학과 간 전출과 전입의 특성분석 - D대학교의 사례를 중심으로-

최승배,Choi, Seungbae 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.1

인구의 감소로 대학 입학생들이 줄어듦으로써 입학생 모집을 위해서 각 대학들은 나름대로의 대책을 강구하고 있고, 교육과학기술부에서는 몇몇의 지표들을 적용하여 대학평가를 하여 대학구조 조정을 실시하고 있다. 평가지표 중에 하나인 '충원률'의 지표를 높이기 위한 방법으로 대부분의 대학에서는 학과들 간의 전과 (전출과 전입)의 폭을 넓혀 대학 내에서 학과 간에 학생들의 전과를 허용하고 있다. 이러한 전입과 전출문제는 성적이 낮은 학과로 입학하여 성적이 높은 학과로 이동하는 현상을 낳아 학과로 입학생을 모집하고 있는 현재의 학사 운영상에 잘못된 결과를 낳을 수 있다. 또한 전과율을 높이는 문제는 대학을 운영하는 입장에서는 학생들의 손실은 없지만 전출이 많은 학과의 입장은 학생의 부족현상으로 매우 어려운 처지에 놓일 수 있다. 본 연구에서는 D대학교의 사례를 중심으로 일반적인 통계분석과 사회연결망분석을 통하여 전과의 특성을 분석한다. 분석결과, 이공계열에서 인문사회계열로, 입학성적이 낮은 학과에서 높은 학과로, 취업률이 낮은 학과에서 높은 학과로 전과를 하고 있는 것으로 나타났다. As far as the universities in south Korea are concerned, they have to meet the need of the situation as the number of the incoming students are decreasing because of the population-reducing in south Korea. The Ministry of Education Science and Technology is enforcing the restructuring of an universities by evaluating all the universities in Korea by using some indices (employment rate, supplement rate of students etc.). Most of the universities in Korea are widely permitting the changes of the major study as a method to improve the 'supplement rate of students' among some measures. These changes of major study (moving in and moving out) can give rise to difficulties in managing an university because there might be the departments with a small number of students as they moving out from low level departments to high level ones. Moreover, as raising the change rate of the major study, there is no loss from the university's point of view but a department could be in a difficult situation. The purpose of this study is to grasp the characteristics for changing major study by a general statistical analysis and graphs produced by a social network analysis with the D university's case. The results of this study are as follows; (a) category is from the engineering to humanity-society, (b) entrance level is from low to high, and (c) employment rate is from low to high as well.

입학사정관제 평가점수에 대한 객관적인 평가 알고리즘 구현 연구

최승배,이영학,Choi, Seungbae,Lee, Younghak 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.6

대학 입학사정관제는 기존의 대학입학제도에 대한 개선 방안으로 수능 위주의 학생선발에서 벗어나 학생부 (교과와 비교과)와 학생의 잠재력, 대학의 설립이념 등을 고려하여 대학입학제도에 대한 패러다임을 전환하려는 의도에서 도입되었다. 입학사정관제의 특징 중에 하나는 입학사정관제도에 의해서 선발된 학생들을 선발자체에 그치지 않고 추후 관리를 통하여 창의적인 인재를 육성하고자 하는 것이다. 통상적으로 입학사정관제도에 의한 학생선발은 학생부 (서류전형)와 발표 토론 및 면접 등의 내용을 토대로 선발된다. 입학사정관제에 의한 학생들에 대한 평가는 주로 정성적인 평가이기 때문에 평가를 하는데 있어서 입학사정관의 주관이 개입되어 학생선발에 있어서 객관성이 떨어질 수 있다는 문제점이 제기된다. 본 연구에서는 이러한 입학사정관제에 의한 학생선발 과정에 있어서 학생들이 불이익을 받지 않도록 학생선발의 객관성을 유지할 수 있는 알고리즘을 제시한다. An "admission officer system" has been introduced for the purpose of changing the paradigm from the "current admission system". This is because the current admission system mainly reflects the scholastic ability test (SAT) score regulating student selection for entering university. The admission officer system focuses on not only the students' school records but also, their potential. In addition, this system lets the university screen the students according to its own founding philosophy. One feature of the admission officer system is to cultivate men of ability by caring for the selected students consistently. Typically, students are selected by an admission officer system according to document screening which includes curriculum and non-curriculum scores, discussions, and interviews. On the other hand, the admission officer system might create a lack of objectivity in the way a student is selected because of the admission officer's own subjectivity. In this study, an algorithm in which the admission officer system can maintain the objectivity on student selection is presented. This is so that the student does not experience any disadvantage from the process of the admission officer system.

