Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.97-106
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2014
빅 데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 보다 정확하게 예측하고 효율적으로 작동하도록 정보를 제공하는 동시에 과거에는 불가능 했던 기술을 가능케 하였다. 이러한 빅 데이터 분석 기법은 국가 차원에서의 사회, 경제, 정치, 문화, 과학 기술 등 여러 분야에 활용될 수 있다. 빅 데이터 분석을 위해서는 먼저 데이터 마이닝 기술로 방대한 양의 데이터 속에서 가치 있는 정보를 찾는 것이 선행 되어야 하는데, 빅 데이터와 관련된 데이터 마이닝 기법으로는 텍스트 마이닝, 평판 분석, 군집 분석, 연관성 규칙 등이 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중에서 많이 활용되고 있는 연관성 규칙의 평가 기준으로 코사인 순수 신뢰도를 제안한 후, Piatetsky-Shapiro가 제안한 흥미도 측도의 기준에 대한 충족여부를 점검하는 동시에 여러 가지 특성을 살펴보았다. 또한 예제를 통하여 고찰한 결과, 기존의 신뢰도와 코사인 유사성 측도는 모두 양의 값을 가지므로 연관성의 방향을 알 수 없어서 그 값만으로는 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지를 알 수 없었다. 그러나 본 논문에서 제안한 코사인 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 알 수 있으므로 신뢰도와 코사인 유사성 측도가 가지고 있는 약점을 보완할 수 있는 측도라는 사실을 확인하였다.
이 연구에서는 분포 유사도를 문헌 클러스터링에 적용하여 전통적인 코사인 유사도 공식을 대체할 수 있는 가능성을 모색해보았다. 대표적인 분포 유사도인 KL 다이버전스 공식을 변형한 Jansen-Shannon 다이버전스, 대칭적 스큐 다이버전스, 최소스큐 다이버전스의 세 가지 공식을 문헌 벡터에 적용하는 방안을 고안하였다. 분포 유사도를 적용한 문헌 클러스터링 성능을 검증하기 위해서 세 실험 집단을 대상으로 두 가지 실험을 준비하여 실행하였다. 첫 번째 문헌클러스터링실험에서는 최소스큐다이버전스가 코사인 유사도 뿐만 아니라 다른 다이버전스공식의 성능도 확연히 앞서는 뛰어난 성능을 보였다. 두번째 실험에서는 피어슨 상관계수를 이용하여1차 유사도 행렬로부터2차 분포 유사도를 산출하여 문헌 클러스터링을 수행하였다. 실험결과는 2차 분포 유사도가 전반적으로더 좋은 문헌 클러스터링성능을 보이는 것으로 나타났다. 문헌클러스터링에서 처리 시간과 분류 성능을 함께 고려한다면 이 연구에서 제안한 최소 스큐 다이버전스 공식을 사용하고, 분류 성능만 고려할 경우에는 2차 분포 유사도 방식을 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
커뮤니케이션은 다양한 산업 분야에서 심각한 문제를 야기하는 주요 원인 중에 하나로 여기 지고 있다. 이런 이유로 인간 공학의 한 분야로서 커뮤니케이션에 대한 광범위한 연구가 진행되어왔다. 대형화 및 고도화된 산업 시스템의 안전성을 유지하기 위하여 운전원들의 양질의 커뮤니케이션 품질을 유지하는 것이 중요한 것으로 간주되고 있다. 비상 및 비정상 상황 등의 위급 상황 하에서의 운전원의 커뮤니케이션 품질은 상황 대처 성능을 결정짓는 주요 요인이라 할 수 있다. 양질의 커뮤니케이션은 대화자간의 대화 내용을 상호간에 올바르게 이해 및 숙지한 것이라고 규정할 때, 이는 대화 메시지의 충실도 및 유사도 등을 기반으로 판단할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 따라, 원자력발전소 주제어실 운전원들이 비상 및 비정상 상황 하에서의 대응 운전 직무를 수행하기 위해 발생하는 대화 내용의 유사성을 코사인 유사도를 이용하여 측정함으로써, 운전원 커뮤니케이션 품질을 평가할 수 있는 프레임워크를 제안하였다. 모의 훈련 실습에 대해 각 실습조별 수행도 정량 평가 결과와 본 시스템을 이용한 실습조 대화 품질 평가 결과를 비교한 결과 커뮤니케이션 품질이 좋은 실습조가 직무 수행도 평가에서도 높은 점수를 취득하고 있음을 확인하였다.
