• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.119-138
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• 2016

산업혁명 이후 기계로 만든 공산품이 시장의 대부분을 차지하고 있지만, 최근에는 장인의 노력, 품질에 대한 믿음, 제품의 희소성, 제품을 사용함으로써 얻는 자부심 등을 이유로 많은 소비자들이 같은 범주의 공산품보다 더 비싼 가격을 주고 핸드메이드 제품을 구매하고 있다. Etsy.com은 세계 최대 온라인 핸드메이드 플랫폼으로 2015년 4월 기업공개에서 2조원이 넘는 자금을 조달하면서 온라인 핸드메이드 플랫폼의 잠재력을 증명하였다. 그러나 실제 온라인 플랫폼 환경에서 이루어진 지능형 서비스 관련 선행연구들을 살펴보면 대부분 공산품만을 대상으로 하고 있어, 핸드메이드 제품에 대한 학술적 접근이 충분히 이뤄지지 않고 있음을 알 수 있다. 이에, 본 연구에서는 신호 이론과 온라인 플랫폼에서의 구매자-판매자 관계 특성에 대한 선행연구를 바탕으로 온라인 핸드메이드 플랫폼에 적용 가능한 핵심 특성요인인 입점 상점 특성(명성, 규모)과 입점 상점 관계특성(정보공유, 관계기간)을 도출한 후, Etsy.com 웹사이트에서 웹 하베스팅 방법으로 수집된 데이터를 이용하여 실증 분석하였다. 분석 결과, 입점 상점 특성 가운데 명성과 규모, 그리고 입점 상점 관계특성 가운데 정보공유는 입점 상점의 총 판매량에 유의한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 또한, 입점 상점 특성 중 명성, 그리고 입점 상점 관계특성 중 관계기간은 입점 상점의 가격 프리미엄에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 온라인 핸드메이드 플랫폼에서 지능형 서비스 도입 및 운영을 위한 효과적인 관리 기준을 제시하고, 나아가 입점 상점이 핸드메이드 제품에 대한 판매량 증진 및 가격 프리미엄 극대화를 위한 실질적 전략 마련에 도움이 될 수 있기를 기대한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.187-206
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• 2007

The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권3호
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• pp.166-177
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• 2006

현재 내장형 프로세서에서 캐쉬 사이즈는 더 많은 트랜지스터 집적도와 낮은 공급 전력에 기인하여 점점 더 증가 되어지는 추세이다. 하지만 캐쉬 사이즈가 커질수록 더욱 더 많은 에너지 소비가 발생하게 되며, 결과적으로 프로세서 전체에서 소비하는 에너지 중에서 캐쉬에서 소비되는 에너지의 비중이 점점 더 증가 되고 있다. 이에 따라 캐쉬 에너지 소비를 줄이기 위한 많은 기법들이 제시되어져 왔다. 하지만 이러한 기존의 기법들은 캐쉬 에너지 소비의 2가지 방면, 즉, 정적 캐쉬 에너지 소비와 동적 캐쉬 에너지 소비 중에서 어느 한쪽에 초점을 맞추어 제시되어진 기법들이었다. 본 논문에서는 고성능 내장형 프로세서에서 캐쉬 에너지 소비의 2가지 방면인, 정적 캐쉬 에너지 소비와 동적 캐쉬 에너지 소비를 동시에 감소시키는 정적 에너지 소비 감소와 동적 에너지 소비 감소의 통합 기법을 제안한다. 이 통합 기법에는 이미 제안되어진 두 가지 기법, 동적 에너지 소비를 감소시키기 위한 웨이 예측 기법과 정적 에너지 소비를 감소시키기 위한 드라우지 캐쉬(drowsy cache) 기법을 적용한다. 또한 드라우지 캐쉬 기법을 사용하였을 때 생기는 추가적인 프로그램 실행 사이클들을 줄이기 위한 "프로그램 카운트를 이용하는 드라우지 상태의 데이타 캐쉬 라인 미리 깨움" 기법을 제안한다. 이러한 기법 적용을 레벨 1 데이타 캐쉬에 적용한다. 제안 되어진 통합 기법을 통해서 정적 데이타 캐쉬 에너지 소비와 동적 데이타 캐쉬 에너지 소비를 동시에 줄일 수 있게 되며, 같이 제안되어진 "드라우지 상태의 데이타 캐쉬 라인 미리 깨움"기법은 통합 기법 때문에 발생하는 추가적인 프로그램 실행 사이클의 증가를 감소시킬 수 있다.서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9. 철분은 과체중군(1.67)이 저체중(0.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권4호
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• pp.242-255
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• 2006

