• 제목/요약/키워드: Online clustering

검색결과 108건 처리시간 0.028초

유아의 유능감이 숙달동기에 미치는 영향에서 어머니 과보호의 조절효과: 유아의 기질 유형에 따른 차이를 중심으로 (Effects of Young Children's Competence on Mastery Motivation Moderated by Mothers' Overprotective Parenting: Focus on Temperament Types of Young Children)

  • 송지은;신나리
    • 한국보육지원학회지
    • /
    • 제19권2호
    • /
    • pp.21-42
    • /
    • 2023
  • Objective: This study aims investigate the moderating effect of mothers' overprotective parenting in the influence of young children's competence, as determined by their temperament, on mastery motivation. Methods: An online survey was conducted on 429 mothers with children aged 3-5. The collected data was analyzed using K-means clustering in SPSS 23.0 and the Process macro Model 2. Results: Children's temperaments were categorized into four types : easy-active temperament, easy-inactive temperament, slow temperament, and difficult temperament. It was confirmed that children's competence directly affected their mastery motivation when they had easy-inactive, slow, or difficult temperament. It was also found that mothers' intrusive control had a direct main effect on object persistence when children had easy temperament, while there was no effect on mastery pleasure. The moderating effects of mothers' anxious protection on the pathway from children's competence to object persistence were significant only among children with a slow temperament. Conclusion/Implications: This study highlights the need for mothers to adapt their parenting behavior to their children's temperament type. The study confirmed partial moderating effects of mothers' overprotective parenting in the influence of children's competence, as determined by their temperament, on mastery motivation.

어머니의 초기부모애착과 사회적 관심: 애착 불안과 애착 회피를 중심으로 (Maternal Early Parent Attachment and Social Interest: The Effect of Attachment Anxiety and Attachment Avoidance)

  • 민하영
    • Human Ecology Research
    • /
    • 제62권1호
    • /
    • pp.69-80
    • /
    • 2024
  • This study explored the relationship between maternal early parental attachment (EPA) and social interest. The participants were 311 mothers with elementary schoolchildren who lived in the Daegu-Gyeongbuk area. Data were collected through an online questionnaire provided on the portal site and analyzed using k-means clustering, t-test, One-Way ANOVA, and Pearson's correlation using IBM SPSS Statistics 21 for Windows and, RMSEA, TLI, NFI and CFI using IBM SPSS AMOS 18 for Windows. The principal results were as follows. Firstly, mothers' EPA anxiety and avoidance had a negative influence on social interest. Secondly, social interest was found to be significantly higher among mothers with a secure attachment style than among mothers with an insecure attachment style. Thirdly, significant differences were observed in levels of social interest among mothers with secure, preoccupied, dismissive, and disorientated attachment styles. A Scheffé post-hoc test revealed that social interest was significantly higher among mothers with a secure attachment style than among mothers with a disorientated attachment style. The experience of relationships with caregivers early in life is therefore important in the development of social interest.

감염병 확산에 따른 레스토랑 선택속성 변화 분석: 텍스트마이닝 기법 적용 (Analysis of Changes in Restaurant Attributes According to the Spread of Infectious Diseases: Application of Text Mining Techniques)