인터넷의 발달로 대중의 여론에 영향을 주는 인터넷 매체의 신뢰성이 중요해지는 반면 최근의 익명성을 이용한 리뷰 조작 등의 사례는 대중들에게 막연한 의구심을 들게 한다. 본 연구에서는 이러한 사이버 여론 조작과 관련된 현상이 인터넷 게시판 등 웹사이트에도 존재하는지 여부를 수치적으로 살펴보기 위하여 댓글의 요소를 분석하고 내용을 코사인 유사도를 이용하여 비교하였다. 분석 결과 첫째, 댓글 내용의 유사성은 댓글 순위에 의한 게시글의 랭킹과 상관관계가 있었으며 분석 대상 2개 웹사이트에 대해서는 14.1%와 2.6%가 유사한 댓글로 구성되어 있었다. 둘째, 사이버 여론 조작에 일반적으로 이용되는 기법인 과다한 중복 게시 행위와 실제로는 동일인이지만 여러 명으로 위장한 것으로 추정되는 사용자를 파악 할 수 있었다.
Objective: The purpose of this study was to present a new idea of methodology to evaluate Poomsae performance using inertial measurement unit (IMU) sensors in terms of signal processing techniques. Method: Ten collegian Taekwondo athletes, consisting of five Poomsae elite athletes (age: 21.4 ± 0.9 years, height: 168.4 ± 11.3 cm, weight: 65.0 ± 10.6 kg, experience: 12 ± 0.7 years) and five breaking demonstration athletes (age: 21.0 ± 0.0 years, height: 168.4 ± 4.7 cm, weight: 63.8 ± 8.2 kg, experience: 13.0 ± 2.1 years), voluntarily participated in this study. They performed three different black belt Poomsae such as Goryeo, Geumgang, and Taebaek Poomsae repeatedly twice. Repeated measured motion data on the wrist and ankle were calculated by the methods of cosine similarity and Euclidean distance. Results: The Poomsse athletes showed superior performance in terms of temporal consistency at Goryeo and Taebaek Poomsae, cosine similarity at Geumgang and Taebaek Poomsae, and Euclidian distance at Geumgang Poomsae. Conclusion: IMU sensor would be a useful tool for monitoring and evaluating within-subject temporal variability of Taekwondo Poomsae motions. As well it distinguished spatiotemporal characteristics among three different Poomsae.
사람의 DNA가 변하지 않는 것과 같이 사이버상의 악성코드도 변하지 않는 고유의 행위 특징을 갖고 있다. APT(Advanced Persistent Threat) 공격에 대한 방어수단을 사전에 확보하기 위해서는 악성코드의 악성 행위 특징을 추출해야 한다. 이를 위해서는 먼저 악성코드 간의 유사도를 계산하여 유사한 악성코드끼리 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 Windows OS 상에서 동작하는 악성코드 간의 유사도 계산 방법으로 'TF-IDF 코사인 유사도', 'Nilsimsa 유사도', '악성코드 기능 유사도', 'Jaccard 유사도'를 사용해 악성코드의 유형을 예측해보고, 그 결과를 보인다. 실험결과, 유사도 계산 방식마다 악성코드 유형에 따라 예측률의 차이가 매우 컸음을 발견할 수 있었다. 모든 결과에 월등한 정확도를 보인 유사도는 존재하지 않았으나, 본 실험결과를 이용하여 특정 패밀리의 악성코드를 분류할 때 어떤 유사도 계산 방식을 활용하는 것이 상대적으로 유리할지를 결정할 때 도움이 될 것으로 판단된다.
This paper presents an effective damage detection method for offshore jackets using natural frequency change ratios. Two parameters, cosine similarity and magnitude index, are considered to estimate the location and severity of the damage in the structure. A numerical jacket structure model is considered to verify the performance of the proposed method. As observed through analysis, the damages in the structure are detected accurately.