최근에, 휴대용 컴퓨터와 모바일 장치(Smart Phone, PDA, MP3 Player 등)의 보급 증가로 인하여 모바일 환경에서의 전력 관리 기술의 필요성은 매우 증가하고 있다. 왜냐하면, 전력 관리 기술은 모바일 장치에서 가장 중요한 요소 중 하나이기 때문이다. 한편, 하드 디스크는 가격에 비하여 용량이 크고 속도가 빠르며 최근에는 모바일 장치에서 사용하기에 충분하게 작게 만들 수도 있으므로 모바일 기기에 사용하기 적당하나, 모바일 장치에 사용하기에는 소모 전력이 너무 크다는 단점이 있다. 이러한 이유들로 인하여 본 논문에서는 디스크에 저장된 연속적인 멀티미디어 자료를 실시간으로 재생하는데 소모되는 전력을 최소화하기 위한 방법을 제안하고 평가하였다. 모바일 장치에서 소모되는 전력을 엄격히 제한하는 것은 모바일 장치들의 하드웨어와 소프트웨어 디자인에 지대한 영향을 준다. 실시간 멀티미디어 재생이 기존의 텍스트 서비스와 다른 점은 디스크가 저장된 데이타 블록을 연속적으로 공급한다는 것이다. 이것은 디스크 드라이브가 멀티미디어 데이타 전체를 재생할 동안 활성화 상태를 유지해야 하게 하므로, 전력 관리 측면에서는 매우 큰 부담으로 작용한다. 전형적인 모바일 디스크 드라이브의 전력 관리 기능은 디스크가 대기 상태에 있을 때의 과도한 입출력 요청으로 인하여 멀티미디어 재생의 품질 측면에서는 부정적인 영향을 준다. 따라서, 본 논문에서는 디스크 드라이브의 전력 소모 형태를 세밀히 분석하고, 저장된 멀티미디어 데이타를 보다 효율적으로 전력을 덜 사용해 재생할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 읽어야 할 데이타 블록의 수와 활성화/대기 상태의 길이를 계산한다. 이로써 본 논문에서 제안한 알고리즘은 모바일 디스크 드라이브에 저장된 데이타 블록의 연속적인 재생을 보장하는 최적의 스케줄링을 한다. 기존에 공개된 MPEG 재생기에 본 알고리즘을 적용한 멀티미디어 재생기를 만들었다. 이 재생기는 전체 재생동안 활성화 상태를 유지하는 경우와 비교하여 60%의 전력 소모량을 절약하였고, 전력 관리 모듈이 있는 디스크 드라이브에서 재생할 경우에 기존외 재생기와 비교하여 38%의 전력 소모량을 절약하였다.

• 대한지리학회지
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• 제28권2호
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• pp.148-162
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• 1993

현대 자본주의 사회가 대량생산체제에서 유연적 전문화 생산체제로 질적인 변화를 겪고 있다는 주장이 사회과학계를 풍미하고 있다. 이 글의 목적은 이러한 柔軟化論者들의 주장을 개관하고 그 문제점을 살피는 데 있다. 유연적 전문화 논의는 개념 자체가 지극히 관념적이고, 상대적일 뿐만 아니라 학자들 간에 용어사용에 대한 의견일치가 이루어지지 안하아 현재 혼란의 와중에 있다. 유연적 생산체제로의 移行은 二分論的인 설명방식의 사용으로 과장된 측면이 많은데, 실제는 선진 자본주의 국가에 있어서도 매우 부분적으로만 진행되고 있는 상태이다. 한국의 경제와 국토공간은 대규모 기업집단과 그들의 중층적 하청조직에 의해 그 골격이 형성되어 있는 관계로 柔軟化論의 한국에의 적용은 많은 注意를 요한다. 현재의 혼란으로부터 벗어나기 위해 가장 우선적으로 해결해야 할 문제점은 용어의 적용대상 및 적용범위를 통일하는 일이다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.55-72
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• 2010

