다.
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.
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.
인터넷 사용 인구의 증가로 전자상거래는 새로운 상거래 형태로 빠르게 발전하고 있으며, 대다수 인터넷 쇼핑몰들은 사용자에게 더 많은 정보와 편리한 사용자 인터페이스를 제공함으로써 보다 많은 고객을 확보하려고 노력하고 있다. 편리한 인터페이스 중의 하나는 상품을 추천해주는 서비스이며, 이를 위해서는 쇼핑몰에서의 구매정보, 행동 그리고 장바구니 등 사용자로부터 특정 행동패턴을 추출하고 분석하는 방법이 필요하다. 이러한 방법 중에서 상품간의 연관성 추출을 위하여 주로 연관규칙과 순차패턴이 이용되고 있는데, 대부분의 온라인 전자상거래에서는 사용자의 정보 또는 구매이력을 가지고 카테고리를 중심으로 수행하고 있다. 그러나 이는 단일한 구매패턴에 의한 연관성만을 나타낼 뿐이며, 상품 각각에 대한 연관성을 찾아보기 힘들다. 또한 단일 구매패턴은 계산 비용이 작기는 하지만 사용자의 구매패턴을 정확하게 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 카테고리 독립적이고 단일 항목간의 구조화를 통하여 항목간의 연계성을 갖는, 다중 구매패턴을 고려하는 마이닝 방법을 제안한다.
임대아파트 개발사업은 일반분양아파트 개발사업과 비교하여 사업기간이 길고 투입자본을 회수하는데도 비교적 오랜 기간이 소요되는 사업으로, 체계적이고 객관적인 사업성분석시스템의 개발이 요구되나, 사업성분석의 절차와 분석항목, 산정기준이 표준화 되어 있지 않고, 각 분석항목간의 연관관계와 정보의 흐름이 명확하게 나타나지 않는 등 많은 문제점을 안고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 공기업의 임대주택개발사업 사업성분석의 현황을 일반현황, 사업성분석 항목의 중요도 및 정확도, 사업성분석 보고서 현황의 3가지 측면에서 조사${\cdot}$분석하여 문제점을 도출함으로써, 향후 임대주택개발사업 사업성분석시스템 개발을 위한 기초적인 자료를 .제시하였다.
본 연구는 각종 대규모 개발사업 및 난 개발 등에서 야기되는 경관훼손 문제를 보다 더 효과적으로 대응해 나갈 수 있는 체계화된 경관생태계획 모형을 설정하는데 가장 큰 의의를 두었다. 연구결과는 다음과 같다. 먼저 국내 외 문헌분석 결과, 경관생태계획 모형설정을 위한 계획지표 항목은 자연보호지역의 설정, 습지 비오톱의 관리 및 조성 등 총 60개로 나타났다. 이들을 물리적 지표 항목 중심으로 재설정한 결과 최종적으로 선정된 계획지표 항목은 총 34개로 분석되었다. 사례지 현장조사 결과, 총 17곳의 사례지 내에는 문헌분석에서 도출된 34개의 계획지표들 모두가 출현하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 현장조사 과정에서 추가된 계획지표 항목 4개를 포함하여 최종 선정된 계획지표 항목은 총 38개로 나타났다. 세부 계획지표들의 중요도 분석 결과, 대부분 5점 이상으로 비교적 높은 것으로 나타났다. 특히 자연보호지역 설정, 경관보호지역 설정 등은 중요도 값이 6.2 이상으로 매우 높았다. 또한, 세부 계획지표 특성별 유형화를 위해 요인분석을 수행한 결과, '근자연형 생물서식공간의 설치, 복구 및 관리' 등 총 7개의 요인으로 구분되었다. 이상과 같은 세부 계획지표 항목의 유형화 결과 및 중요도 결과 값을 종합 분석하여 1차 경관생태계획 모형을 설정하였다. 1차 모형을 바탕으로 하여 좀 더 체계적인 경관생태계획 모형을 구축하기 위해 '최상 값 선택을 위한 다중비교(MCB)' 분석을 실시하였다. 5가지로 분류된 계획지표 군별 MCB 분석 결과, 각각의 계획지표군 모두에서 최상 값이 확연히 드러나고 있는 것을 확인할 수 있었다. 보전지역, 보완지역 등 총 9가지로 설정된 계획의 기본방향에 대한 중요도 분석 결과, 평균 중요도 참은 보전지역과 보완지역이 각각 4.62와 4.54로 매우 높은 것으로 나타났다. 이상과 같은 1차 모형, MCB 분석 및 계획의 기본방향에 대한 중요도 분석 결과를 종합하여 2차 경관생태계획 모형을 설정하였다. 마지막으로 수직적 전환관계 분석에서 일례로 '보전지역'의 경우 휴양공간 조성을 제외한 모든 계획지표군에서 5.2 이상의 높은 중요도 값을 보였다. 또한, 수평적 연관성 분석의 경우 '추가적 개선, 관리 및 연결조치'와 타 계획지표군과의 연관성 정도는 5.3 이상으로 모두 높은 것으로 나타났으며, 특히 '자연과 경관으로부터 특별히 보호되어야 할 부분'과의 연관성에 관한 중요도는 6.07로 가장 높게 나타났다.
최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 핵산, 단백질 서열 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법들이 활발히 연구되면서 방대한 서열 정보를 데이터 베이스화하고, 부족하기 위한 효과적인 도구와 컴퓨터 알고리즘의 개발을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 여러 단백질에 공통적으로 존재하는 서열 정보간에 존재하는 연관성을 탐사하기 위한 서열 연관 규칙 알고리즘을 제안한다. 원자 항목을 취급하였던 기존 알고리즘과는 달리 중복을 반영해야 하는 서열 데이터의 특성을 고려하여야 한다. 실험을 단백질 서열 데이터를 대상으로 수행하였다. 먼저 여러 서열에 빈발하게 발생하는 부 서열 집합을 찾고, 부 서열 집합들간에 존재하는 관련성을 탐사한다. 본 연구의 결과는 탐사된 규칙으로부터 다른 단백질의 구조와 기능을 예측할 수 있고, 이 정보는 필요로 하는 생물학적 분석을 방향을 제시할 것이다. 이는 생물학적 실험 대상의 후부조합을 최소화함으로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.
다중 값이란 속성 값이 집합인 것을 말한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 자료 유형이 집합인 속성을 의미한다. 이러한 다중 값 속성 처리는 기존 데이터마이닝 기술 자체로는 처리한 수 없으며 후처리나 선처리 과정을 이용하여 처리하고 있다. 전처리나 후처리 과정을 통해 처리할 경우 수행과장에 있어 많은 시간이 소요되고 혹은 타당하지 않은 규칙이 생성되는 문제점을 가지고 있다. 특히 연관화 기법 특성상 분석하고자 할 항목이 증가할수록 연관성의 수가 지수(exponential)단위이기 때문에 이를 해결하는데는 상당한 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 테이블 구조에서 데이터 마이닝의 수행을 위한 전처리나 후처리의 과정을 고려하지 않음으로 위에서 언급된 문제점들을 해결하고자 한다. 특히 데이터 변환 작업 없이 정량적(Quantitative)연관 규칙과 연관 규칙(Market Basket Analysis)의 혼합 형태의 규칙을 생성할 수 있게끔 알고리즘을 확장하여 보다 효율적인 규칙이 생성될 수 있도록 한다. 마지막으로 Each Movie 데이터를 사용하여 확장한 알고리즘의 다중 값 속성 처리 방법의 효율성과 타탕성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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