  • 유준일;이은지;구철모
    • 경영정보학연구
    • /
    • 제25권4호
    • /
    • pp.89-112
    • /
    • 2023
  • 2020년 3월, 코로나바이러스 팬데믹으로 선포되면서, 다양한 방역 조치가 취해져 왔다. 이에 따라, 관광 및 환대 산업 내의 많은 변화들이 야기되었다. 특히 레스토랑 산업에서는 비대면 서비스 및 좌석 간 거리두기 등 방역 지침이 시행되었다. 전통적으로 레스토랑 선택속성에 대한 연구는 분위기, 서비스 품질, 음식의 품질을 포함한 3가지 속성의 중요성이 강조해 온 데 반해, 코로나19 이후 레스토랑 이용자를 대상으로 레스토랑 선택속성을 탐색한 연구는 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 연구에서는 코로나19라는 환대 산업 내의 환경적 변화에 대한 이해에 기반하여, 국내 온라인 리뷰 데이터 상에서 새로운 레스토랑 경험적 속성을 확인하기 위한 탐색적인 접근을 시도하였다. 본 연구는 서울 을지로 지역에 위치한 일반음식점 및 휴게음식점 475개로 네이버 플레이스에 등록된 총 31,115개의 온라인 리뷰를 분석 단위로 고려하였다. 분석 방법은 단어 빈도와 역문서 빈도의 곱으로 산출된 TF-IDF와 잠재적 토픽들을 추출하는 확률적 모델 알고리즘인 LDA 토픽모델링 기법을 통해 온라인 리뷰 내에서 단어들의 군집화를 통해 레스토랑 선택속성을 재분류하고자 하였다. 분석 결과, 분위기, 서비스 품질, 음식 품질과 함께 코로나19 이후 레스토랑의 새로운 속성으로 "감염병 예방"요인이 도출되었다. 본 연구는 기존 레스토랑 선택속성에서 제시하는 세 가지 속성들을 범주화하고, 나아가 새로운 속성을 제시하였다는 점에서 기존 레스토랑 선택속성 문헌을 확장하여 학술적 의의가 있다. 나아가, 분석 결과에 기반하여 레스토랑 운영의 측면 및 정책적 관점에서의 실무적 제언을 시도하였다.

텍스트 마이닝 기법을 이용한 모바일 간편결제 서비스에 대한 소비자 반응 분석: 삼성페이를 중심으로 (An exploratory study on consumers' responses to mobile payment service focused on Samsung Pay)

  • 정민지;이유림;유채민;김지원;정재은
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제17권1호
    • /
    • pp.9-27
    • /
    • 2019
  • 본 연구는 모바일 간편결제 서비스에 대한 소비자 반응을 살펴보고 그 반응이 서로 어떤 연관이 있는지 파악하고자 하였다. 이를 위해 대표적인 모바일 간편결제 서비스인 삼성페이를 사용한 경험에 대해 언급한 데이터를 수집하고, R을 이용하여 텍스트 빈도분석, 텍스트 군집분석 그리고 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 빈도분석 결과 삼성페이의 기능과 삼성페이가 지갑을 대체할 수 있는 지에 대한 관심이 높은 것으로 드러났다. 둘째, 군집분석 결과 크게 긍정과 부정 반응으로 분류되었으며 5가지 긍정반응 군집과 4가지의 부정반응 군집이 도출되었다. 셋째, 삼성페이에 대한 지갑 대체 가능 여부는 복수의 반응을 하나의 메시지로 묶어주며, 삼성페이에 대한 지속적인 이용의도와 높은 관련성을 지니는 요인임이 밝혀졌다. 본 연구를 통해 소비자 측면에서 삼성페이에 대한 이해를 높이고, 소비자의 가치와 기대에 부응하여 궁극적으로 높은 만족을 이끌어낼 수 있는 서비스를 제공하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

불법저작물 유포자 행위분석 프로파일링 기술 연구 (Research on illegal copyright distributor tracking and profiling technology)

  • 김진강;황찬웅;이태진
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제22권3호
    • /
    • pp.75-83
    • /
    • 2021
  • IT 산업의 발달과 문화 활동의 증가로 저작물에 대한 수요가 증가하고 온라인 환경에서 쉽고 편리하게 이용할 수 있다. 이에 따른 저작물 복제 및 유통이 용이하여 저작권 침해가 심각하게 일어나고 있다. 일부 특수한 유형의 온라인 서비스 제공업체(OSP)는 저작권을 보호하기 위해 필터링 기반 기술을 사용하기만 쉽게 우회할 수 있으며, 모든 불법 저작물을 차단하기에는 한계가 있어 저작권을 보호하기는 갈수록 힘들어지고 있다. 최근 불법저작물 유포자 대부분은 특정 소수이며, 다수 OSP와 다수 ID를 통해 불법저작물을 유포하여 이득을 취한다. 본 논문에는 불법저작물을 바탕으로 주요 분석대상인 대량의 불법저작물 유포자인 대량 유포자(Heavy Uploader) 프로파일링 기술을 제안한다. 이 프로파일링 기술은 불법저작물 전반에 대한 정보가 담긴 특징(Feature)을 생성하고 주요대량 유포자를 식별한다. 이 중 동일인으로 추정되는 대량 유포자를 식별하기 위해 클러스터링 기술을 사용한다. 또한, 불법저작물 유포자 추적과 행위분석을 통해 우선순위가 높은 대량 유포자를 분석할 수 있다. 향후, 대량의 불법저작물을 유포하는 대량 유포자를 식별하고 차단한다면 저작권 피해를 최소화할 것으로 기대한다.