최근, NCW에 적합한 C4I 체계의 전투력 상승효과 평가의 필요성이 제기되고 있다. 기존의연구는 체계 자체에 중점을 두었으며, 인적 요소를 중요한 요소로 고려하지 않았다. 따라서, C4I 체계의 전투력 상승효과 평가 시 기술 및 인적 요소를 고려하여 평가하는 것이 필요한 시점이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 E-TechMan(A Combat Effectiveness Evaluation Algorithm Considering Technical and Human Factors in C4I System)이라 불리는 전투력 상승효과 평가 알고리즘을 제안한다. E-TechMan 알고리즘은 합동화력체계(Joint Fire Operating System-Korea)에 적용되어 전투력 상승효과를 평가해보았다. 또한, 기존의 연구방법인 C2 이론 및 고전 역학에 의한 결과와 비교를 하였다. 본 연구는 인적요소에 의한 영향을 반영함으로써 기존의 연구보다 현실적인 전투력 상승효과 결과를 제시했다는데 가치가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.1-23
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• 2019

소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.67-72
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• 2009

ISCD (International Society for Clinical Densitometry)에서는 골밀도 검사자의 전문성을 키우고자 검사자의 재현성 시험을 필수 자격조건으로 요구하고 있다. 하지만, 재현성 시험의 대상자 선정에 대한 권고안이 불확실하여 골밀도 상태에 따른 그룹별 재현성을 시험해 골밀도 차이가 재현성 시험에 영향을 주는지 알아보았다. 2008년 1월부터 6월까지 본원에 내원한 300명(57.8세$\pm$9.02)의 여성 골밀도 수검자를 두 그룹으로 나누어 4명의 검사자가 재현성을 시험하였다. A그룹의 120명은 4명(a,b,c,d)의 검사자가 골밀도 상태와 관계없이 동일한 방법으로 요추부와 대퇴부를 30명씩 두 번 측정하였고 나머지는 B그룹으로 두 명의 검사자가 골밀도 상태에 따라정상, 골다공증, 골감소증 군으로 분류하여 A그룹과 동일한 방법으로 재현성을 시험하였다. 사용된 장비는 GE Lunar Prodigy Advance (Vr11.4)이고, 수집된 자료는 ISCD에서 배포된 Precision Tool을 이용하여 각각의 변동계수율(%CV)를 알아보았으며 SPSS 14.0 통계 프로그램을 사용하여 분석하였다. A그룹의 %CV는 a, b,c, d 검사자가 각각 요추부 1.08, 0.83, 0.72, 1.37%, 대퇴부 1.08, 1.04, 1.4, 0.58 %로 산출되었고 동일 골밀도 상태의 요추와 대퇴부를 비교하면 재현성이 일관되지 않았다. B그룹에서는 a의 요추부 정상군 %CV가 1.26으로 가장 높았고 대퇴부는 0.94로 골다공증 군이 가장 높게 측정됐다. b는 요추부의 정상군 %CV가 0.97로 가장높았고 대퇴부는 1.04로 골다공증 군에서 가장 높았다. 요추부의 정상군과 대퇴부의 골다공증 군은 %CV가 가장 높게 나타나 골밀도 상태에 따른 재현성이 일관되지 않았다. 본원의 골밀도검사 재현성 시험은 골다공증 상태의 수검자를 제외한다. 그 이유는 ISCD의 대상자 선정이 불확실하고, 골밀도가 낮을수록 장비의 골 인식도가 떨어져 재현성 시험을 시행할 경우, 검사자의 수작업을 요하므로 좋은 재현성을 얻기 힘들기 때문이다. 하지만 재현성 결과값은 LSC (Least Significant Change)에 영향을 주기 때문에 장비, 검사자, 수검자에서 발생할 수 있는 모든 오차를 반영해야 한다. 실험결과는 골밀도 상태가 재현성에 영향을 주지 않았으며, 따라서 정상, 골감소, 골다공증의 구별 없이 대상자의 선정 폭을 넓혀 대상에 구애 받지 않고 보다 정확한 의미의 재현성 시험을 해야 할 것으로 판단된다.

