• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.88-99
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• 2012

영화진흥위원회는 영화에 관하여 문화체육관광부의 역할을 위임받아 수행하는 기관이다. 공기관 지방이전 계획에 따라서 2013년 부산이전을 앞두고 있다. 부산 국제 영화제로 유명한 부산시는 단순히 영화제를 개최하는 페스티발 도시이기를 거부하고, 영화산업을 적극 육성하고자 그동안 많은 투자를 하여 왔다. 영진위의 부산 이전을 계기로, 한국영화정책에서 부산을 한국영화산업을 이끄는 또 하나의 축으로 설정하여, 한국영화의 미래를 위한 투자를 촉진하여야 할 것이다. 서울, 경기 지역과 부산지역을 한국영화의 두 개의 port로 삼고, 종합촬영소 건설, 영화제작 펀드 조성, 다양성 영화를 통한 영화 인재 육성, ASEAN 국가들과의 국제교류 강화를 통한 한국영화의 국제화 등이 앞으로의 과제이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권5호
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• pp.383-393
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• 2018

지역빈도해석은 대상 지점과 수문학적 동질성을 만족하는 주변 지점을 하나의 지역으로 보고 빈도해석을 수행하는 방법이다. 따라서 동질한 지역의 구분은 지역빈도해석에 있어서 가장 중요한 가정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 기법중 하나인 자기조직화지도(self-organizing map, SOM) 기법을 활용하여 강우 지역빈도해석을 위한 동질 강수 지역을 구분하였다. 지역구분 인자로는 지형 정보와 시 단위 강우 자료를 활용하였다. 최적 SOM 지도 구성을 위해 정량적 오차와 위상관계 오차를 활용하였다. 그 결과 $7{\times}6$ 배열의 42개의 노드를 갖는 모형을 선정하였고 최종적으로 강우 지역빈도해석을 위해 6개의 군집으로 구분하였다. 동질성 검토 결과 6개의 군집 모두 동질한 지역으로 나타났으며 기존의 유사하게 구분된 지역들과 이질성 척도를 비교하였을 때 좀 더 안정적인 지역 구분결과를 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권11호
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• pp.1072-1079
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• 2003

본 논문은 점층적으로 대규모 문서 분류를 할 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘에 대한 것으로, 고차원의 대규모 문서 집합에 대한 클러스터링을 수행하는 spherical k-means (SKM) 알고리즘과 점층적인 방식으로 클러스터링을 수행하는 퍼지(fuzzy) ART(adaptive resonance theory) 신경망의 특징을 이용하였다. 즉, SKM의 벡터 공간 모델과 개념벡터를 토대로 퍼지 ART의 경계변수의 개념을 결합한 것이다. 제시하는 알고리즘은 점층적 클러스터링의 지원과 함께 최적의 클러스터 수를 자동으로 결정할 뿐 아니라 이상치(outlier)와 노이즈(noise)에 의한 overfitting의 문제도 해결하였다. 또한 생성된 클러스터들의 질을 평가할 수 있는 응집도를 측정하는 목적 함수의 값에 있어서도 CLASSIC3 데이타 집합으로 실험한 결과 기존의 SKM에 비해 평균 8.04%의 향상된 응집도를 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.901-911
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• 2005

인터넷의 상업적 이용이 증가하고 인터넷에서 쉽게 얻을 수 있는 정보의 양이 풍성해지면서 정보 필터링 (information filtering) 기법은 대량의 정보 공간에서 사용자의 요구와 기호에 맞는 항목을 찾는 과정에 널리 사용되고 있다. 많은 협력필터링 (collaborative filtering) 시스템이 사용자 평가를 기반으로 사용자나 항목들 사이의 유사성을 찾아내고 이를 바탕으로 추천을 해왔지만 사용자 편향 (user bias), 비전이 연관 (non-transitive association), cold start 문제와 같이 성능을 높이기 위해 해결해야 할 문제들이 남아있다. 이 세 가지 문제는 사용자나 항목들 사이에 더 정확한 유사도를 찾아내는 과정에 장애가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안된 UCHM 및 ICHM 방법을 확률적으로 재해석하였다. 이 확률적 모델은 객체 (사용자 또는 품목)들을 그룹들로 구분하고 각 그룹 내에서 사용자 평가가 가우시안 분포를 따른다는 가정 하에 사용자들이 무엇을 선호할 것인지 예측한다. 실세계 자료에 대한 실험 결과, 제안된 방식이 다른 방식들과 비교할 만한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제21권4호
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• pp.311-319
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• 2021

The use of aromatherapy for the reduction of anxiety levels during dental treatment procedures has been well established in the literature; however, there is limited evidence regarding its efficacy. The present meta-analysis is an attempt to assess the association between the use of aromatherapy and anxiety levels among dental patients. A comprehensive search was conducted across Medline, Scopus, Web of Science, EBSCO host, Cochrane databases, and Google Scholar for studies evaluating aromatherapy and anxiety level among dental patients. PRISMA guidelines were followed for the meta-analysis. Randomized and cluster-randomized trials comparing aromatherapy with controls were included. The random-effects model was used to assess the mean differences in anxiety levels of patients visiting dental OPD. The significance value was set at P < 0.05. Six studies were identified that met the requirements for inclusion. Aromatherapy was significantly associated with reduction in patient anxiety levels during dental treatment (pooled mean difference: -3.36 [95% CI, -3.77 - -2.95, P = 0.00001). Low heterogeneity was noted between studies (I² = 1%, P = 0.41) analyzed in the meta-analysis. High certainty of the evidence was obtained from the association between the use of aromatherapy and dental anxiety. This meta-analysis suggests that aromatherapy is effective in reducing dental anxiety. When used judiciously, the results of this work should encourage the use of aromatherapy to reduce patient anxiety levels during dental procedures