과학기술이슈에 대한 일반인의 인식분석: 토픽모델링을 활용한 원자력발전 사례 (How does the General Public Understand Science and Technology Issues?: A Case on the Nuclear Power Issue Using Topic Modeling Approach)

  • 최현도;안종욱
    • 기술혁신연구
    • /
    • 제23권4호
    • /
    • pp.151-175
    • /
    • 2015
  • 과학기술 수용자는 과학기술 변화과정을 결정하는 중요한 이해관계자이다. 하지만 이들이 과학기술이슈에 대해 어떤 생각을 가지고 있는지 확인하는 기존의 방법들은 많은 노력과 시간이 필요한 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 빅데이터 분석에 널리 사용되는 토픽모델링을 활용해 온라인 토론장에 게시된 글을 분석하여 한국인의 원자력발전에 대한 인식을 알아보고자 한다. 이것은 거시이슈들이 일반 과학기술 수용자 인식구조에 어떤 영향을 미치며, 변화된 인식구조의 지속성을 이해하는데 도움을 줄 수 있다. 빅데이터를 이용해 실시간으로 특정 과학기술이슈에 대한 일반인의 인식을 파악한다면, 과학기술 수용자(일반인)와 공급자(전문가) 집단 사이의 인식간극을 줄이는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

검색 질의 확장을 위한 인기도 기반 단어 가중치 측정 (A Term Weight Mensuration based on Popularity for Search Query Expansion)

  • 이정훈;전서현
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
    • /
    • 제37권8호
    • /
    • pp.620-628
    • /
    • 2010
  • 인터넷의 활용이 보편화 됨에 따라 사람들이 많은 정보를 웹을 통해 접할 수 있게 되었다. 정보의 양이 급격히 늘어나면서 검색 엔진은 사용자가 필요로 하지 않는 정보까지 보여주는 검색 성능의 한계를 가져왔다. 따라서 사용자는 원하는 정보를 검색하기 위해 과거보다 더 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 이 연구에서는 질의 확장을 이용하여 사용자가 필요로 하는 정확한 정보를 신속하게 찾아서 제공할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 단어 가중치 평가방법은 검색 주제의 변동 없이 하나의 검색 주제를 검색할 경우 TF-IDF 또는 단순 인기도 측정법 보다 우수한 성능을 보인다. 또한 검색 중 주제를 변경하였을 때에도 검색 주제 변경 전과 유사한 성능으로 기존의 측정법 보다 빠르게 새로운 주제와 관련된 단어를 추출하고 정확한 가중치를 측정한다.

단어 임베딩(Word Embedding) 기법을 적용한 키워드 중심의 사회적 이슈 도출 연구: 장애인 관련 뉴스 기사를 중심으로 (A Study on the Deduction of Social Issues Applying Word Embedding: With an Empasis on News Articles related to the Disables)

  • 최가람;최성필
    • 정보관리학회지
    • /
    • 제35권1호
    • /
    • pp.231-250
    • /
    • 2018
  • 본 논문에서는 온라인 뉴스 기사에서 자동으로 추출된 키워드 집합을 활용하여 특정 시점에서의 세부 주제별 토픽을 추출하고 정형화하는 새로운 방법론을 제시한다. 이를 위해서, 우선 다량의 텍스트 집합에 존재하는 개별 단어들의 중요도를 측정할 수 있는 복수의 통계적 가중치 모델들에 대한 비교 실험을 통해 TF-IDF 모델을 선정하였고 이를 활용하여 주요 키워드 집합을 추출하였다. 또한 추출된 키워드들 간의 의미적 연관성을 효과적으로 계산하기 위해서 별도로 수집된 약 1,000,000건 규모의 뉴스 기사를 활용하여 단어 임베딩 벡터 집합을 구성하였다. 추출된 개별 키워드들은 임베딩 벡터 형태로 수치화되고 K-평균 알고리즘을 통해 클러스터링 된다. 최종적으로 도출된 각각의 키워드 군집에 대한 정성적인 심층 분석 결과, 대부분의 군집들이 레이블을 쉽게 부여할 수 있을 정도로 충분한 의미적 집중성을 가진 토픽들로 평가되었다.