• 한국수산과학회지
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• 제28권3호
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• pp.253-262
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• 1995

현재, 일반적으로 사용되고있는 어육의 선도 측정방법은 소요시간이 많이 걸리는 단점이 있으므로, 신속한 어육의 선도 측정방법으로 마이크로컴퓨터를 이용하는 방법의 실용화에 대하여 검토하였다. 즉, 어체의 전기전도도에 따라서 변하는 값을 실효치변환기(RMS)에서 DC 0-5V로 변환시켜 8096마이크로 프로세서에 내장된 10 비트 분해능의 A/D converter를 거쳐서 디지털 DATA값으로 받아들이도록 고안한 장치를 이용하여, 기존의 물리화학적 선도판정법과 비교 실험하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 사후 경직의 개시 시간은 $-3^{\circ}C$에서 4시간, $0^{\circ}C$에서 8시간, $5^{\circ}C$에서 10시간, 그리고 $10^{\circ}C$에서 14시간으로 저장 온도가 높을 수록 연장되었으며, 또 저장 온도가 낮을 수록 경직도가 높았고 완전 경직의 유지시간도 길었다. 2. 신선도 지표인 K값이 횟감으로 이용 가능한 $20\%$에 도달하는 시간은 저장 온도별로 $25^{\circ}C$ 4시간, $10^{\circ}C$ 22시간, $5^{\circ}C$ 71시간, $0^{\circ}C$ 96시간, 그리고 $-3^{\circ}C$ 240시간으로, 저장 온도가 낮을 수록 신선도 저하가 억제되었다. 3. 어류의 초기부패로 알려져 있는 VBN함량 $30mg\%$에 도달하는 데 걸리는 시간이 $-3^{\circ}C$에서 792시간, $0^{\circ}C$에서 576시간, $5^{\circ}C$에서 384시간, $10^{\circ}C$에서 189시간, $25^{\circ}C$에서 45시간이었다. 초기부패 값에 도달하는데 걸리는 속도상수는 각각 $-3^{\circ}C$에서 $0.0183h^{-1}$, $0^{\circ}C$에서 $0.037h^{-1}$, $5^{\circ}C$에서 $0.052h{-1}$, $10^{\circ}C$에서 $0.14h{-1}$, $25^{\circ}C$에서 $0.57h{-1}$이었으며 $0^{\circ}C$와 $10^{\circ}C$에서 $Q_{10}-value$는 1.37이며 Ea는 48.3Cal/mol이었다. 4. 본 연구에서 사용된 장치를 이용하여 선도를 측정한 결과, 초기값은 $93.3\%$였으며, $25^{\circ}C$의 경우 저장 40시간에 $21.2\%$로, $10^{\circ}C$는 저장 144시간에 $22.3\%$로 가장 낮은 값이었으며 그 이후 일정하게 유지되었다. $05^{\circ}C,\;0^{\circ}C,\;-3^{\circ}C$는 저장기간이 길어짐에 따라서 완만히 Q값이 감소하여 각각 $5^{\circ}C$에서 336시간, $0^{\circ}C$에서 504시간만에 최저값을 나타내어 그 이후 일정하게 유지되었으며 $-3^{\circ}C$의 경우는 서서히 저하하여 저장 792시간 후에 $34.27\%$였다. 각종 온도대에 Q값의 감소 속도 상수는 $-3^{\circ}C$에서 $0.075h^{-l}$, $0^{\circ}C$에서 $0.104h^{-1}$, $5^{\circ}C$에서 $0.18h^{-1}$, $10^{\circ}C$>에서 $0.37h^{-1}$ 그리고 $25^{\circ}C$에서 $1.16h^{-1}$로, 저장 온도가 높을 수록 감소속도는 빨랐다. $0^{\circ}C-10^{\circ}C$에서 $Q_{10}-value$는 1.28, Ea는 3.78Cal/mole이었다. 5. 상기의 실험항목 (사후경직도, K값, VBN)과 선도측정장치를 이용한 실험값과의 상관성을 살펴본 결과 사후경직도와 Q-value는 상관성을 채울 수 없었다. 한편, K값과의 상관성은 -0.978(P<0.001), -0.962(P<0.001), -0.975(P<0.001), -0.944(P<0.001), -0.966(P<0.001)로 모두 높은 상관성이 인정되었다. 또, VBN과의 상관성도 -0.915(P<0.001), -0.916(P<0.001), -0.909(P<0.001), -0.888(P<0.001), 0.988(P<0.001)으로 모두 부의 상관관계가 있었으며, 특히 $24^{\circ}C$의 경우 높은 상관성이 인정되었다. 이상의 결과에서 신선도측정장치는 VBN 및 K값과 높은 상관관계가 있었으며 이장치를 이용하여 각 어종별 data를 축적시킨다면 산업적으로 유용한 장치가 될 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.69-94
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• 2017

최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.