Content Popularity 를 이용한 P2P Semantic Overlay 기법

최승배 ( Seungbae Choi ),황의영 ( Euiyoung Hwang ),이춘화 ( Choonhwa Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2

Peer-to-Peer(P2P) 시스템은 분산된 대용량 데이터를 효율적으로 공유하게 하여 사용자들에게 제공되는 killer application 으로 최근까지 여러 분야에서 연구가 되고 있다. 하지만 P2P 네트워크에서 피어가 소유한 데이터나 공통 관심사 또는 사회적인 관계를 고려하지 않고 무작위로 오버레이가 구성되기 때문에 검색 결과의 제약이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 P2P 오버레이상의 효율적인 데이터 검색을 위해서 각 피어가 가지고 있는 데이터와 공통의 관심사를 기반으로 유사성을 측정하여 semanticoverlay 를 구성하는 기법을 제안한다. 그리고 피어들 간의 semantic proximity 는 데이터 요약 기법을 사용하여 측정되며 측정 과정상에서 popular content 을 고려하여 semantic proximity 의 왜곡현상을 방지하여 semantic link quality 의 향상을 가져오는 방안을 도입한다.

웹 로그데이터의 정제기법 개발 연구

최승배(Seungbae Choi),손종관(Jonggwan Son),김규곤(Kyu Kon Kim),조성기(Sung-Ki Cho) 한국자료분석학회 2003 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.5 No.2

최근 컴퓨터의 발달로 인해 많은 정보가 얻어지고 있다. 이러한 정보 중에서 사이트를 운영하고 있는 회사에서는 웹 로그데이터라는 자료를 이용하여 고객관리를 하고 있다. 요즘은 웹사이트 분석뿐만 아니라 고객관리를 위한 마케팅 분석 등과 같은 CRM에 관련된 모든 부분에서도 웹 로그데이터의 활용도는 날로 증가하고 있는 추세에 있다. 지금까지의 웹 로그분석에 대한 연구는 단지 기존의 웹 로그분석기를 사용하여 분석기능을 적용하는데 주안점을 두었다. 그러나 실제 문제에 있어서는 웹 로그데이터의 분석에 앞서 자료들에 대한 처리속도 등의 문제를 향상시키기 위한 일환으로 웹 로그데이터를 어떻게 정제할 것인가에 대한 것이 중요한 문제가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 웹 로그데이터의 분석을 위한 새로운 정제기법을 개발하고, 실제 로그 데이터를 이용하여 개발한 정제기법을 적용하고 기존의 분석기와 수행시간측면에서 비교해 본다. Recently, we gain many information via computer by way of the computer development. Most companies are managing customer using web log data. Presently, there are increasing the usage of web log data in the fields related to the CRM(Customer Relationship Management) as marketing analysis as well as web site analysis. Until now, study of web log analysis have concerned just about analysis the web log data. In this study, when the web log data is given, we develop new refining technique for analyzing the web log data and apply the new refining technique of log data to real web log data.

사회네트워크분석과 텍스트마이닝을 이용한 배구 경기력 분석

강병욱,허만규,최승배,Kang, Byounguk,Huh, Mankyu,Choi, Seungbae 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.3

The purpose of this study is to provide basic information to develop a game strategy plan of a team in a future by identifying the patterns of attack and pass of national men's professional volleyball teams and extracting core key words related with volleyball game performance to evaluate game performance using 'social network analysis' and 'text mining'. As for the analysis result of 'social network analysis' with the whole data, group '0' (6 players) and group '1' (11 players) were partitioned. A point of view the degree centrality and betweenness centrality in 'social network analysis' results, we can know that the group '1' more active game performance than the group '0'. The significant result for two group (win and loss) obtained by 'text mining' according to two groups ('0' and '1') obtained by 'social network analysis' showed significant difference (p-value: 0.001). As for clustering of each network, group '0' had the tendency to score points through set player D and E. In group '1', the player K had the tendency to fail if he attack through 'dig'; players C and D have a good performance through 'set' play. 본 연구의 목적은 '사회네트워크분석'과 '텍스트마이닝'을 이용하여 국내 남자프로배구 구단의 공격, 패스 패턴을 찾아내고, 배구경기력과 관련된 핵심 키워드 추출하여 경기력을 평가하여 향후 구단의 경기 전력을 수립하는데 기초자료로 활용하는데 있다. 본 연구에서는 '사회네트워크분석'을 통해 도출된 그룹변수들을 '텍스트마이닝' 기법의 결과인 경기의 '승패'에 차이를 검정하기 위해 '0' 그룹 (6명)과 '1' 그룹 (11명)으로 재구성하였다. 연구의 결과로서 '사회네트워크분석'의 연결중심성과 중개중심성의 순위로 판단하면, '0' 그룹 보다 '1' 그룹이 우수한 경기력을 보였다. '사회네트워크분석'에 의해서 재구성된 '0' 그룹과 '1' 그룹에 따라서 '텍스트마이닝'에 의해서 생성된 '승패' 그룹에 대한 유의성 검정 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 (p값: 0.001). '그룹별' 클러스터링 결과, '0' 그룹의 경우 'D' 선수와 'E' 선수가 '세트' 플레이를 통하여 정확하게 득점한다고 할 수 있다. '1' 그룹의 경우 'K' 선수가 '디그'에 의해서 '공격'을 하는 경우 실패하는 경우가 많고, 'C' 선수와 'P' 선수는 '세트' 정확한 플레이를 한 것으로 나타났다.