온라인 소셜 네트워크에서 구조적 파라미터를 위한 확산 모델 (Propagation Models for Structural Parameters in Online Social Networks)

  • 공종환;김익균;한명묵
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제15권1호
    • /
    • pp.125-134
    • /
    • 2014
  • 단순한 소통 미디어였던 소셜 미디어가 최근에는 트위터, 페이스북을 중심으로 활성화되면서 소셜 네트워크 서비스의 활용 및 중요성이 점차 커지고 있다. 기업들은 소셜 네트워크의 빠른 정보 확산 능력을 통해 마케팅에 적극 활용하고 있지만, 정보 확산 능력이 커지면서 이에 대한 역기능 또한 증가하고 있다. 소셜 네트워크는 사용자들의 친분 및 관계를 기반으로 형성되고 소통하기 때문에 스팸, 악성코드 유포에 대한 효과 및 확산 속도가 매우 빠르다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 악성 데이터 확산에 영향을 미치는 파라미터들을 도출하고, XSS Worm과 Koobface Worm의 확산 실험을 통해 각각의 파라미터들의 확산 능력을 비교 분석한다. 또한, 소셜 네트워크 환경에서의 구조적 특징을 고려하여 정보 확산에 영향을 미치는 파라미터에 기반 한 악성 데이터 확산 모델을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법의 실험을 위해 역학 모델인 SI 모델을 기반으로 BA모델과 HK모델을 구성하여 실험을 진행하고, 실험의 결과로 XSS Worm과 Koobface Worm의 확산에 영향을 미치는 파라미터는 군집도와 근접 중심성임을 확인할 수 있었다.

오디오 핑거프린트의 비트에러율을 이용한 자동 음악 요약 기법 및 시스템 (Automatic Music Summarization Method by using the Bit Error Rate of the Audio Fingerprint and a System thereof)

  • 김민성;박만수;김회린
    • 한국멀티미디어학회논문지
    • /
    • 제16권4호
    • /
    • pp.453-463
    • /
    • 2013
  • 본 논문은 음악의 코러스(chorus) 구간을 자동으로 추출하는 기법 및 시스템에 대하여 다루었다. 코러스 구간을 자동으로 추출하는 음악 요약 기술은 방대한 음악 데이터베이스에서 특정 음악 검색을 용이하게 할 수 있으며, 온라인 스트리밍 서비스에서 샘플 음악을 생성할 때 사용될 수 있다. 이를 구현하기 위해, 기존의 알고리즘들은 2차원 유사도 행렬, 확률모델, 신경망모델, 템포 특징 벡터, 클러스터링 기법 등을 적절히 활용하여 개발되었다. 본 논문에서는 음악의 오디오 핑거프린트를 추출한 후 곡 내의 오디오 핑거프린트 구간 쌍의 비트에러율을 통해 음악 요약을 추출한다. 다만, 음악 검색 솔루션에서 사용된 오디오 핑거프린트가 데이터베이스에 이미 존재할 경우에는 이를 바로 로딩한 후 비트에러율을 계산하여 음악 요약을 추출할 수 있다. 이런 방법은 이미 만들어진 데이터베이스를 변형 없이 그대로 사용할 수 있음으로써 음악 데이터베이스를 활용한 다양한 알고리즘과 솔루션의 가능성을 보여주었다. 또한, 음악의 코러스를 추출하는데 있어서 기존 방식보다 매우 뛰어난 성능을 보임을 알 수 있었다.