• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.2851-2858
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• 2011

본 논문에서는 활동중심의 공정관리와 내역중심의 기성관리로 각각 이원화되어 운영되고 있던 건설공사의 진척관리를 통합 연동하여 관리 할 수 있도록 하기 위한 데이터베이스 모델을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 활동중심 공정관리 DB를 4개의 엔티티로 구성하고 내역중심의 기성관리 DB를 3개의 엔티티로 구성하여 독립적으로 운영될 수 있도록 함과 동시에 활동중심 공정관리 DB내에 연동 엔티티를 이용하여 내역중심 기성관리 DB내 엔티티와의 관계설정을 통해 두 가지 공정관리 시스템내의 데이터들이 연동될 수 있도록 하였다. 또한, 데이터의 공유를 위해 기본적으로 요구되는 데이터의 일관성, 무결성 및 최신성을 유지할 수 있도록 연동 엔티티 속성을 정의하였다. 제안된 개선된 데이터베이스 모델을 실제 구현하고 활용성 검증을 통하여 데이터의 연동 및 효율성을 입증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.135-150
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• 2018

세계적으로 생물자원 연구데이터는 그 자체로 중요할 뿐만 아니라, 공유되고 활용되어야 한다. 본 논문에서는 명확한 기준 없이 각각의 연구목적과 특성에 따라 개별적으로 구축, 관리되고 있는 생물자원 연구데이터를 공동 활용 할 수 있도록 정보시스템의 구축 단계부터 적용 가능한 데이터 참조모델을 제시한다. 이를 위해 기존 관련 정보시스템의 데이터 모델을 국내외 표준 및 데이터 관리 정책을 기반으로 확장하여 개별 정보시스템에서 공동 활용 할 수 있는 데이터 참조모델을 개발하고 그 적용 절차를 제안한다. 또한, 제안하는 데이터 참조모델의 우수성을 입증하기 위하여 Krogstie의 데이터모델 평가모형을 적용하여 품질수준을 검증하고 국내외 표준들과의 데이터 공유수준을 비교한다. 실험 결과 기존 데이터 모델보다 데이터를 자원, 대상, 활동, 성과의 4단계로 분류하고 엔티티 도출 및 관계를 정의한 데이터 참조모델에서 데이터의 품질과 공유수준이 높게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권1호
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• pp.295-314
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• 2021

이 연구는 한국의 관계 지향적 집단주의 문화에서 '공무원사서'의 집단자존감에 영향을 미치는 요인을 규명하고자 하였다. 모기관(상부기관) 인식, 직무환경에서의 상사-동료의 지원, 인구통계학적 요소 등을 요인으로 설정하고, 이를 토대로 각 요인들 간의 영향관계에 대한 가설을 설정하여 이를 연구모형으로 구성하였다. 자료 수집은 설문지 방법을 통해 전국 공공도서관에서 근무하는 공무원사서를 대상으로 이루어졌다. 2020년 4월 3일부터 2020년 5월 14일까지, 모기관을 지방자치단체나 교육청, 문화체육관광부로 두고 있는 전국의 공공도서관의 공무원 사서를 대상으로 진행되었으며, 559개 기관에서 301명의 공무원사서의 응답을 기초로 하였다. 분석 결과, 공무원사서의 모기관 인식은 집단자존감과 직무환경에서 상사와 동료의 지원을 인식하는데 영향을 주는 것으로 나타났다. 상사와 동료의 지원은 집단자존감의 하위요인 중 공적집단자존감과 관계성 집단자존감에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 관계 지향적 집단주의 문화를 가진 한국사회에서 여러 집단과 관계를 맺는 존재로서 '사서'를 다루었다는 점에서 의의가 있으며, 연구의 결과, 공무원사서가 거대한 공무원 조직의 하부조직으로 존재했을 때, 자신의 사회적 가치를 상대적으로 낮게 평가한다는 것은 개선되어야 직업문화라는 점과 더불어 공무원사서가 공무원으로서의 역할과 사서로서의 역할의 균형을 찾아야 한다는 점을 시사한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.27-40
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• 2023

많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.

• 경영과정보연구
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• 제12권
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• pp.137-160
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• 2003

The association between accounting earnings and the stock price of an entity is the subject that has been most heavily researched during the past 25 years in accounting literature. Researcher's common finding is that there are positive relationships between accounting earnings and stock prices. However, the explanatory power of accounting earnings which was measured by $R^2$ of regression functions used was rather low. To be connected with these low results, The prior studies propose that there will be additional information, errors in variables. This study investigates empirically determinants of earnings response coefficients(ERCs), which measure the correlation between earnings and stock prices, using earnings level / change, as the dependent variable in the return/earnings regression. Specifically, the thesis tests whether the factors such as earnings persistence, growth, systematic risk, image, information asymmetry and firm size. specially, the determinable variables of ERC are explained in detail. The image / information asymmetry variables are selected to be connected with additional information stand point, The debt / growth variables are selected to be connected with errors in variables. In this study, The sample of firms, listed in Korean Stock Exchange was drawn from the KIS-DATA and was required to meet the following criteria: (1) Annual accounting earnings were available over the 1986-1999 period on the KIS-FAS to allow computation of variables parameter; (2) sufficient return data for estimation of market model parameters were available on the KIS-SMAT month returns: (3) each firm had a fiscal year ending in December throughout the study period. Implementation of these criteria yielded a sample of 1,141 firm-year observation over the 10-year(1990-1999) period. A conventional regression specification would use stock returns(abnormal returns) as a dependent variable and accounting earnings(unexpected earnings) changes interacted with other factors as independent variables. In this study, I examined the relation between other factors and the RRC by using reverse regression. For an empirical test, eight hypotheses(including six lower-hypotheses) were tested. The results of the performed empirical analysis can be summarized as follows; The first, The relationship between persistence of earnings and ERC have significance of each by itself, this result accord with one of the prior studies. The second, The relationship between growth and ERC have not significance. The third, The relationship between image and ERC have significance of each by itself, but a forecast code doesn't present. This fact shows that image cost does not effect on market management share, is used to prevent market occupancy decrease. The fourth, The relationship between information asymmetry variable and ERC have significance of each by. The fifth, The relationship between systematic risk$(\beta)$ and ERC have not significance. The sixth, The relationship between debt ratio and ERC have significance of each by itself, but a forecast code doesn't present. This fact is judged that it is due to the effect of financial leverage effect and a tendency of interest.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.39-58
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• 2014

빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.