Tobit 모형을 활용한 취업 만족도 결정요인 분석

조장식(Jangsik Cho),최승배(Seungbae Choi),강창완(Changwan Kang) 한국자료분석학회 2024 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.26 No.1

본 논문에서는 대졸자의 취업 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 취업 만족도는 다양한 요소로 구성되지만, 본 논문에서는 취업 만족도(본 연구의 분석에서 종속변수)를 직무일치도, 일자리 만족도 및 임금으로 한정해서 분석하였다. 취업 만족도인 직무일치도, 일자리 만족도 및 임금은 각각 취업 여부의 정보와 함께 취업 만족도의 크기에 대한 복합 정보를 갖고 있다. 그러나 많은 선행연구에서는 취업 만족도의 크기에 대한 정보만을 활용하여 분석하였기 때문에 표본선택에 있어서 편의 문제가 발생되는 것을 간과하고 있다. 이런 문제점을 극복하기 위해 Tobit 모형을 분석에 활용하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 먼저, Tobit 모형이 선형 회귀모형보다 통계적으로 유의하였다. 둘째, 여자보다 남자, 연령과 평균평점이 증가할수록 취업만족도가 증가하였고, 그 결과는 유의하였다. 그리고 예체능계열보다 자연계열이 높게 나타났으며, 전공만족도와 부모소득이 높을수록 취업만족도가 높게 나타났다. 마지막으로, 범주형 독립변수들의 범주 수준별 회귀계수의 동일성을 검정한 결과, 대부분의 독립변수에서 통계적으로 유의하게 차이가 있음을 알 수 있다. In this paper, the factors affecting job satisfaction of college graduates were analyzed. Job satisfaction consists of various factors, but job satisfaction is limited to job match, job satisfaction, and wages in this paper. Job match, job satisfaction, and wages each have information on employment status and compound information on the magnitude of job satisfaction. However, many previous studies have used only information on the size of job satisfaction to analyze it, overlooking the problem of sample selection bias. In order to overcome this problem, the Tobit model was used in the analysis. The main results are summarized as follows. First, Tobit model was statistically significant. Second, it can be seen that as male compared to female, age, and average GPA increase, job satisfaction increases significantly. Third, it can be seen that natural science compared to arts is higher, and the higher the major satisfaction and parents' income, the higher the job satisfaction. Finally, as a result of homogeneous test of the regression coefficients for each category level of independent variables, it can be seen that there is a statistically significant difference in most of the independent variables.

판별분석모형을 이용한 사상체질분류함수의 개발에 관한 연구 (II) : 도수분석에 의한 변수선택

김규곤(Kyu Kon Kim),최승배(Seungbae Choi) 한국자료분석학회 2004 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.6 No.2

본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 본 연구에서 사용하는 데이터는 경희대학교 강남경희한방병원과 동의대학교부속한방병원에서 치료를 받은 환자들 중 각 병원의 사상체질전문의로부터 체질진단을 받고 최소한 4주 이상 사상체질 처방을 사용한 후 주 증상이 전반적으로 호전되어 체질이 확인된 환자 1051명을 대상으로 하고 있다. 데이터 정제 과정에서 양질의 데이터를 확보하기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 도수분석의 비율차이검정과 선형판별함수의 계수를 이용한다. In this study, when we make a diagnosis of Sasang constitution using QSCC II(Questionnaire of Sasang Constitution Classification), discriminant analysis model in data mining is applied to seek the classification function into Sasang constitution for improving the accuracy. Data used in the analysis are the questionnaires of 1051 patients who had been treated in Dong Eui Oriental Medical Hospital and Kyung Hee Oriental Medical Hospital. The criteria for data cleansing are the response pattern in the opposite questionnaires and the positive proportion of specific questionnaires in each constitution. And the criteria for variable selection are the test of homogeneity in frequency analysis and the coefficients in the linear discriminant function.