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권5호
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• pp.384-391
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• 2023

In modern electronic warfare, a number of radar emitters are in operation, causing radar receivers to receive high-density signal pulses that occur simultaneously. To analyze the radar signals more accurately and identify enemies, the sorting process of high-density radar signals is very important before analysis. Recently, machine learning algorithms, specifically K-means clustering, are the subject of research aimed at improving the accuracy of radar signal sorting. One of the challenges faced by these studies is that the clustering results can vary depending on how the initial points are selected and how many clusters number are set. This paper introduces a repeated K-means clustering algorithm that aims to accurately cluster all data by identifying and addressing false clusters in the radar sorting problem. To verify the performance of the proposed algorithm, experiments are conducted by applying it to simulated signals that are generated by a signal generator.

• 한국환경생태학회지
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• 제23권2호
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• pp.143-150
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• 2009

변산반도 국립공원 신선봉지역의 능선부 식생구조를 파악하고자 능선부에 방형구($400m^2$) 14개를 설정하여 식생을 조사하였다. 식물군집을 분류한 결과 14개 조사구는 굴참나무졸참나무군집, 개서어나무군집의 2개 군집으로 분류되었다. 신선봉지역의 능선부는 대부분 굴참나무와 졸참나무가 우점하고 있었으며 해발고가 높은 일부지역에 개서어나무가 우점하는 임분이 나타나고 있었다. 수종간의 상관관계에서는 굴참나무와 말오줌대는 부의 상관이 인정되었고, 때죽나무와 졸참나무, 말오줌대와 철쭉, 피나무, 쪽동백나무와 산딸나무, 철쭉과 서어나무, 산딸나무와 피나무는 정의 상관이 인정되었다. 조사지의 군집별 종다양성 지수는 $1.237{\sim}l.497$의 범위로 다른 국립공원들의 식생구조에 비하여 다소 높게 나타났다.

• 한국경제지리학회지
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• 제15권4호
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• pp.615-627
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• 2012

본 연구는 교통카드 데이터를 이용하여 대중교통 이용과 관련하여 통행패턴을 분석하였으며 교통정책에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 교통카드 데이터는 경기도권역을 대상으로 하였고 활용방안으로 교통정책 의사결정자가 버스정류소 시설을 개선할 때 교통카드데이터에서 얻어질 수 있는 여러 변수를 이용하여 대상지를 선정한다는 시나리오를 설정하여 분석하였다. 분석결과, 의사결정방법론인 K평균 군집분석과 CHAID(Chi-squared automatic interaction detection)를 이용하였으며, 유의수준 p<0.01에서 정책에 유용하게 이용될 수 있는 결과를 얻었다. 또한 본 연구에서는 이러한 결과들을 근거로 교통카드데이터를 실제로 정책에 활용되기 위해서 개선되어야 할 정책적 함의를 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1285-1291
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• 2016

추상적 개념을 계량화 하기 위해 상대적으로 구체적인 여러 개의 문항을 조사한 후 이들 점수의 합 또는 이들 점수를 표준화한 후 합을 구하는 리커드 (Likert) 척도 (합산등급척도법)를 많이 사용한다. 합산등급척도법은 각 항목의 크기가 차이가 많이 나는 경우에 원자료가 아닌 표준화 값을 사용하여 합하기도 한다. 이와 같은 상황은 평가 시스템에서도 발생한다. 예를 들어 기초지방자치단체들을 발전정도에 따라 분류하기 위해 인구, 세수현황 등의 값을 표준화하고 이를 단순합산하여 분류의 기초로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 위의 같은 추상적 개념의 수치화 또는 평가 시스템에 많이 적용되는 합산등급척도법의 문제점을 개선하는 한 방법으로 가중치를 자료에서 계산하는 데이터 구동 방식의 평가 시스템을 제안하고, 이 시스템을 실자료에 적용한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.60-64
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• 2010

비 트랜잭션 데이터를 대상으로 연관 규칙을 도출하기 위해서, 데이터의 속성들을 구간화하는 기법들이 활발하게 연구되었다. 이러한 기존의 연구들은 구간화 단계에서 구간 범위의 변화에 따른 연관 규칙의 신뢰도 변화를 반영하지 않고, 구간화 단계와 연관 규칙을 도출하는 단계들을 독립적으로 수행하였다. 이로 인해 속성들의 구간이 부적절하게 설정되고, 이 결과 높은 신뢰도를 갖는 연관 규칙들이 최종 결과에서 누락된다. 따라서 본 논문에서는 속성들을 구간화하는 단계와 연관 규칙들을 도출하는 단계를 병합하여 동시에 수행함으로써, 가장 신뢰도가 높은 연관규칙들을 도출할 수 있는 구간을 설정하는 방안을 제안한다. 이를 위해서 연관 규칙의 우변의 속성들을 대상으로 계층적 클러스터링을 수행하고, 각 클러스터들에 대해서 특성 분석을 수행한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 기존의 기법들에 비해서 높은 신뢰도를 갖는 연관 규칙들을 발견하는 것으로 나타났다.