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- 저자 : 이영섭(Lee YungSeop) (검색결과 5 건)
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이지용(Jiyong Lee),박재현(Jaehyeon Park),윤지운(Jiwun Yoon),이승박 (Seungbak Lee),염세경(Sekyoung Youm),이영섭(Yungseop Lee),윤효준(Hyojun Yun) 한국체육측정평가학회 2021 한국체육측정평가학회지 Vol.23 No.2
이 연구는 토픽모델링을 적용한 판례분석을 통해 승부조작의 주요 토픽을 확인하였다. 이를 위해 승부조작 주제로 진행된 판례 사례를 수집하였으며, 대한민국법원(http://www.scourt.go.kr)을 자료원으로 선정하였다. 자료수집 절차는 첫째, “승부조작”을 검색의 키워드로 선정하였다. 둘째, 판결선고 날짜 기준 2010년부터 2019년까지 53건의 판례를 선정하여 원심과 항소로 구분하였다. 셋째, 원심과 항소가 같은 사건을 다루는 경우 하나의 문서로 통합하여 최종적으로 43건의 판례가 분석자료로 선정되었다. 넷째, 판례를 시기와 종목에 따라 분류하였다. 토픽모델링은 LDA 알고리즘을 적용하였으며 모든 자료처리는 python 3을 사용하였다. 토픽모델링 결과와 토픽별 주요 판례 원문을 검토한 결과, ‘승부조작 경로’, ‘E-Sports와 관련된 승부조작’, ‘전통적 승부조작’, ‘승부조작을 식별하는 방법’, ‘양형을 판단하는 근거’가 판례에 나타나는 승부조작의 이슈임을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 승부조작과 관련된 다양한 정책 개발 및 교육의 기초 자료로 활용이 가능할 것이다. The present study identified the major topics for match fixing by analyzing precedents through the use of topic modeling. Toward this purpose, the study collected cases of precedents on the topic of match fixing and chose the Court of Korea(http://www.scourt.go.kr) as a data source. First, the procedures for data collection involved searching the keyword “match fixing”. Second, the study selected precedents from 53 cases from 2010 to 2019 based on the pronouncement of judgment date and divided them into original trials and appeals. Third, if an original trial and appeal dealt with the same case, they were combined into a single document so that ultimately precedents from 43 cases could be selected as analysis data. Fourth, these precedents were categorized according to period and event. Topic modeling applied the LDA algorithm, and all data processing made use of Python 3. The results of topic modeling and reviewing the original texts of major precedents by topic showed that the issues of match fixing appearing in the precedents were ‘match fixing route’, ‘Match fixing in relation to E-sports.’, ‘traditional match fixing’, ‘means of identifying match fixing’, and ‘grounds for determining sentencing’. These results can be used as basic data for the development and education of various policies related to match fixing in the future.
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텍스트 마이닝 알고리즘을 이용한 기상청 기상연감 자료 분석
선현석,임창원,이영섭,Sun, Hyunseok,Lim, Changwon,Lee, YungSeop 한국통계학회 2017 응용통계연구 Vol.30 No.4
최근 들어 많은 사람들이 자신의 관심사를 SNS에 게시하거나 인터넷과 컴퓨터의 기술 발달로 디지털 형태의 문서저장이 가능하게 됨으로써 생성되는 텍스트 자료의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 이에 따라 수많은 문서 자료로부터 가치 있는 정보를 창출하기 위한 기술의 요구 또한 증가하고 있다. 그러나 대부분 비정형 형태로 구성되어 있는 텍스트 기반의 자료는 기존의 통계 분석이나 데이터 마이닝 기법을 적용하기에 부적합하기 때문에 텍스트 마이닝 기법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 비정형 자료 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝 기법으로 기상청 기상연감 자료를 분석하였다. 먼저 전처리 과정을 통하여 용어사전을 구축하고, 용어-문서 행렬을 생성하였다. 그리고 이것을 사용하여 연도별 용어 빈도수를 계산하고, 자주 나타나는 단어들에 대하여 상대도수의 변화를 관찰하였다. 또한 회귀 분석 기법을 사용하여 증가추세와 감소추세를 보이는 용어들을 파악하였다. 이러한 분석으로 기상청 기상연감 문서에서의 트렌드를 파악하고, 이를 통해 이슈가 되었던 기상 관련 소식과 기상현황, 그리고 기상청이 중점으로 하고 있는 업무 현황의 트렌드를 파악하였다. 본 연구를 통해 기상업무 분석 및 효율화에 도움을 주고 기상정책에 반영할 수 있는 유용한 정보를 이끌어내고자 하였다. Many people have recently posted about personal interests on social media. The development of the Internet and computer technology has enabled the storage of digital forms of documents that has resulted in an explosion of the amount of textual data generated; subsequently there is an increased demand for technology to create valuable information from a large number of documents. A text mining technique is often used since text-based data is mostly composed of unstructured forms that are not suitable for the application of statistical analysis or data mining techniques. This study analyzed the Meteorological Yearbook data of the Korea Meteorological Administration (KMA) with a text mining technique. First, a term dictionary was constructed through preprocessing and a term-document matrix was generated. This term dictionary was then used to calculate the annual frequency of term, and observe the change in relative frequency for frequently appearing words. We also used regression analysis to identify terms with increasing and decreasing trends. We analyzed the trends in the Meteorological Yearbook of the KMA and analyzed trends of weather related news, weather status, and status of work trends that the KMA focused on. This study is to provide useful information that can help analyze and improve the meteorological services and reflect meteorological policy.
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ARIMA와 SARIMA 시계열 분석기법을 이용한 대전지역 초단시간 일사량 선행예보모델 구축
김동희(Kim DongHee),김유정(Kim YooJung),김창기(Kim ChangKi),김현구(Kim HyunGoo),이영섭(Lee YungSeop) 한국태양에너지학회 2022 한국태양에너지학회 논문집 Vol.42 No.6
Solar irradiance is a major meteorological factor affecting solar energy generation. In this study, we develop a short-term solar irradiance forecasting model with a high time resolution to accurately predict the amount of solar energy generated and apply it to the real-time energy trade market. Two types of irradiance (Global Horizontal Irradiance and Direct Normal Irradiance) data observed at Daejeon, South Korea, are predicted using two time series analysis models (the ARIMA model, which does not consider seasonality, and SARIMA model which considers seasonality), which we compared to determine the model that is better suited to performing predictions. Comparing the prediction errors from 15 to 120 minutes, using RMSE and nRMSE as evaluation indices, GHI was better predicted using the ARIMA model from 15 to 75 minutes, while the SARIMA model performed better from 90 to 120 minutes. For DNI, the ARIMA model showed higher accuracy than the SARIMA model during the entire prediction period.
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