기계 번역과 자연어처리를 활용한 튜터링 활동 분석

윤혜경(Hae-Gyung Yoon),김철민(Chulmin Kim),최승배(Seungbae Choi),김태영(Taeyoung Kim) 한국자료분석학회 2023 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.25 No.1

본 연구는 Yoon, Kim, Choi, Kim(2021)의 후속 연구로서 본 연구에서는 이전 연구와 동일한 텍스트를 영문으로 기계 번역한 다음, 통계 모형을 통해 도출한 토픽과 이전 연구의 국문 텍스트로부터 도출된 범주를 비교하였다. 이를 통해 단순히 기계 번역의 질 만을 평가하기 보다는 텍스트에 적용한 자연어처리 모형 및 모형 적합 후 결과 해석 과정에서 인간 연구자의 역할, 인간 번역과 기계 번역의 조화에 관한 문제에 대해서도 함께 살펴보고자 하였다. 분석 대상인 텍스트는 D 대학의 교양교육튜터링 프로그램으로부터 수집되었으며, 토픽 모델링에 자주 사용되는 잠재디리클레할당 모형에 대한 이론적인 서술과 R ‘topicmodels’ 라이브러리 사용에 관한 설명을 부가하였다. 분석 결과 이전 연구와 다소 상이한 토픽이 도출되었고 이에 대한 연구진의 해석을 제시하였다. 자연어처리의 폭발적인 성장 추세와 자연어처리의 한 갈래로서 기계 번역은 거스를 수 없는 흐름임을 인정하면서도, 인간 번역자의 개입 여지를 함께 논의하였다. 본 연구는 교양교육연구에 있어 자연어 처리를 활용한 데이터 분석 기법과 기계번역 논의를 결합시킴으로써 교양교육연구에 새로운 접근법을 제시하고 있다. This is a follow-up study by Yoon, Kim, Choi, and Kim (2021). In the current study, the same text as the previous study was machine-translated into English, and then the topics derived through a statistical model, which were compared with the categories derived from the Korean text of the previous study. By doing this, rather than simply evaluating the quality of machine translation, the present study examined 1) the natural language processing model applied to text, 2) the role of human researchers in the process of interpreting the results after fitting the model, and 3) the harmony between human and machine translation, The texts to be analyzed were collected from the liberal arts education tutoring program of D university. A theoretical description of the Latent Dirichlet Allocation model, which is often used for topic modeling, and an explanation of the use of the R library ‘topicmodels’ were added. The analyses revealed a somewhat different pattern of topics from the previous study, and the authors’ interpretation was presented. Finally, while acknowledging the explosive growth of natural language processing and machine translation as a branch of it that cannot be reversed, the room for human translators to complement machine translation was suggested. This study presents a new approach to liberal arts education research by combining data analysis techniques using natural language processing and machine translation discussions.

에러 추정에 의한 MAP 알고리즘의 성능 분석

전지웅(Jiung Jeon),최승배(Seungbae Choi),이문호(Moonho Lee) 대한전자공학회 1998 대한전자공학회 학술대회 Vol.1998 No.4

텍스트 마이닝을 활용한 영화흥행 예측 연구

이상훈,조장식,강창완,최승배,Lee, Sanghun,Cho, Jangsik,Kang, Changwan,Choi, Seungbae 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.6

최근 빅 데이터는 학계에서 키워드로 자리매김을 하고 있다. 빅 데이터의 유용성은 학계뿐만 아니라 정부, 지자체 그리고 기업체까지 파급되고 있고, 빅 데이터 속에서 유용한 정보를 도출해 내기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 영화에 대한 리뷰를 가지고 텍스트 마이닝 (text mining)을 이용한 빅 데이터 분석을 수행한다. 본 연구의 목적은 포털 사이트 'D'사와 영화진흥위원회의 영화에 대한 리뷰 데이터, 그리고 고객들의 평점평균 (score)과 스크린 수 (screen number)를 설명변수로 사용하고, 영화 흥행 여부를 종속변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 통한 영화 흥행 예측 모형을 제안하는 것이다. 분석결과, 본 연구에서 제안한 예측모형의 정분류율은 95.74%로 얻어졌다. Recently, big data is positioning as a keyword in the academic circles. And usefulness of big data is carried into government, a local public body and enterprise as well as academic circles. Also they are endeavoring to obtain useful information in big data. This research mainly deals with analyses of box office success or failure of films using text mining. For data, it used a portal site 'D' and film review data, grade point average and the number of screens gained from the Korean Film Commission. The purpose of this paper is to propose a model to predict whether a film is success or not using these data. As a result of analysis, the correct classification rate by the prediction model method proposed in this paper is obtained 95.74%.