본 논문에서는 자료 조사를 위한 최적의 키워드 추출 및 검색 방법을 제안하였으며, 북한 건설 관련 동향 파악을 예시로 제안 방법을 검증하였다. 대표적인 국내 언론 플랫폼인 빅카인즈(BigKinds)를 활용하여 표본 기사를 선정하고 키워드를 추출하였다. 추출된 키워드는 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 벡터화하였으며, 이를 토대로 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 통해 추출된 키워드 간의 유사도를 검사하였다. 또한 상위 빈도수 10개에 대한 키워드를 기준으로 유사도 0.5 이상인 키워드들을 군집화하였다. 각 군집들은 빅카인즈 검색 양식에 맞추어 군집 내부 키워드 간에는 'OR', 군집 간에는 'AND'로 형성하였다. 심층 분석 결과, 본래 목적에 맞는 유의미한 기사들이 추출되었음을 확인할 수 있었다. 기존의 분류체계 및 검색 양식을 변형시키지 않은 상태에서 사용자의 세부 목적을 충족시키는 자료 조사·분류가 가능하게 되었다는 점에서 의의를 갖는다.
이 연구에서는 초등, 중, 고등학교의 학생과 교사가 선호하는 SSI 주제를 조사하여 학교급별 학생과 교사가 선호하는 SSI 주제의 유사성을 코사인 유사도 측정을 통해 분석하였다. 연구 대상은 초, 중, 고등학생 566명, 교사의 327명이었다. SSI 관련 선행연구 논문과 프로그램에 포함된 SSI 주제 60개를 환경, 과학기술, 보건·의학, 기타 사회 문제 영역로 구분하고 목록화하여, 연구 대상인 학생 또는 교사가 선호하는 주제 5개를 선택하도록 하였다. 자료수집은 서베이몽키를 이용한 온라인으로 진행하였고, 수집된 자료는 학생 및 교사별로 6개 집단으로 구분하고, 집단별로 주제의 선택 빈도를 조사하였다. 그리고 선택된 주제의 빈도를 기준으로 벡터 값을 계산하고, 학교급별 학생 간, 교사 간, 교사와 학생 간의 코사인 유사도를 측정하여 주제 선호 유사도를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학생의 학교급별 집단간 SSI 선호 주제 유사도는 중학생과 고등학생 사이의 코사인 유사도(0.982)가 초등학생과 중학생간(0.651) 또는 초등학생과 고등학생간(0.662)의 코사인유사도보다 높았다. 둘째, 교사의 학교급별 집단간 SSI 선호 주제 유사도는 초등, 중, 고등학교간의 모든 비교 집단에서 비교적 비슷한 코사인 유사도의 양상을 보였다. 셋째, 학생과 교사간 학교급별 SSI 선호 주제 유사도는 초등학교 학생과 교사 집단간 코사인 유사도(0.974)가 다른 학교급의 비교 집단, 중학교급(0.621) 또는 고등학교급(0.645)보다 높았다. 즉 초등학교의 학생과 교사는 서로 선호하는 SSI 주제가 73.33%의 수준에서 유사하고, 반면, 중학교 또는 고등학교의 학생과 교사는 서로 선호하는 주제가 33% 수준으로 유사한 경향을 보였다. SSI 교육에서 학생에게 관심 있는 주제로 접근하는 것은 학습 동기 유발과 지속, 그리고 즐거운 학습 경험과 학습에 대한 긍정적인 태도 형성과 긴밀하게 연관된다. 따라서, SSI 수업을 설계할 때, 학생 관심의 관점에서 주제를 검토해야 할 것이다. 특히 교사가 학생의 선호도와 다소 차이가 있는 SSI 주제를 선별한 경우, 그 차이를 극복할 수 있는 치밀한 교수 설계가 필요할 것이다.
최근 개발자 채용 과정에서 컴퓨터 공학 기술 면접을 진행하는 빈도가 증가하였고 그에 따라 면접자의 기술 면접 부담도 함께 증가하였다. 그러나 컴퓨터 공학 기술 면접 연습 과정에서 본인의 답변이 정확한 답변인지 판단하기 어렵고, 적절한 발성 속도를 스스로 측정하기 어려운 문제가 있다. 이 논문에서는 유사도 측정 기술을 이용한 컴퓨터 공학 기술 면접 지원 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 면접자의 답변을 코사인 유사도를 사용해 문장 유사도 평가 절차를 거쳐 면접자가 대답한 답변의 기술적 정확도를 측정한다. 또한 발성 속도를 측정하여 면접자에게 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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